Zookeeper 3.5.7
文章目录
- 1、Zookeeper 入门
-
- 1.1 概述
- 1.2 特点
- 1.3 数据结构
- 1.4 应用场景
- 2、本地安装
-
- 2.1 本地模式安装
- 2.2 配置参数解读
- 3、集群操作
-
- 3.1 集群操作
-
- 3.1.1 集群安装
- 3.1.2 选举机制（面试重点）
- 3.1.3 集群启停脚本
- 3.2 客户端命令行操作
-
- 3.2.1 命令行语法
- 3.2.2 znode 节点数据信息
- 3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）
- 3.2.4 监听器原理
- 3.2.5 节点删除与查看
- 3.3 客户端API操作
-
- 3.3.1 IDEA环境搭建
- 3.3.2 创建zookeeper客户端
- 3.3.3 创建子节点
- 3.3.4 获取子节点并监听节点变化
- 3.3.5 判断Znode是否存在
- 3.4 客户端向服务端写数据流程
- 4、服务器动态上下线监听案例
-
- 4.1 需求
- 4.2 需求分析
- 4.3 具体实现
- 4.4 测试
- 5、Zookeeper分布式锁案例
-
- 5.1 原生Zookeeper实现分布式锁案例
- 5.2 Curator 框架实现分布式锁案例
- 6、企业面试真题
1、Zookeeper 入门
1.1 概述
Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。
1.2 特点
1.3 数据结构
1.4 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。
2、本地安装
2.1 本地模式安装
1）安装前准备
（1）安装 JDK
（2）拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
（3）解压到指定目录
[lln@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（4）修改名称
[lln@hadoop102 software]$ cd /opt/module/
[lln@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin zookeeper-3.5.7
2）配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg；
[lln@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
[lln@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
3）操作 Zookeeper
（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
2.2 配置参数解读
3、集群操作
3.1 集群操作
3.1.1 集群安装
1）集群规划
在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上都部署 Zookeeper。
2）解压安装
（1）在 hadoop102 解压 Zookeeper 安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（2）修改 apache-zookeeper-3.5.7-bin 名称为 zookeeper-3.5.7
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7
3）配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ vim myid
在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）
2
注意：添加 myid 文件，一定要在 Linux 里面创建，在 notepad++里面很可能乱码
（3）拷贝配置好的 zookeeper 到其他机器上
[atguigu@hadoop102 module ]$ xsync zookeeper-3.5.7
并分别在 hadoop103、hadoop104 上修改 myid 文件中内容为 3、4
4）配置zoo.cfg文件
（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）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。
（4）同步 zoo.cfg 配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
5）集群操作
（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-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
3.1.2 选举机制（面试重点）
3.1.3 集群启停脚本
1）在 hadoop102 的/home/atguigu/bin 目录下创建脚本
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim zk.sh
在脚本中编写如下内容
#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
done
};;
"status"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
done
};;
esac
2）增加脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod u+x zk.sh
3）Zookeeper 集群启动脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh start
4）Zookeeper 集群停止脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh stop
3.2 客户端命令行操作
3.2.1 命令行语法
1）启动客户端
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181
2）显示所有操作命令
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 1] help
3.2.2 znode 节点数据信息
1）查看当前znode中所包含的内容
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
2）查看当前节点详细数据
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 5] 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
dataLength = 0
numChildren = 1
（1）czxid：创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务 ID 是 ZooKeeper 中所
有修改总的次序。每次修改都有唯一的 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。
（10）dataLength：znode 的数据长度
（11）numChildren：znode 子节点数量
3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）
1）分别创建2个普通节点（永久节点 + 不带序号）
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "diaochan"
Created /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo
注意：创建节点时，要赋值
2）获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] 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) 6] 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
3）创建带序号的节点（永久节点 + 带序号）
（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 -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao"
Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao"
Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo/xuchu "xuchu"
Created /sanguo/weiguo/xuchu0000000002
如果原来没有序号节点，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。
4）创建短暂节点（短暂节点 + 不带序号 or 带序号）
（1）创建短暂的不带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"
Created /sanguo/wuguo
（2）创建短暂的带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -e -s /sanguo/wuguo "zhouyu"
Created /sanguo/wuguo0000000001
（3）在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo
[wuguo, wuguo0000000001, shuguo]
（4）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
（5）再次查看根目录下短暂节点已经删除
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /sanguo
[shuguo]
5）修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"
3.2.4 监听器原理
1）节点的值变化监听
（1）在 hadoop104 主机上注册监听/sanguo 节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get -w /sanguo
（2）在 hadoop103 主机上修改/sanguo 节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"
（3）观察 hadoop104 主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged
path:/sanguo
注意：在hadoop103再多次修改/sanguo的值，hadoop104上不会再收到监听。因为注册
一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。
2）节点的子节点变化监听（路径变化）
（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
[shuguo, weiguo]
（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
注意：节点的路径变化，也是注册一次，生效一次。想多次生效，就需要多次注册。
3.2.5 节点删除与查看
1）删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
2）递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall /sanguo/shuguo
3）查看节点状态
[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
3.3 客户端API操作
前提：保证 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上 Zookeeper 集群服务端启动。
3.3.1 IDEA环境搭建
1）创建一个工程：zookeeper
2）添加pom文件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.5.7</version>
</dependency>
</dependencies>
3）拷贝log4j.properties文件到项目根目录
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
4）创建包名com.atguigu.zk
5）创建类名称zkClient
3.3.2 创建zookeeper客户端
3.3.3 创建子节点
3.3.4 获取子节点并监听节点变化
package com.xxxx.lln;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class zkClient {
//不能有空格
private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zkClient;
@Before
public void init() throws IOException {
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
}
});
}
//创建子节点
// 参数 1：要创建的节点的路径； 参数 2：节点数据 ； 参数 3：节点权限 ；参数 4：节点的类型
@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
String nodeCreated = zkClient.create("/atguigu","ss.avi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
//获取子节点并监听节点变化
@Test
public void getChildren() throws KeeperException, InterruptedException {
List<String> children = zkClient.getChildren("/",true);
for (String child : children){
System.out.println(child);
}
// 延时阻塞
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
}
package com.xxxx.lln;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class zkClient {
//不能有空格
private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zkClient;
@Before
public void init() throws IOException {
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
List<String> children = null;
try {
children = zkClient.getChildren("/",true);
for (String child : children){
System.out.println(child);
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
//创建子节点
// 参数 1：要创建的节点的路径； 参数 2：节点数据 ； 参数 3：节点权限 ；参数 4：节点的类型
@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
String nodeCreated = zkClient.create("/atguigu","ss.avi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
//获取子节点并监听节点变化
@Test
public void getChildren() throws InterruptedException, KeeperException {
// List children = zkClient.getChildren("/",true);
// for (String child : children){
// System.out.println(child);
// }
// 延时阻塞
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
}
3.3.5 判断Znode是否存在
package com.xxxx.lln;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class zkClient {
//不能有空格
private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zkClient;
@Before
public void init() throws IOException {
zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
List<String> children = null;
try {
children = zkClient.getChildren("/",true);
for (String child : children){
System.out.println(child);
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
//创建子节点
// 参数 1：要创建的节点的路径； 参数 2：节点数据 ； 参数 3：节点权限 ；参数 4：节点的类型
@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
String nodeCreated = zkClient.create("/atguigu","ss.avi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
//获取子节点并监听节点变化
@Test
public void getChildren() throws InterruptedException, KeeperException {
// List children = zkClient.getChildren("/",true);
// for (String child : children){
// System.out.println(child);
// }
// 延时阻塞
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
//判断Znode是否存在
@Test
public void exist() throws Exception {
Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
}
}
3.4 客户端向服务端写数据流程
4、服务器动态上下线监听案例
4.1 需求
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。
4.2 需求分析
4.3 具体实现
（1）先在集群上创建/servers 节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers “servers”
Created /servers
（2）在 Idea 中创建包名：com.atguigu.case1
（3）服务器端向 Zookeeper 注册代码
package com.xxxx.lln.case1;
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
public class DistributeServer {
private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
DistributeServer server = new DistributeServer();
//获取zk连接
server.getConnect();
//利用zk连接注册服务器信息
server.regist(args[0]);
// 启动业务逻辑
server.business();
}
//业务功能
private void business() throws InterruptedException {
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
//注册服务器
private void regist(String hostname) throws KeeperException, InterruptedException {
// 参数 1：要创建的节点的路径； 参数 2：节点数据 ； 参数 3：节点权限 ；参数 4：节点的类型
zk.create("/servers/" + hostname,hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(hostname + " is online");
}
// 创建到 zk 的客户端连接
private void getConnect() throws IOException {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
}
});
}
}
（3）客户端代码
package com.xxxx.lln.case1;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DistributeClient {
private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
public static void main(String[] args) throws Exception {
DistributeClient client = new DistributeClient();
//1.获取zk连接
client.getConnect();
//2.监听/servers下面子节点的增加和删除
client.getServerList();
// 3 业务进程启动
client.business();
}
// 业务功能
public void business() throws Exception{
System.out.println("client is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
private void getServerList() throws KeeperException, InterruptedException {
// 1 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
List<String> children = zk.getChildren("/servers",true);
// 2 存储服务器信息列表
ArrayList<String> servers = new ArrayList<String>();
// 3 遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
for (String child : children){
byte[] data = zk.getData("/servers/"+child,false,null);
servers.add(new String(data));
}
// 4 打印服务器列表信息
System.out.println(servers);
}
// 创建到 zk 的客户端连接
private void getConnect() throws IOException {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
//再次启动监听
try {
getServerList();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
}
4.4 测试
1）在 Linux 命令行上操作增加减少服务器
（1）启动 DistributeClient 客户端
（2）在 hadoop102 上 zk 的客户端/servers 目录上创建临时带序号节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create -e -s /servers/hadoop102 "hadoop102"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -e -s /servers/hadoop103 "hadoop103"
（3）观察 Idea 控制台变化
[hadoop102, hadoop103]
（4）执行删除操作
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] delete /servers/hadoop1020000000000
（5）观察 Idea 控制台变化
[hadoop103]
2）在 Idea 上操作增加减少服务器
（1）启动 DistributeClient 客户端（如果已经启动过，不需要重启）
（2）启动 DistributeServer 服务
①点击 Edit Configurations…
②在弹出的窗口中（Program arguments）输入想启动的主机，例如，hadoop103
③回到 DistributeServer 的 main方法，右键在弹出的窗口中 Run“DistributeServer.main()”
④观察 DistributeServer 控制台，提示 hadoop103 is working
⑤观察 DistributeClient 控制台，提示 hadoop103 已经上线
5、Zookeeper分布式锁案例
什么叫做分布式锁呢？
比如说"进程 1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。
5.1 原生Zookeeper实现分布式锁案例
1）分布式锁实现
package com.xxxx.lln.case2;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class DistributedLock {
//zookeeper server列表
private final String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
//超时时间
private final int sessionTimeout = 2000;
private final ZooKeeper zk;
private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);
//当前client等待的子节点
private String waitPath;
private String currentMode;
public DistributedLock() throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
//获取连接
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
//connectLatch 如果连接上zk 可以释放
if(watchedEvent.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected){
connectLatch.countDown();
}
//waitLatch 需要释放
if(watchedEvent.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && watchedEvent.getPath().equals(waitPath)){
waitLatch.countDown();
}
}
});
//等待连接建立
connectLatch.await();
//判断根节点/locks是否存在
Stat stat = zk.exists("/locks",false);
if(stat==null){
//创建根节点
zk.create("/locks","locks".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
}
}
//对zk加锁
public void zklock(){
//创建对应的临时带序号节点
try {
currentMode = zk.create("/locks/" + "seq-" ,null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
//判断创建的节点是否是最小的序号节点，如果是，获取到锁；如果不是，监听它序号前一个节点
List<String> children = zk.getChildren("/locks",false);
//如果children只有一个值，那就直接获取锁；如果有多个节点，需要判断，谁最小
if(children.size()==1){
return;
}else{
Collections.sort(children);
//获取当前节点名称
String thisNode = currentMode.substring("/locks/".length());
//获取当前节点的位置
int index = children.indexOf(thisNode);
if(index == -1){
System.out.println("数据异常");
}else if(index == 0){
//就一个节点，可以获取锁
return;
}else{
//需要监听前一个节点
waitPath = "/locks/"+children.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,null);
//等待监听
waitLatch.await();
return;
}
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//解锁
public void unZkLock(){
//删除节点
try {
zk.delete(currentMode,-1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2）分布式锁测试
package com.xxxx.lln.case2;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import java.io.IOException;
public class DistributedLockTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException {
final DistributedLock lock1 = new DistributedLock();
final DistributedLock lock2 = new DistributedLock();
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
lock1.zklock();
System.out.println("线程1 启动，获取到锁");
Thread.sleep(5*1000);
lock1.unZkLock();
System.out.println("线程1 释放锁");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
lock2.zklock();
System.out.println("线程2 启动，获取到锁");
Thread.sleep(5*1000);
lock2.unZkLock();
System.out.println("线程2 释放锁");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
}
观察控制台变化：
5.2 Curator 框架实现分布式锁案例
1）原生的 Java API 开发存在的问题
（1）会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch
（2）Watch 需要重复注册，不然就不能生效
（3）开发的复杂性还是比较高的
（4）不支持多节点删除和创建。需要自己去递归
2）Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 JavaAPI 开发分布式遇到的问题。
详情请查看官方文档：https://curator.apache.org/index.html
3）Curator 案例实操
（1）添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-framework</artifactId>
<version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-recipes</artifactId>
<version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-client</artifactId>
<version>4.3.0</version>
</dependency>
（2）代码实现
package com.xxxx.lln.case3;
import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
public class CuratorLockTest {
public static void main(String[] args) {
//创建分布式锁1
final InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(),"/locks");
//创建分布式锁2
final InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(),"/locks");
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
lock1.acquire();
System.out.println("线程1 获取到锁");
lock1.acquire();
System.out.println("线程1 再次获取到锁");
Thread.sleep(5*1000);
lock1.release();
System.out.println("线程1 释放锁");
lock1.release();
System.out.println("线程1 再次释放锁");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
lock2.acquire();
System.out.println("线程2 获取到锁");
lock2.acquire();
System.out.println("线程2 再次获取到锁");
Thread.sleep(5*1000);
lock2.release();
System.out.println("线程2 释放锁");
lock2.release();
System.out.println("线程2 再次释放锁");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
//分布式锁初始化
private static CuratorFramework getCuratorFramework() {
//重试策略，初试时间3秒，重试三次
RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000,3);
//通过工厂创建Curator
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181")
.connectionTimeoutMs(2000)
.sessionTimeoutMs(2000)
.retryPolicy(policy).build();
//启动客户端
client.start();
System.out.println("zookeeper启动成功");
return client;
}
}
（2）观察控制台变化：
线程1 获取到锁
线程1 再次获取到锁
线程1 释放锁
线程1 再次释放锁
线程2 获取到锁
线程2 再次获取到锁
线程2 释放锁
线程2 再次释放锁
6、企业面试真题
