zookeeper详细介绍学习二
1. zookeeper概述
1.1. 什么是zookeeper
Zookeeper 是 Google 的 Chubby的开源实现，是 Hadoop 的分布式协调服务
它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等
数据同步：
1.2. zookeeper能干什么
确保集群中只有一个主监控集群中的节点是否存活，进行分配资源。
将配置信息存入zookeeper，集群中启动时可以读取通用的信息。
例如：
Hadoop2.0,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个活跃的NameNode,存储配置信息等.
HBase,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个HMaster,察觉HRegionServer联机和宕机,存储访问控制列表等.
1.3. zookeeper集群机制
1. zookeeper结构和命令
1.1. zookeeper数据结构
层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范
每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
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）
Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本
客户端应用可以在节点上设置监视器
1.2. 节点类型
Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
持久（persistent）（断开连接不删除）
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
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
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
1.3. zookeeper特性
Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群
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
分布式读写，更新请求转发，由leader实施
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
数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败
实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据
1.4. 数据结构的图
1.5. zookeeper命令行操作
运行 zkCli.sh –server
分析创建节点：
-s：序列化
-e：短暂的。
类型：
创建短暂非序列化节点：-e
创建短暂序列化：-s –e
创建持久非序列化：空
创建持久序列化：-s
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
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
2. zookeeper原理
2.1. zookeeper的选举机制（全新集群）
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.
2.2. 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。
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。
选举的标准就变成：
1、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。