zookeeper机制

时间 2019-11-17

标签 zookeeper 机制栏目 Zookeeper 繁體版

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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java

A、zookeeper是为别的分布式程序服务的node

B、Zookeeper自己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）apache

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……api

D、虽说能够提供各类服务，可是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：服务器

管理(存储，读取)用户程序提交的数据；数据结构

并为用户程序提供数据节点监听服务；app

Zookeeper经常使用应用场景：dom

《见图》分布式

Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower （Observer）工具

只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务

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

3.1. 安装

3.1.1. 机器部署

安装到3台虚拟机上

安装好JDK

3.1.2. 上传

上传用工具。

3.1.3. 解压

su – hadoop（切换到hadoop用户）

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压）

3.1.4. 重命名

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

3.1.5. 修改环境变量

一、su – root(切换用户到root)

二、vi /etc/profile(修改文件)

三、添加内容：

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

四、从新编译文件：

source /etc/profile

五、注意：3台zookeeper都须要修改

六、修改完成后切换回hadoop用户：

su - hadoop

3.1.6. 修改配置文件

一、用hadoop用户操做

cd zookeeper/conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

二、vi zoo.cfg

三、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

四、建立文件夹：

cd /home/hadoop/zookeeper/

mkdir -m 755 data

mkdir -m 755 log

五、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：

3.1.7. 将集群下发到其余机器上

scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave2:/home/hadoop/

scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave3:/home/hadoop/

3.1.8. 修改其余机器的配置文件

到slave2上：修改myid为：2

到slave3上：修改myid为：3

3.1.9. 启动（每台机器）

zkServer.sh start

3.1.10. 查看集群状态

一、 jps（查看进程）

二、 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

一、Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群

二、全局数据一致：每一个server保存一份相同的数据副本，client不管链接到哪一个server，数据都是一致的

三、分布式读写，更新请求转发，由leader实施

四、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

五、数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败

六、实时性，在必定时间范围内，client能读到最新数据

4.2. zookeeper数据结构

一、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)

二、每一个节点在zookeeper中叫作znode,而且其有一个惟一的路径标识

三、节点Znode能够包含数据和子节点（可是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点，下一页详细讲解）

四、客户端应用能够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

一、Znode有两种类型：

短暂（ephemeral）（断开链接本身删除）

持久（persistent）（断开链接不删除）

二、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

三、建立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

四、在分布式系统中，顺序号能够被用于为全部的事件进行全局排序，这样客户端能够经过顺序号推断事件的顺序

4.5. zookeeper命令行操做

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

一、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 /

二、建立一个新的 znode ，使用 create /zk myData 。这个命令建立了一个新的 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“

三、咱们运行 get 命令来确认 znode 是否包含咱们所建立的字符串：

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk

#监听这个节点的变化,当另一个客户端改变/zk时,它会打出下面的

#WATCHER::

#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch

四、下面咱们经过 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“

五、下面咱们将刚才建立的 znode 删除：

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk

六、删除节点：rmr

[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk

4.6. zookeeper-api应用

4.6.1. 基本使用

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类，负责创建与server的会话

它提供了表 1 所示几类主要方法：

功能	描述
create	在本地目录树中建立一个节点
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
sync	等待要被传送的数据

表 1 ： ZooKeeper API 描述

4.6.2. 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;

    // 建立 ZooKeeper 实例

    ZooKeeper zk;

    // 建立 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. 建立 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. 查看是否建立成功： ");

        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. 查看是否修改为功： ");

        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的监听器工做机制

监听器是一个接口，咱们的代码中能够实现Wather这个接口，实现其中的process方法，方法中即咱们本身的业务逻辑

监听器的注册是在获取数据的操做中实现：

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

4.7. zookeeper应用案例（分布式应用HA||分布式锁）

3.7.1 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，主节点能够有多台，能够动态上下线

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;



    /**

     * 链接zookeeper

     */

    public void connectZookeeper() throws Exception {

        zk

= new ZooKeeper("localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() {

             public void process(WatchedEvent event) {

                 // 若是发生了"/sgroup"节点下的子节点变化事件, 更新server列表, 并从新注册监听

                 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.

        // 每次都须要从新注册监听, 由于一次注册, 只能监听一次事件, 若是还想继续保持监听, 必须从新注册

        List<String> subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

        for (String subNode : subList) {

             // 获取每一个子节点下关联的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的工做逻辑写在这个方法中

     * 此处不作任何处理, 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";



    /**

     * 链接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) {

                 // 不作处理

             }

        });

        // 在"/sgroup"下建立子节点

        // 子节点的类型设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 代表这是一个临时节点, 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建立的子节点上

        String createdPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, address.getBytes("utf-8"),

             Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

        System.out.println("create: " + createdPath);

    }

   

    /**

     * server的工做逻辑写在这个方法中

     * 此处不作任何处理, 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();

    }

}

3.7.2分布式共享锁的简单实现

ü 客户端A

public class DistributedClient {

    // 超时时间

    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

    // zookeeper server列表

    private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182";

    private String groupNode = "locks";

    private String subNode = "sub";



    private ZooKeeper zk;

    // 当前client建立的子节点

    private String thisPath;

    // 当前client等待的子节点

    private String waitPath;



    private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);



    /**

     * 链接zookeeper

     */

    public void connectZookeeper() throws Exception {

        zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {

            public void process(WatchedEvent event) {

                try {

                    // 链接创建时, 打开latch, 唤醒wait在该latch上的线程

                    if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {

                        latch.countDown();

                    }



                    // 发生了waitPath的删除事件

                    if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {

                        doSomething();

                    }

                } catch (Exception e) {

                    e.printStackTrace();

                }

            }

        });



        // 等待链接创建

        latch.await();



        // 建立子节点

        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(10);



        // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化状况

        List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);



        // 列表中只有一个子节点, 那确定就是thisPath, 说明client得到锁

        if (childrenNodes.size() == 1) {

            doSomething();

        } else {

            String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());

            // 排序

            Collections.sort(childrenNodes);

            int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);

            if (index == -1) {

                // never happened

            } else if (index == 0) {

                // inddx == 0, 说明thisNode在列表中最小, 当前client得到锁

                doSomething();

            } else {

                // 得到排名比thisPath前1位的节点

                this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);

                // 在waitPath上注册监听器, 当waitPath被删除时, zookeeper会回调监听器的process方法

                zk.getData(waitPath, true, new Stat());

            }

        }

    }



    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将得到通知

            // 至关于释放锁

            zk.delete(this.thisPath, -1);

        }

    }



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

        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            new Thread() {

                public void run() {

                    try {

                        DistributedClient dl = new DistributedClient();

                        dl.connectZookeeper();

                    } catch (Exception e) {

                        e.printStackTrace();

                    }

                }

            }.start();

        }



        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

    }

}

ü 分布式多进程模式实现：

public class DistributedClientMy {

   



    // 超时时间

    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

    // zookeeper server列表

    private String hosts = "spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181";

    private String groupNode = "locks";

    private String subNode = "sub";

    private boolean haveLock = false;



    private ZooKeeper zk;

    // 当前client建立的子节点

    private volatile String thisPath;



    /**

     * 链接zookeeper

     */

    public void connectZookeeper() throws Exception {

        zk = new ZooKeeper("spark01:2181", 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是不是列表中的最小节点

                         List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

                         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();

                 }

             }

        });



        // 建立子节点

        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, 那确定就是thisPath, 说明client得到锁

        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将得到通知

             // 至关于释放锁

             zk.delete(this.thisPath, -1);

        }

    }



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

        DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy();

        dl.connectZookeeper();

        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

    }



   

}

动手练习

5. zookeeper原理

Zookeeper虽然在配置文件中并无指定master和slave

可是，zookeeper工做时，是有一个节点为leader，其余则为follower

Leader是经过内部的选举机制临时产生的

5.1. zookeeper的选举机制（全新集群paxos）

以一个简单的例子来讲明整个选举的过程.
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,都是同样的.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,因此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进行通讯,互相交换本身的选举结果,因为二者都没有历史数据,因此id值较大的服务器2胜出,可是因为没有达到超过半数以上的服务器都赞成选举它(这个例子中的半数以上是3),因此服务器1,2仍是继续保持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,而与上面不一样的是,此时有三台服务器选举了它,因此它成为了此次选举的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,可是因为前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,因此它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4同样,当小弟.

5.2. 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，可是当zookeeper运行了一段时间以后，有机器down掉，从新选举时，选举过程就相对复杂了。

须要加入数据id、leader 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：就是咱们配置的myid中的值，每一个机器一个。

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: 若是在同一次选举中,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：

一、逻辑时钟小的选举结果被忽略，从新投票

二、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出

三、数据id相同的状况下，leader id大的胜出

根据这个规则选出leader。