一、zookeeper--部署和使用

一、部署zookeeper

1、资源规划

服务器	bigdata121/192.168.50.121，bigdata122/192.168.50.122，bigdata123/192.168.50.123
zookeeper版本	3.4.10
系统版本	centos7.2

2、集群部署

（1）安装zk

[root@bigdata121 modules]# cd /opt/modules/zookeeper-3.4.10
[root@bigdata121 zookeeper-3.4.10]# mkdir zkData
[root@bigdata121 zookeeper-3.4.10]# mv conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

（2）修改zoo.cfg配置

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
#dataDir=/tmp/zookeeper

# 指定zk存储数据的目录
dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.10/zkData
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1

# 这里是重点配置
#############cluster#############################
server.1=bigdata121:2888:3888
server.2=bigdata122:2888:3888
server.3=bigdata123:2888:3888

cluster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，也就是sid；
B是这个服务器的ip地址；
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；不是对外的服务端口（对外的服务端口默认是2181）
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。

将配置好的整个程序目录拷贝到其他机器上，使用scp或者rsync都可以，自己看着办

（3）指定服务器id
在前面配置的 dataDir 指定的目录下，创建一个“myid”文件，里面的内容就写入当前server的id，这个id就是在zk集群中的唯一标识。并且这个id需要和前面配置文件中的cluster中指定的一样，否则会报错。

（4）配置环境变量

vim /etc/profile.d/zookeeper.sh

#!/bin/bash
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modules/zookeeper-3.4.10
export PATH=${ZOOKEEPER_HOME}/bin:$PATH

然后 
source /etc/profile.d/zookeeper.sh

（5）启动
在三台机器上执行

启动：zkServer.sh start
查看当前主机上zk的状态：zkServer.sh status
[root@bigdata121 conf]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/modules/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

二、常用命令

使用 zkCli.sh 进入本机的zk服务。
可以使用如下命令：

命令	功能
help	显示所有命令帮助
ls path [watch]	使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容，后面的watch表示监听该节点下子节点的改变。注意，监听触发一次之后就会失效，如果需要持续监听，需要每次触发之后重新进行监听
ls2 path [watch]	查看当前节点数据并能看到更新次数等数据，类似于Linux中的 ls -l
Create	普通创建(永久节点) -s 含有序列，会在节点名后面加一串序列号，常用于节点名称冲突的情况 -e 创建临时节点
get path [watch]	获得节点的值。后面的watch表示监听该节点的value的改变。
Set path value	设置节点的具体值
Stat	查看节点状态
rmr path	递归删除节点

三、zk api使用（java）

1、maven依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.4.10</version>
        </dependency>
</dependencies>

2、创建zk客户端

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 ZkTest {
    public static String connectString = "bigdata121:2181,bigdata122:2181,bigdata123:2181";
    public static int sessionTimeout = 2000;
    public ZooKeeper zkClient = null;

    @Before
    public void init() throws IOException {
        //创建zk客户端
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            //返回监听事件时的处理函数，监听事件是一次性的
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                System.out.println(watchedEvent.getState() + "," + watchedEvent.getType() + "," + watchedEvent.getPath());

                try {
                    zkClient.getChildren("/", true);
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

3、创建节点

public void create() {
        //创建节点，参数为：节点名 节点值 权限 节点类型
        //即 /wangjin  tao  开放权限  持久化节点
        try {
            String s = zkClient.create("/wangjin", "tao".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        } catch (KeeperException e) {
            System.out.println("node exists!!!");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

4、获取子节点

zkclient.getChildren(路径，是否监听)
返回的是子节点的列表

例子：
public void getChildNode() {
        try {
            List<String> children = zkClient.getChildren("/", false);
            for (String node : children) {
                System.out.println(node);
            }
        } catch (KeeperException e) {
            System.out.println("node not exists!!!");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

5、判断节点是否存在

 zkclient.exists(path, 是否监听)
 返回的是节点的状态信息，如果为null，表示节点不存在

 例子：
 public void nodeExist() {
        //返回的是节点的状态信息，如果为null，表示节点不存在
        try {
            Stat stat = zkClient.exists("/king", false);
            System.out.println(stat == null ? "没有" : "有");
        } catch (KeeperException e) {
            System.out.println("node not exists");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

四、使用zk做分布式锁实例

1、maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-client</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>16.0.1</version>
</dependency>

2、需求
模拟抢购秒杀场景，需要给商品数量加锁。

3、代码

import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

public class TestDistributedLock {

    //定义共享资源
    private static int count = 10;

    //用于减除商品
    private static void printCountNumber() {
        System.out.println("***********" + Thread.currentThread().getName() + "**********");
        System.out.println("当前值：" + count);
        count--;

        //睡2秒
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("***********" + Thread.currentThread().getName() + "**********");
    }

    public static void main(String[] args) {
        //定义客户端重试的策略
        RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(1000,  //每次等待的时间
                10); //最大重试的次数

        //定义ZK的一个客户端
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("bigdata121:2181")
                .retryPolicy(policy)
                .build();

        //客户端对象连接zk
        client.start();
        //创建互斥锁，其实就是在zk上创建个节点
        final InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/mylock");

        // 启动10个线程去访问共享资源
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(new Runnable() {

                public void run() {
                    try {
                        //请求得到锁
                        lock.acquire();
                        //访问共享资源
                        printCountNumber();
                    } catch (Exception ex) {
                        ex.printStackTrace();
                    } finally {
                        //释放锁
                        try {
                            lock.release();
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
}