大数据开发zookeeper前瞻

　　今天给大家带来的是：大数据开发-zookeeper，但是在正式讲zookeeper之前，还是先给大家讲解一下其他的，这样才能够帮助大家更容易理解zookeeper，所以本期就是zookeeper的前瞻。
　　一、ZooKeeper介绍
　　ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
　　ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
　　ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。
　　二、分布式协调技术
　　分布式协调技术就是主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成＂脏数据＂的后果。看下图
　　这图中有三台机器，每台机器各跑一个应用程序，然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来，构成一个系统来为用户提供服务。对于用户来说这个系统的架构是透明的，不知道这样的系统是怎样的一个架构，那我们就可以把这种系统称作一个分布式系统。
　　那在这个分布式系统中如何对进程进行调度呢？举个例子：在第一台机器上挂载了一个资源，然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源，但我又不希望他们同时进行访问，这时候我就需要一个协调器，来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我经常提到的那个锁，比如说＂进程-1＂在使用该资源的时候，会先去获得锁，＂进程1＂获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，＂进程1＂用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁。就相当于一个排队的样子，有序的使用。这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁，这个分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容。
　　三、分布式锁的实现
　　（1）问题假设
　　这里有一点值得注意的就是：网络，在分布式系统中，所有在同一台机器上的假设都不存在：因为网络是不可靠的。举个例子：在同一台机器上，你对一个服务的调用如果成功，那就是成功，如果调用失败，比如抛出异常那就是调用失败。但是在分布式环境中，由于网络的不可靠，你对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的，可能是执行成功了，但是响应返回的时候失败了。还有，A和B都去调用C服务，在时间上 A还先调用一些，B后调用，那么最后的结果是不是一定A的请求就先于B到达呢？ 这些在同一台机器上的种种假设，我们都要重新思考，我们还要思考这些问题给我们的设计和编码带来了哪些影响。
　　所以分布式协调远比在同一台机器上对多个进程的调度要难得多，而且如果为每一个分布式应用都开发一个独立的协调程序。一方面，协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器。另一方面，协调程序开销比较大，会影响系统原有的性能。所以，急需一种高可靠、高可用的通用协调机制来用以协调分布式应用。
　　（2）如何实现？
　　目前，在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby以及Apache的ZooKeeper他们都是分布式锁的实现者。这里有个注意点，Chbby是非开源的，是Google自家用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper，也实现了类似的分布式锁的功能，并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了Apache，那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验，它的可靠性，可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们在构建一些分布式系统的时候，就可以以这类系统为起点来构建我们的系统，这将节省不少成本，而且bug也 将更少。
　　以上就是本期的所有内容了，还是那句话，基础打得牢，学习才轻松。本期作为zookeeper学习的前瞻，明天正式讲zookeeper的时候就能更有效率了，大数据开发可不是一下子就能学习完的，一步一步来。
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