Zookeeper简单初应用
一、Zookeeper
1.1 概述
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似Master/Slave管理模式
Zookeeper=文件系统+通知机制
1.2 应用场景
提供的服务包括：分布式消息同步和协调机制、服务器节点动态上下线、统一配置管理、负载均衡、集群管理等。
1）官网首页：
二、Zookeeper安装
2.1 本地模式安装部署
1）安装前准备：
（1）安装jdk
1.将zookeeper上传到服务器中
2.解压到apps文件夹下
( tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C apps/)
3.配置修改
3.1 cd apps
3.2 cd apps/zookeeper-3.4.10/
3.3 mkdir -p data/zkData
3.4 cd conf/
3.5 将zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg（cp zoo_sample.cfg zoo.cfg）
3.6 修改dataDir路径(vim zoo.cfg),将修改为创建的数据文件夹(dataDir=/home/hadoop/apps/zookeeper-3.4.10/data/zkData)
3）操作zookeeper (cd ..)
（1）启动zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
（3）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
（4）启动客户端：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
（5）退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
（6）停止zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
2.2 zoo.cfg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
2.3分布式安装部署
1.将zookeeper上传到集群1中
2.前三步同本地安装（创建数据文件夹data/zkData，重命名zoo_sample.cfg,修改zoo.cfg里的dataDir路径）
3.配置zoo.cfg文件(vim zoo.cfg),添加集群信息
(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。
)
4.在dataDir目录下创建myid(cd .. --> cd data/zkData --> touch myid)
5.配置myid为本服务器的值 就是上面A的值(vim myid)(我的第一台为server.1=jokerq:2888:3888所以直接写入1保存即可)
注：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
6.将配置好的zookeeper文件夹分发到各集群上
6.1 cd到zookeeper上层目录（cd ~/apps/）
6.2分发( scp -r zookeeper-3.4.10 jokerq2:/home/hadoop/apps
scp -r zookeeper-3.4.10 jokerq3:/home/hadoop/apps
scp -r zookeeper-3.4.10 jokerq4:/home/hadoop/apps)
7、修改其他机器的myid（jokerq2 -->2 等等）
8.分别启动zookeeper
[hadoop@jokerq1 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start [hadoop@jokerq2 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start [hadoop@jokerq3 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start [hadoop@jokerq4 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
9.查看状态( bin/zkServer.sh status)
三、Zookeeper理论篇
3.1 数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。
很显然zookeeper集群自身维护了一套数据结构。这个存储结构是一个树形结构，其上的每一个节点，我们称之为"znode"，每一个znode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识
数据结构图
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 特点
1）Zookeeper：一个领导者（leader），多个跟随者（follower）组成的集群。
2）Leader负责进行投票的发起和决议，更新系统状态
3）Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票
4）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。
5）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。
6）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。
7）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
8）实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。
3.4 选举机制
1）半数机制：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。
3.5 stat结构体
1）czxid- 引起这个znode创建的zxid，创建节点的事务的zxid（ZooKeeper Transaction Id）
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
3.6 监听器原理
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
四、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 |
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create |
普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失） |
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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启动客户端
[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
四、zookeeper的eclipse操作
API应用
4..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..2 创建ZooKeeper客户端
package com.home.zk; import java.io.IOException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.junit.Test; public class ZkClient { //连接zk的地址及端口号配置 private String connectString = "jokerq1:2181,jokerq2:2181,jokerq3:2181,jokerq4:2181"; //回话超时时间单位毫秒 private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient = null; //1.创建客户端 @Test public void initZk() throws Exception { zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { //监听发生后触发的事件 System.out.println(event.getType()+"--"+event.getPath()); } }); } }
4..3 创建子节点
public class ZkClient { //连接zk的地址及端口号配置 private String connectString = "jokerq1:2181,jokerq2:2181,jokerq3:2181,jokerq4:2181"; //回话超时时间单位毫秒 private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient = null; //1.创建客户端 @Before public void initZk() throws Exception { zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { //监听发生后触发的事件 System.out.println(event.getType()+"--"+event.getPath()); } }); } //创建子节点(将创建客户端的方法设置为@Before) @Test public void createNode() throws Exception{ //参数1：创建节点的路径 ； 参数2：创建节点存放的数据； 参数3：创建节点后节点具有的权限； 参数4：节点类型 String create = zkClient.create("/hehe", "a.txt".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println(create); } }
4..4 获取子节点
//获取节点数据 @Test public void getChild() throws Exception{ //参数1：获取哪一个路径下的所有节点 ； 参数2：获取节点后要不要监听 List<String> children = zkClient.getChildren("/", false); for (String child : children) { System.out.println(child); } }
4..5 判断znode是否存在
// 判断znode是否存在 @Test public void isExist() throws Exception{ //参数1：路径下的是否有这个节点 ； 参数2：要不要监听 Stat exists = zkClient.exists("/hehe", true); System.out.println(exists ==null?"不存在":"存在"); }
