Zookeeper

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

1. zookeeper是为别的分布式程序服务的
2. 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）
3. 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……

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：

1. 管理(存储，读取)用户程序提交的数据；
2. 并为用户程序提供数据节点监听服务；

 

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

 

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！！！

安装

服务器准备

  服务器基础环境包含JDK、SSH免密登录三台服务器都配置完成，并且修改机器hosts文件具体映射如下

服务器	系统	服务器IP
slave1	centos6.8	192.168.72.11
slave2	centos6.8	192.168.72.12
slave3	centos6.8	192.168.72.13

zookeeper安装配置

上传zookeeperanzhau那个程序到服务器上，通过rz命令上传，若服务器无此命令,通过yum命令进行安装，执行命令如下

yum install -y lrzsz

解压 zookeeper安装程序

su – hadoop（切换到hadoop用户） 

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压）

重命名 zookeeper文件夹

mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper）

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、重新加载环境变量文件：

source /etc/profile

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

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

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

 

1. 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/

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

启动（每台机器）

zkServer.sh start

查看集群状态

jps（查看进程）

zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息）

zookeeper结构和命令

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

  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）    

数据结构的图

 

 

 

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

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

<P>#WATCHER:: </P>
<P>#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk </P>
<P>[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch </P>

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

zookeeper-api应用

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

 

zookeeper增删改查java代码

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

 

 

 

zookeeper应用案例（分布式应用HA||分布式锁）

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(); 

    } 

}

 

 

 

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); 

    } 


}

 

 

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

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.

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。