大数据学习之Zookeeper

Zookeeper

https://zookeeper.apache.org/

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

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:

《见图》

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(部署服务的时候一般使用奇数,3,5,7)

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.安装

简化:

1:时间同步   ntpdate 0.

2:上传文件,解压

3:修改zoo.cfg(拷贝zoo_sample.cfg)

dataDir=/usr/local/zookeeper*/data

server.1=hadoop01:2888:3888

server.2=hadoop02:2888:3888

server.3=hadoop03:2888:3888

4:创建文件夹   /usr/local/zookeeper*/data

data文件夹下面创建myid文件   echo “1” > myid

5:分发   对应好

6:启动   bin/zkServer.sh start|status|stop            配置环境变量

机器部署

安装到3台虚拟机上

安装好JDK

 

上传

上传用工具。

解压

su – hadoop(切换到hadoop用户)

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz(解压)

重命名

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

修改环境变量

1su – root(切换用户到root)

2vi /etc/profile(修改文件)

3、添加内容:

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4、重新编译文件:

source /etc/profile

5、注意:3zookeeper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

2vi zoo.cfg

3、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


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

slave2上:修改myid为:2

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)

4.zookeeper结构和命令

4.1 zookeeper特性

1Zookeeper: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

4.2 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)

4.3 数据结构的图

 

4.4节点类型

1Znode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)

2Znode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

4.5 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,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

5. zookeeper-api应用

5.1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

  

 

 

 1  ZooKeeper API 描述

 

5.2 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

6.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();

}

}

7.zookeeper原理

Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定masterslave

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

7.1 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id1-5,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,4一样,当小弟.

7.2 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idleader 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

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转载自www.cnblogs.com/lq0310/p/9839828.html