Zookeeper

Zookeeper 概述

概述

Zookeeper 是一个开源的分布式（多台服务器干一件事）的，为分布式应用提供协调服务的 Apache 项目

工作机制

从设计模式角度来理解：Zookeeper 是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架

观察者模式：定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新

Zookeeper 负责存储和管理重要的数据；然后接受观察者的注册，一旦这些数据的发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master / Slave 管理模式

服务型应用程序在 Zookeeper 注册，一旦发送数据变动，Zookeeper 给每个客户端程序发送通知

Zookeeper = 文件系统 + 通知机制

• 服务器节点下线
• 服务器节点上下线事件通知
• 重新再去获取服务器列表，并注册监听

特点

分布式和集群的区别：分布式是指通过网络连接的多个组件，通过交换信息协作而形成的系统；而集群，是指同一种组件的多个实例，形成的逻辑上的整体。

Zookeeper：

1. 是一个 leader 和多个 follower 来组成的集群
2. 集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper 就能正常工作（5 台服务器挂 2 台，没问题；4台服务器挂 2 台，就停止）
3. 全局数据一致性，每台服务器都保存一份相同的数据副本，无论 client 连接哪台 server，数据都是一致的
4. 数据更新原子性，一次数据要么成功，要么失败
5. 实时性，在一定时间范围内，client 能读取到最新数据
6. 更新的请求按照顺序执行，会按照发送过来的顺序，逐一执行

数据结构

ZooKeeper 数据模型的结构与 linux 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（ZookeeperNode）。

每一个 ZNode 默认能够存储 1 MB 的数据（元数据），每个 ZNode 的路径都是唯一的。

元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、 资源查找、文件记录等功能。

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。

• 统一命名服务

在分布式环境下，通常需要对应用或服务进行统一的命名，便于识别

例如：服务器的 IP 地址不容易记，但域名相比之下却是很容易记住；多个 IP 地址对应一个域名

• 统一配置管理

分布式环境下，配置文件做同步是必经之路

1000 台服务器，如果配置文件作出修改，如何做到修改一处就快速同步到每台服务器上？

将配置管理交给 Zookeeper

1、将配置信息写入到 Zookeeper 的某个节点上

2、每个客户端都监听这个节点

3、一旦节点中的数据文件被修改，Zookeeper 就会通知每台客户端服务器

• 服务器节点动态上下线

客户端能实时获取服务器上下线的变化

例如：在美团 APP 上实时可以看到商家是否正在营业或打烊

• 软负载均衡

Zookeeper 会记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户请求（雨露均沾）

下载地址

镜像库地址：http://archive.apache.org/dist/zookeeper/

apache-zookeeper-3.6.0.tar.gz 需要安装 maven，然后再运行 mvn clean install 和 mvn javadoc:aggregate

apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz 已经自带所需要的各种 jar 包

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Zookeeper 本地模式安装

本地模式安装

• 安装前准备

1. 打开 Linux 系统 

2. 安装 jdk

3. 拷贝 apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz 到 opt 目录

4. 解压安装包

tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz

5. 重命名

mv apache-zookeeper-3.6.0-bin zookeeper

 配置修改 

1. 在 /opt/zookeeper/ 这个目录上创建 zkData 和 zkLog 目录

mkdir zkData
mkdir zkLog

2. 进入 /opt/zookeeper/conf 这个路径，复制一份 zoo_sample.cfg 文件并命名为 zoo.cfg

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

3. 编辑 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径

dataDir=/opt/zookeeper/zkData
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkLog

• 操作 Zookeeper

1）启动 Zookeeper

./zkServer.sh start

2）查看进程是否启动

jps

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）查看状态

./zkServer.sh status

4）启动客户端

./zkCli.sh

5）退出客户端

quit

配置参数解读

Zookeeper 中的配置文件 zoo.cfg 中参数含义解读如下：

• 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

• 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，启动时能容忍的最多心跳数

10 * 2000（10 个心跳时间，20 秒）如果领导和跟随者没有发出心跳通信，就视为失效的连接，领导和跟随者彻底断开

• syncLimit = 5：LF（Leader Follower）同步通信时限

集群启动后，Leader 与 Follower 之间的最大响应时间单位，假如响应超过 syncLimit * tickTime -> 10 秒，Leader 就认为 Follower 已经死掉，会将 Follower 从服务器列表中删除

• 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

• dataLogDir：日志文件目录

• clientPort = 2181：客户端连接端口，监听客户端连接的端口。

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Zookeeper 内部原理

选举机制

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。

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

1. Server1 先投票，投给自己，自己为 1 票，没有超过半数，根本无法成为 leader，顺水推舟将票数投给了 id 比自己大的 Server2
2. Server2 也把自己的票数投给了自己，再加上 Server1 给的票数，总票数为 2 票，没有超过半数，也无法成为 leader，也学习 Server1，顺水推舟，将自己所有的票数给了 id 比自己大的 Server3
3. Server3 得到了 Server1 和 Server2 的两票，再加上自己投给自己的一票。3 票超过半数，顺利成为 leader
4. Server4 和 Server5 都投给自己，但是无法改变 Server3 的票数，只好听天由命，承认 Server3 是 leader

节点类型

• 持久型（persistent）：

持久化目录节点（persistent）客户端与 zookeeper 断开连接后，该节点依旧存在
持久化顺序编号目录节点（persistent_sequential）客户端与 zookeeper 断开连接后，该节点依旧存在，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，例如：Znode001，Znode002 ...

• 短暂型（ephemeral）：

临时目录节点（ephemeral）客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自动删除
临时顺序编号目录节点（ephemeral_sequential）客户端与 zookeeper 断开连接后，该节点被删除，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，例如：Znode001，Znode002...

注意：序号是相当于 i++，和数据库中的自增长类似

监听器原理

• 在 main 方法中创建 Zookeeper 客户端的同时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信，一个负责监听
• 监听事件就会通过网络通信发送给 zookeeper
• Zookeeper 获得注册的监听事件后，立刻将监听事件添加到监听列表里
• Zookeeper 监听到数据变化或路径变化，就会将这个消息发送给监听线程

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]

• 监听线程就会在内部调用 process 方法（需要实现 process 方法内容）

写数据流程

1. Client 想向 ZooKeeper 的 Server1 上写数据，必须的先发送一个写的请求
2. 如果 Server1 不是 Leader，那么 Server1 会把接收到的请求进一步转发给 Leader
3. 这个 Leader 会将写请求广播给各个 Server，各个 Server 写成功后就会通知 Leader
4. 当 Leader 收到半数以上的 Server 数据写成功了，那么就说明数据写成功了
5. 随后，Leader 会告诉 Server1 数据写成功了
6. Server1 会反馈通知 Client 数据写成功了，整个流程结束

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Zookeeper 实战

分布式安装部署(Linux)

集群思路：先搞定一台服务器，再克隆出两台，形成集群

配置服务器编号

在 /opt/zookeeper/zkData 创建 myid 文件

vim myid

在文件中添加与 server 对应的编号：1

其余两台服务器分别对应 2 和 3

配置 zoo.cfg 文件

打开 zoo.cfg 文件，增加如下配置

########### cluster ##############
server.1=192.168.186.128:2888:3888
server.2=192.168.186.129:2888:3888
server.3=192.168.186.130:2888:3888

配置参数解读 server.A=B:C:D

• A：一个数字，表示第几号服务器；集群模式下配置的 /opt/zookeeper/zkData/myid 文件里面的数据就是 A 的值
• B：服务器的 ip 地址
• C：与集群中 Leader 服务器交换信息的端口
• D：选举时专用端口，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。

配置其余两台服务器

可以按照以下步骤复制新的虚拟机服务器：

1. 在虚拟机数据目录（如 vms）下，创建 ZooKeeper02 文件夹
2. 将本台服务器数据目录下的 .vmx 文件和所有的 .vmdk 文件分别拷贝 ZooKeeper02 下
3. 虚拟机 -> 文件 -> 打开 （选择 ZooKeeper02 下的 .vmx 文件）
4. 开启此虚拟机，弹出对话框，选择“我已复制该虚拟机”

另一种复制虚拟机的方法：右键虚拟机选择管理 -> 克隆虚拟机 -> 创建完整克隆

进入新的虚拟机系统后，修改 linux 中的 ip，修改 /opt/zookeeper/zkData/myid 中的数值为 2

使用同样方法创建第三台服务器 ZooKeeper03

集群操作

1. 每台服务器使用以下命令开放防火墙端口号

firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2888/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=3888/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

或者直接关闭服务器的防火墙

systemctl stop firewalld.service

2. 启动第 1 台服务器

./zkServer.sh start

3.查看状态 

./zkServer.sh status

提示信息如下

ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Error contacting service. It is probably not running.

因为没有超过半数以上的服务器，所以集群失败；防火墙没有关闭也会导致失败。

4. 当启动第 2 台服务器时

查看第 1 台服务器状态

[root@localhost zookeeper]# ./bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

查看第 2 台服务器状态

[root@localhost zookeeper]# ./bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: leader

5. 启动第 3 台服务器，完成集群搭建

客户端命令行操作

• 启动客户端

./zkCli.sh

• 显示所有操作命令

help

• 查看当前 znode 中所包含的内容

ls /

• 查看当前节点详细数据（Zookeeper 老版本使用 ls2 /，现在已经被新命令替代）

ls -s /

显示的信息

[zookeeper]
cZxid = 0x0
ctime = Wed Dec 31 16:00:00 PST 1969
mZxid = 0x0
mtime = Wed Dec 31 16:00:00 PST 1969
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1

cZxid：创建节点的事务。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。

ctime：被创建的毫秒数 (从 1970 年开始)。

mZxid：最后更新的事务 zxid。

mtime：最后修改的毫秒数 (从 1970 年开始)。

pZxid：最后更新的子节点 zxid。

cversion：创建版本号，子节点修改次数。

dataVersion：数据变化版本号。

aclVersion：权限版本号。

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：数据长度。

numChildren：子节点数。

• 分别创建 2 个普通节点

在根目录下，创建中国和美国两个节点

create /china
create /usa

在根目录下，创建俄罗斯节点，并保存“普京”数据到节点上

create /ru "putin"

多级创建节点：在日本下，创建东京 “hot”；japan 节点必须提前创建好，否则报错 “节点不存在”

create /japan/Tokyo "hot"

• 获得节点的值

get /japan/Tokyo

• 创建短暂节点

create -e /uk
ls /
# 创建成功之后，quit 退出客户端
quit
# 重新连接，短暂的节点消失
ls /

• 创建带序号的节点

# 在俄罗斯 ru 下，创建 3 个 city
create -s /ru/city
create -s /ru/city
create -s /ru/city
ls /ru
# [city0000000000, city0000000001, city0000000002]

如果原来没有序号节点，序号从 0 开始递增。

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

• 修改节点数据值

set /japan/Tokyo "so hot"

• 监听节点的值变化或子节点变化（路径变化）
  在 Server 3 主机上注册监听 /usa 节点的数据变化

addWatch /usa

在 Server 1 主机上修改 /usa 的数据

set /usa "Trump"

Server 3 会立刻响应

WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/usa

如果在 Server 1 的 /usa 下面创建子节点 NewYork

create /usa/NewYork

Server 3 会立刻响应

WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeCreatedpath:/usa/NewYork

• 删除节点

delete /usa/NewYork

• 递归删除节点 （非空节点，节点下有子节点）

deleteall /ru

不仅删除 /ru，而且 /ru 下的所有子节点也随之删除

API 应用

• IDEA 环境搭建

1. 创建一个 Maven 工程

2. 添加 pom 文件依赖

    
        org.apache.logging.log4j
        log4j-core
        2.8.2
    
    
        org.apache.zookeeper
        zookeeper
        3.6.0
    
    
        junit
        junit
        4.12
    

3. 在 resources 下创建 log4j.properties

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/zk.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

• 创建 ZooKeeper 客户端

public class TestZK {

    // zookeeper 集群的 ip 和端口
    private String connectString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    /**
     * session 超时的时间: 时间不宜设置太小。
     *  因为 zookeeper 和加载集群环境会因为性能等原因而延迟略高，
     *  如果时间太少，还没有创建好客户端，就开始操作节点。会报错的。
     */
    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    // zookeeper 客户端对象
    private ZooKeeper zkClient;

    @Test
    public void init() throws Exception {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                System.out.println("得到监听反馈，再进行的业务处理代码！");
                System.out.println(watchedEvent.getType());
            }
        });
    }

}

• 创建节点

一个 ACL 对象就是一个 Id 和 permission 键值对：

        - 表示哪个/哪些范围的 Id（Who）在通过了怎样的鉴权（How）之后，就允许进行那些操作（What）
        - permission（What）就是一个 int 表示的位码，每一位代表一个对应操作的允许状态。
        - 类似 linux 的文件权限，不同的是共有 5 种操作：CREATE、READ、WRITE、DELETE、
           ADMIN(对应更改ACL的权限)：
               -- OPEN_ACL_UNSAFE：创建开放节点，允许任意操作 （用的最多，其余的权限用的很少）
               -- READ_ACL_UNSAFE：创建只读节点
               -- CREATOR_ALL_ACL：创建者才有全部权限

@Before
public void init() throws Exception {
    zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
        @Override
        public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
            System.out.println("得到监听反馈，再进行的业务处理代码");
            System.out.println(watchedEvent.getType());
        }
    });
}

@Test
public void createNode() throws Exception {
    String str = zkClient.create("/zm", "node1".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    System.out.println("已创建节点: " + str);
}

• 查询节点的值 

@Test
public void getNodeData() throws Exception {
    byte[] bytes = zkClient.getData("/zm", false, new Stat());
    String str = new String(bytes);
    System.out.println("/zm 节点的数据：" + str);
}

• 修改节点的值

@Test
public void updateData() throws Exception {
    Stat stat = zkClient.setData("/zm", "nodeA".getBytes(), 0);
    System.out.println(stat);
}

• 删除节点

@Test
public void delete() throws Exception {
    zkClient.delete("/zm", 1);
    System.out.println("删除成功");
}

• 获取子节点

@Test
public void getChildren() throws Exception {
    List list = zkClient.getChildren("/china", false);
    for (String child : list) {
        System.out.println(child);
    }
}

• 监听子节点的变化

@Test
public void watchNode() throws Exception{
    List list = zkClient.getChildren("/", true);
    for (String s : list) {
        System.out.println(s);
    }
    // 让线程无限的等待下去
    System.in.read();
}

程序运行的过程中，在 linux 下创建一个节点

IDEA 的控制台就会做出响应：NodeChildrenChanged

• 判断 Znode 是否存在

@Test
public void exists()throws Exception{
    Stat stat = zkClient.exists("/zm", false);
    if(stat==null)
        System.out.println("不存在");
    else
        System.out.println("存在");
}

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案例 - 模拟美团商家上下线

需求

模拟美团服务平台，商家营业通知，商家打烊通知

提前在根节点下，创建好 /meituan 节点

商家服务类 

public class ShopServer {

    private String connectString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    private ZooKeeper zkClient;

    /**
     * 创建客户端，连接到 zookeeper
     */
    public void connect() throws IOException {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                System.out.println(watchedEvent.getType());
            }
        });
    }

    /**
     * 注册到 zookeeper
     */
    public void register(String shopName) throws KeeperException, InterruptedException {
        // 要创建 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时有序的节点（营业）
        // 可以自动编号，而要断开时，节点自动删除（打样）
        String s = zkClient.create("/meituan/shop", shopName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println(shopName + " 开始营业，Path：" + s);
    }

    /**
     * 业务逻辑处理
     */
    private void business(String shopName) throws IOException {
        System.out.println(shopName + " 正在营业中");
        System.in.read();
    }

    /**
     * Main 方法
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        // 1.开一个饭店
        ShopServer shopServer = new ShopServer();

        // 2. 连接 zookeeper 集群（和美团取得联系）
        shopServer.connect();

        // 3.将服务节点注册到 zookeeper（入驻美团）
        shopServer.register(args[0]);

        // 4.业务逻辑处理（做生意）
        shopServer.business(args[0]);
    }

}

客户类

public class Customers {

    private String connectString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    private ZooKeeper zkClient;

    /**
     * 创建客户端，连接到 zookeeper
     */
    public void connect() throws IOException {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                try {
                    // 一旦有数据变化就重新获取商家列表
                    getShopList();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    /**
     * 获取子节点列表（获取商家列表）
     */
    private void getShopList() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 获取服务器的子节点信息，并且对父节点进行监听
        List shops = zkClient.getChildren("/meituan", true);
        // 声明存储服务器信息的集合
        ArrayList shopList = new ArrayList();
        for (String shop : shops) {
            byte[] bytes = zkClient.getData("/meituan/" + shop, false, new Stat());
            shopList.add(new String(bytes));
        }
        System.out.println("目前正在营业的商家：" + shopList);
    }

    /**
     * 业务逻辑处理
     */
    private void business() throws IOException {
        System.out.println("用户正在浏览商家");
        System.in.read();
    }

    /**
     * Main 方法
     */
    public static void main(String[] args) throws KeeperException, InterruptedException, IOException {
        Customers client = new Customers();
        // 1.获得 zookeeper 的连接 （用户打开美团 APP）
        client.connect();
        // 2.获取 meituan 下的所有子节点列表（获取商家列表）
        client.getShopList();
        // 3.业务逻辑处理（对比商家，下单点餐）
        client.business();
    }

}

运行客户类，就会得到商家列表

首先在 linux 中添加一个商家，然后观察客户端的控制台输出（商家列表会立刻更新出最新商家），多添加几个，也会实时输出商家列表

create /meituan/KFC "KFC"
create /meituan/BKC "BurgerKing"
create /meituan/baozi "baozi"

在 linux 中删除商家，在客户端的控制台也会实时看到商家移除后的最新商家列表

delete /meituan/baozi

运行商家服务类进行测试（以 main 方法带参数的形式运行，IDEA 的 Run -> Edit Configurations 里面配置）

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案例 - 分布式锁 - 商品秒杀

传统的锁：作用就是让当前的资源不会被其他线程访问。

在 zookeeper 中使用传统的锁引发的 “羊群效应” ：1000 个人创建节点，只有一个人能成功，999 人需要等待；一旦释放锁，999 人一起抢夺锁。

传统方式：

• 获取锁（创建节点） -> 锁是否已经创建

• 如果锁已经被创建，则监听/等待（addWatch /exclusive/lock）

• 如果锁没有被创建，则创建 lock 临时节点（create -e /exclusive/lock）

• 如果创建 lock 临时节点失败，则进入监听/等待

• 如果创建 lock 临时节点成功，则占用锁，然后完成业务处理，然后释放锁（delete /exclusive/lock）

ZooKeeper 采用分布式锁：

/lock - [/x0000001, /x0000002, /x0000003, /x0000004]

1. 所有请求进来，在 /lock 下创建临时顺序节点 ，zookeeper 会自动编号排序
2. 判断自己是不是 /lock 下最小的节点
   - 是，获得锁（创建节点）
   - 否，对前面小一级的节点进行监听
3. 获得锁请求，处理完业务逻辑，释放锁（删除节点），后一个节点得到通知
4. 重复步骤 2

实现步骤

• 1) 初始化数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `zkproduct` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;

-- 商品表
DROP TABLE IF EXISTS `product`;
CREATE TABLE `product` (
  `id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 商品编号
   `product_name` VARCHAR (20) NOT NULL, # 商品名称
   `stock` INT NOT NULL, # 库存
   `version` INT NOT NULL # 版本
);

INSERT INTO product (`product_name`, `stock`, `version`)
VALUES
  ('锦鲤-清空购物车-大奖',5,0);

-- 订单表
 DROP TABLE IF EXISTS `order`;
 CREATE TABLE `order` (
  `id` VARCHAR (100) PRIMARY KEY, # 订单编号
   `pid` INT NOT NULL, # 商品编号
   `userid` INT NOT NULL # 用户编号
);

-- 查询
SELECT * FROM `product`;
SELECT * FROM `order`;

• 2) 搭建工程

搭建 SSM 框架，对库存表 -1，对订单表 +1

-controller
    +ProductAction

-mapper
    +OrderMapper
    +ProductMapper

-models
    +Order
    +Product

-service
    +impl/OrderServiceImpl
    +OrderService

pom.xml

com.renda
zk_product
1.0-SNAPSHOT

war



    UTF-8
    UTF-8
    1.11
    11
    11
    5.2.7.RELEASE



    
    
        org.springframework
        spring-context
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-beans
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-webmvc
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-jdbc
        ${spring.version}
    
    
    
        org.mybatis
        mybatis
        3.5.5
    
    
        org.mybatis
        mybatis-spring
        2.0.5
    
    
    
        com.alibaba
        druid
        1.1.10
    
    
    
        mysql
        mysql-connector-java
        8.0.20
    
    
    
        junit
        junit
        4.12
        test
    



    
        
        
            org.apache.tomcat.maven
            
            tomcat7-maven-plugin
            
                8001
                /
            
            
                
                    
                    package
                    
                        run
                    
                
            
        
    

resources/mybatis/mybatis-config.xml

resources/spring/spring.xml

webapp/WEB-INF/web.xml

    
        springMVC
        org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet
        
            contextConfigLocation
            classpath:spring/spring.xml
        
        1
        true
    
    
        springMVC
        /
    

订单操作类

@Mapper
@Component
public interface OrderMapper {
    /**
     * 生成订单
     */
    @Insert("insert into `order` (id,pid,userid) values (#{id},#{pid},#{userid})")
    int insert(Order order);
}

商品操作类

@Mapper
@Component
public interface ProductMapper {
    /**
     * 查询商品（目的查询库存）
     */
    @Select("select * from product where id = #{id}")
    Product getProduct(@Param("id") int id);
    /**
     * 减库存
     */
    @Update("update product set stock = stock-1 where id = #{id}")
    int reduceStock(@Param("id") int id);
}

商品服务接口

public interface OrderService {
    /**
     * 减库存
     */
    void reduceStock(int id) throws Exception;
}

商品服务实现类

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {

    @Autowired
    private ProductMapper productMapper;

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Override
    public void reduceStock(int id) throws Exception {
        // 1.获取库存（根据商品 id 查询商品）
        Product product = productMapper.getProduct(id);
        if (product.getStock() <= 0) {
            throw new RuntimeException("仓库已无商品");
        }
        // 2.减库存
        int i = productMapper.reduceStock(id);
        if (i == 1) {
            // 3.生成订单
            Order order = new Order();
            // 使用 UUID 工具生一个订单号
            order.setId(UUID.randomUUID().toString());
            order.setPid(id);
            order.setUserid(101);
            orderMapper.insert(order);
        } else {
            throw new RuntimeException("减库存失败！");
        }
    }

}

控制层

@Controller
public class ProductAction {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @GetMapping("/product/reduce")
    @ResponseBody
    public Object reduce(int id) throws Exception {
        orderService.reduceStock(id);
        return "ok";
    }

}

• 3.) 启动测试

启动两次工程，端口号分别 8001 和 8002

使用 nginx 做负载均衡

upstream zm{
    server 192.168.1.116:8001;
    server 192.168.1.116:8002;
}

server {
    listen       80;
    server_name  www.zookeeper.com;
    location / {
        proxy_pass http://zm;
        index  index.html index.htm;
    }
}

使用 JMeter 模拟 1 秒内发出 10 个 http 请求

JMeter 下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

查看测试结果，10 次请求完成

查看数据库，stock 库存变成了负数 （并发导致的数据结果错误）

• 4) Apahce 提供的 zookeeper 客户端

基于 zookeeper 原生态的客户端类实现分布式是非常麻烦的，使用 apahce 提供了一个 zookeeper 客户端来实现

Curator 官网：http://curator.apache.org/

项目中加入 curator 依赖

    org.apache.curator
    curator-recipes
    4.2.0

recipes 是 curator 的族谱大全，里面包含 zookeeper 和 framework

• 5) 在控制层中加入分布式锁的逻辑代码

@Controller
public class ProductAction {

    private String zookeeperConnectionString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @GetMapping("/product/reduce")
    @ResponseBody
    public Object reduce(int id) throws Exception {
        // 1.创建 curator 工具对象：重试策略 （1000毫秒试1次，最多试3次）
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(zookeeperConnectionString, retryPolicy);
        client.start();

        // 2.根据工具对象创建“内部互斥锁”
        InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/product_" + id);
        // 3.加锁
        lock.acquire();
        try {
            // 临界区
            orderService.reduceStock(id);
        } catch (Exception e) {
            if (e instanceof RuntimeException) {
                throw e;
            }
        } finally {
            //4.释放锁
            lock.release();
        }

        return "ok";
    }

}

• 6) 再次测试

再次使用 JMeter 模拟 1 秒内发出 10 个 http 请求

查看测试结果，10 次请求完成，5 次成功，5 次失败

查看数据库，stock 库存变成了 0 （符合预测）

测试通过