宇宙湾

介绍 Linux 相关的命令、Shell 编程、实用技巧、优化实战和系统架构相关知识。

ZooKeeper 是什么？

　ZooKeeper 是一个基于 Google Chubby 论文实现的一款解决分布式数据一致性问题的开源实现，方便了依赖 ZooKeeper 的应用实现 数据发布 / 订阅、负载均衡、服务注册与发现、分布式协调、事件通知、集群管理、Leader 选举、 分布式锁和队列 等功能

基本概念

集群角色

　一般的，在分布式系统中，构成集群的每一台机器都有自己的角色，最为典型的集群模式就是 Master / Slave 主备模式。在该模式中，我们把能够处理所有写操作的机器称为 Master 节点，并把所有通过异步复制方式获取最新数据、提供读服务的机器称为 Slave 节点

（利用 Axure™ 绘制而成）

　而 ZooKeeper 中，则是引入了 领导者（Leader）、跟随者（Follower）、观察者（Observer） 三种角色 和 领导（Leading）、跟随（Following）、观察（Observing）、寻找（Looking） 等相应的状态。在 ZooKeeper 集群中的通过一种 Leader 选举的过程，来选定某个节点作为 Leader 节点，该节点为客户端提供读和写服务。而 Follower 和 Observer 节点，则都能提供读服务，唯一的区别在于，Observer 机器不参与 Leader 选举过程 和 写操作的"过半写成功"策略，Observer 只会被告知已经 commit 的 proposal。因此 Observer 可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能（详见下文 “性能优化 - 优化策略 - Observer 模式” 部分）

（利用 Axure™ 绘制而成）

什么是 JVM?

　A Java Virtual Machine（JVM）is an abstract computing machine that enables a computer to run a Java program.

为什么要有 JVM?

跨平台性

　JVM 的存在，使得 Java 程序 能够轻易地在多平台上移植，基本上脱离了对硬件的依赖性（这也满足了 David Parnas 的 “信息隐藏” 准则）

多语言性

　因为底层 JIT 编译优化、高效 GC、JUC 对多线程并发编程的支持，以及社区中海量成熟的库 等优点，使得很多语言都开发出可运行在 JVM 上的版本

　同时，多语言混合编程成为一种趋势，在需要快速开发、灵活部署 和 针对特定问题的 DSL 等场景下，选择恰当的 JVM-hosted language，可以最大化原有代码的价值

　那么，在日常的开发过程中，究竟应该如何运用 JVM 的知识，来逐步提高实际编程水平呢？ 上下而求索后，找到了以下几个层面作为出发点

大数据生态圈中，保证一致性的方式举不胜举

• Hadoop 用 ZooKeeper（Zab，即支持事务顺序的 Paxos）
• Elasticsearch 用 Hash 路由算法（而非一致性 Hash）
• Cassandra 用 Gossip 闲话算法
• Redis 用 Raft 选举算法

他们各有什么区别，为什么会如此选型？

Paxos 选举算法

　Paxos 是最先解决拜占庭将军问题的算法，利用过半选举的机制，保证了集群数据副本的一致性（微服务中服务注册与发现的场景，其实已经不再适用了）

Raft 选举算法

　Redis 使用 Raft 实现了自己的分布式一致性。Raft 本身和 Paxos 并没有场景上的区别。更多的是，协议上的简化、Term 概念的强化、Log 只会从 Leader 到 Follower 单向同步，使得实现起来会很方便

Zab 原子广播协议

　Hadoop 偏向于离线的海量数据处理，利用 ZooKeeper 来保证数据副本的一致性，是最为合适的

Hash 路由算法

　Elasticsearch 集群接收到为文档创建索引的请求时，需要选择在哪一个 shard（完整且独立的 Lucene 索引实例）上对文档进行索引。Elasticsearch 采用的是 djb2 哈希算法（俗称 times33），对要索引文档默认或指定的 key 进行哈希 hash(key)，然后再对 Elasticsearch 集群中 shard 的数量 n 进行取模，即 $hash(key) \, mod \, n$

一致性 Hash

　用于对数据存储进行负载均衡的算法。最新的进展，是在去年 Google 发表的一篇 有界负载的一致性 Hash 算法的论文。该算法保证了负载均衡一致性和稳定性的同时，在均匀性方面做出了实质性地改进。同时，Consistent Hashing with Bounded Loads 算法 也在 HaProxy 开源项目中得以应用，有效减少了其 8 倍的缓存带宽

Gossip 闲话算法

　Gossip 主要被 Cassandra 用于实现其分布式一致性。因为 Cassandra 框架，更看重 去中心化 和 容错 的特性，在不违背 CAP 定理的情况下，能够接受 最终一致性

本文主要介绍了 Redis 的环境搭建、实战技巧、技术内幕 和 Jedis 客户端相关内容。