3. zookeeper总结

1. 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

• zookeeper是为别的分布式程序服务的
• 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）
• 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……
• 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集群的角色： Leader 和 follower （Observer） Observer

2. Zookeeper集群部署

• 安装到3台虚拟机上
• 通过脚本安装JDK
• zookeeper解压之后，可以删除没用的文件，只剩 bin conf lib zookeeper-3.4.13.jar
• 修改环境变量并加载

	export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper
	export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
	source /etc/profile

• 修改zookeeper配置文件
• 添加内容：

	dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper_data
	server.1=mini1:2888:3888     
	server.2=mini2:2888:3888
	server.3=mini3:2888:3888

• 创建文件夹：

	mkdir -p /home/hadoop/zookeeper/zkdata
	在/root/apps/zookeeper/zkdata文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为：(注意：是myid文件不是mypid文件，上次配错了)
	echo 1 > myid

• 分发安装包到其他机器

	scp -r /root/apps root@mini2:$PWD
	scp -r /root/apps root@mini3:$PWD

• 修改其他机器的配置文件
  • 修改myid文件：到mini2上：修改myid为：2； 到mini3上：修改myid为：3
• 启动每台机器
• 通过脚本启动和停止
• 启动脚本代码：
  ==================================================================================================

	#!/bin/bash
	# zkStart.sh
	for host in mini1 mini2 mini3
	do
	ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh start"
	done

==================================================================================================

• 停止脚本代码
  ==================================================================================================

#!/bin/bash
# zkStop.sh
for host in mini1 mini2 mini3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh stop"
done

==================================================================================================

• 查看集群状态
  • jps（查看进程）
  • zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息）
  • QuorumPeerMain：是zookeeper集群的启动入口类，是用来加载配置启动QuorumPeer线程的

3. zookeeper特性

• Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群
• 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
• 分布式读写，更新请求转发，由leader实施
• 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
• 数据更新原子性，一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败
• 实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据

4. zookeeper数据结构

• 层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)
  

• 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

• 节点Znode可以包含数据(只能存储很小量的数据，<1M;最好是1k字节以内)和子节点（但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点）

• 客户端应用可以在节点上设置监视器

• 节点类型

  • 短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
  • 持久（persistent）（断开连接不删除）

• 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

• 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

• 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

5. Zookeeper命令行操作

• 查看命令：help
• 创建数据znode： create [-s] [-e] path data acl
• 查看znode路径：ls /hobbies
• 获取znode数据：get /hobbies
• 监听znode事件：
  ls /hobbies watch ## 就对一个节点的子节点变化事件注册了监听
  get /hobbies watch ## 就对一个节点的数据内容变化事件注册了监听
  注意：监听只生效一次

6. Zookeeper客户端API

6.1. 增删改查znode数据

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("mini1:2181", 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();
	}
}

6.2.**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

7. Zookeeper应用案例

7.1 服务器上下线动态感知
7.1.1. 需求描述
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
7.1.2. 设计思路

7.1.3. 代码实现
服务器端：

public class DistributedServer  {
	
    private static final String connectString = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181";
    private static final int sessionTimeout = 2000;
    private static final String parentNode = "/servers";

    private ZooKeeper zk = null;

    /**
     * 创建到zk的客户端连接
     * 
     * @throws Exception
     */
    public void getConnect() throws Exception { 
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 收到事件通知后的回调函数（应该是我们自己的事件处理逻辑）
                System.out.println(event.getType() + "---" + event.getPath());
                try {
                    zk.getChildren("/", true);
                } catch (Exception e) {
                }
            }
        });

    }

    /**
     * 向zk集群注册服务器信息
     * 
     * @param hostname
     * @throws Exception
     */
    public void registerServer(String hostname) throws Exception {

        String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println(hostname + "is online.." + create);

    }

    /**
     * 业务功能
     * 
     * @throws InterruptedException
     */
    public void handleBussiness(String hostname) throws InterruptedException {
        System.out.println(hostname + "start working.....");
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 获取zk连接
        DistributedServer server = new DistributedServer();
        server.getConnect();

        // 利用zk连接注册服务器信息
        server.registerServer(args[0]);

        // 启动业务功能
        server.handleBussiness(args[0]);
    }
}

客户端：

public class DistributedClient {
	
    private static final String connectString = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181";
    private static final int sessionTimeout = 2000;
    private static final String parentNode = "/servers";
    // 注意:加volatile的意义何在？
    private volatile List<String> serverList;
    private ZooKeeper zk = null;

    /**
     * 创建到zk的客户端连接
     * 
     * @throws Exception
     */
    public void getConnect() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 收到事件通知后的回调函数（应该是我们自己的事件处理逻辑）
                try {
                    //重新更新服务器列表，并且注册了监听
                    getServerList();
                } catch (Exception e) {
                }
            }
        });

    }

    /**
     * 获取服务器信息列表
     * 
     * @throws Exception
     */
    public void getServerList() throws Exception {

        // 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
        List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);

        // 先创建一个局部的list来存服务器信息
        List<String> servers = new ArrayList<String>();
        for (String child : children) {
            // child只是子节点的节点名
            byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
            servers.add(new String(data));
        }
        // 把servers赋值给成员变量serverList，已提供给各业务线程使用
        serverList = servers;
        
        //打印服务器列表
        System.out.println(serverList);
        
    }

    /**
     * 业务功能
     * 
     * @throws InterruptedException
     */
    public void handleBussiness() throws InterruptedException {
        System.out.println("client start working.....");
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取zk连接
        DistributedClient client = new DistributedClient();
        client.getConnect();
        // 获取servers的子节点信息（并监听），从中获取服务器信息列表
        client.getServerList();
        // 业务线程启动
        client.handleBussiness();
    }
}

相关链接：https://www.cnblogs.com/dengpengbo/p/10443547.html
7.2. 分布式共享锁
7.2.1. 需求描述
在我们自己的分布式业务系统中，可能会存在某种资源，需要被整个系统的各台服务器共享访问，但是只允许一台服务器同时访问
7.2.2. 设计思路

7.2.3. 代码实现(待改进)

public class DistributedLock {
    // 超时时间
	private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
	private String groupNode = "locks";
	private String subNode = "sub";
	private ZooKeeper zk;
	// 当前client创建的子节点
	private volatile String thisPath;

	/**
	 * 连接zookeeper
	 */
	public void connectZookeeper() throws Exception {
		zk = new ZooKeeper("mini1:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
			public void process(WatchedEvent event) {
				try {

					// 子节点发生变化
					if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) {
						// thisPath是否是列表中的最小节点
						List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
						// 截取后面的序列号
						String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());
						// 排序
						Collections.sort(childrenNodes);
						if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) {
							doSomething();
							thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
									CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
						}
					}
				} catch (Exception e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		});

		// 创建子节点
		thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
				CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

		// wait一小会, 让结果更清晰一些
		Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));

		// 监听子节点的变化
		List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

		// 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁
		if (childrenNodes.size() == 1) {
			doSomething();
			thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
					CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
		}
	}

	/**
	 * 共享资源的访问逻辑写在这个方法中
	 */
	private void doSomething() throws Exception {
		try {
			System.out.println("gain lock: " + thisPath);
			Thread.sleep(2000);
			// do something
		} finally {
			System.out.println("finished: " + thisPath);
			// 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知
			// 相当于释放锁
			zk.delete(this.thisPath, -1);
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		DistributedLock dl = new DistributedLock();
		dl.connectZookeeper();
		Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
	}
}

注意：导出成jar包，放到linux不同机器上执行，Java -jar 要执行的jar包

8. zookeeper的选举机制（zk的数据一致性核心算法paxos）

8.1. 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.

8.2. 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version、leader id和逻辑时钟。
数据version：数据新的version就大，数据每次更新都会更新version。
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。