一、认识Zookeeper
官网地址：https://zookeeper.apache.org/
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。
Zookeeper=文件系统+通信机制 （工作机制：观察者模式）
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。
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。
应用场景：
- 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
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。
- Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Leader和Follower。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）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ID比自己目前投票推举的（服务器1）大，则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，于4的过程一样，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING。
小结：投票选举的过程与mtime-znode最后修改时间和配置id有关，先会找最后修改的Server当Leader，若一样，则会找配置id大的。
节点类型：
监听器原理：
写数据流程：
二、本地模式安装（以windows系统为例，与linux安装相同）
1、确保已经安装JDK后，从官网下载安装包，解压到指定目录。
2、配置修改。
将conf路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg
打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径。（路径可以自己设置，方便查看，别忘记创建设置的文件夹）
dataDir=../data
3、操作Zookeeper
windows直接执行bin目录下的zkServer.cmd启动服务端，执行zkCli.cmd启动客户端
linux
启动服务端：bin/zkServer.sh start
查看启动状态：bin/zkServer.sh status
启动客户端：bin/zkCli.sh
三、分布式安装（以Linux为例）
1、从官网下载压缩包，解压到指定目录下。
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
2、同步内容到其他服务器。
xsync zookeeper-3.4.10/
3、配置服务器编号。
在/opt/module/zookeeper-3.4.10/目录下创建zkData：
mkdir -p zkData
在zkData目录下创建一个myid文件：
touch myid
vi myid
添加与server对应的编号：2
拷贝配置好的zookeeper到其他机器上(注意修改编号，确保唯一)：
xsync myid
4、配置zoo.cfg文件
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi 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
server.（几号服务器）= （服务器ip地址）：（服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口）：（选举时服务器相互通信的端口）
四、shell命令操作
（1）显示所有操作命令。
help
（2）查看当前znode中所包含的内容。
ls /
（3）查看当前节点详细数据。
ls2 /
（4）创建普通节点。
create /ceshi "ceshi"
（5）获得节点的值。
get /ceshi
（6）创建短暂节点。
create -e /ceshi "ceshi"
（7）创建带序号的节点。(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)
create -s /ceshi "ceshi"
（8）修改节点数据值。
set /ceshi "ceshi"
（9）节点的值变化监听。
get /ceshi watch
（10）节点的子节点变化监听（路径变化）。
ls /ceshi watch
（11）删除节点。
delete /ceshi
（12）递归删除节点。
rmr /ceshi
（13）查看节点状态。
stat /ceshi
五、代码实现
1、引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.11</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.12</version>
</dependency>
<!--zookeeper依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
</dependencies>
2、添加日志配置文件
在项目resources目录下新建log4j.properties文件。
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
3、编写ZookeeperTest测试类
package com.yzs;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class ZookeeperTest {
private String connectString = "127.0.0.1:2181";
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zooKeeper;
//连接zookeeper服务端
@Before
public void connectZookeeper() throws IOException {
zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
List<String> children = null;
try {
children = zooKeeper.getChildren("/", true);
for (String child : children){
System.out.println(child);
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
//创建子节点
@Test
public void createNode() throws KeeperException, InterruptedException {
zooKeeper.create("/sanguo","sanguo".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
}
//获取子节点并监听数据变化
@Test
public void getChildrenAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
List<String> children = zooKeeper.getChildren("/", true);
for (String child : children){
System.out.println(child);
}
//延时阻塞
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
//判断是否存在节点
@Test
public void exist() throws KeeperException, InterruptedException {
Stat stat = zooKeeper.exists("/sanguo", false);
System.out.println(stat == null?"not exist":"exist");
}
//获取节点上的数据
@Test
public void getNode() throws KeeperException, InterruptedException {
byte[] data = zooKeeper.getData("/sanguo", false, null);
System.out.println(new String(data));
}
}