zookeeper是什么?Zookeeper概念简介

1. Zookeeper概念简介

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
A、zookeeper是为别的分布式程序服务的
B、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)
C、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……
D、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常用应用场景:
管理其他框架

Zookeeper集群的角色: Leader 和 follower (Observer)
只要集群中有半数以上节点存活,集群就能提供服务

HA:

2. zookeeper集群机制

半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。
zookeeper适合装在奇数台机器上!!!


   Master---slaver

   Leader---follower

3. 安装 查看文档

https://blog.csdn.net/Meet_again007/article/details/96890852

4. zookeeper结构和命令

4.1. zookeeper特性

1、Zookeeper:一个leader,多个follower组成的集群
2、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
3、分布式读写,更新请求转发,由leader实施
4、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
5、数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败
6、实时性,在一定时间范围内,client能读到最新数据

4.2. zookeeper数据结构

1、层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范(见下图)
2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
3、节点Znode可以包含数据和子节点(但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点,下一页详细讲解)
4、客户端应用可以在节点上设置监视器(后续详细讲解)

4.3. 数据结构的图

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第1张图片

4.4. 节点类型

1、Znode有两种类型:
短暂(ephemeral)(断开连接自己删除)

create -e /app-e1 888888 创建一个临时节点,断开连接,数据会删除
节点创建好后,退出,再连接

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第2张图片
zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第3张图片
再查看
在这里插入图片描述
刚才创建的节点消失了。

持久(persistent)(断开连接不删除)
默认是持久节点

2、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
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

4.5. zookeeper命令行操作

zkCli.sh 连上自己的zookeeper服务器
运行 zkCli.sh –server 进入命令行工具 zkCli.sh -server mini11

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第4张图片

1、使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容:
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 1] ls /
2、创建一个新的 znode ,使用 create /zk myData 。这个命令创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串:
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 2] create /zk "myData“
3、我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串:
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk
#监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,它会打出下面的
#WATCHER::
#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch
4、下面我们通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置:
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 4] set /zk "zsl“
5、下面我们将刚才创建的 znode 删除:
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk
如果节点下有子节点,则不能删除
6、删除节点:rmr
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk

4.6 zookeeper-api应用

4.6.1. 基本使用

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类,负责建立与server的会话
它提供了表 1 所示几类主要方法 :

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第5张图片

4.6.2. demo增删改查

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(“weekend01:2181”, 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();
}
}

Zookeeper的监听器工作机制

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第6张图片

监听器是一个接口,我们的代码中可以实现Wather这个接口,实现其中的process方法,方法中即我们自己的业务逻辑

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

======以下内容了解=

4.7. zookeeper应用案例(分布式应用HA||分布式锁)

实现分布式应用的(主节点HA)及客户端动态更新主节点状态

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

zookeeper是什么?Zookeeper概念简介_第7张图片 # 客户端实现
>public class AppClient {
private String groupNode = “sgroup”;
private ZooKeeper zk;
private Stat stat = new Stat();
private volatile List serverList;

/**
 * 连接zookeeper
 */
public void connectZookeeper() throws Exception {
	zk 

= new ZooKeeper(“localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182”, 5000, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
// 如果发生了"/sgroup"节点下的子节点变化事件, 更新server列表, 并重新注册监听
if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged
&& ("/" + groupNode).equals(event.getPath())) {
try {
updateServerList();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
});

	updateServerList();
}

/**
 * 更新server列表
 */
private void updateServerList() throws Exception {
	List newServerList = new ArrayList();

	// 获取并监听groupNode的子节点变化
	// watch参数为true, 表示监听子节点变化事件. 
	// 每次都需要重新注册监听, 因为一次注册, 只能监听一次事件, 如果还想继续保持监听, 必须重新注册
	List subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
	for (String subNode : subList) {
		// 获取每个子节点下关联的server地址
		byte[] data = zk.getData("/" + groupNode + "/" + subNode, false, stat);
		newServerList.add(new String(data, "utf-8"));
	}

	// 替换server列表
	serverList = newServerList;

	System.out.println("server list updated: " + serverList);
}

/**
 * client的工作逻辑写在这个方法中
 * 此处不做任何处理, 只让client sleep
 */
public void handle() throws InterruptedException {
	Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
	AppClient ac = new AppClient();
	ac.connectZookeeper();

	ac.handle();
}

}

B、服务器端实现

public class AppServer {
private String groupNode = “sgroup”;
private String subNode = “sub”;

/**
 * 连接zookeeper
 * @param address server的地址
 */
public void connectZookeeper(String address) throws Exception {
	ZooKeeper zk = new ZooKeeper(

“localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182”,
5000, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
// 不做处理
}
});
// 在"/sgroup"下创建子节点
// 子节点的类型设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 表明这是一个临时节点, 且在子节点的名称后面加上一串数字后缀
// 将server的地址数据关联到新创建的子节点上
String createdPath = zk.create("/" + groupNode + “/” + subNode, address.getBytes(“utf-8”),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println("create: " + createdPath);
}

/**
 * server的工作逻辑写在这个方法中
 * 此处不做任何处理, 只让server sleep
 */
public void handle() throws InterruptedException {
	Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
	// 在参数中指定server的地址
	if (args.length == 0) {
		System.err.println("The first argument must be server address");
		System.exit(1);
	}
	
	AppServer as = new AppServer();
	as.connectZookeeper(args[0]);
	as.handle();
}

}

3.7.2分布式共享锁的简单实现

 客户端A
public class DistributedClient {
// 超时时间
private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
// zookeeper server列表
private String hosts = “localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182”;
private String groupNode = “locks”;
private String subNode = “sub”;

private ZooKeeper zk;
// 当前client创建的子节点
private String thisPath;
// 当前client等待的子节点
private String waitPath;

private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

/**
 * 连接zookeeper
 */
public void connectZookeeper() throws Exception {
    zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
        public void process(WatchedEvent event) {
            try {
                // 连接建立时, 打开latch, 唤醒wait在该latch上的线程
                if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
                    latch.countDown();
                }

                // 发生了waitPath的删除事件
                if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
                    doSomething();
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });

    // 等待连接建立
    latch.await();

    // 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(10);

    // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况
    List childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);

    // 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();
    } else {
        String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());
        // 排序
        Collections.sort(childrenNodes);
        int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);
        if (index == -1) {
            // never happened
        } else if (index == 0) {
            // inddx == 0, 说明thisNode在列表中最小, 当前client获得锁
            doSomething();
        } else {
            // 获得排名比thisPath前1位的节点
            this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);
            // 在waitPath上注册监听器, 当waitPath被删除时, zookeeper会回调监听器的process方法
            zk.getData(waitPath, true, new Stat());
        }
    }
}

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 {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new Thread() {
            public void run() {
                try {
                    DistributedClient dl = new DistributedClient();
                    dl.connectZookeeper();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }.start();
    }

    Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

}

5. zookeeper原理

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

5.1. zookeeper的选举机制(全新集群paxos)

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.

5.2. 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id、leader id和逻辑时钟。
数据id:数据新的id就大,数据每次更新都会更新id。
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。

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