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088-BigData-16ZooKeeper

上一篇：087-BigData-15Hadoop阶段小结

一、ZooKeeper概述

1.1概述

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。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。

1.2 特点

1）Zookeeper：一个领导者（leader），多个跟随者（follower）组成的集群。
2）Leader负责进行投票的发起和决议，更新系统状态。
3）Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票。
4）集群中奇数台服务器只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。
5）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。
6）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。
7）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
8）实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。

1.3 数据结构

ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的元数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

088-BigData-16ZooKeeper_第1张图片
image.png

1.4 应用场景

提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

1.4.1 统一命名服务

088-BigData-16ZooKeeper_第2张图片
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1.4.2 统一配置管理

1、分布式环境下，配置文件管理和同步是一个常见问题

一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如hadoop集群
对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上

2、配置管理可交由ZK实现

（1）可配置信息写入ZK上的一个Znode
（2）各个节点监听这个ZNode
（3）一旦Znode中的数据被修改，ZK将通知各个节点

088-BigData-16ZooKeeper_第3张图片
image.png

1.4.3 统一集群管理

集群管理结构图如下所示。
分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
可根据节点实时做出一些调整
可交由Zk实现
可将节点信息写入ZK上的一个ZNode
监听这个Znode可获取它的实时状态变化
典型应用
HBase中Master状态监控与选举

088-BigData-16ZooKeeper_第4张图片
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1.4.4 服务器节点动态上下线

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1.4.5 软负载均衡

088-BigData-16ZooKeeper_第6张图片
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1.5 下载地址

1）官网首页：

官网首页

2）下载截图

088-BigData-16ZooKeeper_第7张图片
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088-BigData-16ZooKeeper_第8张图片
image.png

二、Zookeeper安装

2.1 本地模式安装部署

1）安装前准备

（1）安装jdk
（2）上传zookeeper到linux系统下
（3）修改tar包权限
[AncientMing@bigdata111 software] tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（5）配置环境变量
[root@bigdata111 software]PATH:mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
进入zoo.cfg文件：vim zoo.cfg
修改dataDir路径为
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
[AncientMing@bigdata111 zookeeper-3.4.10] bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[AncientMing@bigdata111 zookeeper-3.4.10] bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
（4）启动客户端：
[AncientMing@bigdata111 zookeeper-3.4.10] bin/zkServer.sh stop

2.2 配置参数解读

解读zoo.cfg文件中参数含义

1）tickTime=2000：通信心跳数，Zookeeper服务器心跳时间，单位毫秒

Zookeeper使用的基本时间，服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳，时间单位为毫秒。
它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)

2）initLimit=10：Leader和Follower初始通信时限

集群中的follower跟随者服务器与leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
投票选举新leader的初始化时间
Follower在启动过程中，会从Leader同步所有最新数据，然后确定自己能够对外服务的起始状态。
Leader允许Follower在initLimit时间内完成这个工作。

3）syncLimit=5：Leader和Follower同步通信时限

集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
在运行过程中，Leader负责与ZK集群中所有机器进行通信，例如通过一些心跳检测机制，来检测机器的存活状态。
如果L发出心跳包在syncLimit之后，还没有从F那收到响应，那么就认为这个F已经不在线了。

4）dataDir：数据文件目录+数据持久化路径

保存内存数据库快照信息的位置，如果没有其他说明，更新的事务日志也保存到数据库。

5）clientPort=2181：客户端连接端口

监听客户端连接的端口

三、Zookeeper内部原理

3.1 选举机制
Server ID： myid（权重越大）
Zxid：数据ID（先一数据低进行选择）

1）半数机制（Paxos 协议）：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以zookeeper适合装在奇数台机器上。
2）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。
3）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。
3.2 节点类型
1）Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除
持久（persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
2）Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
（1）持久化目录节点（PERSISTENT）(小写：persistent)
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在。
（2）持久化顺序编号目录节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
（小写：persistent_sequential）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
（3）临时目录节点（EPHEMERAL）(ephemeral)
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除。
（4）临时顺序编号目录节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）(ephemeral_sequential)
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。

088-BigData-16ZooKeeper_第9张图片
image.png

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
3.3 stat结构体
1）czxid- 引起这个znode创建的zxid，创建节点的事务的zxid
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
3）mzxid - znode最后更新的zxid
4）mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
5）pZxid-znode最后更新的子节点zxid
6）cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
7）dataversion - znode数据变化号
8）aclVersion - znode访问控制列表的变化号
9）ephemeralOwner- 如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
10）dataLength- znode的数据长度
11）numChildren - znode子节点数量
0.4 监听器原理
监听原理详解：
首先要有一个main（）线程
在main线程中创建ZK客户端，这是会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connect）,一个负责监听（listener）
通过connect线程将注册的监听事件发送给ZK
在ZK的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中
ZK监听到有数据或路径发生变化时，就会将这个消息发送给listener线程
Listener线程内部调用process()方法
常见的监听
监听节点数据的变化
Get path [watch]
监听子节点增减的变化
Ls path [watch]

088-BigData-16ZooKeeper_第10张图片
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3.5 写数据流程

088-BigData-16ZooKeeper_第11张图片
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四、Zookeeper实战

4.1 分布式安装部署

0）集群规划

在bigdata111、bigdata112和bigdata113三个节点上部署Zookeeper。

1）解压安装

（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[AncientMing@bigdata111 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData

mkdir -p zkData

（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

2）配置zoo.cfg文件

（1）具体配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

增加如下配置

#######################cluster##########################

server.1=bigdata111:2888:3888

server.2=bigdata112:2888:3888

server.3=bigdata113:2888:3888

（2）配置参数解读

Server.A=B:C:D。

A是一个数字，表示这个是第几号服务器；

B是这个服务器的ip地址；

C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；

D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

3）集群操作

（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件

touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码

（2）编辑myid文件

vi myid

在文件中添加与server对应的编号：如2

（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/

scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/

并分别修改myid文件中内容为3、4

（4）分别启动zookeeper

[root@bigdata111 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@bigdata112 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@bigdata113 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

[root@bigdata111 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

[root@bigdata112 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: leader

[root@bigdata113 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

4.2 客户端命令行操作

088-BigData-16ZooKeeper_第12张图片
image.png

1）启动客户端
[AncientMing@bigdata112 zookeeper-3.4.10]bin/zkCli.sh 2）显示所有操作命令 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help 3）查看当前znode中所包含的内容 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls / [zookeeper] 4）查看当前节点数据并能看到更新次数等数据 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 / [zookeeper] cZxid = 0x0 ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970 mZxid = 0x0 mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970 pZxid = 0x0 cversion = -1 dataVersion = 0 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 0 numChildren = 1 5）创建普通节点 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /app1 bin/zkCli.sh
（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[app1, zookeeper]
8）创建带序号的节点
（1）先创建一个普通的根节点app2
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] create /app2 "app2"
（2）创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 13] create -s /app2/aa 888
Created /app2/aa0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] create -s /app2/bb 888
Created /app2/bb0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] create -s /app2/cc 888
Created /app2/cc0000000002
如果原节点下有1个节点，则再排序时从1开始，以此类推。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] create -s /app1/aa 888
Created /app1/aa0000000001
9）修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] set /app1 999
10）节点的值变化监听
（1）在104主机上注册监听/app1节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get /app1 watch
（2）在103主机上修改/app1节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] set /app1 777
（3）观察104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/app1
11）节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在104主机上注册监听/app1节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /app1 watch
[aa0000000001, server101]
（2）在103主机/app1节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] create /app1/bb 666
Created /app1/bb
（3）观察104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/app1
12）删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /app1/bb
13）递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] rmr /app2
14）查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] stat /app1
cZxid = 0x20000000a
ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
mZxid = 0x200000018
mtime = Mon Jul 17 16:54:38 CST 2017
pZxid = 0x20000001c
cversion = 4
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 3
numChildren = 2
4.3 API应用
4.3.1 IDEA环境搭建
1）创建一个工程

Pom.xml

    
        
            org.apache.zookeeper
            zookeeper
            3.4.10

4.3.2 创建ZooKeeper客户端

private static String connectString = "bigdata111:2181,bigdata112:2181,bigdata113:2181";
    private static int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zkClient = null;

    @Before
    public void init() throws Exception {

    zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑）
                System.out.println(event.getType() + "--" + event.getPath());

                // 再次启动监听
                try {
                    zkClient.getChildren("/", true);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

4.3.3 创建子节点

    // 创建子节点
    @Test
    public void create() throws Exception {
        // 数据的增删改查
        // 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型
        String nodeCreated = zkClient.create("/eclipse", "hello zk".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
    }

4.3.4 获取子节点并监听

// 获取子节点
    @Test
    public void getChildren() throws Exception {
        List children = zkClient.getChildren("/", true);

        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }

        // 延时阻塞
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

4.3.5 判断znode是否存在

// 判断znode是否存在
    @Test
    public void exist() throws Exception {
        Stat stat = zkClient.exists("/eclipse", false);

        System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
    }

4.4 案例实战 分布式秒杀

Zk所需要的Pom依赖

重点配置哦

        
        
            org.apache.curator
            curator-framework
            4.0.0
        
        
            org.apache.curator
            curator-recipes
            4.0.0
        
        
            org.apache.curator
            curator-client
            4.0.0
        
        
            com.google.guava
            guava
            16.0.1

TestDistributedLock

import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

public class TestDistributedLock {

    //定义共享资源
    private static int count = 10;

    private static void printCountNumber() {
        System.out.println("***********" + Thread.currentThread().getName() + "**********");
        System.out.println("当前值：" + count);
        count--;

        //睡2秒
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("***********" + Thread.currentThread().getName() + "**********");
    }


    public static void main(String[] args) {
        //定义客户端重试的策略
        RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(1000,  //每次等待的时间
                10); //最大重试的次数

        //定义ZK的一个客户端
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("bigdata111:2181")
                .retryPolicy(policy)
                .build();

        //在ZK生成锁  ---> 就是ZK的目录
        client.start();
        final InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/mylock");

        // 启动10个线程去访问共享资源
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(new Runnable() {

                public void run() {
                    try {
                        //请求得到锁
                        lock.acquire();
                        //访问共享资源
                        printCountNumber();
                    } catch (Exception ex) {
                        ex.printStackTrace();
                    } finally {
                        //释放锁
                        try {
                            lock.release();
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
可以敲一敲。

核心

下载压缩包到Linux，然后解压。

cd 到解压的目录

image.png

重点

cd conf/
image.png
image.png

我们要把zoo_sample.cfg改为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
image.png

然后修改配置文件

重要目录：

cd bin/
image.png

其中zkCli.sh是启动客户端

zkServer.sh是启动和停止

zkServer.sh start

zkServer.sh stop

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