3. zookeeper总结
1. 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
- zookeeper是为别的分布式程序服务的
- 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）
- 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……
- 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） Observer
2. Zookeeper集群部署
- 安装到3台虚拟机上
- 通过脚本安装JDK
- zookeeper解压之后，可以删除没用的文件，只剩 bin conf lib zookeeper-3.4.13.jar
- 修改环境变量并加载
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
source /etc/profile
- 修改zookeeper配置文件
添加内容：
dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper_data
server.1=mini1:2888:3888
server.2=mini2:2888:3888
server.3=mini3:2888:3888
创建文件夹：
mkdir -p /home/hadoop/zookeeper/zkdata
在/root/apps/zookeeper/zkdata文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为：(注意：是myid文件不是mypid文件，上次配错了)
echo 1 > myid
- 分发安装包到其他机器
scp -r /root/apps root@mini2:$PWD
scp -r /root/apps root@mini3:$PWD
- 修改其他机器的配置文件
- 修改myid文件：到mini2上：修改myid为：2； 到mini3上：修改myid为：3
- 启动每台机器
- 通过脚本启动和停止
启动脚本代码：
==================================================================================================
#!/bin/bash
# zkStart.sh
for host in mini1 mini2 mini3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh start"
done
==================================================================================================
停止脚本代码
==================================================================================================
#!/bin/bash
# zkStop.sh
for host in mini1 mini2 mini3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh stop"
done
==================================================================================================
- 查看集群状态
- jps（查看进程）
- zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息）
- QuorumPeerMain：是zookeeper集群的启动入口类，是用来加载配置启动QuorumPeer线程的
3. zookeeper特性
- Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群
- 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
- 分布式读写，更新请求转发，由leader实施
- 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
- 数据更新原子性，一次数据更新要么成功（
半数以上节点成功），要么失败 - 实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据
4. zookeeper数据结构
-
层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)
-
每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
-
节点Znode可以包含数据(只能存储很小量的数据，<1M;最好是1k字节以内)和子节点（
但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点） -
客户端应用可以在节点上设置监视器
-
节点类型
- 短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
- 持久（persistent）（断开连接不删除）
-
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 -
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
-
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
5. Zookeeper命令行操作
- 查看命令：help
- 创建数据znode： create [-s] [-e] path data acl
- 查看znode路径：ls /hobbies
- 获取znode数据：get /hobbies
- 监听znode事件：
ls /hobbies watch ## 就对一个节点的子节点变化事件注册了监听
get /hobbies watch ## 就对一个节点的数据内容变化事件注册了监听
注意：监听只生效一次
6. Zookeeper客户端API
6.1. 增删改查znode数据
public class SimpleDemo {
// 会话超时时间，设置为与系统默认时间一致
private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000;
// 创建 ZooKeeper 实例
ZooKeeper zk;
// 创建 Watcher 实例
Watcher wh = new Watcher() {
public void process(org.apache.zookeeper.WatchedEvent event)
{
System.out.println(event.toString());
}
};
// 初始化 ZooKeeper 实例
private void createZKInstance() throws IOException
{
zk = new ZooKeeper("mini1:2181", SimpleDemo.SESSION_TIMEOUT, this.wh);
}
private void zkOperations() throws IOException, InterruptedException, KeeperException
{
System.out.println("/n1. 创建 ZooKeeper 节点 (znode ： zoo2, 数据： myData2 ，权限： OPEN_ACL_UNSAFE ，节点类型： Persistent");
zk.create("/zoo2", "myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println("/n2. 查看是否创建成功： ");
System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null)));
System.out.println("/n3. 修改节点数据 ");
zk.setData("/zoo2", "shenlan211314".getBytes(), -1);
System.out.println("/n4. 查看是否修改成功： ");
System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null)));
System.out.println("/n5. 删除节点 ");
zk.delete("/zoo2", -1);
System.out.println("/n6. 查看节点是否被删除： ");
System.out.println(" 节点状态： [" + zk.exists("/zoo2", false) + "]");
}
private void zkClose() throws InterruptedException
{
zk.close();
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, KeeperException {
SimpleDemo dm = new SimpleDemo();
dm.createZKInstance();
dm.zkOperations();
dm.zkClose();
}
}
6.2.**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
7. Zookeeper应用案例
7.1 服务器上下线动态感知
7.1.1. 需求描述
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
7.1.2. 设计思路
7.1.3. 代码实现
服务器端：
public class DistributedServer {
private static final String connectString = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181";
private static final int sessionTimeout = 2000;
private static final String parentNode = "/servers";
private ZooKeeper zk = null;
/**
* 创建到zk的客户端连接
*
* @throws Exception
*/
public void getConnect() throws Exception {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
// 收到事件通知后的回调函数（应该是我们自己的事件处理逻辑）
System.out.println(event.getType() + "---" + event.getPath());
try {
zk.getChildren("/", true);
} catch (Exception e) {
}
}
});
}
/**
* 向zk集群注册服务器信息
*
* @param hostname
* @throws Exception
*/
public void registerServer(String hostname) throws Exception {
String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(hostname + "is online.." + create);
}
/**
* 业务功能
*
* @throws InterruptedException
*/
public void handleBussiness(String hostname) throws InterruptedException {
System.out.println(hostname + "start working.....");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取zk连接
DistributedServer server = new DistributedServer();
server.getConnect();
// 利用zk连接注册服务器信息
server.registerServer(args[0]);
// 启动业务功能
server.handleBussiness(args[0]);
}
}
客户端：
public class DistributedClient {
private static final String connectString = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181";
private static final int sessionTimeout = 2000;
private static final String parentNode = "/servers";
// 注意:加volatile的意义何在？
private volatile List<String> serverList;
private ZooKeeper zk = null;
/**
* 创建到zk的客户端连接
*
* @throws Exception
*/
public void getConnect() throws Exception {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
// 收到事件通知后的回调函数（应该是我们自己的事件处理逻辑）
try {
//重新更新服务器列表，并且注册了监听
getServerList();
} catch (Exception e) {
}
}
});
}
/**
* 获取服务器信息列表
*
* @throws Exception
*/
public void getServerList() throws Exception {
// 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);
// 先创建一个局部的list来存服务器信息
List<String> servers = new ArrayList<String>();
for (String child : children) {
// child只是子节点的节点名
byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
servers.add(new String(data));
}
// 把servers赋值给成员变量serverList，已提供给各业务线程使用
serverList = servers;
//打印服务器列表
System.out.println(serverList);
}
/**
* 业务功能
*
* @throws InterruptedException
*/
public void handleBussiness() throws InterruptedException {
System.out.println("client start working.....");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 获取zk连接
DistributedClient client = new DistributedClient();
client.getConnect();
// 获取servers的子节点信息（并监听），从中获取服务器信息列表
client.getServerList();
// 业务线程启动
client.handleBussiness();
}
}
相关链接：https://www.cnblogs.com/dengpengbo/p/10443547.html
7.2. 分布式共享锁
7.2.1. 需求描述
在我们自己的分布式业务系统中，可能会存在某种资源，需要被整个系统的各台服务器共享访问，但是只允许一台服务器同时访问
7.2.2. 设计思路
7.2.3. 代码实现(待改进)
public class DistributedLock {
// 超时时间
private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
private String groupNode = "locks";
private String subNode = "sub";
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("mini1:2181", 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);
// 截取后面的序列号
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 {
DistributedLock dl = new DistributedLock();
dl.connectZookeeper();
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
}
注意：导出成jar包，放到linux不同机器上执行，Java -jar 要执行的jar包
8. zookeeper的选举机制（zk的数据一致性核心算法paxos）
8.1. 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.
- 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
- 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.
- 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.
- 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.
- 服务器5启动,同4一样,当小弟.
8.2. 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version、leader id和逻辑时钟。
数据version：数据新的version就大，数据每次更新都会更新version。
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。