Zookeeper的简单入门

Zookeeper

一、引言

在分布式环境下，如果舍弃springcloud，使用其他的分布式框架，那么注册中心，配置集中管理，集群管理，分布式锁，分布式任务，队列管理想单独实现怎么处理？

分布式系统面临的问题

​ 1、分布式系统如何实现对统一资源的访问，保证数据的一致性

​ 2、集群中的Master宕机了，传统的做法是什么？zookeeper又是如何做的？

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二、Zookeeper的介绍

2.1 简介

ZooKeeper是一个分布式服务的治理框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

简单来说zookeeper=文件系统+监听通知机制

文件系统：zookeeper的文件系统就是一个树形结构的节点，节点可以存储数据

监听通知机制：客户端可以实时的对节点中的数据进行监听，当数据发送改变时，会通知监听机制

2.1 实现原理

zookepper服务正常启动后，所有的zookepper客户端都会监听某一个节点，当这个节点内容发生个改变后，zookeeper的服务会给所有的zookeeper客户端发送一个事件通知，客户端收到这个事件通知后，会拉取最新的数据

三、Zookeeper的安装

docker-compose.yml

version: "3.1"
services:
  zk:
   image: daocloud.io/daocloud/zookeeper:latest
   restart: always
   container_name: zk
   ports:
     - 2181:2181

四、Zookeeper架构【重点】

4.1 Zookeeper树形结构

每个子目录项都被成为一个znode节点(目录节点)，和文件系统一样，我们能够自由的增加和删除节点，以及能够在节点中添加和删除子节点，唯一不同的是，zookeeper的节点可以用来存储数据

4.2 znode类型

• PERSISTENT-持久化目录节点

  ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在

• PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
  ​ 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

• EPHEMERAL-临时目录节点

  ​ 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除

• EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点

  ​ 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

简单说，znode分四种类型：

​ 永久有序类型、永久无序类型、临时有序类型、临时无序类型，所有的有序类型在添加的时候，zookeeper会自动为我们添加一个id，用于排序，而无序的只有节点名称，zookeeper中的节点是不允许重复的

五、zookeeper的常用命令

5.1 进入zookeeper的客户端

先进入到zookeeper的容器中 我这里容器的名称为zookeeper

docker exec -it zookeeper /bin/bash # 进入zookeeper容器
#进入/opt/zookeeper/bin目录运行客户端
./zkCli.sh #进入客户端

5.2 常用命令

1、查询该节点的子节点

ls [节点]		

2、创建节点

-s ：表示是一个顺序节点

-e ：表示是一个临时节点

path：表示路径

data：表示数据内容

acl：表示权限

如：create -s -e /demo 123 创建一个临时有序的节点demo，存储在跟目录下，节点的数据为123

create [-s] [-e] path data acl 

3、获取节点数据

get path  # path表示节点地址

获取的节点信息

4、节点的删除

delete path  #只能删除子节点，不能删除整个目录 	 	
rmr path # 可以删除整个目录

六、java操作zookeeper

6.1 使用最原生的api操作

6.2 使用zookeeper高级api操作节点

需要导入依赖

<!--zookeeper的高级API，内部已经包含了zookeeper依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>2.12.0</version>
</dependency>

6.2.1 获取高级客户端CuratorFramework

/**
 * 获取zookeeper客户端的工具类
 * @param
 * @return
 */
public class ZKUtils {

    public static CuratorFramework getCKClient(){
        //1、设置连接zookeeper的策略，超时时间2s后再重连3次
        ExponentialBackoffRetry retry = new ExponentialBackoffRetry(2000, 3);

        //2、创建zookeeper的客户端
        CuratorFramework cf = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.40.100:2181").retryPolicy(retry).build();

        //3、启动客户端
        cf.start();
        
        return cf;
    }
}

添加节点

/**
 * 测试添加节点
 */
@Test
public void testAddNode() throws Exception {
    //1、获取zookeeper的客户端
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();

    //2、创建一个节点，数据是10
    String s = cf.create().forPath("/test01", "10".getBytes("utf-8"));
}

添加永久有序节点

/**
 * 测试添加永久有序节点
 */
@Test
public void testAddNode2() throws Exception {
    //1、获取zookeeper的客户端
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();

    //2、设置节点永久有序
    String test02 = cf.create().withMode(CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL).forPath("/test02", "test2".getBytes("utf-8"));
    System.out.println(test02);
}

查询节点数据

/**
 * 测试获取节
 */
@Test
public void testGetData() throws Exception {
    //1、获取客户端
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();

    //2、根据节点目录获取数据
    byte[] bytes = cf.getData().forPath("/test01");

    System.out.println(new String(bytes));
}

查询子节点名称

/**
 * 查询子节点名称
 * @throws Exception
 */
@Test
public void testChildren() throws Exception {
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();
    List<String> nodes = cf.getChildren().forPath("/");
    for (String node : nodes) {
        System.out.println(node);
    }
}

修改节点数据

/**
 * 测试节点数据的修改
 */
@Test
public void testNodeUpdate() throws Exception {
    //1、获取客户端
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();

    Stat stat = cf.setData().forPath("/test01", "20".getBytes("utf-8"));

    byte[] bytes = cf.getData().forPath("/test01");
    System.out.println(new String(bytes));
}

删除节点

/**
 * 测试删除节
 */
@Test
public void testRemoveNode() throws Exception {
    CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();
    Void aVoid = cf.delete().forPath("/test01");
}

查询节点状态，Stat：封装了节点的一些状态，比如创建的事务id，创建的时间，修改的时间等......

/**
 *测试查询节点状态
 * @throws Exception
 */
@Test
public void testStatus() throws Exception {
    CuratorFramework client = ZKUtils.getCKClient();
    Stat stat = client.checkExists().forPath("/demo");
    System.out.println(stat);
}

6.2 zookeeper的节点监听机制

/**
     * 测试zookeeper的监听机制
     */
    @Test
    public void testListener() throws IOException {

        //1、使用工具类获取高级api对象CuratorFramework
        CuratorFramework cf = ZKUtils.getCKClient();

        //2、设置监听的节点
        TreeCache treeCache = new TreeCache(cf,"/demo");

        //3、设置触发监听机制的回调函数
        treeCache.getListenable().addListener(new TreeCacheListener() {

            //当监听的节点对象触发监听机制，就会调用该回调方法
            @Override
            public void childEvent(CuratorFramework client, TreeCacheEvent event) throws Exception {
                //4、获取时间的类型，返回的Type是一个匿名内部枚举类，
                //NODE_ADDED：节点添加
                // NODE_UPDATED, 节点的修改
                // NODE_REMOVED, 节点的删除
                //INITIALIZED  节点初始化

                TreeCacheEvent.Type type = event.getType();
                System.out.println(type);

                //节点发送的数据
                ChildData data = event.getData();
                String path = data.getPath();
                byte[] data1 = data.getData();
                Stat stat = data.getStat();

                switch (type){
                    case NODE_ADDED: // 添加事件
                        System.out.println("添加【"+data.getPath()+"】节点");
                        break;
                    case NODE_UPDATED: // 添加事件
                        System.out.println("修改【"+data.getPath()+"】节点内容:【"+new String(data.getData())+"】,version:"+data.getStat().getVersion());
                        break;
                    case NODE_REMOVED:
                        System.out.println("删除【"+data.getPath()+"】节点");
                        break;
                    default:
                        break;
                }

            }
        });

        //阻塞线程，使线程一致处于监听状态
        System.in.read();
    }

七、应用场景

7.1 配置文件管理

​ 将需要统一管理的配置全部放到zookeeper上去，保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。

7.2 集群管理

​ 所有机器约定在父目录GroupMembers下创建临时目录节点，然后监听父目录节点的子节点变化消息。一旦有机器挂掉，该机器与 zookeeper的连接断开，其所创建的临时目录节点被删除，所有其他机器都收到通知：某个兄弟目录被删除。新机器加入也是类似，

我们稍微改变一下，所有机器创建临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器作为master就好。

7.3 分布式锁

我们将zookeeper上的一个znode看作是一把锁，通过createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除掉自己创建的distribute_lock 节点就释放出锁

7.4 命名服务(Dubbo监控中心原理)

在日常开发中，我们会遇到这样的场景：服务A需要访问服务B，但是服务B还在开发过程中（未完成），那么服务A（此时已完成）就不知道如何获取服务B的访问路径了，使用zookeeper的服务就可以简单解决：服务B部署成功后，可以先到zookeeper注册服务（即在zookeeper添加节点/service/B和节点数据）。服务A开发结束后，部署到服务器，然后服务A监控zookeeper服务节点/service/B，如果发现节点有数据了，那么服务A就可以访问服务B了。

7.5 发现服务

注册一个持久节点/service/business/what，他下面的每个子节点都是一个可用服务，保存了服务的地址端口等信息，服务调用者通过zookeeper获取/service/business/what所有子节点信息来得到可用的服务。下面的节点都是临时节点，服务器启动的时候会过来注册一个临时节点，服务器挂掉之后或主动关闭之后，临时节点会自动移除，这样就可以保证使用者获取的what服务都是可用的，而且可以动态的扩容缩容。

​

八、Zookeeper集群【重点】

---

8.1 Zookeeper集群架构图

集群架构图

8.2 Zookeeper集群中节点的角色

• Leader(Master)：事务请求的唯一处理者，也可以处理读请求。
• Follower(Slave)：可以直接处理客户端的读请求，并向客户端响应；但其不会处理事务请求，其只会将客户端事务请求转发给Leader来处理，同步 Leader 中的事务处理结果；Leader 选举过程的参与者，具有选举权与被选举权。（就好像正式工）
• Observer(Slave)：可以理解为不参与 Leader 选举的 Follower，在 Leader 选举过程中没有选举权
  与被选举权；同时，对于 Leader 的提案没有表决权。用于协助 Follower 处理更多的客
  户端读请求。Observer 的增加，会提高集群读请求处理的吞吐量，但不会增加事务请求
  的通过压力，不会增加 Leader 选举的压力。（就好像临时工）

8.3 Zookeeper数据同步

​ ZooKeeper 集群的所有机器通过一个 Leader来完成写服务(也可以完成读)。Follower只提供读服务，不能提供写服务。

1、客户端发送写的命令给zookeeper

2、zookeeper收到命令后将这个命令发送给领导者leader

3、领导者leader接收到这个命令后将执行这个命令

4、领导者leader执行完这个命令后广播给所有的追随者follower（从而导致数据的一致性）

5、所有的追随者follower收到广播后也在执行写的命令

6、所有的追随者follower写完后，向领导者leader汇报写的情况，是写成功了还是写失败了

7、领导者leader收到所有追随者follwer的汇报情况后，只要有一半的成功就广播第二个命令，事务提交

8、追随者follower收到广播后进行事务提交

8.4 Zookeeper选举

• 每一个Zookeeper服务都会被分配一个全局唯一的myid，myid是一个数字。

• Zookeeper在执行写数据时，每一个节点都有一个自己的FIFO的队列。保证写每一个数据的时候，顺序是不会乱的，Zookeeper还会给每一个数据分配一个全局唯一的zxid，数据越新zxid就越大。

• 选举Leader：

  • 选举出zxid最大的节点作为Leader。
  • 在zxid相同的节点中，选举出一个myid最大的节点，作为Leader。

• ​ zookeeper会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失 去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

8.5 搭建Zookeeper集群

1、2181：对cline端提供服务

2、3888：选举leader使用

3、2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）

version: "3.1"
services:
  zk1:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk1
    ports:
      - 2181:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 1
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181
  zk2:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk2
    ports:
      - 2182:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 2
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181
  zk3:
    image: zookeeper
    restart: always
    container_name: zk3
    ports:
      - 2183:2181
    environment:
      ZOO_MY_ID: 3
      ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888;2181 server.2=zk2:2888:3888;2181 server.3=zk3:2888:3888;2181

6.6 Zookeeper过半数存活原则

​ 在zookeeper集群中,当存活的机器数量超过总机器的一半的时候,整个集群才能正常工作,否则拒绝访问。基于过半数存活原则,zookeeper的集群机器数量一定是奇数台,因为2N+1和2N+2的容灾能力是一样的,基于成本考虑2N+1台的选择方案更优。

6.7 为什么Zookeeper需要设计一个过半数存活机制?

*脑裂问题*

集群中的节点监听不到leader节点的心跳, 就会认为leader节点出了问题, 此时集群将分裂为不同的小集群, 这些小集群会各自选举出自己的leader节点, 导致原有的集群中出现多个leader节点。

为了防止网络脑裂,保证数据的强一致性，因为整个集群中,有可能因为网络问题"脑裂",导致整个集群分为2个甚至多个集群,如果没有过半数存活机制,那么整个zookeeper会变成多个集群,那么zookeeper提供的数据无法再保证数据一致性;

脑裂：指因网络问题，原本一个完整的集群被支分为多个小集群，从而导致数据的存储不一致

zookeeper采取的策略：集群过半数存活原则

当zookeeper集群出现脑裂问题的时候，只有超过原本集群数量一般以上的小集群才会存活

比如原本集群是5台，脑类后分成2 、3集群，然而2小集群就不再存活，让3存活，从而保证数据的一致性

所以zookeeper选择过半数存活的原则是因为解决脑裂问题和保证数据一致性