Zookeeper | 入门
Zookeeper
概述
- ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
特点
- Zookeeper： 一个领导者（Leader）多个跟随者（Follower）组成的集群
- 集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper集群就能正常服务
- 全局数据一致：每个Server保存一份相同的个数据副本，Client无论链接哪一个Server，数据都是一致的
- 数据更新原子性，要么成功要么失败
- 实时性，在一定时间，Client能读到最新数据
数据结构
- Zookeeper数据模型结构与Unix文件系统类似，树形结构，每个节点看作一个ZNode，每个Znode默认能够存储 1MB 数据
应用场景
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统一命名服务：在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别 客户端访问www.baidu.com 分发到每个服务器
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统一配置管理：
- 一个集群中一般所有节点配置信息都是一致的
- 配置文件修改后，希望快速同步到各个节点上
- 配置交由Zookeeper实现，将配置信息写入到Zookeeper上的一个Znode
- 各个客户端服务器监听这个Znode
- 一旦Znode中的数据被修改，Zookeeper将通知各个客户端服务器
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统一集群管理
- 分布式环境，实时掌握每个节点状态，根据节点状态做出调整（要不要访问某个已经挂掉的服务器）
- 监听这个Znode可以获取某个服务器的实时状态（共享，其他的服务器也可以看到）
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服务器节点动态上下线
- 客户端能动态的观察到服务器上下线的变化
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软负载均衡
- Zookeeper记录每台服务器的访问数，让访问最少的服务器处理最新请求
本地模式安装部署
- 安装前准备
- 安装Jdk
- 拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
- 解压到指定目录 ----->/opt/module
- 配置修改
- 将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
- 打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径
vim zoo.cfg
--修改如下内容：
--dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
- 在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
mkdir zkData
操作Zookeeper
- 启动Zookeeper
bin/zkServer.sh start - 查看进程是否启动
jps - 查看状态
bin/zkServer.sh status - 启动客户端
bin/zkCli.sh - 退出客户端
quit - 停止Zookeeper
bin/zkServer.sh stop
配置参数解读
配置文件zoo.cfg
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)
2．initLimit =10：LF初始通信时限
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。
3．syncLimit =5：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。
4．dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。
5．clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。
选举机制 （面试重点）
- 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
- 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
- 选举的过程：假设有五台服务器--->服务器1号启动选举自己--->票数（1/5）不通过--->服务器1号选比自己id大的服务器--->服务器2号启动选自己--->票数（2/5）不通过--->服务器1，2号选比自己id大的--->服务器3号启动选自己--->票数（3/5）通过，当选Leader--->服务器4号启动已有Leader--->服务器5号启动已有Leader
