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@@ -1,6 +1,6 @@
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title: 分布式协调工具之 Zookeeper
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-date: 2019-04-08 19:24:23
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+date: 2020-07-29 13:52:23
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categories:
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- 应用框架
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tags:
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@@ -11,10 +11,400 @@ tags:
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## 目录
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-- [简介](#简介)
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-- [快速入门](#快速入门)
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-- [正篇](#正篇)
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+- [入门](#入门)
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+- [安装](#安装)
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+- [内部原理](#内部原理)
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+- [实战](#实战)
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- [参考链接](#参考链接)
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- [结束语](#结束语)
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-## 简介
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+## 入门
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+
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+### 概述
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+
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+- Zookeeper是一个开源分布式的为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
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+- Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。
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+- 工作机制
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+ ```
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+ 从设计模式角度理解，它是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架。它负责存储和管理大家都关心的数据，
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+ 然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，它就负责通知已经在zk上注册的那些观察者做出相应的反应。
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+ ```
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+### 特点
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+
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+1. 一个领导者（leader）多个跟随者（follower）组成的集群。
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+2. 集群中只要有**半数以上（不包括半数）**节点存活，zk集群就能正常服务。
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+3. 全局唯一性，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。
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+4. 顺序性，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行。
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+5. 原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
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+6. 实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。
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+
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+### 数据结构
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+
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+zk的数据模型的结构与`unix文件系统很类似`，整体上可以看作是一棵树，每个节点称作一个ZNode。
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+每一个ZNode默认能够存储`1MB`的数据，每个ZNode都可以`通过其路径唯一标识`。
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+
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+### 应用场景
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+
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+提供的服务包括：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、软负载均衡等。
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+
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+```
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+1.统一命名服务
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+ 在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
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+ 例如IP不容易记住，而域名容易记住。
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+2. 统一配置管理
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+ 1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。
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+ 1）一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如kafka集群。
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+ 2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
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+ 2）配置管理可交由zk实现。
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+ 1）可将配置信息写入zk上的一个ZNode。
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+ 2）各个客户端服务器监听这个ZNode。
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+ 3）一旦ZNode中的数据被修改，zk将通知各个客户端服务器。
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+3. 统一集群管理
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+ 1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
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+ 1）可根据节点实时状态做出一些调整。
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+ 2）zk可以实现实时监控节点状态变化。
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+ 1）可将节点信息写入zk上的一个ZNode。
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+ 2）监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
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+4. 服务器节点动态上下线
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+ 1）服务器启动时去注册信息（创建都是临时节点）。
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+ 2）客户端获取到当前在线服务器列表，并且注册监听。
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+ 3）服务器节点下线。
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+ 4）zk将服务器节点上下线事件通知给客户端。
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+ 5）客户端重新再去获取服务器列表，并注册监听。
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+5. 软负载均衡
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+ 在zk中记录每台服务器列表的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。
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+```
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+
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+## 安装
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+
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+地址：<https://zookeeper.apache.org>
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+
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+### 本地安装模式
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+
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+1. 安装前准备
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+ - 安装jdk
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+ - 下载解压：tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /usr/program
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+2. 配置修改
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+ - 将conf目录的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg
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+ - 打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径，最好放在zk目录下且目录必须事先存在
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+3. 操作zk
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+ - 启动服务端：bin/zkServer.sh start
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+ - 查看状态：bin/zkServer.sh status
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+ - 停止服务端：bin/zkServer.sh stop
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+ - 启动客户端：bin/zkCli.sh
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+ - 退出客户端：quit
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+
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+### 配置参数
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+
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+1. tickTime=2000
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+ ```
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+ 通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒。
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+ Zookeeper使用的基本时间，服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳，时间单位为毫秒。
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+ 它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)
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+ ```
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+2. initLimit=10
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+ ```
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+ Leader与Follower初始通信时限。
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+ 集群中的Follower与Leader之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
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+ ```
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+3. syncLimit=5
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+ ```
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+ Leader与Follower启动之后的同步通信时限。
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+ 集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
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+ ```
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+4. dataDir
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+ ```
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+ 数据文件目录+数据持久化路径。
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+ 主要用于保存Zookeeper中的数据。
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+ ```
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+5. clientPort=2181
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+ ```
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+ 客户端连接端口。
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+ 监听客户端连接的端口。
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+ ```
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+
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+### 分布式安装模式
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+
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+```
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+1．集群规划
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+ 在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
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+2．解压安装
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+ （1）解压Zookeeper安装包到/usr/program/目录下
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+ （2）同步/usr/program/zookeeper-3.4.10目录内容到hadoop103、hadoop104
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+3．配置服务器编号
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+ （1）在/usr/program/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
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+ （2）在/usr/program/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
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+ （3）编辑myid文件，在文件中添加与server对应的编号：2
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+ （4）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上，并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4
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+4．配置zoo.cfg文件
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+ （1）重命名/usr/program/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
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+ （2）打开zoo.cfg文件
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+ 修改数据存储路径配置
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+ dataDir=/usr/program/zookeeper-3.4.10/zkData
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+ 增加如下配置
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+ #######################cluster##########################
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+ server.2=hadoop102:2888:3888
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+ server.3=hadoop103:2888:3888
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+ server.4=hadoop104:2888:3888
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+ （3）同步zoo.cfg配置文件
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+ （4）配置参数解读
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+ server.A=B:C:D。
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+ A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
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+ 集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，
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+ Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
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+ B是这个服务器的ip地址；
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+ C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
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+ 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。
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+5. 集群操作
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+ （1）分别启动Zookeeper
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+ [hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
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+ [hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
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+ [hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
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+ （2）查看状态
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+ [hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
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+ [hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
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|
+ [hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
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+```
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+
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+### 客户端命令行操作
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+
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+| 命令基本语法 | 功能描述 |
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+|:---------|:---------|
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+| bin/zkCli.sh | 启动客户端 |
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+| help | 显示所有操作命令 |
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+| ls path [watch] | 查看当前znode中所包含的内容（子节点） |
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+| ls2 path [watch] | 查看当前节点详细数据（包括更新次数等数据） |
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+| create path 节点内容| 创建节点，-s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失）|
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+| get path [watch] | 获得节点的值 |
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+| set path 节点内容| 修改节点数据值 |
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+| stat path| 查看节点状态 |
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+| delete path| 删除节点 |
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+| rmr path| 递归删除节点 |
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+
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+```
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+1. 创建带序号的节点时，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。
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+2. watch代表监听，可以监听节点值的变化、节点的子节点变化（路径变化）等。
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+```
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+
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+## 内部原理
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+
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+### `选举机制`
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+
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+1. **半数机制**：集群中半数以上机器存活，集群可用，所以ZK适合安装奇数台服务器。
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+2. ZK虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave，但是ZK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。
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+
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+
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+```
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+（1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报文没有任何响应，所以它的选举状态一直是LOOKING状态。
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+（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，
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+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。
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+（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，
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+所以它成为了这次选举的Leader。
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+（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，
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+所以它只能接收当小弟的命了。
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+（5）服务器5启动，同4一样当小弟。
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+```
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+
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+### 节点类型
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+
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+
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+
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+### Stat结构体
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+
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+```
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+1）czxid - 创建节点的事务zxid
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+ 每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
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+ 事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
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+2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
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+3）mzxid - znode最后更新的事务zxid
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+4）mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
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+5）pZxid - znode最后更新的子节点zxid
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+6）cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
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+7）dataversion - znode数据变化号
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+8）aclVersion - znode访问控制列表的变化号
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+9）ephemeralOwner - 如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
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+10）dataLength - znode的数据长度
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+11）numChildren - znode子节点数量
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+```
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+
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+### `监听器原理`
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+
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+
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+
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+### 写数据流程
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+
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+
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+
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+## 实战
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+
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+### API应用
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+
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+- 创建ZooKeeper客户端
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+ ```java
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+ private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
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+ private static int sessionTimeout = 2000;
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+ private ZooKeeper zkClient = null;
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|
+
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+ @Before
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+ public void init() throws Exception {
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|
+ zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
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|
|
+ @Override
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|
|
+ public void process(WatchedEvent event) {
|
|
|
+ // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑）
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|
+ System.out.println(event.getType() + "--" + event.getPath());
|
|
|
+ // 再次启动监听
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+ try {
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|
|
+ zkClient.getChildren("/", true);
|
|
|
+ } catch (Exception e) {
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|
+ e.printStackTrace();
|
|
|
+ }
|
|
|
+ }
|
|
|
+ });
|
|
|
+ }
|
|
|
+ ```
|
|
|
+- 创建子节点
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|
|
+ ```java
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|
|
+ @Test
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|
|
+ public void create() throws Exception {
|
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+ // 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型
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+ String nodeCreated = zkClient.create("/aa", "jinlian".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
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|
|
+ }
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|
|
+ ```
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|
+- 获取子节点并监听节点变化
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|
+ ```java
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|
+ @Test
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+ public void getChildren() throws Exception {
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+ List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
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|
+ for (String child : children) {
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|
|
+ System.out.println(child);
|
|
|
+ }
|
|
|
+ // 延时阻塞
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|
|
+ Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
|
|
|
+ }
|
|
|
+ ```
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|
|
+- 判断Znode是否存在
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|
+ ```java
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|
|
+ @Test
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|
+ public void exist() throws Exception {
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+ Stat stat = zkClient.exists("/eclipse", false);
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|
|
+ System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
|
|
|
+ }
|
|
|
+ ```
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|
|
+
|
|
|
+### 监听服务器节点动态上下线
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|
+
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|
|
+
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|
|
+
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+- 在集群上创建/servers节点
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|
+ ```
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+ [zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
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|
+ ```
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|
+- 服务器端向ZK注册并写入信息
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|
+ ```java
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+ import java.io.IOException;
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|
+ import org.apache.zookeeper.CreateMode;
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|
|
+ import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.Watcher;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
|
|
|
+
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|
|
+ public class DistributeServer {
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|
|
+ private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
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|
|
+ private static int sessionTimeout = 2000;
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|
|
+ private ZooKeeper zk = null;
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|
|
+ private String parentNode = "/servers";
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|
|
+
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|
|
+ // 创建到zk的客户端连接
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+ public void getConnect() throws IOException{
|
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|
+ zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
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|
+ @Override
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|
+ public void process(WatchedEvent event) {
|
|
|
+ }
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|
|
+ });
|
|
|
+ }
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|
|
+ // 注册服务器
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|
|
+ public void registServer(String hostname) throws Exception{
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|
|
+ String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
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|
|
+ System.out.println(hostname +" is online "+ create);
|
|
|
+ }
|
|
|
+ // 业务功能
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|
|
+ public void business(String hostname) throws Exception{
|
|
|
+ System.out.println(hostname+" is working ...");
|
|
|
+ Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
|
|
|
+ }
|
|
|
+
|
|
|
+ public static void main(String[] args) throws Exception {
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|
|
+ // 1获取zk连接
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|
|
+ DistributeServer server = new DistributeServer();
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|
|
+ server.getConnect();
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|
|
+ // 2 利用zk连接注册服务器信息
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|
+ server.registServer(args[0]);
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|
|
+ // 3 启动业务功能
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|
|
+ server.business(args[0]);
|
|
|
+ }
|
|
|
+ }
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|
|
+ ```
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|
|
+- 客户端向ZK注册并监听
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|
|
+ ```java
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|
|
+ import java.io.IOException;
|
|
|
+ import java.util.ArrayList;
|
|
|
+ import java.util.List;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.Watcher;
|
|
|
+ import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
|
|
|
+
|
|
|
+ public class DistributeClient {
|
|
|
+ private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
|
|
|
+ private static int sessionTimeout = 2000;
|
|
|
+ private ZooKeeper zk = null;
|
|
|
+ private String parentNode = "/servers";
|
|
|
+
|
|
|
+ // 创建到zk的客户端连接
|
|
|
+ public void getConnect() throws IOException {
|
|
|
+ zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
|
|
|
+ @Override
|
|
|
+ public void process(WatchedEvent event) {
|
|
|
+ // 再次启动监听
|
|
|
+ try {
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|
|
+ getServerList();
|
|
|
+ } catch (Exception e) {
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|
|
+ e.printStackTrace();
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|
|
+ }
|
|
|
+ }
|
|
|
+ });
|
|
|
+ }
|
|
|
+ // 获取服务器列表信息
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|
|
+ public void getServerList() throws Exception {
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|
|
+ // 1获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
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|
|
+ List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);
|
|
|
+ // 2存储服务器信息列表
|
|
|
+ ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
|
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+ // 3遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
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+ for (String child : children) {
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+ byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
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+ servers.add(new String(data));
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+ }
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+ // 4打印服务器列表信息
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+ System.out.println(servers);
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+ }
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+ // 业务功能
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+ public void business() throws Exception{
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+ System.out.println("client is working ...");
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+ Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
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+ }
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+
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+ public static void main(String[] args) throws Exception {
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+ // 1获取zk连接
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+ DistributeClient client = new DistributeClient();
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+ client.getConnect();
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+ // 2获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表
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+ client.getServerList();
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+ // 3业务进程启动
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+ client.business();
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+ }
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+ }
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+ ```
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+## 参考链接
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+## 结束语
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lvzhiqiang
