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。
Zookeeper从设计模式角度来理解,是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生了变化,Zookeeper就负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应.
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制
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。
统一命名服务:
统一配置管理:
统一集群管理:
服务器动态上下线:
负载均衡:
(1)安装Jdk
(2)拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
(3)解压到指定目录
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/
(1)将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg(这一步不是必须);
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
(2)打开zoo.cfg文件,修改dataDir路径:
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ vim zoo.cfg
修改如下内容:
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
(3)在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建zkData文件夹
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
(1)启动Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
(2)查看进程是否启动
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
(3)查看状态:
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
(4)启动客户端:
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
(5)退出客户端:
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
(6)停止Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh stop
(可以配置PATH环境变量,以便于在其他目录下启停zookeeper)
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下:
1)tickTime =2000:通信心跳数,Zookeeper服务器与客户端心跳时间,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:LF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。
3)syncLimit =5:LF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。
4)dataDir:数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。
5)clientPort =2181:客户端连接端口
监听客户端连接的端口。
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
(1)解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/
(2)同步/opt/module/zookeeper-3.5.7目录内容到hadoop103、hadoop104
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.5.7/
(1)在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建zkData
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir -p zkData
(2)在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData目录下创建一个myid的文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ 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
(3)编辑myid文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid
在文件中添加与server对应的编号:
2
(4)拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid
并分别在hadoop103、hadoop104上修改myid文件中内容为3、4
(1)重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
(2)打开zoo.cfg文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
(3)同步zoo.cfg配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
(4)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;
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。
B是这个服务器的地址;
C是这个服务器Follower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。
(1)分别启动Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
(2)查看状态
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
命令基本语法 | 功能描述 |
---|---|
help | 显示所有操作命令 |
ls path | 使用 ls 命令来查看当前znode的子节点 -w 监听子节点变化 -s 附加次级信息 |
create | 普通创建 -s 含有序列 (如果节点下为空,序号从0开始) -e 临时(创建临时节点的客户端重启或者超时临时节点消失) |
get path | 获得节点的值 -w 监听节点内容变化 -s 附加次级信息 |
set | 设置节点的具体值 |
stat | 查看节点状态 |
delete | 删除节点 |
deleteall | 递归删除节点 |
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
(输入quit回车后退出客户端)
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls -s /
[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 (0x0表示此节点不是临时节点,否则是临时节点)
dataLength = 0 (节点的数据长度)
numChildren = 1 (子节点的数量)
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "diaochan"
Created /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo
( “” 中的值是节点的值,可以get读取,或者创建节点后set设置)
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /sanguo
diaochan
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get -s /sanguo
diaochan
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get -s /sanguo/shuguo
liubei
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"
Created /sanguo/wuguo
(1)在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo
[wuguo, shuguo]
(2)退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ 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 /sanguo
[shuguo]
(1)先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo
(2)创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/weiguo "caocao"
Node already exists: /sanguo/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] create -s /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo0000000002
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /sanguo
[shuguo, weiguo, weiguo0000000000, weiguo0000000001, weiguo0000000002, wuguo]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
如果节点下原来没有子节点,序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点,则再排序时从2开始,以此类推。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "caopi"
(1)在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get -w /sanguo
(2)在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xishi"
(3)观察hadoop104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
(1)在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls -w /sanguo
[aa0000000001, server101]
(2)在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
Created /sanguo/jin
(3)观察hadoop104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall /sanguo/shuguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>RELEASEversion>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4jgroupId>
<artifactId>log4j-coreartifactId>
<version>2.8.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeepergroupId>
<artifactId>zookeeperartifactId>
<version>3.5.7version>
dependency>
dependencies>
需要在项目的src/main/resources目录下,新建一个文件,命名为“log4j.properties”,在文件中填入。
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
package com.atguigu.zk;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
- @author layne
- @create 2020-07-27 16:08
- 客户端代码常用套路
- 1.获取客户端对象
- 2.用客户端对象做各种操作
- 3.关闭客户端对象
- 最经典的案例: hdfs zookeeper
*/
public class ZkClinet {
private String connectString;
private int sessionTimeout;
private ZooKeeper zkClient;
@Before
public void init() throws IOException {
connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
sessionTimeout = 4000;
//1 获取客户端对象
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
}
});
}
@After
public void close() throws InterruptedException {
//3 关闭客户端对象
zkClient.close();
}
/**
- 获取子节点列表,不监听
*/
@Test
public void ls() throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
//2.用客户端对象做各种操作
List<String> children = zkClient.getChildren("/", false);
System.out.println(children);
}
/**
- 获取子节点列表,并监听
*/
@Test
public void lsAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
List<String> children = zkClient.getChildren("/", new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println(event);
System.out.println("0523 is the best of atguigu");
}
});
System.out.println(children);
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
/**
- 创建子节点
*/
@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
//参数解读 1.创建节点的路径 2.节点的值 3.节点的权限(这个不用管,选个open完事) 4.节点的类型
//zkClient.create("/atguigu","shangguigu".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
zkClient.create("/atguigu2", "shangguigu".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
Thread.sleep(10000);
}
/**
- 获取子节点的值,不监听
*/
@Test
public void get() throws KeeperException, InterruptedException {
//判断节点是否存在
Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
if (stat == null) {
System.out.println("节点不存在...");
return;
}
//能走到这,说明节点存在
byte[] data = zkClient.getData("/atguigu", false, stat);
System.out.println(new String(data));
}
/**
- 获取节点的值,并且监听
*/
@Test
public void getAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
//判断节点是否存在
Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
if (stat == null) {
System.out.println("节点不存在...");
return;
}
byte[] data = zkClient.getData("/atguigu", new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println(event);
}
}, stat);
System.out.println(new String(data));
//线程阻塞,睡一会
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
/**
- 设置节点的值
*/
@Test
public void set() throws KeeperException, InterruptedException {
//判断节点是否存在
Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
if (stat == null) {
System.out.println("节点不存在...");
return;
}
zkClient.setData("/atguigu", "shang".getBytes(), stat.getVersion());
}
/**
- 删除空节点
*/
@Test
public void delete() throws KeeperException, InterruptedException {
//判断节点是否存在
Stat stat = zkClient.exists("/aaa", false);
if (stat == null) {
System.out.println("节点不存在...");
return;
}
zkClient.delete("/aaa", stat.getVersion());
}
/**
- 删除非空节点,利用递归实现
*/
public void deleteAll(String path, ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException {
//判断节点是否存在
Stat stat = zkClient.exists(path, false);
if (stat == null) {
System.out.println("节点不存在...");
return;
}
//如果传入的节点存在,获取一下传入节点的子节点
List<String> children = zk.getChildren(path, false);
//先判断,如果children为null,说明传入节点没有子节点
if (children.isEmpty()) {
zk.delete(path, stat.getVersion());
} else {
//如果传入节点有子节点,遍历
for (String child : children) {
//删除传入节点的子节点,因为不知道子节点下面还有没有孙子节点,所以要递归调用自己
deleteAll(path + "/" + child,zk); //path = /aaa child=bbb /aaa/bbb
}
//删除掉所有字几点以后,还要删除传入的节点
zk.delete(path,stat.getVersion());
}
}
//写一个方法,测试一下deleteAll
@Test
public void testDeleteAll() throws KeeperException, InterruptedException {
deleteAll("/aaa",zkClient);
}
}
创建临时节点的客户端退出后,临时节点消失
(1)czxid-创建节点的事务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最后更新的事务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。(0x0是持久节点,否则是临时节点)
(10)dataLength- znode的数据长度
(11)numChildren - znode子节点数量
(1)半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
(2)Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Leader和Follwer。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。
Zookeeper的选举机制
(1)服务器1启动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为LOOKING;
(2)服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的ID比自己目前投票推举的(服务器1)大,更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING
(3)服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;
(4)服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING;
(5)服务器5启动,同4一样当小弟。
(leader自己也会写)
详见4.4。
详见4.3。
(1)部署方式单机模式、集群模式
(2)角色:Leader和Follower
(3)集群最少需要机器数:3
ls 、create 、get 、delete 、set等等