大数据技术之Zookeeper
第1章 Zookeeper入门
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。
1.2 特点
1.3 数据结构
1.4 应用场景
提供的服务包括:统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。
1.5 下载地址
1.官网首页:
第2章 Zookeeper安装
2.1 本地模式安装部署
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
(1)将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg;
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ vim zoo.cfg
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
(3)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir zkData
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
[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
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
2.2 配置参数解读
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下:
1.tickTime =2000:通信心跳数,Zookeeper服务器与客户端心跳时间,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)
集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器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。
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。
第3章 Zookeeper内部原理
3.1 选举机制(面试重点)
1)半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
(1)服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报文没有任何响应,所以它的选举状态一直是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。
3.2 节点类型
3.3 Stat结构体
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)
4)mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
6)cversion - znode子节点变化号,znode子节点修改次数
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。
3.4 监听器原理(面试重点)
3.5 写数据流程
第4章 Zookeeper实战(开发重点)
4.1 分布式安装部署
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
(1)解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
(2)同步/opt/module/zookeeper-3.4.10目录内容到hadoop103、hadoop104
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/
(1)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir -p zkData
(2)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ 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
[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid
[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid
并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4
(1)重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
#######################cluster##########################
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
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。
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
4.2 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 |
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "jinlian"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /sanguo
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /sanguo/shuguo
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo "caocao"
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -s /sanguo/weiguo/xiaoqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/xiaoqiao0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo/daqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/daqiao0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo/diaocan "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/diaocan0000000002
如果原来没有序号节点,序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点,则再排序时从2开始,以此类推。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"
(1)在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /sanguo watch
(2)在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
(1)在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /sanguo watch
(2)在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /sanguo/shuguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
4.3 API应用
4.3.1 Eclipse环境搭建
<dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zookeeper --> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.10</version> </dependency> </dependencies> |
需要在项目的src/main/resources目录下,新建一个文件,命名为"log4j.properties",在文件中填入。
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
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 {
// 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("/atguigu", "jinlian".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } |
4.3.4 获取子节点并监听节点变化
// 获取子节点 @Test public void getChildren() throws Exception {
List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
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 监听服务器节点动态上下线案例
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。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
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 online "+ 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 {
// 1获取zk连接 DistributeServer server = new DistributeServer(); server.getConnect();
// 2 利用zk连接注册服务器信息 server.registServer(args[0]);
// 3 启动业务功能 server.business(args[0]); } } |
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";
// 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(); } } }); }
// 获取服务器列表信息 public void getServerList() throws Exception {
// 1获取服务器子节点信息,并且对父节点进行监听 List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);
// 2存储服务器信息列表 ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
// 3遍历所有节点,获取节点中的主机名称信息 for (String child : children) { byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
servers.add(new String(data)); }
// 4打印服务器列表信息 System.out.println(servers); }
// 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 {
// 1获取zk连接 DistributeClient client = new DistributeClient(); client.getConnect();
// 2获取servers的子节点信息,从中获取服务器信息列表 client.getServerList();
// 3业务进程启动 client.business(); } } |