Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。可以用来做：配置维护、域名服务、分布式锁等。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。它是 Hadoop 和 HBase 的重要组件，是 Kafka 的管理和协调服务，是 Dubbo 等服务框架的注册中心等。

原理

在介绍高可用部署前，我们先了解下 Zookeeper 的基本知识，这对充分理解它的高可用部署非常重要。

架构

下图是 Zookeeper 的架构图，ZooKeeper 集群中包含 Leader、Follower 以及 Observer 三个角色：

• Leader：负责进行投票的发起和决议，更新系统状态，Leader 是由选举产生;
• Follower： 用于接受客户端请求并向客户端返回结果，在选主过程中参与投票;
• Observer：可以接受客户端连接，接受读写请求，写请求转发给 Leader，但 Observer 不参加投票过程，只同步 Leader 的状态，Observer 的目的是为了扩展系统，提高读取速度。

Client 是 Zookeeper 的客户端，请求发起方。

高可用

Zookeeper 系统中只要集群中存在超过一半的节点（这里指的是投票节点即非 Observer 节点）能够正常工作，那么整个集群就能够正常对外服务

基于此，如果想搭建一个能够允许 N 台机器 down 掉的集群，那么就要部署一个由 2*N+1 台服务器构成的 ZooKeeper 集群。

因此，如果部署了 3 个 Zookeeper 节点（非 Observer），则如果至少有 2个节点可用则整个集群就可用，意味着 1 个节点故障，不影响 Zookeeper 集群对外提供服务；如果部署了 5 个节点，意味着 2 个节点同时故障，Zookeeper 集群依然能够正常对外提供服务。

Zookeeper 集群部署的节点（非 Observer）数一般为奇数个

部署的节点数一般为奇数个，这里不是说不能为偶数个。例如如果部署了 4 个节点，这意味着需要 4/2+1 = 3 个节点正常，集群才能正常对外服务，即可以容忍 1 个节点故障，但是这个部署 3 个节点，其实效果是一样的，也就是说部署偶数个，从高可用方面来说只是浪费了 1 台机器而已。

部署

既然只要 Zookeeper 集群中存在超过一半的节点能够正常工作，集群就能够正常服务，那 Zookeeper 如果想要 Zookeeper 高可用岂不是很简单，是不是多部署几个节点不就好了呢？

多部署节点就高可用了？

多部署节点，貌似确实是能够增强可用性，但是这里还需要考虑以下两个问题：

• 多增加节点对性能和写可用性有影响 增加节点，意味了能够容忍非正常节点数更多，听起来高可用是更高了。但是，节点数越多意味着 Leader 发出的提案需要更多的节点（半数以上）来接受提案，这必然增加提案 commit 的耗时，也就意味着对写请求的性能以及可用性影响比较大。因此，对于正常的业务系统来说需要完美的权衡利弊，来调整节点的个数。
• 需要考虑容灾需求 部署还得结合容灾要求，需要能在机房故障，地区故障时整个 Zookeeper 集群是否能正常对外提供服务。

机房容灾

如果要保证在整个机房出现故障的情况下，保证 Zookeeper 集群的高可用，是要对 Zookeeper 做跨机房部署的。

单机房

我们先看下单机房部署情况下，下图是单个机房 5 个节点的部署情况。在单机房部署的情况下是不能做到机房容灾的，一旦机房出现问题，整个 Zookeeper 集群就不能对外工作。

单机房部署还需考虑所选的节点应该尽量不在同一个宿主机，不同机柜，避免多个节点同时出现问题。

同城双机房

既然单机房做不到机房容灾，那双机房呢？

如下图在“机房 1”部署 3 个节点，“机房 2”部署 2 个节点，总共 5 个节点的 Zookeeper 集群，这能做到机房容灾吗？任意一个机房故障，集群都能正常对外提供工作吗？

其实，还是不行的。假如“机房 2”故障，“机房 1”正常，这种情况下，因为“机房 1”存在 3 个节点，大于半数，因此还是能够正常工作的；但是，假如“机房 1”故障，那存活节点数只有 2 个，整个集群是不能正常工作的。

因此，Zookeeper 双机房部署，是不能够做到机房容灾的。

同城三机房

我们再来看看三机房部署，三机房部署，是能够做到机房容灾的。还是以 5 个节点的集群为例：

如下图，在“机房 1”、“机房 2”同时部署 2 个节点，而“机房 3” 部署 1 个节点。在任意一个机房故障的情况下，都能满足正常节点数大于半数及以上，所以能够保证机房容灾。

异地容灾

仅仅做到机房级别的容灾，对于一般的业务应该就够了，不过目前很多公司采用的是两地三中心模式，蚂蚁金服甚至做到了三地五中心。在这种情况下，我们的 Zookeeper 集群应该如何部署呢？

两地三中心

“两地三中心”即生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心建设方案。这种模式下，两个城市的三个数据中心互联互通，如果一个数据中心发生故障或灾难，其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管。

在两地三中心的的模式下，Zookeeper 集群的部署有哪些考量呢？

如下图，一般两地三中心采用的是下面这种部署方式。在“地区 1”有两个同城数据中心，“中心 1”和“中心2”，在异地“地区 2” 有一个异地中心“中心 1”。这里你可能有两个疑问：

• 为什么投票节点（Follower 和 Leader）都放在“地区 1 中心 1”，而不是按照三机房类似的方案在三个中心都进行部署呢？
• 这里是因为由于异地之间的物理距离比较长，网络传输时延比较大，导致集群的投票节点的决策时间比较长，进而影响写性能。试想一下，如果两地选用的是北京和上海两座城市，走专线网络延时约 30ms，在写数据时，需要半数节点同意提案，一个写请求才能成功。因此，一次写成功的时间会比较长。 另外，异地之间的网络比较复杂，很容易出现集群重新选举，导致整个集群不可用，而且选举时间会比较长。 因此，一般只在一个中心内做到三机房部署，其他中心都是用 Observer 节点，可以看出，部署上 Zookeeper 集群无法做到异地容灾的。
• 为什么引入了 Observer 节点？
• Observer 能很好的对 Zookeeper 集群进行扩展，Observer 可以提供 Client 读写，但不参与投票。因此，Observer 节点对集群不影响投票耗时，也不影响集群选举。另外，加入 Observer 对读性能是一个很大的提升。

三中心优化

为了保护集群，在三个中心都部署上 Observer 节点，而 Client 只与 Observer 机点进行交互，用这种方式可以降低投票节点的工作负载，降低 Leader 和 Follower 的不稳定性，从而提高整个集群的稳定性和可用性。

总结

Zookeeper 的高可用在部署上也是有很多考量的，Zookeeper 集群在部署上可以做到机房容灾，但是做不到异地容灾。另外，为了提升集群的扩展性和稳定性，可以引入 Observer 节点，提升读性能，保护 Leader 与 Follower 节点。

读者福利（学习分享）

对于很多初级Java工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长，不成体系的学习效果低效漫长且无助。

整理的这些架构技术希望对Java开发的朋友们有所参考以及少走弯路，本文的重点是你有没有收获与成长，其余的都不重要，希望读者们能谨记这一点。同时我经过多年的收藏目前也算收集到了一套完整的学习资料，希望对想成为架构师的朋友有一定的参考和帮助。

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