【分布式核心技术】zookeeper技术入门

笔记输出来源：拉勾教育Java就业急训营
如有侵权，私信立删

修改时间：2020年3月7日
作者：pp_x
邮箱：[email protected]

Zookeeper 概述

• 概述
  • Zookeeper 是一个开源的分布式（多台服务器干一件事）的，为分布式应用提供协调服务的 Apache 项目

zookeeper工作机制

• 从设计模式来看Zookeeper是一个基于观察者模式的分布式服务器管理框架
• 观察者模式：定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新
• 观察者模式详解
• Zookeeper负责存储和管理重要的数据；然后接受观察者的注册，一旦这些数据的发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master / Slave 管理模式
• 服务型应用程序在 Zookeeper 注册，一旦发送数据变动，Zookeeper 给每个客户端程序发送通知
• zookeeper = 文件系统 + 通知机制

zookeeper特点

• 分布式和集群的区别：
  • 分布式是指通过网络连接的多个组件，通过交换信息协作而形成的系统；而集群，是指同一种组件的多个实例，形成的逻辑上的整体。
• zookeeper
  • 是一个 leader 和多个 follower 来组成的集群
  • 集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper 就能正常工作（5 台服务器挂 2 台，没问题；4台服务器挂 2 台，就停止）
  • 全局数据一致性，每台服务器都保存一份相同的数据副本，无论client连接哪台server，数据都是一致的
  • 数据更新原子性，一次数据要么成功，要么失败（不成功便成仁）
  • 实时性，在一定时间范围内，client能读取到最新数据
  • 更新的请求按照顺序执行，会按照发送过来的顺序，逐一执行（发来123，执行123，而不是321或者别的）

zookeeper数据结构

• ZooKeeper 数据模型的结构与 linux 文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个 ZNode（ZookeeperNode）
• 每一个ZNode默认能够存储1MB的数据（元数据），每个ZNode的路径都是唯一的（zookeeper不是数据库）
  • 元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能

zookeeper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

同一命名服务

• 在分布式环境下，通常需要对应用或服务进行统一的命名，便于识别
• 例如：服务器的IP地址不容易记，但域名相比之下却是很容易记住
  

统一配置管理

• 分布式环境下，配置文件做同步是必经之路
• 1000台服务器，如果配置文件作出修改，那一台一台的修改，运维人员肯定会疯，如何做到修改
  一处就快速同步到每台服务器上
  
• 将配置管理交给Zookeeper
  • 将配置信息写入到Zookeeper的某个节点上
  • 每个客户端都监听这个节点
  • 一旦节点中的数据文件被修改，Zookeeper就会通知每台客户端服务器

服务器节点动态上下线

• 客户端能实时获取服务器上下线的变化

软负载均衡

• Zookeeper会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请求（雨露均
  沾）

zookeeper下载地址

• 镜像库地址：http://archive.apache.org/dist/zookeeper/
  • apache-zookeeper-3.6.0.tar.gz 需要安装 maven，然后再运行 mvn clean install 和 mvn javadoc:aggregate，前一个命令会下载很多jar包，需要很长时间
  • apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz已经自带所需要的各种jar包（入门推荐使用）

zookeeper本地模式安装

本地模式安装

1. 安装jdk

2. 拷贝apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz到opt目录

3. 解压安装包

    [root@localhost opt]# tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz
   

4. 重命名解压后的文件夹

    [root@localhost opt]# mv apache-zookeeper-3.6.0-bin zookeeper
   

配置修改

1. 在/opt/zookeeper/这个目录上创建zkData和zkLog目录

    [root@localhost zookeeper]# mkdir zkData 
    [root@localhost zookeeper]# mkdir zkLog
   

2. 进入/opt/zookeeper/conf这个路径，复制一份 zoo_sample.cfg 文件并命名为zoo.cfg

   [root@localhost conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
   

3. 编辑zoo.cfg文件，修改dataDir路径和dataLogDir路径：

    dataDir=/opt/zookeeper/zkData
    dataLogDir=/opt/zookeeper/zkLog
   

操作zookeeper

1. 启动zookeeper

    [root@localhost bin]# ./zkServer.sh start
   

2. 查看进程状态

    [root@localhost bin]# jps
   

3. 查看进程是否启动

    [root@localhost bin]# jps
   

QuorumPeerMain：是zookeeper集群的启动入口类，是用来加载配置启动QuorumPeer线程的

4. 启动客户端

    [root@localhost bin]# ./zkCli.sh
   

5. 退出客户端

    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
   

配置参数详解

• 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
• 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，启动时能容忍的最多心跳数
    10 * 2000（10 个心跳时间，20 秒）如果领导和跟随者没有发出心跳通信，就视为失效的连接，领导和跟随者彻底断开
• syncLimit = 5：LF（Leader Follower）同步通信时限
  • 集群启动后，Leader 与 Follower 之间的最大响应时间单位，假如响应超过 syncLimit * tickTime -> 10 秒，Leader 就认为 Follower 已经死掉，会将 Follower 从服务器列表中删除
• 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
• dataLogDir：日志文件目录
• 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

• 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
• 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
  

1. Server1 先投票，投给自己，自己为 1 票，没有超过半数，根本无法成为 leader，顺水推舟将票数投给了 id 比自己大的 Server2
2. Server2 也把自己的票数投给了自己，再加上 Server1 给的票数，总票数为 2 票，没有超过半数，也无法成为 leader，也学习 Server1，顺水推舟，将自己所有的票数给了 id 比自己大的 Server3
3. Server3 得到了 Server1 和 Server2 的两票，再加上自己投给自己的一票。3 票超过半数，顺利成为 leader
4. Server4 和 Server5 都投给自己，但是无法改变 Server3 的票数，只好听天由命，承认 Server3 是 leader

节点类型

• 持久型（persistent）：
  • 持久化目录节点（persistent）客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
  • 持久化顺序编号目录节点（persistent_sequential）客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，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，例如：Znode001，Znode002
• 短暂型（ephemeral）：
  • 临时目录节点 （ephemeral） 客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自动删除
  • 临时顺序编号目录节点（ephemeral_sequential）客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，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，例如：Znode001，Znode002
    注意：序号自增i++

监听器原理

• 在main方法中创建Zookeeper客户端的同时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信，一个负责监听
• 监听事件就会通过网络通信发送给zookeeper
• zookeeper获得注册的监听事件后，立刻将监听事件添加到监听列表里
• zookeeper监听到 数据变化 或 路径变化，就会将这个消息发送给监听线程
• 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]
  • 监听线程就会在内部调用process方法（需要我们实现process方法内容）

写数据流程

• Client 想向 ZooKeeper 的 Server1 上写数据，必须先发送一个写的请求
• 如果Server1不是Leader，那么Server1 会把接收到的请求进一步转发给Leader
• 这个Leader 会将写请求广播给各个Server，各个Server写成功后就会通知Leader。
• 当Leader收到半数以上的 Server 数据写成功了，那么就说明数据写成功了
• 随后，Leader会告诉Server1数据写成功了
• Server1会反馈通知 Client 数据写成功了，整个流程结束

zookeeper实战

配置服务器编号

• 在/opt/zookeeper/zkData创建myid文件

    [root@localhost zkData]# vim myid
  

  • 在文件中添加与server对应的编号：1，其余两台服务器分别对应2和3

配置zoo.cfg文件

• 打开zoo.cfg

    #######################cluster########################## 
    server.1=192.168.204.141:2888:3888 
    server.2=192.168.204.142:2888:3888 
    server.3=192.168.204.143:2888:3888
  

  • 配置参数server.A=B:C:D：
    • A：一个数字，表示第几号服务器
      集群模式下配置的/opt/zookeeper/zkData/myid文件里面的数据就是A的值
    • B：服务器的ip地址
    • C：与集群中Leader服务器交换信息的端口
    • D：选举时专用端口，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。

配置其余两台虚拟机

• 在虚拟机数据目录vms下，创建zk02
• 将本台服务器数据目录下的.vmx文件和所有的.vmdk文件分别拷贝zk02下
• 虚拟机->文件->打开 （选择zk02下的.vmx文件）
• 开启此虚拟机，弹出对话框，选择“我已复制该虚拟机”
• 进入系统后，修改linux中的ip，修改/opt/zookeeper/zkData/myid中的数值为2
• 第三台服务器zk03，重复上面的步骤

集群操作

• 关闭防火墙

    [root@localhost bin]# systemctl stop firewalld.service
  

• 启动

    [root@localhost bin]# ./zkServer.sh start 
  

• 查看状态

[root@localhost bin]# ./zkServer.sh status

	ZooKeeper JMX enabled by default 
	Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg 
	Client port found: 2181. Client address: localhost. 
	Error contacting service. It is probably not running.

• 必须启动两台以上才不会显示Error contacting service. It is probably not running.
• 第二台启动后：
  • 查看第1台的状态：Mode: follower
  • 查看第2台的状态：Mode: leader

客户端命令行操作

• 启动客户端

    [root@localhost bin]# ./zkCli.sh
  

• 查看当前znode中所包含的内容

    ls/
  

• 查看当前节点详细数据
  ls -s

    - 显示的信息
    [zookeeper]
    cZxid = 0x0
    ctime = Wed Dec 31 16:00:00 PST 1969
    mZxid = 0x0
    mtime = Wed Dec 31 16:00:00 PST 1969
    pZxid = 0x0
    cversion = -1
    dataVersion = 0
    aclVersion = 0
    ephemeralOwner = 0x0
    dataLength = 0
    numChildren = 1
  

  • cZxid：创建节点的事务。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。
  • ctime：被创建的毫秒数 (从 1970 年开始)。
  • mZxid：最后更新的事务 zxid。
  • mtime：最后修改的毫秒数 (从 1970 年开始)。
  • pZxid：最后更新的子节点 zxid。
  • cversion：创建版本号，子节点修改次数。
  • dataVersion：数据变化版本号。
  • aclVersion：权限版本号。
  • 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。
  • dataLength：数据长度。
  • numChildren：子节点数。

• 创建节点

    create /china 
    create /usa
  

• 多级创建节点

    japan必须提前创建好，否则报错 “节点不存在
    create /japan/Tokyo "hot"
  

• 获得节点的值

    get /japan/Toky
  

• 创建短暂节点：创建成功之后，quit退出客户端，重新连接，短暂的节点消失

    create -e /uk
  

• 创建带序号的节点

    create -s /ru/city # 执行三次 
    ls /ru 
    [city0000000000, city0000000001, city0000000002]
  

• 修改节点数据值

    set /japan/Tokyo "too hot"
  

• 监听 节点的值变化 或 子节点变化（路径变化）

    addWatch /usa
  

• 删除节点

    delete /usa/NewYork
  

• 递归删除节点 （非空节点，节点下有子节点）

    deleteall /ru
  

API应用

Idea环境准备

• 创建一个maven工程
• 添加依赖

<dependencies>
    <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>3.6.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

• 在 resources 下创建 log4j.properties

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/zk.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

• 创建 ZooKeeper 客户端

public class TestZK {
    
    

    // zookeeper 集群的 ip 和端口
    private String connectString = "192.168.227.128:2181,192.168.227.129:2181,192.168.227.130:2181";

    /**
     * session 超时的时间: 时间不宜设置太小。
     *  因为 zookeeper 和加载集群环境会因为性能等原因而延迟略高，
     *  如果时间太少，还没有创建好客户端，就开始操作节点。会报错的。
     */
    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    // zookeeper 客户端对象
    private ZooKeeper zkClient;

    @Test
    public void init() throws Exception {
    
    
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
    
    
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
    
    
                System.out.println("得到监听反馈，再进行的业务处理代码！");
                System.out.println(watchedEvent.getType());
            }
        });
    }
}

• 创建节点
  • 一个 ACL 对象就是一个 Id 和 permission 键值对：
  • 表示哪个/哪些范围的 Id（Who）在通过了怎样的鉴权（How）之后，就允许进行那些操作（What）
  • permission（What）就是一个 int 表示的位码，每一位代表一个对应操作的允许状态。
  • 类似 linux 的文件权限，不同的是共有 5 种操作：CREATE、READ、WRITE、DELETE、
  • ADMIN(对应更改ACL的权限)：
    • OPEN_ACL_UNSAFE：创建开放节点，允许任意操作 （用的最多，其余的权限用的很少）
    • READ_ACL_UNSAFE：创建只读节点
    • CREATOR_ALL_ACL：创建者才有全部权限

@Before
public void init() throws Exception {
    
    
    zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
    
    
        @Override
        public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
    
    
            System.out.println("得到监听反馈，再进行的业务处理代码");
            System.out.println(watchedEvent.getType());
        }
    });
}

@Test
public void createNode() throws Exception {
    
    
    String str = zkClient.create("/ppx", "node1".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    System.out.println("已创建节点: " + str);
}

• 查询节点的值

@Test
public void getNodeData() throws Exception {
    
    
    byte[] bytes = zkClient.getData("/ppx", false, new Stat());
    String str = new String(bytes);
    System.out.println("/renda 节点的数据：" + str);
}

• 修改节点的值

@Test
public void updateData() throws Exception {
    
    
    Stat stat = zkClient.setData("/ppx", "node2".getBytes(), 0);
    System.out.println(stat);
}

• 删除节点

@Test
public void delete() throws Exception {
    
    
    zkClient.delete("/ppx", 1);
    System.out.println("删除成功");
}

• 获取子节点

@Test
public void getChildren() throws Exception {
    
    
    List<String> list = zkClient.getChildren("/china", false);
    for (String child : list) {
    
    
        System.out.println(child);
    }
}

• 监听子节点变化

@Test
public void watchNode() throws Exception{
    
    
    List<String> list = zkClient.getChildren("/", true);
    for (String s : list) {
    
    
        System.out.println(s);
    }
    // 让线程无限的等待下去
    System.in.read();
}

• 判断Znode是否存在

@Test
public void exists()throws Exception{
    
    
    Stat stat = zkClient.exists("/renda", false);
    if(stat==null)
        System.out.println("不存在");
    else
        System.out.println("存在");
}

案例：模拟美团商家上下线

模拟美团服务平台，商家营业通知，商家打烊通知 提前在根节点下，创建好 /meituan 节点

• 商家服务类

public class ShopServer {
    
    

    private String connectString = "192.168.227.128:2181,192.168.227.129:2181,192.168.227.130:2181";

    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    private ZooKeeper zkClient;

    /**
     * 创建客户端，连接到 zookeeper
     */
    public void connect() throws IOException {
    
    
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
    
    
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
    
    
                System.out.println(watchedEvent.getType());
            }
        });
    }

    /**
     * 注册到 zookeeper
     */
    public void register(String shopName) throws KeeperException, InterruptedException {
    
    
        // 要创建 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时有序的节点（营业）
        // 可以自动编号，而要断开时，节点自动删除（打样）
        String s = zkClient.create("/meituan/shop", shopName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println(shopName + " 开始营业，Path：" + s);
    }

    /**
     * 业务逻辑处理
     */
    private void business(String shopName) throws IOException {
    
    
        System.out.println(shopName + " 正在营业中");
        System.in.read();
    }

    /**
     * Main 方法
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
    
    
        // 1.开一个饭店
        ShopServer shopServer = new ShopServer();

        // 2. 连接 zookeeper 集群（和美团取得联系）
        shopServer.connect();

        // 3.将服务节点注册到 zookeeper（入住美团）
        shopServer.register(args[0]);

        // 4.业务逻辑处理（做生意）
        shopServer.business(args[0]);
    }

}

• 客户类

public class Customers {
    
    

    private String connectString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    private int sessionTimeout = 60 * 1000;

    private ZooKeeper zkClient;

    /**
     * 创建客户端，连接到 zookeeper
     */
    public void connect() throws IOException {
    
    
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
    
    
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
    
    
                try {
    
    
                    // 一旦有数据变化就重新获取商家列表
                    getShopList();
                } catch (Exception e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    /**
     * 获取子节点列表（获取商家列表）
     */
    private void getShopList() throws KeeperException, InterruptedException {
    
    
        // 获取服务器的子节点信息，并且对父节点进行监听
        List<String> shops = zkClient.getChildren("/meituan", true);
        // 声明存储服务器信息的集合
        ArrayList<String> shopList = new ArrayList<String>();
        for (String shop : shops) {
    
    
            byte[] bytes = zkClient.getData("/meituan/" + shop, false, new Stat());
            shopList.add(new String(bytes));
        }
        System.out.println("目前正在营业的商家：" + shopList);
    }

    /**
     * 业务逻辑处理
     */
    private void business() throws IOException {
    
    
        System.out.println("用户正在浏览商家");
        System.in.read();
    }

    /**
     * Main 方法
     */
    public static void main(String[] args) throws KeeperException, InterruptedException, IOException {
    
    
        Customers client = new Customers();
        // 1.获得 zookeeper 的连接 （用户打开美团 APP）
        client.connect();
        // 2.获取 meituan 下的所有子节点列表（获取商家列表）
        client.getShopList();
        // 3.业务逻辑处理（对比商家，下单点餐）
        client.business();
    }

}

运行客户类，就会得到商家列表
首先在 linux终端中添加一个商家，然后观察客户端的控制台输出（商家列表会立刻更新出最新商家），多添加几个，也会实时输出商家列表

create /meituan/KFC "KFC"
create /meituan/BKC "BurgerKing"
create /meituan/baozi "baozi"

反之删除商家也会实时显示

delete /meituan/baozi

• 注意：运行商家服务类进行测试（以 main 方法带参数的形式运行，IDEA 的 Run -> Edit Configurations里面配置）

案例：分布式锁-商品秒杀

• 传统的锁：作用就是让当前的资源不会被其他线程访问。
• 在 zookeeper 中使用传统的锁引发的 “羊群效应” ：1000 个人创建节点，只有一个人能成功，999 人需要等待；一旦释放锁，999 人一起抢夺锁。
• ZooKeeper 采用分布式锁：
  • /lock - [/x0000001, /x0000002, /x0000003, /x0000004]
  • 所有请求进来，在 /lock 下创建临时顺序节点 ，zookeeper 会自动编号排序
  • 判断自己是不是/lock 下最小的节点
    • 是，获得锁（创建节点）
    • 否，对前面小一级的节点进行监听
  • 获得锁请求，处理完业务逻辑，释放锁（删除节点），后一个节点得到通知
  • 重复步骤 2

代码实现

• 准备数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `zkproduct` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;

-- 商品表
DROP TABLE IF EXISTS `product`;
CREATE TABLE `product` (
  `id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, # 商品编号
   `product_name` VARCHAR (20) NOT NULL, # 商品名称
   `stock` INT NOT NULL, # 库存
   `version` INT NOT NULL # 版本
);

INSERT INTO product (`product_name`, `stock`, `version`)
VALUES
  ('锦鲤-清空购物车-大奖',5,0);

-- 订单表
 DROP TABLE IF EXISTS `order`;
 CREATE TABLE `order` (
  `id` VARCHAR (100) PRIMARY KEY, # 订单编号
   `pid` INT NOT NULL, # 商品编号
   `userid` INT NOT NULL # 用户编号
);

-- 查询
SELECT * FROM `product`;
SELECT * FROM `order`;

• 工程
• 依赖导入

<groupId>com.renda</groupId>
<artifactId>zk_product</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>

<packaging>war</packaging>

<!-- 指定编码及版本 -->
<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.encoding>UTF-8</maven.compiler.encoding>
    <java.version>1.11</java.version>
    <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
    <spring.version>5.2.7.RELEASE</spring.version>
</properties>

<dependencies>
    <!-- Spring -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-beans</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
        <version>${spring.version}</version>
    </dependency>
    <!-- Mybatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis</artifactId>
        <version>3.5.5</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
        <version>2.0.5</version>
    </dependency>
    <!-- 连接池 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid</artifactId>
        <version>1.1.10</version>
    </dependency>
    <!-- 数据库 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.20</version>
    </dependency>
    <!-- junit -->
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <!-- maven 内嵌的 tomcat 插件 -->
        <plugin>
            <groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
            <!-- 目前 apache 只提供了 tomcat6 和 tomcat7 两个插件 -->
            <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <port>8001</port>
                <path>/</path>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <!-- 打包完成后,运行服务 -->
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>run</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

• resources/mybatis/mybatis-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>

    <!-- 后台的日志输出：针对开发者 -->
    <settings>
        <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/>
    </settings>

</configuration>

• resources/spring/spring.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/context
       https://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
       http://www.springframework.org/schema/tx
       http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd">

    <!-- 1.扫描包注解 -->
    <context:component-scan base-package="com.renda.controller,com.renda.service,com.renda.mapper"/>
    <!-- 2.数据连接池 -->
    <bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">
        <property name="url" value="jdbc:mysql://192.168.186.128:3306/zkproduct?serverTimezone=GMT"/>
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="RendaZhang@666"/>
        <property name="maxActive" value="10"/>
        <property name="minIdle" value="5"/>
    </bean>
    <!-- 3.sqlSessionFactory -->
    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
        <property name="configLocation" value="classpath:mybatis/mybatis-config.xml"/>
    </bean>
    <!-- 4.事务管理器 -->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>
    <!-- 5.开启事务 -->
    <tx:annotation-driven/>

    <!-- MyBatis 扫描 Mapper -->
    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
        <property name="basePackage" value="mapper"/>
    </bean>

</beans>

• webapp/WEB-INF/web.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee
http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_3_1.xsd"
         version="3.1">

    <servlet>
        <servlet-name>springMVC</servlet-name>
        <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
        <init-param>
            <param-name>contextConfigLocation</param-name>
            <param-value>classpath:spring/spring.xml</param-value>
        </init-param>
        <load-on-startup>1</load-on-startup>
        <async-supported>true</async-supported>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>springMVC</servlet-name>
        <url-pattern>/</url-pattern>
    </servlet-mapping>

</web-app>

• 订单操作类

@Mapper
@Component
public interface OrderMapper {
    
    
    /**
     * 生成订单
     */
    @Insert("insert into `order` (id,pid,userid) values (#{id},#{pid},#{userid})")
    int insert(Order order);
}

• 商品操作类

@Mapper
@Component
public interface ProductMapper {
    
    
    /**
     * 查询商品（目的查询库存）
     */
    @Select("select * from product where id = #{id}")
    Product getProduct(@Param("id") int id);
    /**
     * 减库存
     */
    @Update("update product set stock = stock-1 where id = #{id}")
    int reduceStock(@Param("id") int id);
}

• 商品服务实现类 接口省略

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    
    

    @Autowired
    private ProductMapper productMapper;

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Override
    public void reduceStock(int id) throws Exception {
    
    
        // 1.获取库存（根据商品 id 查询商品）
        Product product = productMapper.getProduct(id);
        if (product.getStock() <= 0) {
    
    
            throw new RuntimeException("仓库已无商品");
        }
        // 2.减库存
        int i = productMapper.reduceStock(id);
        if (i == 1) {
    
    
            // 3.生成订单
            Order order = new Order();
            // 使用 UUID 工具生一个订单号
            order.setId(UUID.randomUUID().toString());
            order.setPid(id);
            order.setUserid(101);
            orderMapper.insert(order);
        } else {
    
    
            throw new RuntimeException("减库存失败！");
        }
    }

}

• 控制层

@Controller
public class ProductAction {
    
    

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @GetMapping("/product/reduce")
    @ResponseBody
    public Object reduce(int id) throws Exception {
    
    
        orderService.reduceStock(id);
        return "ok";
    }

}

• 启动两次工程
  • 启动两次工程，端口号分别 8001 和 8002
  • 使用 nginx 做负载均衡

upstream renda {
    server 192.168.1.116:8001;
    server 192.168.1.116:8002;
}

server {
    listen       80;
    server_name  www.zookeeper.com;
    location / {
        proxy_pass http://renda;
        index  index.html index.htm;
    }
}

• 使用 JMeter 模拟 1 秒内发出 10 个 http 请求
  • JMeter 下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
  • 查看测试结果，10 次请求完成
    • 查看数据库，stock 库存变成了负数 （并发导致的数据结果错误）
• Apahce 提供的 zookeeper 客户端
• Curator 官网：http://curator.apache.org/
• 导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
</dependency>

• recipes 是 curator 的族谱大全，里面包含 zookeeper 和 framework
• 控制层加入分布式锁的逻辑代码

@Controller
public class ProductAction {
    
    

    private String zookeeperConnectionString = "192.168.186.128:2181,192.168.186.129:2181,192.168.186.130:2181";

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @GetMapping("/product/reduce")
    @ResponseBody
    public Object reduce(int id) throws Exception {
    
    
        // 1.创建 curator 工具对象：重试策略 （1000毫秒试1次，最多试3次）
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(zookeeperConnectionString, retryPolicy);
        client.start();

        // 2.根据工具对象创建“内部互斥锁”
        InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/product_" + id);
        // 3.加锁
        lock.acquire();
        try {
    
    
            // 临界区
            orderService.reduceStock(id);
        } catch (Exception e) {
    
    
            if (e instanceof RuntimeException) {
    
    
                throw e;
            }
        } finally {
    
    
            //4.释放锁
            lock.release();
        }

        return "ok";
    }

}

• 测试通过，五次已抢光异常