ZOOKEEPER基础教程

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

1、zookeeper是为别的分布式程序服务的(比如服务管理、心跳检查、配置信息管理)

2、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）

3、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……

4、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

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！！！

3.   安装

安装到3台虚拟机上

安装好JDK

解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压）

重命名

mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper）

修改环境变量

vi /etc/profile(修改文件)

3、添加内容：

export ZOOKEEPER_HOME=/home/apps/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4、重新编译文件：

source /etc/profile

5、注意：3台zookeeper都需要修改

6、修改完成后切换回apps用户：

su - apps

修改配置文件

1、用apps用户操作

cd zookeeper/conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

2、vi zoo.cfg

3、添加内容：

dataDir=/home/apps/zookeeper/data
dataLogDir=/home/apps/zookeeper/log
server.1=slave1:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)
server.2=slave2:2888:3888
server.3=slave3:2888:3888

cd /home/apps/zookeeper/

4、创建文件夹：

mkdir -m 755 data

mkdir -m 755 log

5、在data文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为：

cd data

vi myid

添加内容：

dataDir=/home/apps/apps/data

dataLogDir=/home/apps/zookeeper/log

server.1=shizhan01:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)
server.2=shizhan02:2888:3888
server.3=shizhan03:2888:3888

将集群下发到其他机器上

scp -r /home/apps/zookeeper [email protected]:/home/apps/

scp -r /home/apps/zookeeper [email protected]:/home/apps/

修改其他机器的配置文件

到slave2上：修改myid为：2

到slave3上：修改myid为：3

启动（每台机器）

zkServer.sh start

查看集群状态

1、  jps（查看进程）

2、  zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息）

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

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）

节点类型

1、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）

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

zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

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

6、删除节点：rmr

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk

zookeeper-api应用

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  ：


功能
描述

create
在本地目录树中创建一个节点

delete
删除一个节点

exists
测试本地是否存在目标节点

get/set data
从目标节点上读取 / 写数据

get/set ACL
获取 / 设置目标节点访问控制列表信息

get children
检索一个子节点上的列表

sync
等待要被传送的数据

表 1 ： ZooKeeper API 描述

demo增删改查

package zktest.wyl.com;

import java.util.List;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

public class ZKTest {
private String connectString = "192.168.137.200:2181,192.168.137.201:2181,192.168.137.202:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zooKeeper = null;
@Before
public void init() throws Exception {
zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(event.getType()+"----"+event.getPath());
try {
zooKeeper.getChildren("/",true);
Thread.sleep(5000);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
});
}

/**
* 创建节点
*/
@Test
public void create() {
String node = null;
try {
node = zooKeeper.create("/wuyl", "wyl".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
System.out.println(node);
}

/**
* 节点是否存在
*/
@Test
public void nodeExist() {
try {
Stat node = zooKeeper.exists("/test", true);
System.out.println(node == null ? "not exists node" : "I‘m here");
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}

/**
* 获取根下的所有节点
* @throws Exception
*/
@Test
public void getListPath() throws Exception {
List<String> paths = zooKeeper.getChildren("/", true);
System.out.println(paths);
if(paths != null) {
paths.forEach(item ->{
System.out.println(item);
});
}
}

/**
* 获取路径下的数据
* @throws Exception
*/
@Test
public void getData() throws Exception {
byte[] data = zooKeeper.getData("/wuyl", false, null);
System.out.println(new String(data,"utf-8"));
}

/**
* 更新数据
* @throws Exception
*/
@Test
public void setData() throws Exception {
Stat data = zooKeeper.setData("/wuyl", "wuyulin".getBytes(), 0);
System.out.println(data.getAversion());
}

/**
* 删除节点，如果有子节点会报错
* @throws Exception
*/
@Test
public void deleteZnode() {
try {
zooKeeper.delete("/wuyl", -1);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}

Zookeeper的监听器工作机制

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

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

客户端实现


public class AppClient {

private String groupNode = "sgroup";

private ZooKeeper zk;

private Stat stat = new Stat();

private volatile List<String> 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<String> newServerList = new ArrayList<String>();

// 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<String> 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(1000000);

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

AppClient ac = new AppClient();

ac.connectZookeeper();

ac.handle();

}

}

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(100000);

}

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();

}

}

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<String> 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);

}

}

分布式多进程模式实现：


public class DistributedClientMy {

// 超时时间

private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

// zookeeper server列表

private String hosts = "spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181";

private String groupNode = "locks";

private String subNode = "sub";

private boolean haveLock = false;

private ZooKeeper zk;

// 当前client创建的子节点

private volatile String thisPath;

/**

* 连接zookeeper

*/

public void connectZookeeper() throws Exception {

zk = new ZooKeeper("spark01:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {

public void process(WatchedEvent event) {

try {

// 子节点发生变化

if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) {

// thisPath是否是列表中的最小节点

List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());

// 排序

Collections.sort(childrenNodes);

if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) {

doSomething();

thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,

CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

}

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

// 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(new Random().nextInt(1000));

// 监听子节点的变化

List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

// 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();

thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,

CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

}

}

/**

* 共享资源的访问逻辑写在这个方法中

*/

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 {

DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy();

dl.connectZookeeper();

Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

}

}

动手练习

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

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.

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。

原文地址：https://www.cnblogs.com/wuyl/p/9331040.html

时间： 2024-10-12 19:18:24

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