zookeeper学习实践1.1：zookeeper简介及安装

环境：

centos7.4，jdk1.8.0_191，zookeeper-3.4.12

摘要说明：

随着单节点应用越来越多的制约性，分布式系统的高并发，高性能就体现出来了；但分布式系统同时也会带来对应的问题，如通信异常，网络分区，三态，节点故障等；根据分布式的CAP理论（即一致性，可用性，分区容错性）架构师需要在可用性和一致性上做出对应的平衡；通常可以根据BASE理论（即Basically Avaliable  基本可用，Soft state 软状态，Eventually consistent 最终一致性）来保持系统的一致性；

ZooKeeper致力于提供一个高性能、高可用，且具备严格的顺序访问控制能力的分布式协调服务，是雅虎公司创建，是Google的Chubby一个开源的实现，也是Hadoop和Hbase的重要组件。

步骤：

1.ZooKeeper简介

ZooKeeper致力于提供一个高性能、高可用，且具备严格的顺序访问控制能力的分布式协调服务，是雅虎公司创建，是Google的Chubby一个开源的实现，也是Hadoop和Hbase的重要组件。

其主要设计目标有：

1. 简单的数据结构：共享的树形结构，类似文件系统，存储于内存；
2. 可以构建集群：避免单点故障，3-5台机器就可以组成集群，超过半数正常工作就能对外提供服务；
3. 顺序访问：对于每个读请求，zk会分配一个全局唯一的递增编号，利用这个特性可以实现高级协调服务；
4. 高性能：基于内存操作，服务于非事务请求，适用于读操作为主的业务场景。3台zk集群能达到13w QPS；

通常使用的场景有：

• 数据发布订阅
• 负载均衡
• 命名服务
• Master选举
• 集群管理
• 配置管理
• 分布式队列
• 分布式锁

2.liunx下jdk安装

ZooKeeper是基于java环境下运行的；所以需要先安装jdk；

由于oracle的jdk官网需要手动授权才可以下载jdk；所以这里需要大家手动下载jdk-8u191-linux-x64.tar.gz到本地再使用sftp工具上传到liunx环境下；请勿使用wget下载，会解压异常；

上传后解压jdk：

# tar -zxvf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz

再配置环境变量；

# vi /etc/profile

添加：

JAVA_HOME=/soft/jdk1.8.0_191
JRE_HOME=/soft/jdk1.8.0_191/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOMEJRE_HOMEPATHCLASSPATH

使编辑的生效：

# source /etc/profile

最后看java是否安装成功：

# java -version

3.安装ZooKeeper

可以在官网下选择你需要的版本进行下载：http://mirrors.shu.edu.cn/apache/zookeeper/

本篇文章选择的是3.4.12:

# wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz

解压：

# tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz

查看解压后的目录结构：

• bin              存放系统脚本
• conf            存放配置文件
• contrib        zk附加功能支持
• dist-maven  maven仓库文件
• docs             zk文档
• lib                依赖的第三方库
• recipes         经典场景样例代码
• src                zk源码

主要配置文件为/conf/zoo.cfg;默认是不存在的需要将zoo_sample.cfg复制一份命名为zoo.cfg；

# cp zoo_sample.cfg  zoo.cfg

首先我们配置下zoo.cfg的下面配置下数据及日志保存路径即可启动：

dataDir=/soft/data/data
dataLogDir=/soft/data/logData

进入/bin目录下启动zk（后续都以zk缩写代替）：

# ./zkServer.sh

查看是否运行，下述任意一个都可以：

# ps -aux|grep zookeeper
# ps -aux|grep java

4.ZooKeeper常用配置

常用配置参数有：

• clientPort    客户端连接server的端口，即对外服务端口，一般设置为2181。
• dataDir    存储快照文件snapshot的目录。默认情况下，事务日志也会存储在这里。建议同时配置参数dataLogDir, 事务日志的写性能直接影响zk性能。
• tickTime    ZK中的一个时间单元。ZK中所有时间都是以这个时间单元为基础，进行整数倍配置的。例如，session的最小超时时间是2*tickTime。
• dataLogDir    事务日志输出目录。尽量给事务日志的输出配置单独的磁盘或是挂载点，这将极大的提升ZK性能。（No Java system property）
• globalOutstandingLimit    最大请求堆积数。默认是1000。ZK运行的时候， 尽管server已经没有空闲来处理更多的客户端请求了，但是还是允许客户端将请求提交到服务器上来，以提高吞吐性能。当然，为了防止Server内存溢出，这个请求堆积数还是需要限制下的。(Java system property: zookeeper.globalOutstandingLimit.)
• preAllocSize    预先开辟磁盘空间，用于后续写入事务日志。默认是64M，每个事务日志大小就是64M。如果ZK的快照频率较大的话，建议适当减小这个参数。(Java system property: zookeeper.preAllocSize)
• snapCount    每进行snapCount次事务日志输出后，触发一次快照(snapshot), 此时，ZK会生成一个snapshot.*文件，同时创建一个新的事务日志文件log.*。默认是100000.（真正的代码实现中，会进行一定的随机数处理，以避免所有服务器在同一时间进行快照而影响性能）(Java system property: zookeeper.snapCount)
• traceFile    用于记录所有请求的log，一般调试过程中可以使用，但是生产环境不建议使用，会严重影响性能。(Java system property:? requestTraceFile)
• maxClientCnxns    单个客户端与单台服务器之间的连接数的限制，是ip级别的，默认是60，如果设置为0，那么表明不作任何限制。请注意这个限制的使用范围，仅仅是单台客户端机器与单台ZK服务器之间的连接数限制，不是针对指定客户端IP，也不是ZK集群的连接数限制，也不是单台ZK对所有客户端的连接数限制。
• clientPortAddress    对于多网卡的机器，可以为每个IP指定不同的监听端口。默认情况是所有IP都监听 clientPort指定的端口。 New in 3.3.0
• minSessionTimeoutmaxSessionTimeout    Session超时时间限制，如果客户端设置的超时时间不在这个范围，那么会被强制设置为最大或最小时间。默认的Session超时时间是在2 * tickTime ~ 20 * tickTime 这个范围 New in 3.3.0
• fsync.warningthresholdms    事务日志输出时，如果调用fsync方法超过指定的超时时间，那么会在日志中输出警告信息。默认是1000ms。(Java system property: fsync.warningthresholdms) New in 3.3.4
• autopurge.purgeInterval    在上文中已经提到，3.4.0及之后版本，ZK提供了自动清理事务日志和快照文件的功能，这个参数指定了清理频率，单位是小时，需要配置一个1或更大的整数，默认是0，表示不开启自动清理功能。(No Java system property) New in 3.4.0
• autopurge.snapRetainCount    这个参数和上面的参数搭配使用，这个参数指定了需要保留的文件数目。默认是保留3个。(No Java system property) New in 3.4.0
• electionAlg    在之前的版本中， 这个参数配置是允许我们选择leader选举算法，但是由于在以后的版本中，只会留下一种“TCP-based version of fast leader election”算法，所以这个参数目前看来没有用了，这里也不详细展开说了。(No Java system property)
• initLimit    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F在 initLimit时间内完成这个工作。通常情况下，我们不用太在意这个参数的设置。如果ZK集群的数据量确实很大了，F在启动的时候，从Leader上同步数据的时间也会相应变长，因此在这种情况下，有必要适当调大这个参数了。(No Java system property)
• syncLimit    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那里收到响应，那么就认为这个F已经不在线了。注意：不要把这个参数设置得过大，否则可能会掩盖一些问题。
• leaderServes    默认情况下，Leader是会接受客户端连接，并提供正常的读写服务。但是，如果你想让Leader专注于集群中机器的协调，那么可以将这个参数设置为no，这样一来，会大大提高写操作的性能。(Java system property: zookeeper. leaderServes)。
• server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]    这里的x是一个数字，与myid文件中的id是一致的。右边可以配置两个端口，第一个端口用于F和L之间的数据同步和其它通信，第二个端口用于Leader选举过程中投票通信。
• group.x=nnnnn[:nnnnn]weight.x=nnnnn    对机器分组和权重设置
• cnxTimeout    Leader选举过程中，打开一次连接的超时时间，默认是5s。(Java system property: zookeeper. cnxTimeout)
• zookeeper.DigestAuthenticationProvider.superDigest    ZK权限设置相关，具体参见 《 使用super 身份对有权限的节点进行操作》 和 《 ZooKeeper 权限控制》
• skipACL    对所有客户端请求都不作ACL检查。如果之前节点上设置有权限限制，一旦服务器上打开这个开头，那么也将失效。(Java system property: zookeeper.skipACL)
• forceSync    这个参数确定了是否需要在事务日志提交的时候调用 FileChannel.force来保证数据完全同步到磁盘。(Java system property: zookeeper.forceSync)
• jute.maxbuffer    每个节点最大数据量，是默认是1M。这个限制必须在server和client端都进行设置才会生效。(Java system property: jute.maxbuffer)