ZooKeeper 原理解析及优劣比较

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引言

在分布式系统中，服务注册、配置管理、分布式锁、选举等场景都需要一个高可用、一致性强的协调服务。Apache ZooKeeper 凭借其轻量级、易用性和强一致性，成为业界主要选择之一。本文将从原理层面剖析 ZooKeeper，给出 Java 快速上手示例，并与同类产品（etcd、Consul、Eureka）进行对比，为架构选型提供参考。

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一、ZooKeeper 简介

• 定位：分布式协调服务，提供命名（Naming）、同步（Synchronization）、配置管理（Configuration）、组管理（Group Management）等基本原语。

• 优势：

  • 读性能优越：针对读多写少场景优化
  • 强一致性：采用 Zab（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议保障写操作原子广播
  • Watch 机制：基于事件通知的异步设计

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二、ZooKeeper 核心原理

1. 数据模型 —— ZNode 树

• 以类文件系统的树状结构存储数据，称为 ZNode
• 每个 ZNode 可以存储少量的元数据和数据（默认 1MB 以内）
• 支持持久节点（Persistent）和临时节点（Ephemeral），及顺序变体

/
├── /app
│   ├── /app/config     (持久节点)
│   └── /app/lock_0001  (临时顺序)
└── /services
    ├── /services/svcA (临时节点)
    └── /services/svcB (临时节点)

2. 集群架构与选举

• 角色：每个节点启动时会在集群中选举产生一个 Leader，其余为 Follower；也可配置 Observer（只读，不参与选举）

• 读写分离：

  • 读请求：可由任意节点（Follower/Observer）处理
  • 写请求：必须先提交给 Leader，由 Leader 通知 Follower 过半达成一致后应用并回复客户端

3. Zab 协议（Atomic Broadcast）

1. Proposal：Leader 接收写请求并生成提案（Proposal）
2. Sync：Leader 将 Proposal 发送给所有 Follower
3. Ack：Follower 收到 Proposal 后返回确认
4. Commit：Leader 收到多数 Ack 后发送 Commit，所有节点应用并完成事务

4. 会话与 Watch

• Session：客户端与集群建立会话，ZK 用心跳维持，有超时机制
• Watch：客户端可在 ZNode 上注册 Watch，节点数据/子节点变化时触发一次性事件通知

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三、ZooKeeper 快速入门示例（Java）

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class ZkDemo {
    private static final String CONNECT_ADDR = "zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181";
    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
    private ZooKeeper zk;
    private CountDownLatch connectedSignal = new CountDownLatch(1);

    public void connect() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(CONNECT_ADDR, SESSION_TIMEOUT, event -> {
            if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected) {
                connectedSignal.countDown();
            }
        });
        connectedSignal.await();
    }

    // 创建持久节点
    public String createPersistent(String path, byte[] data) 
            throws KeeperException, InterruptedException {
        return zk.create(path, data, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    }

    // 读取数据并注册 Watch
    public byte[] getData(String path, Watcher watcher) 
            throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat stat = zk.exists(path, true);
        if (stat != null) {
            return zk.getData(path, watcher, stat);
        }
        return null;
    }

    // 更新数据
    public void updateData(String path, byte[] data) 
            throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat stat = zk.exists(path, false);
        if (stat != null) {
            zk.setData(path, data, stat.getVersion());
        }
    }

    // 关闭连接
    public void close() throws InterruptedException {
        zk.close();
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ZkDemo demo = new ZkDemo();
        demo.connect();
        String path = demo.createPersistent("/app/config", "v1".getBytes());
        System.out.println("节点创建: " + path);
        byte[] data = demo.getData("/app/config", event ->
                System.out.println("节点变更: " + event));
        System.out.println("读取数据: " + new String(data));
        demo.updateData("/app/config", "v2".getBytes());
        demo.close();
    }
}

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四、与同类产品对比

特性	ZooKeeper	etcd	Consul	Eureka
一致性	强一致性（CP）	强一致性（CP，基于 Raft）	可配（默认 CP）	弱一致性（AP，基于自选复制）
读写性能	读快、写次之	写优、读优	性能均衡	适中
Watch机制	一次性 Watch，需重置	支持 Watch/WatchStream，可持续监听	支持 KV Watch	不支持，需客户端轮询
数据模型	树形层级（类文件系统）	键值对（扁平）	KV + 服务健康检查	服务注册中心
客户端生态	原生 Java/C、众多三方	Go/Kotlin/Java/C# 等，多语种支持	Go/Java/Python/Node.js 等	Java 生态为主
高可用方案	集群模式，Observer 可扩展读	集群模式，普通节点+Learner	Cluster + WAN Federation	集群模式，PeerAwareInstance
典型场景	分布式锁、配置管理、选举、Naming	配置管理、服务发现、Leader 选举	服务发现、健康检查、Multi-Datacenter	服务发现、负载均衡

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对比总结

• 一致性与性能：若追求强一致性、读多写少场景，首选 ZooKeeper；写密集场景可考虑 etcd。
• 生态与易用性：Consul 提供内置健康检查、Multi-DC 支持，适合作为全栈服务发现与健康监控；Eureka 更偏向 Java 微服务生态（Spring Cloud）。
• Watch 能力：持续监听场景下，etcd 和 Consul 更灵活；ZooKeeper 则需客户端自行重置 Watch。

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结语

Apache ZooKeeper 以其成熟的协调原语、强一致性和稳定的社区，仍是分布式系统核心组件的首选。但在选型时，应结合业务场景、性能特点和运维成本，综合权衡。希望本文能够帮助你快速理解 ZooKeeper 原理，并在架构设计中做出更明智的决策。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/cSTNX6jaOYnkHhSEjz9ILw