Zookeeper中的脑裂

2024-04-01 13:28
文章标签 zookeeper 脑裂

本文主要是介绍Zookeeper中的脑裂,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

简单点来说,脑裂(Split-Brain) 就是比如当你的 cluster 里面有两个节点,它们都知道在这个cluster 里需要选举出一个 master。那么当它们两个之间的通信完全没有问题的时候,就会达成共识,选出其中一个作为 master。但是如果它们之间的通信出了问题,那么两个结点都会觉得现在没有 master,所以每个都把自己选举成 master,于是 cluster 里面就会有两个 master。

对于Zookeeper来说有一个很重要的问题,就是到底是根据一个什么样的情况来判断一个节点死亡down掉了?在分布式系统中这些都是有监控者来判断的,但是监控者也很难判定其他的节点的状态,唯一一个可靠的途径就是心跳,Zookeeper也是使用心跳来判断客户端是否仍然活着。

使用ZooKeeper来做Leader HA基本都是同样的方式:每个节点都尝试注册一个象征leader的临时节点,其他没有注册成功的则成为follower,并且通过watch机制监控着leader所创建的临时节点,Zookeeper通过内部心跳机制来确定leader的状态,一旦leader出现意外Zookeeper能很快获悉并且通知其他的follower,其他flower在之后作出相关反应,这样就完成了一个切换,这种模式也是比较通用的模式,基本大部分都是这样实现的。但是这里面有个很严重的问题,如果注意不到会导致短暂的时间内系统出现脑裂,因为心跳出现超时可能是leader挂了,但是也可能是zookeeper节点之间网络出现了问题,导致leader假死的情况,leader其实并未死掉,但是与ZooKeeper之间的网络出现问题导致Zookeeper认为其挂掉了然后通知其他节点进行切换,这样follower中就有一个成为了leader,但是原本的leader并未死掉,这时候client也获得leader切换的消息,但是仍然会有一些延时,zookeeper需要通讯需要一个一个通知,这时候整个系统就很混乱可能有一部分client已经通知到了连接到新的leader上去了,有的client仍然连接在老的leader上,如果同时有两个client需要对leader的同一个数据更新,并且刚好这两个client此刻分别连接在新老的leade上,就会出现很严重问题。

这里做下小总结:
假死: 由于心跳超时(网络原因导致的)认为leader死了,但其实leader还存活着。

脑裂: 由于假死会发起新的leader选举,选举出一个新的leader,但旧的leader网络又通了,导致出现了两个leader ,有的客户端连接到老的leader,而有的客户端则连接到新的leader。

这篇关于Zookeeper中的脑裂的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/867271

相关文章

Zookeeper安装和配置说明

一、Zookeeper的搭建方式 Zookeeper安装方式有三种,单机模式和集群模式以及伪集群模式。 ■ 单机模式:Zookeeper只运行在一台服务器上,适合测试环境; ■ 伪集群模式:就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例; ■ 集群模式:Zookeeper运行于一个集群上,适合生产环境,这个计算机集群被称为一个“集合体”(ensemble) Zookeeper通过复制来实现

搭建Kafka+zookeeper集群调度

前言 硬件环境 172.18.0.5        kafkazk1        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.6        kafkazk2        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.7        kafkazk3

ZooKeeper 中的 Curator 框架解析

Apache ZooKeeper 是一个为分布式应用提供一致性服务的软件。它提供了诸如配置管理、分布式同步、组服务等功能。在使用 ZooKeeper 时,Curator 是一个非常流行的客户端库,它简化了 ZooKeeper 的使用,提供了高级的抽象和丰富的工具。本文将详细介绍 Curator 框架,包括它的设计哲学、核心组件以及如何使用 Curator 来简化 ZooKeeper 的操作。 1

zookeeper相关面试题

zk的数据同步原理?zk的集群会出现脑裂的问题吗?zk的watch机制实现原理?zk是如何保证一致性的?zk的快速选举leader原理?zk的典型应用场景zk中一个客户端修改了数据之后,其他客户端能够马上获取到最新的数据吗?zk对事物的支持? 1. zk的数据同步原理? zk的数据同步过程中,通过以下三个参数来选择对应的数据同步方式 peerLastZxid:Learner服务器(Follo

设置zookeeper开机自启动/服务化

设置启动zk的用户为zookeeper 设置启动zk的用户为zookeeper用户,而非root用户,这样比较安全。 可以使用root用户进行zookeeper的管理(启动、停止…),但对于追求卓越和安全的的人来说,采用新非root用户管理zookeeper更好。 步骤: 1. 创建用户和用户组 2. 相关目录设置用户和用户组属性 3. 采用zookeeper用户启动进程 设置z

Zookeeper集群是如何升级到新版本的

方案1:复用老数据方案 这是经过实践的升级方案,该方案是复用旧版本的数据,zk集群拓扑,配置文件都不变,只是启动的程序为最新的版本。 参考文章: Zookeeper集群是如何升级到新版本的 方案2:重新建立数据方案 该方案的思路是:先停掉一台follower的机器上的服务,然后加入一个新版本的zk(zk的数据目录是空的),然后启动新zk,之后新zk会把旧集群中的数据同步过来。之后再操作另

Zookeeper基本原理

1.什么是Zookeeper?         Zookeeper是一个开源的分布式协调服务器框架,由Apache软件基金会开发,专为分布式系统设计。它主要用于在分布式环境中管理和协调多个节点之间的配置信息、状态数据和元数据。         Zookeeper采用了观察者模式的设计理念,其核心职责是存储和管理集群中共享的数据,并为各个节点提供一致的数据视图。在Zookeeper中,客户端(如

一、什么是Zookeeper

原文: GitHub:https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章,已经更新50+篇~ 张大胖所在的公司这几年发展得相当不错,业务激增,人员也迅速扩展,转眼之间,张大胖已经成为公司的“资深”员工了,更重要的是,经过这些年的不懈努力,他终于

三、Zookeeper典型应用场景及实践

因编辑原因图片不显示,请戳GitHub原文: https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章,已经更新50+篇~ Zookeeper 从设计模式角度来看,是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受

ZooKeeper在HBase集群中的作用

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 暴走大数据 点击右侧关注,暴走大数据! ZooKeeper作为分布式协调组件,在大数据领域的其他分布式组件中往往扮演着重要的辅助角色,因此我们就算不单独去研究ZooKeeper,也短不了要接触它。本文就以最典型的HBase为例,简要介绍ZooKeeper为HBase