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。
特点
数据结构
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。
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）
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
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）
写数据流程
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
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(); } }
