Zookeeper安装部署
上传安装包并解压：
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C ~/app/
创建软连接:
ln -s zookeeper-3.4.10 zookeeper
配置环境变量使其全局youx：vim ~/.bashrc
#ZOOKEEPER_HOME
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/zookeeper
export PATH=${ZOOKEEPER_HOME}/bin:${PATH}
生效环境变量：
source ~/.bashrc
配置修改：将app/zookeeper/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；
在app/zookeeper/这个目录上创建zkData文件夹:
mkdir zkData
启动zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
查看进程是否启动
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
查看状态：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
启动客户端：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
停止zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
2.2 配置参数解读
解读zoo.cfg 文件中参数含义
1）tickTime：通信心跳数，Zookeeper服务器心跳时间，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。
它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)
2）initLimit：LF初始通信时限
集群中的follower跟随者服务器(F)与leader领导者服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
投票选举新leader的初始化时间
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。
3）syncLimit：LF同步通信时限
集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，
Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
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那收到响应，那么就认为这个F已经不在线了。
4）dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
保存内存数据库快照信息的位置，如果没有其他说明，更新的事务日志也保存到数据库。
5）clientPort：客户端连接端口
监听客户端连接的端口
三 Zookeeper内部原理
3.1 选举机制
1）半数机制（Paxos 协议）：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以zookeeper适合装在奇数台机器上。
2）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
3）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。
3.2 节点类型
1）Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除
持久（persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
2）Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
（1）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
（2）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，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
（3）临时目录节点（EPHEMERAL）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
（4）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，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
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
3.3 stat结构体
1）czxid- 引起这个znode创建的zxid，创建节点的事务的zxid
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。
2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
3）mzxid - znode最后更新的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
3.4 监听器原理
1）监听原理详解：
1）首先要有一个main()线程
2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）。
3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。
6）listener线程内部调用了process（）方法。
2）常见的监听
（1）监听节点数据的变化：
get path [watch]
（2）监听子节点增减的变化
ls path [watch]
3.5 写数据流程
ZooKeeper 的写数据流程主要分为以下几步：
1）比如 Client 向 ZooKeeper 的 Server1 上写数据，发送一个写请求。
2）如果Server1不是Leader，那么Server1 会把接受到的请求进一步转发给Leader，因为每个ZooKeeper的Server里面有一个是Leader。这个Leader 会将写请求广播给各个Server，比如Server1和Server2， 各个Server写成功后就会通知Leader。
3）当Leader收到大多数 Server 数据写成功了，那么就说明数据写成功了。如果这里三个节点的话，只要有两个节点数据写成功了，那么就认为数据写成功了。写成功之后，Leader会告诉Server1数据写成功了。
4）Server1会进一步通知 Client 数据写成功了，这时就认为整个写操作成功。ZooKeeper 整个写数据流程就是这样的。
分布式安装部署
重复上述步骤之后，配置zoo.cfg文件
dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=bigdata23:2888:3888
server.3=bigdata24:2888:3888
server.4=bigdata25:2888:3888
（2）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；
B是这个服务器的ip地址；
C是这个服务器与集群中的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。
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。
（1）在app/zookeeper/zkData目录下创建一个myid的文件
touch myid
添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（2）编辑myid文件
vim myid
在文件中添加与server对应的编号：如2
bigdata23的myid里就加2
bigdata24的myid里就加3
bigdata25的myid里就加4
分发，利用写好的分发脚本文件xsync 把zookeeper，软连接，环境变量，全部分发。
并分别修改myid文件中内容为3、4。
（4）分别启动zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
客户端命令行操作
| 命令基本语法 |
功能描述 |
| help |
显示所有操作命令 |
| ls path [watch] |
使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容 |
| ls2 path [watch] |
查看当前节点数据并能看到更新次数等数据 |
| create |
普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失） |
| get path [watch] |
获得节点的值 |
| set |
设置节点的具体值 |
| stat |
查看节点状态 |
| delete |
删除节点 |
| rmr |
递归删除节点 |
1）启动客户端
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
2）显示所有操作命令
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help
3）查看当前znode中所包含的内容
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
4）查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /
[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
5）创建普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /app1 "hello app1"
Created /app1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /app1/server101 "192.168.1.101"
Created /app1/server101
6）获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /app1
hello app1
cZxid = 0x20000000a
ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
mZxid = 0x20000000a
mtime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
pZxid = 0x20000000b
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 10
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /app1/server101
192.168.1.101
cZxid = 0x20000000b
ctime = Mon Jul 17 16:11:04 CST 2017
mZxid = 0x20000000b
mtime = Mon Jul 17 16:11:04 CST 2017
pZxid = 0x20000000b
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 13
numChildren = 0
7）创建短暂节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] create -e /app-emphemeral 8888
（1）在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /
[app1, app-emphemeral, zookeeper]
（2）退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[app1, zookeeper]
8）创建带序号的节点
（1）先创建一个普通的根节点app2
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] create /app2 "app2"
（2）创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 13] create -s /app2/aa 888
Created /app2/aa0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] create -s /app2/bb 888
Created /app2/bb0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] create -s /app2/cc 888
Created /app2/cc0000000002
如果原节点下有1个节点，则再排序时从1开始，以此类推。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] create -s /app1/aa 888
Created /app1/aa0000000001
9）修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] set /app1 999
10）节点的值变化监听
（1）在104主机上注册监听/app1节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get /app1 watch
（2）在103主机上修改/app1节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] set /app1 777
（3）观察104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/app1
11）节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在104主机上注册监听/app1节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /app1 watch
[aa0000000001, server101]
（2）在103主机/app1节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] create /app1/bb 666
Created /app1/bb
（3）观察104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/app1
12）删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /app1/bb
13）递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] rmr /app2
14）查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] stat /app1
cZxid = 0x20000000a
ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
mZxid = 0x200000018
mtime = Mon Jul 17 16:54:38 CST 2017
pZxid = 0x20000001c
cversion = 4
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 3
numChildren = 2
4.3 API应用
4.3.1 eclipse环境搭建
1）创建一个工程
2）解压zookeeper-3.4.10.tar.gz文件
3）拷贝zookeeper-3.4.10.jar、jline-0.9.94.jar、log4j-1.2.16.jar、netty-3.10.5.Final.jar、slf4j-api-1.6.1.jar、slf4j-log4j12-1.6.1.jar到工程的lib目录。并build一下，导入工程。
4）拷贝log4j.properties文件到项目根目录
4.3.2 创建ZooKeeper客户端：
| private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient = null; @Before public void init() throws Exception { zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑） System.out.println(event.getType() + "--" + event.getPath()); // 再次启动监听 try { zkClient.getChildren("/", true); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } |
4.3.3 创建子节点
| // 创建子节点 @Test public void create() throws Exception { // 数据的增删改查 // 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 String nodeCreated = zkClient.create("/eclipse", "hello zk".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); } |
4.3.4 获取子节点并监听
| // 获取子节点 @Test public void getChildren() throws Exception { List for (String child : children) { System.out.println(child); } // 延时阻塞 Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } |
4.3.5 判断znode是否存在
| // 判断znode是否存在 @Test public void exist() throws Exception { Stat stat = zkClient.exists("/eclipse", false); System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist"); } |
4.4 案例实战
4.4.1 监听服务器节点动态上下线案例
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
2）需求分析
3）具体实现：
（0）现在集群上创建/servers节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
Created /servers
（1）服务器端代码
| package com.atguigu.zkcase; import java.io.IOException; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; public class DistributeServer { private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk = null; private String parentNode = "/servers";
// 创建到zk的客户端连接 public void getConnect() throws IOException{
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { } }); }
// 注册服务器 public void registServer(String hostname) throws Exception{ String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(hostname +" is noline "+ create); }
// 业务功能 public void business(String hostname) throws Exception{ System.out.println(hostname+" is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取zk连接 DistributeServer server = new DistributeServer(); server.getConnect();
// 利用zk连接注册服务器信息 server.registServer(args[0]);
// 启动业务功能 server.business(args[0]); } } |
（2）客户端代码
| package com.atguigu.zkcase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class DistributeClient { private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk = null; private String parentNode = "/servers"; private volatile ArrayList // 创建到zk的客户端连接 public void getConnect() throws IOException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 再次启动监听 try { getServerList(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } // public void getServerList() throws Exception {
// 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听 List ArrayList
for (String child : children) { byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null); servers.add(new String(data)); } // 把servers赋值给成员serverList，已提供给各业务线程使用 serversList = servers; System.out.println(serversList); } // 业务功能 public void business() throws Exception { System.out.println("client is working ..."); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取zk连接 DistributeClient client = new DistributeClient(); client.getConnect(); // 获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表 client.getServerList(); // 业务进程启动 client.business(); } } |