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zookeeper定义及操作

简介: 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。
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概念:


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。


ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。


ZooKeeper包含一个简单的原语集,提供Java和C的接口。


ZooKeeper代码版本中,提供了分布式独享锁、选举、队列的接口,代码在$zookeeper_home\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本,选举只有Java版本。


原理


ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,Paxos 算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos做了一些优化,通过选举产生一个leader (领导者),只有leader才能提交proposer,具体算法可见Fast Paxos。因此,要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。


ZooKeeper的基本运转流程:


1、选举Leader。

2、同步数据。

3、选举Leader过程中算法有很多,但要达到的选举标准是一致的。

4、Leader要具有最高的执行ID,类似root权限。

5、集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。


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。


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特点


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数据结构


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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。


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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)
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。


Zookeeper内部原理


选举机制(面试重点)


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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。
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,如图5-8所示。
 
图5-8 Zookeeper的选举机制
(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。
(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。


节点类型


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Stat结构体


1)czxid-创建节点的事务zxid
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最后更新的事务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


监听器原理(面试重点)


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写数据流程


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第4章 Zookeeper实战(开发重点)



4.1 分布式安装部署
1.集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
2.解压安装
(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/
3.配置服务器编号
(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
(3)编辑myid文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid
    在文件中添加与server对应的编号:
2
(4)拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid
并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4
4.配置zoo.cfg文件
(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
(2)打开zoo.cfg文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
(3)同步zoo.cfg配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
(4)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;
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。
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.集群操作
(1)分别启动Zookeeper
[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
(2)查看状态
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
4.2 客户端命令行操作
表5-1
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
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.查看当前节点详细数据
[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.分别创建2个普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "jinlian"
Created /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo
6.获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /sanguo
jinlian
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /sanguo/shuguo
liubei
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0
7.创建短暂节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"
Created /sanguo/wuguo
(1)在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo 
[wuguo, shuguo]
(2)退出当前客户端然后再重启客户端
[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 /sanguo
[shuguo]
8.创建带序号的节点
    (1)先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo
    (2)创建带序号的节点
[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。
9.修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"
10.节点的值变化监听
    (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"
    (3)观察hadoop104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
11.节点的子节点变化监听(路径变化)
    (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
[aa0000000001, server101]
    (2)在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
Created /sanguo/jin
    (3)观察hadoop104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
12.删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
13.递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /sanguo/shuguo
14.查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1
4.3 API应用
4.3.1 Eclipse环境搭建
1.创建一个Maven工程
2.添加pom文件
<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>
3.拷贝log4j.properties文件到项目根目录
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.rootLogger=INFO, stdout  
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");
}


监听服务器节点动态上下线案例


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1.需求
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。
2.需求分析,如图5-12所示
 
图5-12 服务器动态上下线
3.具体实现
(0)先在集群上创建/servers节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
Created /servers
(1)服务器端向Zookeeper注册代码
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]);
    }
}
(2)客户端代码
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();
    }
}


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zookeeper 操作
[转载请注明作者和原文链接, 如有谬误, 欢迎在评论中指正. ] ZooKeeper的数据结构, 与普通的文件系统极为类似. 见下图: image 图片引用自developerworks 图中的每个节点称为一个znode.
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