1. 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
A、zookeeper是为别的分布式程序服务的,是Hadoop和Hbase的重要组件。
B、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)。
C、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……
D、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:
管理(存储,读取)用户程序提交的数据;
并为用户程序提供数据节点监听服务;
Zookeeper常用应用场景:
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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
2. 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!!!
3. zookeeper结构和命令
3.1. 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
3.2. 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)
3.3. 数据结构的图
3.4. 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
3.5. 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
#WATCHER::
#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch
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
3.6. zookeeper-api应用
3.6.1. 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
3.6.2. demo增删改查
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
4. 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
4.1. 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.
4.2. 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。