Zoopeeker介绍

1 方法远程调用代码的对比

// 使用远程方法调用框架
@Controller
public class HelloController {
    // 将封装了远程服务功能的接口类型的bean装配到当前组件
    @Autowired
    private EmpRemoteService empRemoteService;
    @RequestMapping("/aaa/bbb/ccc")
    public String doXxx(){
        // 像调用本地方法一样调用远程方法
        List list = empRemoteService.getEmpList();
        // ...
    }
}
// 不使用远程方法调用框架
// 1.创建HttpClient实例
CloseableHttpClient client = HttpClientBuilder.create().build();
try {
    // 2.声明服务器端URL地址
    String url = "http://[服务器端实际IP]:54321/bookManager/book/getBook/23?requestParam=AAA";
    // 3.创建具体请求方式实例
    HttpGet get = new HttpGet(url);
    // 4.调用客户端对象执行请求,进而获得响应对象
    CloseableHttpResponse response = client.execute(get);
    // 5.从响应结果中获取封装响应数据的Entity对象
    HttpEntity entity = response.getEntity();
    // 6.借助工具类将HttpEntity中包含的数据转换成可识别的字符串
    String responseData = EntityUtils.toString(entity, "UTF-8");
    // 7.处理响应结果
    System.out.println(responseData);
    //Ensures that the entity content is fully consumed and the content stream, if exists, is closed.
    //确认entity的内容已经完全被consume了,而且如果内容的流存在,确认其已经关闭了。
    EntityUtils.consume(entity);
} catch (ClientProtocolException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace(); 
} finally {
    // 8.释放连接,无论操作是否成功都必须释放连接
    if(client != null) {try {client.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

2. 远程方法调用框架和注册中心工作机制

Zoopeeker介绍_第1张图片

2.1 技术方案一

Dubbo作为远程方法调用框架+Zookeeper作为注册中心

2.2 技术方案二

SpringBoot+SpringCloud

→Eureka作为注册中心

→Feign作为远程方法调用框架

3. Zookeeper

Zoopeeker介绍_第2张图片

3.1 简介

ZooKeeper是用于维护配置信息,命名,提供分布式同步和提供组服务的集中式服务。所有这些类型的服务都以某种形式或由分布式应用程序使用。每次实施它们时,都会进行很多工作来修复不可避免的错误和竞争条件。
由于难以实现这类服务,因此应用程序通常最初会在其上跳过,从而使它们在存在更改的情况下变得脆弱并且难以管理。即使部署正确,当部署应用程序时,这些服务的不同实现也会导致管理复杂。

3.2 树形目录结构

Zoopeeker介绍_第3张图片

ZooKeeper使用树形结构管理数据。而且以“/”作为树形结构的根节点。树形结构中的每一个节点都称为“znode”。文件系统中的目录可以存放其他目录和文件,znode中可以存放其他znode,也可以对应一个具体的值。znode和它对应的值之间是键值对的关系。

每一个znode上同时还有一套状态信息,称为:stat。

3.3 异步通知机制

Zoopeeker介绍_第4张图片

在分布式项目中随着业务功能越来越多,具体的功能模块也会越来越多,一个大型的电商项目能达到几十个模块甚至更多。这么多业务模块的工程有可能需要共享一些信息,这些信息一旦发生变化,在各个相关模块工程中手动逐一修改会非常麻烦,甚至可能发生遗漏,严重的可能导致系统崩溃,造成经济损失。

使用ZooKeeper的通知机制后,各个模块工程在特定znode上设置Watcher(观察者)来监控当前节点上值的变化。一旦Watcher检测到了数据变化就会立即通知模块工程,从而自动实现“一处修改,处处生效”的效果。

3.4 leader-follower集群

Zoopeeker介绍_第5张图片

4. Zookeeper安装

4.1 环境准备

Zookeeper需要在JVM虚拟机上运行,所以一定要保证有JDK支持。

  1. 上传JDK到linux虚拟机
  1. 到该路径下
  1. 解压jdk

tar -zxvf jdk-8u231-linux-x64.tar.gz

  1. 编辑etc/profile文件

    在文件末尾加上

    JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_231
    PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
    export JAVA_HOME PATH
    
  2. 接着进入到jdk文件中输入命令

    Zoopeeker介绍_第6张图片

即JKD环境搭建成功

4.2 上传Zookeeper

zookeeper-3.4.9.tar.gz

4.3 解压

tar -zxvf /opt/zookeeper-3.4.9.tar.gz

4.4 准备配置文件

cp /opt/zookeeper-3.4.9/conf/zoo_sample.cfg /opt/zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg

Zookeeper要求配置文件的文件名必须是:zoo.cfg

4.5 创建数据目录

mkdir /opt/zookeeper-3.4.9/data

4.6 在zoo.cfg中配置数据目录的位置

dataDir=/opt/zookeeper-3.4.9/data

5 Zookeeper服务器端操作

5.1 zoo.cfg文件解读

tickTime
    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。
    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)。
initLimit
    LF初始通信时限
    集群中的Follower跟随者服务器(F)与Leader领导者服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数(tickTime的数量)。
    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。
syncLimit
    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。
    在运行过程中,Leader负责与ZooKeeper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。
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。
clientPort
    客户端连接端口

5.2 常用命令

5.2.1 ZooKeeper服务器与客户端

  • 启动服务器:./zkServer.sh start
  • 停止服务器:./zkServer.sh stop
  • 启动客户端:./zkCli.sh
  • 退出客户端:[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] quit

5.2.2 ls

查看当前znode中所包含的内容

5.2.3 ls2

查看当前节点数据并能看到更新次数等数据

5.2.4 stat

查看节点状态

5.2.5 create

  • create [-s] [-e] path data acl
  • 普通创建:不带有-s、-e参数
  • -s:含有序列
  • -e:临时(重启或者超时消失)

5.2.6 set

设置节点的具体值

set 节点 value值

5.2.7 get

获得节点的值

get节点

5.2.8 delete

可以删除指定znode,当该znode拥有子znode时,必须先删除其所有子znode,否则操作将失败。

5.2.9 rmr

rmr命令可用于代替delete命令,rmr是一个递归删除命令,如果发生指定节点拥有子节点时,rmr命令会首先删除子节点。

5.3 Zookeeper节点类型

  1. PERSISTENT-持久化目录节点

    客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在

  2. PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点

    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. EPHEMERAL-临时目录节点

    客户端与zookeeper断开连接后,该节点被删除

  4. EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点

    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

5.4 Zookeeper节点状态

5.4.1 介绍

znode维护了一个stat结构,这个stat包含数据变化的版本号、访问控制列表变化、还有时间戳。版本号和时间戳一起,可让ZooKeeper验证缓存和协调更新。每次znode的数据发生了变化,版本号就增加。

例如:无论何时客户端检索数据,它也一起检索数据的版本号。并且当客户端执行更新或删除时,客户端必须提供他正在改变的znode的版本号。如果它提供的版本号和真实的数据版本号不一致,更新将会失败。

5.4.2 属性

  • czxid:引起这个znode创建的zxid,创建节点的事务的zxid(ZooKeeper Transaction Id)

  • ctime:znode被创建的毫秒数(从1970年开始)

  • mzxid:znode最后更新的zxid

  • mtime:znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)

  • pZxid:znode最后更新的子节点zxid

  • cversion:znode子节点变化号,znode子节点修改次数

  • dataversion:znode数据变化号

  • aclVersion:znode访问控制列表的变化号

  • 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。

  • dataLength:znode的数据长度

  • numChildren:znode子节点数量

    5.5 四字命令

5.5.1 介绍

ZooKeeper支持某些特定的四字命令,他们大多是用来查询ZooKeeper服务的当前状态及相关信息的,使用时通过telnet或nc向ZooKeeper提交相应命令。

[root@right bin]# echo ruok | nc localhost 2181
imok[root@right bin]#

5.5.2 nc命令

nc命令需要安装对应的程序才可以使用。

yum install -y nc

5.5.3 常用四字命令

  • ruok:测试服务是否处于正确状态。如果确实如此,那么服务返回“imok ”,否则不做任何响应
  • stat:输出关于性能和连接的客户端的列表
  • conf:输出相关服务配置的详细信息
  • cons:列出所有连接到服务器的客户端的完全的连接 /会话的详细信息。包括“接受 / 发送”的包数量、会话id 、操作延迟、最后的操作执行等等信息
  • dump:列出未经处理的会话和临时节点
  • envi:输出关于服务环境的详细信息(区别于conf命令)
  • reqs:列出未经处理的请求
  • wchs:列出服务器watch的详细信息
  • wchc:通过session列出服务器watch的详细信息,它的输出是一个与watch相关的会话的列表
  • wchp:通过路径列出服务器 watch的详细信息。它输出一个与 session相关的路径

6 Java客户端

6.1 依赖信息


    com.101tec
    zkclient
    0.10


    org.apache.zookeeper
    zookeeper
    3.4.9

6.2 修改节点数据操作

public class ZkTest {
    private ZooKeeper zooKeeper;
    {
        String connectString = "192.168.56.150:2181";
        int sessionTimeout = 5000;
        Watcher watcher = new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {}
        };
        try {
            zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, watcher);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Test
    public void testUpdateNodeData() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 要操作的节点的路径
        String path = "/animal/cat";
        // 获取节点当前值
        byte[] resultByteArray = zooKeeper.getData(path, false, new Stat());
        // 将字节数组封装为字符串
        String result = new String(resultByteArray);
        // 打印旧值
        System.out.println("old value="+result);
        // 获取新值字符串对应的字节数组
        byte[] newValueByteArray = new String("miaomiao").getBytes();
        // 指定当前操作所基于的版本号,如果不确定可以使用-1
        int version = -1;
        // 执行节点值的修改
        Stat stat = zooKeeper.setData(path, newValueByteArray, version);
        // 获取最新版本号
        int newVersion = stat.getVersion();
        System.out.println("newVersion="+newVersion);
        // 获取节点新值
        resultByteArray = zooKeeper.getData(path, false, new Stat());
        result = new String(resultByteArray);
        System.out.println("new value="+result);
    }
}

7. 异步通知机制

7.1 工作机制介绍

Zoopeeker介绍_第7张图片

客户端注册监听它关心的目录节点,当目录节点发生变化(数据改变、被删除、子目录节点增加删除)时,zookeeper会通知客户端。

ZooKeeper支持Watch(观察)机制,客户端可以在每个znode结点上设置一个Watcher(观察者)。如果被观察服务端的znode结点有变更,那么Watcher就会被触发,这个Watcher所属的客户端将接收到一个通知包被告知结点已经发生变化,这就是把相应的事件通知给设置过Watcher的Client端。

ZooKeeper里的所有读取操作:getData(),getChildren()和exists()都有设置Watch的选项。

总结成一句话:ZooKeeper的观察机制是一种异步回调的触发机制。

当数据有了变化时zkServer向客户端发送一个Watch通知,这是个一次性动作,触发一次就失效了。

如果想继续Watch的话,需要客户端重新设置Watcher。因此如果你得到了一个Watch事件,并且在将来继续得到节点变化通知,那么就必须另外设置一个新的Watcher继续观察。

节点有不同的改动方式。可以认为ZooKeeper维护两个观察列表:数据观察和子节点观察。getData()和exists()设置数据观察。getChildren()设置子节点观察。此外,还可以认为不同的返回数据有不同的观察。getData()和exists()返回节点的数据,而getChildren()返回子节点列表。所以,setData()将为znode触发数据观察。成功的create()将为新创建的节点触发数据观察,为其父节点触发子节点观察。成功的delete()将会为被删除的节点触发数据观察以及子节点观察(因为节点不能再有子节点了),为其父节点触发子节点观察。如果一个节点设置存在观察时尚未创建,并且在断开连接后执行节点创建以及删除操作,那么这个节点上设置的观察事件客户端接收不到,事件会丢失。

7.2 一次性通知

@Test
public void testNoticeOnce() throws KeeperException, InterruptedException {
    String path = "/animal/cat";
    Watcher watcher = new Watcher() {
        @Override
        // 当前Watcher检测到节点值的修改,会调用这个process()方法
        public void process(WatchedEvent event) {
            System.err.println("接收到了通知!值发生了修改!");
        }
    };
    byte[] oldValue = zooKeeper.getData(path, watcher, new Stat());
    System.out.println("old value="+new String(oldValue));
    while(true) {
        Thread.sleep(5000);
        System.err.println("当前方法原本要执行的业务逻辑");
    }
}

7.3 持续通知

@Test
public void testNoticeForever() throws KeeperException, InterruptedException {
    String path = "/animal/cat";
    getDataWithNotice(zooKeeper, path);
    while(true) {
        Thread.sleep(5000);
        System.err.println("当前方法原本要执行的业务逻辑 线程名称:"+Thread.currentThread().getName());
    }
}
public void getDataWithNotice(ZooKeeper zooKeeper, String path) throws KeeperException, InterruptedException {
    byte[] resultByteArray = zooKeeper.getData(path, new Watcher() {
        @Override
        public void process(WatchedEvent event) {
            // 以类似递归的方式调用getDataWithNotice()方法实现持续监控
            try {
                getDataWithNotice(zooKeeper, path);
                System.err.println("通知 线程名称:"+Thread.currentThread().getName());
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }, new Stat());
    String result = new String(resultByteArray);
    System.err.println("当前节点值="+result);
}

8 集群

8.1 数据通信机制

Zoopeeker介绍_第8张图片
  • 同一台服务器上:IP地址一样,端口号必须得不一样
  • 不同的服务器上:IP地址不一样,端口号可以用同一个

8.2 搭建步骤

第1步:创建集群所在目录

mkdir /opt/cluster-zk

第2步:重新解压tar包到集群目录

tar -zxvf /opt/zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /opt/cluster-zk/

第3步:复制新的解压目录

cp -r /opt/cluster-zk/zookeeper-3.4.9/ /opt/cluster-zk/zkone

第4步:配置zkone

i:创建zoo.cfg配置文件

cp /opt/cluster-zk/zkone/conf/zoo_sample.cfg /opt/cluster-zk/zkone/conf/zoo.cfg

ii:创建数据目录

mkdir /opt/cluster-zk/zkone/data

iii:在数据目录中创建编号文件

vim /opt/cluster-zk/zkone/data/myid

touch myid

iv:编辑编号文件,内容就是当前服务器实例的编号

1

v:配置zoo.cfg

dataDir=/opt/cluster-zk/zkone/data

clientPort=1000

server.1=127.0.0.1:1001:1002

server.2=127.0.0.1:2001:2002

server.3=127.0.0.1:3001:3002

格式解释:server.服务器实例编号=IP地址:数据通信端口号:选举端口号

第5步:配置zktwo

i:把zktwo复制出来

cp -r /opt/cluster-zk/zkone /opt/cluster-zk/zktwo

ii:修改myid文件中编号值

vim /opt/cluster-zk/zktwo/data/myid

将1改成2

iii:修改zoo.cfg

dataDir=/opt/cluster-zk/zktwo/data

clientPort=2000

第6步:配置zkthree

i:把zkthree复制出来

cp -r /opt/cluster-zk/zkone /opt/cluster-zk/zkthree

ii:修改myid文件中编号值

vim /opt/cluster-zk/zkthree/data/myid

将1改成3

iii:修改zoo.cfg

dataDir=/opt/cluster-zk/zkthree/data

clientPort=3000

8.3 创建操作服务器的可执行脚本

8.3.1 创建文件

  • /opt/cluster-zk/start.sh
  • /opt/cluster-zk/stop.sh
  • /opt/cluster-zk/status.sh

8.3.2 编辑启动服务器命令

  • /opt/cluster-zk/zkone/bin/zkServer.sh start
  • /opt/cluster-zk/zktwo/bin/zkServer.sh start
  • /opt/cluster-zk/zkthree/bin/zkServer.sh start

8.3.3 编辑停止服务器命令

  • /opt/cluster-zk/zkone/bin/zkServer.sh stop
  • /opt/cluster-zk/zktwo/bin/zkServer.sh stop
  • /opt/cluster-zk/zkthree/bin/zkServer.sh stop

8.3.4 编辑查看服务器状态命令

  • /opt/cluster-zk/zkone/bin/zkServer.sh status
  • /opt/cluster-zk/zktwo/bin/zkServer.sh status
  • /opt/cluster-zk/zkthree/bin/zkServer.sh status

8.3.5 给脚本文件设置可执行权限

  • chmod 755 /opt/cluster-zk/start.sh
  • chmod 755 /opt/cluster-zk/stop.sh
  • chmod 755 /opt/cluster-zk/status.sh

8.3.6 执行脚本

  • /opt/cluster-zk/start.sh
  • /opt/cluster-zk/stop.sh
  • /opt/cluster-zk/status.sh

8.3.7 客户端登录

  • /opt/zookeeper-3.4.9/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:1000
  • /opt/zookeeper-3.4.9/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2000
  • /opt/zookeeper-3.4.9/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:3000

8.4 集群中服务器数量

  • 结论:一般来说,集群中服务器数量最好设置为单数。

  • 原则:集群中有超过一半的服务器正常工程,则整个集群判断为正常工作。对外提供服务时大致满足预期。

  • 推导:

    共2实例:宕机1实例,剩下1=2/2,没有超过一半。死亡容忍度为0。

    共3实例:宕机1实例,剩下2>3/2,超过一半。死亡容忍度为1。

    共4实例:宕机1实例,剩下3>4/2,超过一半。死亡容忍度为1。

    共5实例:宕机2实例,剩下3>5/2,超过一半。死亡容忍度为2。

    共6实例:宕机2实例,剩下4>6/2,超过一半。死亡容忍度为2。

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