Zookeeper概念简介：
Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务
1、zookeeper是为别的分布式程序服务的(比如服务管理、心跳检查、配置信息管理)
2、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）
3、Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……
4、虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：
管理(存储，读取)用户程序提交的数据；
并为用户程序提供数据节点监听服务；
Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower （Observer）
只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务
半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。
zookeeper适合装在奇数台机器上！！！
3. 安装
安装到3台虚拟机上
安装好JDK
解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压）
重命名
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper）
修改环境变量
vi /etc/profile(修改文件)
3、添加内容：
export ZOOKEEPER_HOME=/home/apps/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
4、重新编译文件：
source /etc/profile
5、注意：3台zookeeper都需要修改
6、修改完成后切换回apps用户：
su - apps
修改配置文件
1、用apps用户操作
cd zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
2、vi zoo.cfg
3、添加内容：
dataDir=/home/apps/zookeeper/data
dataLogDir=/home/apps/zookeeper/log
server.1=slave1:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)
server.2=slave2:2888:3888
server.3=slave3:2888:3888
cd /home/apps/zookeeper/
4、创建文件夹：
mkdir -m 755 data
mkdir -m 755 log
5、在data文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为：
cd data
vi myid
添加内容：
dataDir=/home/apps/apps/data
dataLogDir=/home/apps/zookeeper/log
server.1=shizhan01:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)
server.2=shizhan02:2888:3888
server.3=shizhan03:2888:3888
将集群下发到其他机器上
scp -r /home/apps/zookeeper apps@slave2:/home/apps/
scp -r /home/apps/zookeeper apps@slave3:/home/apps/
修改其他机器的配置文件
到slave2上：修改myid为：2
到slave3上：修改myid为：3
启动（每台机器）
zkServer.sh start
查看集群状态
1、 jps（查看进程）
2、 zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息）
zookeeper特性
1、Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群
2、全局数据一致：每个server保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个server，数据都是一致的
3、分布式读写，更新请求转发，由leader实施
4、更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
5、数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败
6、实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据
zookeeper数据结构
1、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)
2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
3、节点Znode可以包含数据和子节点（但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点，下一页详细讲解）
4、客户端应用可以在节点上设置监视器（后续详细讲解）
节点类型
1、Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
持久（persistent）（断开连接不删除）
2、Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
PERSISTENT
PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久序列/test0000000019 ）
EPHEMERAL
EPHEMERAL_SEQUENTIAL
3、创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护
4、在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序
zookeeper命令行操作
运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具
1、使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 1] ls /
2、创建一个新的 znode ，使用 create /zk myData 。这个命令创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 2] create /zk "myData“
3、我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk
#监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,它会打出下面的
#WATCHER::
#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch
4、下面我们通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 4] set /zk "zsl“
5、下面我们将刚才创建的 znode 删除：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk
6、删除节点：rmr
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk
zookeeper-api应用
org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类，负责建立与server的会话
它提供了表 1 所示几类主要方法 ：
|
功能 |
描述 |
|
create |
在本地目录树中创建一个节点 |
|
delete |
删除一个节点 |
|
exists |
测试本地是否存在目标节点 |
|
get/set data |
从目标节点上读取 / 写数据 |
|
get/set ACL |
获取 / 设置目标节点访问控制列表信息 |
|
get children |
检索一个子节点上的列表 |
|
sync |
等待要被传送的数据 |
表 1 ： ZooKeeper API 描述
demo增删改查
package zktest.wyl.com;
import java.util.List;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
public class ZKTest {
private String connectString = "192.168.137.200:2181,192.168.137.201:2181,192.168.137.202:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zooKeeper = null;
@Before
public void init() throws Exception {
zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(event.getType()+"----"+event.getPath());
try {
zooKeeper.getChildren("/",true);
Thread.sleep(5000);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
}
/**
* 创建节点
*/
@Test
public void create() {
String node = null;
try {
node = zooKeeper.create("/wuyl", "wyl".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
System.out.println(node);
}
/**
* 节点是否存在
*/
@Test
public void nodeExist() {
try {
Stat node = zooKeeper.exists("/test", true);
System.out.println(node == null ? "not exists node" : "I'm here");
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取根下的所有节点
* @throws Exception
*/
@Test
public void getListPath() throws Exception {
List<String> paths = zooKeeper.getChildren("/", true);
System.out.println(paths);
if(paths != null) {
paths.forEach(item ->{
System.out.println(item);
});
}
}
/**
* 获取路径下的数据
* @throws Exception
*/
@Test
public void getData() throws Exception {
byte[] data = zooKeeper.getData("/wuyl", false, null);
System.out.println(new String(data,"utf-8"));
}
/**
* 更新数据
* @throws Exception
*/
@Test
public void setData() throws Exception {
Stat data = zooKeeper.setData("/wuyl", "wuyulin".getBytes(), 0);
System.out.println(data.getAversion());
}
/**
* 删除节点，如果有子节点会报错
* @throws Exception
*/
@Test
public void deleteZnode() {
try {
zooKeeper.delete("/wuyl", -1);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
Zookeeper的监听器工作机制
监听器是一个接口，我们的代码中可以实现Wather这个接口，实现其中的process方法，方法中即我们自己的业务逻辑
监听器的注册是在获取数据的操作中实现：
getData(path,watch?)监听的事件是：节点数据变化事件
getChildren(path,watch?)监听的事件是：节点下的子节点增减变化事件
zookeeper应用案例（分布式应用HA||分布式锁）
实现分布式应用的(主节点HA)及客户端动态更新主节点状态
某分布式系统中，主节点可以有多台，可以动态上下线
任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线
客户端实现
|
public class AppClient { private String groupNode = "sgroup"; private ZooKeeper zk; private Stat stat = new Stat(); private volatile List<String> serverList;
/** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { // 如果发生了"/sgroup"节点下的子节点变化事件, 更新server列表, 并重新注册监听 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && ("/" + groupNode).equals(event.getPath())) { try { updateServerList(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } });
updateServerList(); }
/** * 更新server列表 */ private void updateServerList() throws Exception { List<String> newServerList = new ArrayList<String>();
// 获取并监听groupNode的子节点变化 // watch参数为true, 表示监听子节点变化事件. // 每次都需要重新注册监听, 因为一次注册, 只能监听一次事件, 如果还想继续保持监听, 必须重新注册 List<String> subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true); for (String subNode : subList) { // 获取每个子节点下关联的server地址 byte[] data = zk.getData("/" + groupNode + "/" + subNode, false, stat); newServerList.add(new String(data, "utf-8")); }
// 替换server列表 serverList = newServerList;
System.out.println("server list updated: " + serverList); }
/** * client的工作逻辑写在这个方法中 * 此处不做任何处理, 只让client sleep */ public void handle() throws InterruptedException { Thread.sleep(1000000); }
public static void main(String[] args) throws Exception { AppClient ac = new AppClient(); ac.connectZookeeper();
ac.handle(); } } |
服务器端实现
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public class AppServer { private String groupNode = "sgroup"; private String subNode = "sub";
/** * 连接zookeeper * @param address server的地址 */ public void connectZookeeper(String address) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper( "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { // 不做处理 } }); // 在"/sgroup"下创建子节点 // 子节点的类型设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 表明这是一个临时节点, 且在子节点的名称后面加上一串数字后缀 // 将server的地址数据关联到新创建的子节点上 String createdPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, address.getBytes("utf-8"), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("create: " + createdPath); }
/** * server的工作逻辑写在这个方法中 * 此处不做任何处理, 只让server sleep */ public void handle() throws InterruptedException { Thread.sleep(100000); }
public static void main(String[] args) throws Exception { // 在参数中指定server的地址 if (args.length == 0) { System.err.println("The first argument must be server address"); System.exit(1); }
AppServer as = new AppServer(); as.connectZookeeper(args[0]); as.handle(); } } |
分布式共享锁的简单实现
客户端A
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public class DistributedClient { // 超时时间 private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000; // zookeeper server列表 private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182"; private String groupNode = "locks"; private String subNode = "sub";
private ZooKeeper zk; // 当前client创建的子节点 private String thisPath; // 当前client等待的子节点 private String waitPath;
private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
/** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try { // 连接建立时, 打开latch, 唤醒wait在该latch上的线程 if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) { latch.countDown(); }
// 发生了waitPath的删除事件 if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) { doSomething(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } });
// 等待连接建立 latch.await();
// 创建子节点 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// wait一小会, 让结果更清晰一些 Thread.sleep(10);
// 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);
// 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); } else { String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length()); // 排序 Collections.sort(childrenNodes); int index = childrenNodes.indexOf(thisNode); if (index == -1) { // never happened } else if (index == 0) { // inddx == 0, 说明thisNode在列表中最小, 当前client获得锁 doSomething(); } else { // 获得排名比thisPath前1位的节点 this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1); // 在waitPath上注册监听器, 当waitPath被删除时, zookeeper会回调监听器的process方法 zk.getData(waitPath, true, new Stat()); } } }
private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); // do something } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); // 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知 // 相当于释放锁 zk.delete(this.thisPath, -1); } }
public static void main(String[] args) throws Exception { for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread() { public void run() { try { DistributedClient dl = new DistributedClient(); dl.connectZookeeper(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }.start(); }
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } } |
分布式多进程模式实现：
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public class DistributedClientMy {
// 超时时间 private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000; // zookeeper server列表 private String hosts = "spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181"; private String groupNode = "locks"; private String subNode = "sub"; private boolean haveLock = false;
private ZooKeeper zk; // 当前client创建的子节点 private volatile String thisPath;
/** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("spark01:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try {
// 子节点发生变化 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) { // thisPath是否是列表中的最小节点 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true); String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length()); // 排序 Collections.sort(childrenNodes); if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } });
// 创建子节点 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// wait一小会, 让结果更清晰一些 Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
// 监听子节点的变化 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
// 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } }
/** * 共享资源的访问逻辑写在这个方法中 */ private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); // do something } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); // 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知 // 相当于释放锁 zk.delete(this.thisPath, -1); } }
public static void main(String[] args) throws Exception { DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy(); dl.connectZookeeper(); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
} |
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动手练习
zookeeper原理
Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave
但是，zookeeper工作时，是有一个节点为leader，其他则为follower
Leader是通过内部的选举机制临时产生的
zookeeper的选举机制（全新集群paxos）
以一个简单的例子来说明整个选举的过程.
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.
1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.
非全新集群的选举机制(数据恢复)
那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。
需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。
数据id：数据新的id就大，数据每次更新都会更新id。
Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.
选举的标准就变成：
1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票
2、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出
3、数据id相同的情况下，leader id大的胜出
根据这个规则选出leader。
来源：https://www.cnblogs.com/wuyl/p/9331040.html