中间件 - Zookeeper基础 - 《云原生-知识笔记》

1、概述
2、zookeeper安装
3、zookeeper内部原理
4、zookeeper实战

1、概述

Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的 Apache 项目。

1.1 工作机制

Zookeeper基础 - 图1

1.2 特点

Zookeeper基础 - 图2

1）Zookeeper：一个领导者（leader），多个跟随者（follower）组成的集群。

2）Leader负责进行投票的发起和决议，更新系统状态

3）Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票

4）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。

5）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。

6）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。

7）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。

8）实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。

1.3 数据结构

ZooKeeper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，每个节点称做一个ZNode。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。

Zookeeper基础 - 图3

1.4 应用场景

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。

1> 统一命名服务：

Zookeeper基础 - 图4

2> 统一配置管理：

Zookeeper基础 - 图5

3> 统一集群管理：

Zookeeper基础 - 图6

4> 服务器动态上下线：

Zookeeper基础 - 图7

5> 软负载均衡：

Zookeeper基础 - 图8

2、zookeeper安装

2.1 安装前准备

1）安装JDK

2）解压到指定目录下

2.2 配置修改

1）将conf目录下的zoo_sample.cfg拷贝一份为zoo.cfg

2）修改zoo.cfg，指定dataDir路径（确保路径存在，例如：/opt/zookeeper/zkData）

2.3 zookeeper基础操作

1）启动服务端：bin/zkServer.sh start

2）服务端状态：bin/zkServer.sh status

3）停止服务端：bin/zkServer.sh stop

4）查看进程：jps

5）启动客户端：bin/zkCli.sh

6）退出客户端：quit

2.4 zook.cfg配置参数详解

1）tickTime=2000：通信心跳数（单位毫秒）

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。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)。

2）initLimit=10：LF初始通信时限

集群中的follower跟随者服务器(F)与leader领导者服务器(L)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。投票选举新leader的初始化时间。 Follower在启动过程中，会从Leader同步所有最新数据，然后确定自己能够对外服务的起始状态。 Leader允许F在initLimit时间内完成这个工作。

3）syncLimit=5：LF同步通信时限

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。在运行过程中，Leader负责与ZK集群中所有机器进行通信，例如通过一些心跳检测机制，来检测机器的存活状态。如果L发出心跳包在syncLimit之后，还没有从F那收到响应，那么就认为这个F已经不在线了。

4）dataDir：数据文件目录+数据持久化路径

保存内存数据库快照信息的位置，如果没有其他说明，更新的事务日志也保存到数据库。

5）clientPort=2181：客户端连接服务器端口

监听客户端连接的端口。

3、zookeeper内部原理

3.1 选举机制

1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以zookeeper适合装在奇数台机器上。

2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave。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。

3）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。

Zookeeper基础 - 图9

（1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的信息没有任何响应，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。

3.2 节点类型

1）Znode有两种类型：

短暂（ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自动删除

持久（persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除

2）Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）

（1）持久化目录节点（PERSISTENT）

客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在

（2）持久化顺序编号目录节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

（3）临时目录节点（EPHEMERAL）

客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除

（4）临时顺序编号目录节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

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

Zookeeper基础 - 图10

3.3 stat结构体

1）czxid- 引起这个znode创建的zxid，创建节点的事务的zxid

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。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。

2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)

3）mzxid - znode最后更新的zxid

4）mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)

5）pZxid-znode最后更新的子节点zxid

6）cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数

7）dataversion - znode数据变化号

8）aclVersion - znode访问控制列表的变化号

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。

10）dataLength- znode的数据长度

11）numChildren - znode子节点数量

3.4 监听器原理

Zookeeper基础 - 图11

1）监听原理详解：

1）首先要有一个main()线程 2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）。 3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。 4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。 5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。 6）listener线程内部调用了process（）方法。

2）常见的监听

（1）监听节点数据的变化： get path [watch] （2）监听子节点增减的变化 ls path [watch]

3.5 写数据流程

Zookeeper基础 - 图12

1）Client 向ZooKeeper的 Server1 上写数据，发送一个写请求。 2）如果Server1不是Leader，那么Server1 会把接受到的请求进一步转发给Leader，因为每个ZooKeeper的Server里面有一个是Leader。这个Leader 会将写请求广播给各个Server，比如Server1和Server2，各个Server写成功后就会通知Leader。 3）当Leader收到大多数 Server 数据写成功了，那么就说明数据写成功了。如果这里三个节点的话，只要有两个节点数据写成功了，那么就认为数据写成功了。写成功之后，Leader会告诉Server1数据写成功了。 4）Server1会进一步通知 Client 数据写成功了，这时就认为整个写操作成功。ZooKeeper整个写数据流程就是这样的。

4、zookeeper实战

4.1 分布式安装部署

1）集群规划

在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上部署 Zookeeper。

2）解压安装

（1）解压 Zookeeper 安装包到/opt/module/目录下

（2）同步/opt/module/zookeeper-3.4.10 目录内容到 hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/

3）配置服务器编号

（1）配置zook.cfg的dataDir（例如：安装目录下的zkData）

（2）在dataDir目录中创建myid文件，并添加与server对应的编号

例如：hadoop102、hadoop103 和 hadoop104对应的myid分别为2、3、4（集群中确保唯一）

4）配置zoo.cfg文件

# 修改数据存储目录
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
# 增加如下集群配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

同步配置文件：

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

集群配置参数详解：server.A=B:C:D

A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；

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，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。

B 是这个服务器的地址； C 是这个服务器 Follower 与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口； 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。

4.2 客户端命令行操作

Zookeeper基础 - 图13

1）启动客户端：`bin/zkCli.sh`

2）显示所有操作命令：`] help`

3）查看当前znode中所包含的内容

] ls /

4）查看当前节点数据并能看到更新次数等数据

] ls2 /

5）创建普通节点

] create /app1 "hello app1"

6）获得节点的值

] get /app1

7）创建短暂节点

] create -e /app-

8）创建带序号的节点

（1）先创建一个普通的根节点app2
    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] create /app2 "app2"
（2）创建带序号的节点
    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 13] create -s /app2/aa 888
Created /app2/aa0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] create -s /app2/bb 888
Created /app2/bb0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] create -s /app2/cc 888
Created /app2/cc0000000002
如果原节点下有1个节点，则再排序时从1开始，以此类推。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] create -s /app1/aa 888
Created /app1/aa0000000001

9）修改节点数据值

] set /app1 999

10）节点的值变化监听

    （1）在104主机上注册监听/app1节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get /app1 watch
    （2）在103主机上修改/app1节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] set /app1  777
    （3）观察104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/app1

11）节点的子节点变化监听（路径变化）

    （1）在104主机上注册监听/app1节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /app1 watch
[aa0000000001, server101]
    （2）在103主机/app1节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] create /app1/bb 666
Created /app1/bb
    （3）观察104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/app1

12）删除节点

] delete /app1/bb

13）递归删除节点

] rmr /app2

14）查看节点状态

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] stat /app1
cZxid = 0x20000000a
ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
mZxid = 0x200000018
mtime = Mon Jul 17 16:54:38 CST 2017
pZxid = 0x20000001c
cversion = 4
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 3
numChildren = 2

4.3 API应用

1）开发环境搭建

（1）创建一个工程（或者maven工程）

maven工程pom文件如下：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<!--
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zook
eeper -->
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.10</version>
</dependency>
</dependencies>

（2）解压zookeeper-3.4.10.tar.gz文件

（3）拷贝zookeeper-3.4.10.jar、jline-0.9.94.jar、log4j-1.2.16.jar、netty-3.10.5.Final.jar、slf4j-api-1.6.1.jar、slf4j-log4j12-1.6.1.jar到工程的lib目录。并build一下，导入工程。

（4）拷贝log4j.properties文件到项目根目录，log4j.properties内容如下：

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

2）创建ZooKeeper客户端

private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private static int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zkClient = null;
    @Before
    public void init() throws Exception {
    zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑）
                System.out.println(event.getType() + "--" + event.getPath());
            }
        });
    }

3）创建子节点

   // 创建子节点
    @Test
    public void create() throws Exception {
        // 数据的增删改查
        // 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
        String nodeCreated = zkClient.create("/eclipse", "hello zk".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
    }

4）获取子节点

   // 获取子节点
    @Test
    public void getChildren() throws Exception {
        List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }
        // 延时阻塞
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

5）判断znode是否存在

   // 判断ZNode是否存在
    @Test
    public void exist() throws Exception {
        Stat stat = zkClient.exists("/eclipse", false);
        System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
    }

4.4 案例实战 - 监听服务器节点动态上下线案例

1）需求：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

2）需求分析

Zookeeper基础 - 图14

3）具体实现：

（0）现在集群上创建/servers节点

] create /servers "servers"

（1）服务器端代码

package com.atguigu.zkcase;
import java.io.IOException;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
public class DistributeServer {
    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) {
            }
        });
    }
    // 注册服务器
    public void registServer(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
    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 {
        // 1 获取zk连接
        DistributeServer server = new DistributeServer();
        server.getConnect();
        // 2 利用zk连接注册服务器信息
        server.registServer(args[0]);
        // 3 启动业务功能
        server.business(args[0]);
    }
}

（2）客户端代码

package com.atguigu.zkcase;
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 {
                    getServerList();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
    // 获取服务器列表信息
    public void getServerList() throws Exception {
        // 1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);
        // 2存储服务器信息列表
        ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
        // 3遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
        for (String child : children) {
            byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
            servers.add(new String(data));
        }
        // 4打印服务器列表信息
        System.out.println(servers);
    }
    // 业务功能
    public void business() throws Exception {
        System.out.println("client is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1获取zk连接
        DistributeClient client = new DistributeClient();
        client.getConnect();
        // 2获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表
        client.getServerList();
        // 3业务进程启动
        client.business();
    }
}

Zookeeper基础