第一章 Zookeeper 入门
1.1 概述
Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制
1.2 特点
1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
2）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
3）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。
4）更新请求顺序执行，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。
1.3 数据结构
其路径唯一标识。
1.4 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。
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。
例如：IP不容易记住，而域名容易记住。
统一配置管理
统一集群管理
服务器动态上下线
负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求
第二章 Zookeeper 本地安装
2.1 本地模式安装
1）安装前准备
（1）安装 JDK
（2）拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
（3）解压到指定目录
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（4）修改名称
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7 -bin/ zookeeper-3.5.7
2）配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg；
[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ vim zoo.cfg
修改如下内容：
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
（3）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
3）操作 Zookeeper
（1）启动 Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps 4020 Jps 4001 QuorumPeerMain
（3）查看状态
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg Mode: standalone
（4）启动客户端
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
（5）退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
（6）停止 Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh stop
2.2 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：通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
2）initLimit = 10：LF初始通信时限
Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）
3）syncLimit = 5：LF同步通信时限
Leader和Follower之间通信时间如果超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
4）dataDir：保存Zookeeper中的数据
注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。
5）clientPort = 2181：客户端连接端口，通常不做修改。
第三章 Zookeeper 集群操作
3.1 集群操作
3.1.1 集群安装
1）集群规划
在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上都部署 Zookeeper。
思考：如果是 10 台服务器，需要部署多少台 Zookeeper？
2）解压安装
（1）在 hadoop102 解压 Zookeeper 安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（2）修改 apache-zookeeper-3.5.7-bin 名称为 zookeeper-3.5.7
[atguigu@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7
3）配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件
[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid
在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）
2
注意：添加 myid 文件，一定要在 Linux 里面创建，在 notepad++里面很可能乱码
（3）拷贝配置好的 zookeeper 到其他机器上
[atguigu@hadoop102 module ]$ xsync zookeeper-3.5.7
并分别在 hadoop103、hadoop104 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-3.5.7/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-3.5.7/zkData #增加如下配置 #######################cluster########################## server.2=hadoop102:2888:3888 server.3=hadoop103:2888:3888 server.4=hadoop104:2888:3888
（3）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 是这个服务器的地址；
C 是这个服务器 Follower 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）同步 zoo.cfg 配置文件
[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
5）集群操作
（1）分别启动 Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看状态
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/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-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower
3.1.2 ZK 集群启动停止脚本
1）在 hadoop102 的/home/atguigu/bin 目录下创建脚本
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim zk.sh
在脚本中编写如下内容
#!/bin/bash case $1 in "start"){ for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------ ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start" done };; "stop"){ for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------ ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop" done };; "status"){ for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------ ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status" done };; esac
2）增加脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod u+x zk.sh
3）Zookeeper 集群启动脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh start
4）Zookeeper 集群停止脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh stop
3.1.3 选举机制（面试重点）
第一次启动
（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为
LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1） 大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服
务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为 1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟。
非第一次启动
（1）当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
- 服务器初始化启动。
- 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
- 集群中本来就已经存在一个Leader。
对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。
- 集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
选举Leader规则： ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同，事务id大的胜出 ③事务id相同，服务器id大的胜出
3.2 客户端命令行操作
3.2.1 命令行语法
命令基本语法
|
功能描述
|
help
|
显示所有操作命令
|
ls path
|
使用 ls 命令来查看当前 znode 的子节点 [可监听]
-w 监听子节点变化
-s 附加次级信息
|
create
|
普通创建
-s 含有序列
-e 临时（重启或者超时消失）
|
get path
|
获得节点的值 [可监听]
-w 监听节点内容变化
-s 附加次级信息
|
|
set
|
设置节点的具体值
|
|
stat
|
查看节点状态
|
|
delete
|
删除节点
|
deleteall 递归删除节点
|
递归删除节点
|
1）启动客户端
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server
hadoop102:2181
2）显示所有操作命令
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 1] help
3.2.2 znode 节点数据信息
1）查看当前znode中所包含的内容
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
2）查看当前节点详细数据
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 5] ls -s / [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
（1）czxid：创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务 ID 是 ZooKeeper 中所有修改总的次序。每次修改都有唯一的 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
3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）
（1）持久化目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
（2）持久化顺序编号目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
（3）临时目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
（4）临时顺序编号目录节点
客户端与 Zookeeper 断开连接后 ， 该节点被删除 ， 只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
1）分别创建2个普通节点（永久节点 + 不带序号）
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "diaochan" Created /sanguo [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo
注意：创建节点时，要赋值
2）获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get -s /sanguo diaochan cZxid = 0x200000003 ctime = Thu Nov 11 19:32:30 CST 2021 mZxid = 0x200000003 mtime = Thu Nov 11 19:32:30 CST 2021 pZxid = 0x200000007 cversion = 3 dataVersion = 0 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 8 numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get -s /sanguo/shuguo liubei cZxid = 0x200000007 ctime = Thu Nov 11 19:33:46 CST 2021 mZxid = 0x200000007 mtime = Thu Nov 11 19:33:46 CST 2021 pZxid = 0x200000007 cversion = 0 dataVersion = 0 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 6 numChildren = 0
3）创建带序号的节点（永久节点 + 带序号）
（1）先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] create /sanguo/weiguo "caocao" Created /sanguo/weiguo
（2）创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao" Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000000 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao" Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000001 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] create -s /sanguo/weiguo/xuchu "xuchu" Created /sanguo/weiguo/xuchu0000000002
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。
4）创建短暂节点（短暂节点 + 不带序号 or 带序号）
（1）创建短暂的不带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu" Created /sanguo/wuguo
（2）创建短暂的带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 13] create -e -s /sanguo/wuguo "zhouyu" Created /sanguo/wuguo0000000004
（3）在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] ls /sanguo
[shuguo, weiguo, wuguo, wuguo0000000004]
（4）退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
（5）再次查看根目录下短暂节点已经删除
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /sanguo
[shuguo, weiguo]
3.2.4 监听器原理
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、节点删除、子目录节点增加删除）时，ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。
1、监听原理详解
1）首先要有一个main()线程
2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）。
3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。
6）listener线程内部调用了process()方法。
2、常见的监听
- 监听节点数据的变化 get path [watch]
- 监听子节点增减的变化 ls path [watch]
1）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] get -w /sanguo
（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
注意：在hadoop103再多次修改/sanguo的值，hadoop104上不会再收到监听。因为注册一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。
2）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 -w /sanguo
[shuguo, weiguo]
（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
注意：节点的路径变化，也是注册一次，生效一次。想多次生效，就需要多次注册。
3.2.5 节点删除与查看
1）删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] delete /sanguo/jin
2）递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] deleteall /sanguo/shuguo
3）查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] stat /sanguo cZxid = 0x200000003 ctime = Thu Nov 11 19:32:30 CST 2021 mZxid = 0x300000004 mtime = Thu Nov 11 20:15:20 CST 2021 pZxid = 0x300000007 cversion = 11 dataVersion = 1 aclVersion = 0 ephemeralOwner = 0x0 dataLength = 4 numChildren = 1
3.3 客户端 API 操作
前提：保证 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上 Zookeeper 集群服务端启动。
3.3.1 IDEA 环境搭建
1）创建一个工程：zookeeper
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> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.5.7</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）创建包名com.atguigu.zk
5）创建类名称zkClient
3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端
// 注意：逗号左右不能有空格 private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient; @Before public void init() throws IOException { zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { //listener线程 @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { System.out.println("-------------------------------"); List<String> children = null; try { children = zkClient.getChildren("/", true); for (String child : children) { System.out.println(child); } System.out.println("-------------------------------"); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); }
3.3.3 创建子节点
//创建子节点 @Test public void create() throws KeeperException, InterruptedException { // 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", "ss.avi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); }
测试：在 hadoop102 的 zk 客户端上查看创建节点情况
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get -s /atguigu
shuaige
3.3.4 获取子节点并监听节点变化
//获取子节点 @Test public void getChildren() throws KeeperException, InterruptedException { List<String> children = zkClient.getChildren("/", true); for (String child : children) { System.out.println(child); } // 延时阻塞 Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
（1）在 IDEA 控制台上看到如下节点：
zookeeper
sanguo
atguigu
（2）在 hadoop102 的客户端上创建再创建一个节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /atguigu1 "atguigu1"
（3）在 hadoop102 的客户端上删除节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /atguigu1
3.3.5 判断 Znode 是否存在
//判断Znode是否存在 @Test public void exist() throws KeeperException, InterruptedException { Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false); System.out.println(stat==null? "not exist " : "exist"); }
3.4 客户端向服务端写数据流程
写入请求直接发送给Leader结点
- Client 向Leader发送写入请求
- Leader 将数据读取到本地 ，然后发送到所有的Follower
- 当有一半的节点写入完毕(ACK) , 就返回写入成功的消息给Client
写入请求发送给follower节点
- Client 向Follower发送写请求
- Follower将请求转发给Leader
- Leader将数据读取到本节点
- …同上
- 当有半数的节点都写入完毕(包括Ledaer自己) ， Leader写入完成信息--------> Follower ---------> Clien
第四章 服务器动态上下线监听案例
4.1 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。
4.2 需求分析
4.3 具体实现
（1）先在集群上创建/servers 节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers" Created /servers
（2）在 Idea 中创建包名：com.atguigu.zkcase1
（3）服务器端向 Zookeeper 注册代码
public class DistributeServer { private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk; public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException { DistributeServer server = new DistributeServer(); // 1 获取zk连接 server.getConnect(); // 2 注册服务器到zk集群 server.regist(args[0]); // 3 启动业务逻辑（睡觉） server.business(); } private void business() throws InterruptedException { Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } private void regist(String hostname) throws KeeperException, InterruptedException { //临时加序列号节点 //传递主机名称 String create = zk.create("/servers/"+hostname, hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(hostname +" is online") ; } private void getConnect() throws IOException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { } }); } }
（4）客户端代码
public class DistributeClient { private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk; public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException { DistributeClient client = new DistributeClient(); // 1 获取zk连接 client.getConnect(); // 2 监听/servers下面子节点的增加和删除 client.getServerList(); // 3 业务逻辑（睡觉） client.business(); } private void business() throws InterruptedException { Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } private void getServerList() throws KeeperException, InterruptedException { List<String> children = zk.getChildren("/servers", true); ArrayList<String> servers = new ArrayList<>(); //循环遍历 取出节点内的值 for (String child : children) { byte[] data = zk.getData("/servers/" + child, false, null); servers.add(new String(data)); } // 打印 System.out.println(servers); } private void getConnect() throws IOException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { try { //再次触发监听 getServerList(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); } }
4.4 测试
1）在 Linux 命令行上操作增加减少服务器
（1）启动 DistributeClient 客户端
（2）在 hadoop102 上 zk 的客户端/servers 目录上创建临时带序号节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create -e -s /servers/hadoop102 "hadoop102" [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -e -s /servers/hadoop103 "hadoop103"
（3）观察 Idea 控制台变化
[hadoop102, hadoop103]
（4）执行删除操作
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] delete /servers/hadoop1020000000000
（5）观察 Idea 控制台变化
[hadoop103]
2）在 Idea 上操作增加减少服务器
（1）启动 DistributeClient 客户端（如果已经启动过，不需要重启）
（2）启动 DistributeServer 服务
设置参数
观察 DistributeServer 控制台，提示 hadoop102 is working
观察 DistributeClient 控制台，提示 hadoop102 已经上线
第五章 ZooKeeper 分布式锁案例
什么叫做分布式锁呢？
比如说"进程 1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。
每个线程都创建一个带序号的临时节点，其中序号最小的临时节点的创建线程获得锁，其它线程挂起并监听它前一个节点的变化，如果前一个节点删除了，那么它的监听线程收到通知，然后唤醒它。
5.1 原生 Zookeeper 实现分布式锁案例
1）分布式锁实现
import org.apache.zookeeper.*; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.concurrent.locks.LockSupport; public class DistributedLock { private ZooKeeper zkClient; ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>(); public DistributedLock() { try { String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; int sessionTimeout = 2000; zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, null); // 判断节点 /exclusive_lock 是否存在 if (zkClient.exists("/exclusive_lock", false) == null) { // 不存在则创建节点 zkClient.create("/exclusive_lock", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void lock() { try { // 创建对应的临时带序号节点 String currentLockNode = zkClient.create("/exclusive_lock/" + "seq-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 判断创建的节点是否是最小的序号节点，如果是获取到锁；如果不是，监听他序号前一个节点 List<String> children = zkClient.getChildren("/exclusive_lock", false); // 如果children 只有一个值，那就直接获取锁；如果有多个节点，需要判断谁最小 if (children.size() > 1) { Collections.sort(children); // 获取节点名称 seq-00000000 String thisNode = currentLockNode.substring("/exclusive_lock/".length()); // 通过 seq-00000000 获取该节点在children集合的位置 int index = children.indexOf(thisNode); /** * 因为在zkClient.create和zkClient.getChildren("/exclusive_lock", false);可能有其它线程也创建了节点， * 所以并不是说只有 children.size() == 1 这个线程才是第一个创建节点的线程 */ if (index == 0) {// 如果自己就是第一个节点，那么获得锁， System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁"); threadLocal.set(currentLockNode); return; } // String preNode = "/exclusive_lock/" + children.get(index - 1); Thread thread = Thread.currentThread(); // 监听它前一个节点的变化，如果前一个节点删除了，会调用回调函数把自己唤醒 zkClient.getData(preNode, watchedEvent -> LockSupport.unpark(thread), null); // 把自己挂起 LockSupport.park(); } threadLocal.set(currentLockNode); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void unlock() { try { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "释放了锁"); zkClient.delete(threadLocal.get(), -1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
2）分布式锁测试
public class DistributedLockTest { public static void main(String[] args) { DistributedLock lock01 = new DistributedLock(); Runnable task01 = () -> { lock01.lock(); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } lock01.unlock(); }; DistributedLock lock02 = new DistributedLock(); Runnable task02 = () -> { lock02.lock(); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } lock02.unlock(); }; for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(task01, "server01-thread-" + i).start(); new Thread(task02, "server02-thread-" + i).start(); } } }
5.2 Curator 框架实现分布式锁案例
1）原生的 Java API 开发存在的问题
- 会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch
- Watch 需要重复注册，不然就不能生效
- 开发的复杂性还是比较高的
- 不支持多节点删除和创建。需要自己去递归
2）Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 JavaAPI 开发分布式遇到的问题。
详情请查看官方文档：https://curator.apache.org/index.html
3）Curator 案例实操
（1）添加依赖
<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-client</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency>
（2）代码实现
public class CuratorLockTest { public static void main(String[] args) { // 创建分布式锁1 InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks"); // 创建分布式锁2 InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks"); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { lock1.acquire(); System.out.println("线程1 获取到锁"); lock1.acquire(); System.out.println("线程1 再次获取到锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock1.release(); System.out.println("线程1 释放锁"); lock1.release(); System.out.println("线程1 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { lock2.acquire(); System.out.println("线程2 获取到锁"); lock2.acquire(); System.out.println("线程2 再次获取到锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock2.release(); System.out.println("线程2 释放锁"); lock2.release(); System.out.println("线程2 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } private static CuratorFramework getCuratorFramework() { ExponentialBackoffRetry policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3); CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181") .connectionTimeoutMs(2000) .sessionTimeoutMs(2000) .retryPolicy(policy).build(); // 启动客户端 client.start(); System.out.println("zookeeper 启动成功"); return client; } }
第六章 企业面试真题
6.1 选举机制
半数机制，超过半数的投票通过，即通过。
（1）第一次启动选举规则：
投票过半数时，服务器 id 大的胜出
（2）第二次启动选举规则：
①EPOCH 大的直接胜出
②EPOCH 相同，事务 id 大的胜出
③事务 id 相同，服务器 id 大的胜出
6.2 生产集群安装多少 zk 合适？
安装奇数台。
生产经验：
- 10 台服务器：3 台 zk；
- 20 台服务器：5 台 zk；
- 100 台服务器：11 台 zk；
- 200 台服务器：11 台 zk
服务器台数多：好处，提高可靠性；坏处：提高通信延时
6.3 常用命令
ls、get、create、delete