zookeeper入门
Zookeeper 1.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 A、zookeeper是为别的分布式程序服务的 B、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) C、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…… D、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常用应用场景: 《见图》 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 2.zookeeper集群机制 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 3.1.安装 3.1.1.机器部署 安装到3台虚拟机上 安装好JDK 3.1.2.上传 上传用工具。 3.1.3.解压 su – hadoop(切换到hadoop用户) tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz(解压) 3.1.4.重命名 mv zookeeper-3.4.5 zookeeper(重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper) 3.1.5.修改环境变量 1、su – root(切换用户到root) 2、vi /etc/profile(修改文件) 3、添加内容: export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/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hadoop用户: su - hadoop 3.1.6.修改配置文件 1、用hadoop用户操作 cd zookeeper/conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 2、vi zoo.cfg 3、添加内容: dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data dataLogDir=/home/hadoop/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 4、创建文件夹: cd /home/hadoop/zookeeper/ 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: 1 3.1.7.将集群下发到其他机器上 scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave2:/home/hadoop/ scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave3:/home/hadoop/ 3.1.8.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 3.1.9.启动(每台机器) zkServer.sh start 3.1.10.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) 4.zookeeper结构和命令 4.1.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 4.2.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) 4.3.数据结构的图 4.4.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 4.5.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 4.6. zookeeper-api应用 4.6.1.基本使用 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 4.6.2.demo增删改查 public class SimpleDemo { // 会话超时时间,设置为与系统默认时间一致 private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000; // 创建 ZooKeeper 实例 ZooKeeper zk; // 创建 Watcher 实例 Watcher wh = new Watcher() { public void process(org.apache.zookeeper.WatchedEvent event) { System.out.println(event.toString()); } }; // 初始化 ZooKeeper 实例 private void createZKInstance() throws IOException { zk = new ZooKeeper("weekend01:2181", SimpleDemo.SESSION_TIMEOUT, this.wh); } private void ZKOperations() throws IOException, InterruptedException, KeeperException { System.out.println("/n1. 创建 ZooKeeper 节点 (znode : zoo2, 数据: myData2 ,权限: OPEN_ACL_UNSAFE ,节点类型: Persistent"); zk.create("/zoo2", "myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("/n2. 查看是否创建成功: "); System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null))); System.out.println("/n3. 修改节点数据 "); zk.setData("/zoo2", "shenlan211314".getBytes(), -1); System.out.println("/n4. 查看是否修改成功: "); System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null))); System.out.println("/n5. 删除节点 "); zk.delete("/zoo2", -1); System.out.println("/n6. 查看节点是否被删除: "); System.out.println(" 节点状态: [" + zk.exists("/zoo2", false) + "]"); } private void ZKClose() throws InterruptedException { zk.close(); } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, KeeperException { SimpleDemo dm = new SimpleDemo(); dm.createZKInstance(); dm.ZKOperations(); dm.ZKClose(); } } 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 4.7.zookeeper应用案例(分布式应用HA||分布式锁) 3.7.1 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 、 A、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(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { AppClient ac = new AppClient(); ac.connectZookeeper(); ac.handle(); } } B、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(Long.MAX_VALUE); } 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(); } } 3.7.2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 5.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 5.1.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. 5.2.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。
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