03/ Zookeeper簡介
3.1 概念介紹
Zookeeper是一個分佈式協調服務；就是爲用戶的分佈式應用程序提供協調服務
1、zookeeper是爲別的分佈式程序服務的
2、Zookeeper本身就是一個分佈式程序（只要有半數以上節點存活，zk就能正常服務）
3、Zookeeper所提供的服務涵蓋：主從協調、服務器節點動態上下線、統一配置管理、分佈式共享鎖、統一名稱服務……
4、雖然說可以提供各種服務，但是zookeeper在底層其實只提供了兩個功能：
a、管理(存儲，讀取)用戶程序提交的數據；
b、併爲用戶程序提供數據節點監聽服務；
3.2 常用應用場景
《見圖》
04/ Zookeeper 集羣部署
4.1 Zookeeper工作機制
1、Zookeeper集羣角色
Zookeeper集羣的角色： Leader 和 follower （Observer）
zk集羣最好配成奇數個節點
只要集羣中有半數以上節點存活，集羣就能提供服務
4.2 Zookeeper部署
4.2.1 機器準備
1/ 安裝到3臺虛擬機上
2/ 安裝好JDK
3/ 上傳安裝包。上傳用工具。
4/ 解壓
su - hadoop（切換到hadoop用戶）
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解壓）
5/ 重命名
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夾zookeeper-3.4.5爲zookeeper）
可以刪除裏面一些源碼工程相關的文件，剩下的是這些：
4.2.2修改環境變量
（注意：3臺zookeeper都需要修改）
1/ su – root(切換用戶到root)
2/ vi /etc/profile(修改文件)
3/ 添加內容：
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
4/ 加載環境配置：
source /etc/profile
5/ 修改完成後切換回hadoop用戶：
su - hadoop
4.2.3 修改Zookeeper配置文件
1、用root用戶操作
cd zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
2、vi zoo.cfg
3、添加內容：
dataDir=/root/apps/zookeeper/zkdata
dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log
server.1=mini1:2888:3888 ## (心跳端口、選舉端口)
server.2=mini2:2888:3888
server.3=mini3:2888:3888
4、創建文件夾：
cd /home/hadoop/zookeeper/
mkdir zkdata
mkdir -m 755 log
5、在data文件夾下新建myid文件，myid的文件內容爲：
cd zkdata
echo 1 > myid
4.2.4 分發安裝包到其他機器
scp -r /root/apps root@mini2:/root/
scp -r /root/apps root@mini3:/root/
4.2.5 修改其他機器的配置文件
1、修改myid文件
到mini2上：修改myid爲：2
到mini3上：修改myid爲：3
4.2.6 啓動（每臺機器）
注：
1、事先將三臺服務器的防火牆都關掉
2、全網統一hosts映射
先配好一臺上的hosts
然後：
scp /etc/hosts mini2:/etc
scp /etc/hosts mini3:/etc
3、然後一臺一臺地啓動
bin/zkServer.sh start
或者編寫一個腳本來批量啓動所有機器：
for host in "mini1 mini2 mini3"
do
ssh $host "source/etc/profile;/root/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start"
4.2.7 查看集羣狀態
1、jps（查看進程）
2、zkServer.sh status（查看集羣狀態，主從信息）
05/ Zookeeper核心工作機制
5.1 zookeeper特性
1、Zookeeper：一個leader，多個follower組成的集羣
2、全局數據一致：每個server保存一份相同的數據副本，client無論連接到哪個server，數據都是一致的
3、分佈式讀寫，更新請求轉發，由leader實施
4、更新請求順序進行，來自同一個client的更新請求按其發送順序依次執行
5、數據更新原子性，一次數據更新要麼成功（半數以上節點成功），要麼失敗
6、實時性，在一定時間範圍內，client能讀到最新數據
5.2 zookeeper數據結構
5.2.1 概況
1、層次化的目錄結構，命名符合常規文件系統規範(見下圖)
2、每個節點在zookeeper中叫做znode,並且其有一個唯一的路徑標識
3、節點Znode可以包含數據(只能存儲很小量的數據，<1M;最好是1k字節以內)和子節點（但是EPHEMERAL類型的節點不能有子節點，下一頁詳細講解）
4、客戶端應用可以在節點上設置監視器（後續詳細講解）
5.2.2 數據結構圖
5.2.3 節點類型
1、Znode有兩種類型：
短暫（ephemeral）（斷開連接自己刪除）
持久（persistent）（斷開連接不刪除）
2、Znode有四種形式的目錄節點（默認是persistent ）
PERSISTENT
PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久序列/test0000000019 ）
EPHEMERAL
EPHEMERAL_SEQUENTIAL
3、創建znode時設置順序標識，znode名稱後會附加一個值，順序號是一個單調遞增的計數器，由父節點維護
4、在分佈式系統中，順序號可以被用於爲所有的事件進行全局排序，這樣客戶端可以通過順序號推斷事件的順序
06/ Zookeeper命令行操作
6.1 客戶端連接
運行 zkCli.sh –server <ip>進入命令行工具
6.2 查看znode路徑
ls /mygirls
6.3 獲取znode數據
get /mygirls
6.4 監聽znode事件
ls /mygirls watch ## 就對一個節點的子節點變化事件註冊了監聽
get /mygirls watch ## 就對一個節點的數據內容變化事件註冊了監聽
注意： 監聽器只生效一次
監聽器的工作機制，其實是在客戶端會專門創建一個監聽線程，在本機的一個端口上等待zk集羣發送過來事件
07/ Zookeeper 客戶端API
7.1 基本使用
org.apache.zookeeper.Zookeeper是客戶端入口主類，負責建立與server的會話
它提供以下幾類主要方法 ：
功能 | 描述 |
create | 在本地目錄樹中創建一個節點 |
delete | 刪除一個節點 |
exists | 測試本地是否存在目標節點 |
get/set data | 從目標節點上讀取 / 寫數據 |
get/set ACL | 獲取 / 設置目標節點訪問控制列表信息 |
get children | 檢索一個子節點上的列表 |
sync | 等待要被傳送的數據 |
表 1 ： ZooKeeper API 描述
7.2 增刪改查znode數據
public class SimpleDemo { // 會話超時時間，設置爲與系統默認時間一致 private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000; // 創建 ZooKeeper 實例 ZooKeeper zk; // 創建 Watcher 實例 Watcher wh = new Watcher() { public void process(org.apache.zookeeper.WatchedEvent event) { System.out.println(event.toString()); } }; // 初始化 ZooKeeper 實例 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. 創建 ZooKeeper 節點 (znode ： zoo2, 數據： myData2 ，權限： OPEN_ACL_UNSAFE ，節點類型： Persistent"); zk.create("/zoo2", "myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("/n2. 查看是否創建成功： "); System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null))); System.out.println("/n3. 修改節點數據 "); 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. 刪除節點 "); zk.delete("/zoo2", -1); System.out.println("/n6. 查看節點是否被刪除： "); System.out.println(" 節點狀態： [" + 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(); } } |
7.3 監聽znode
Zookeeper的監聽器工作機制
監聽器是一個接口，我們的代碼中可以實現Wather這個接口，實現其中的process方法，方法中即我們自己的業務邏輯
監聽器的註冊是在獲取數據的操作中實現：
getData(path,watch?)監聽的事件是：節點數據變化事件
getChildren(path,watch?)監聽的事件是：節點下的子節點增減變化事件
08/ Zookeeper 應用案例
8.1 案例1——服務器上下線動態感知
8.1.1 需求描述
某分佈式系統中，主節點可以有多臺，可以動態上下線
任意一臺客戶端都能實時感知到主節點服務器的上下線
8.1.2 設計思路
8.1.3 代碼開發
1、客戶端實現
public class AppClient { private String groupNode = "sgroup"; private ZooKeeper zk; private Stat stat = new Stat(); private volatile List<String> serverList;
/** * 連接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { // 如果發生了"/sgroup"節點下的子節點變化事件, 更新server列表, 並重新註冊監聽 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>();
// 獲取並監聽groupNode的子節點變化 // watch參數爲true, 表示監聽子節點變化事件. // 每次都需要重新註冊監聽, 因爲一次註冊, 只能監聽一次事件, 如果還想繼續保持監聽, 必須重新註冊 List<String> subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true); for (String subNode : subList) { // 獲取每個子節點下關聯的server地址 byte[] data = zk.getData("/" + groupNode + "/" + subNode, false, stat); newServerList.add(new String(data, "utf-8")); }
// 替換server列表 serverList = newServerList;
System.out.println("server list updated: " + serverList); }
/** * client的工作邏輯寫在這個方法中 * 此處不做任何處理, 只讓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(); } } |
2、服務器端實現
public class AppServer { private String groupNode = "sgroup"; private String subNode = "sub";
/** * 連接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) { // 不做處理 } }); // 在"/sgroup"下創建子節點 // 子節點的類型設置爲EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 表明這是一個臨時節點, 且在子節點的名稱後面加上一串數字後綴 // 將server的地址數據關聯到新創建的子節點上 String createdPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, address.getBytes("utf-8"), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("create: " + createdPath); }
/** * server的工作邏輯寫在這個方法中 * 此處不做任何處理, 只讓server sleep */ public void handle() throws InterruptedException { Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
public static void main(String[] args) throws Exception { // 在參數中指定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(); } } |
8.2 案例2——分佈式共享鎖
1、需求描述
在我們自己的分佈式業務系統中，可能會存在某種資源，需要被整個系統的各臺服務器共享訪問，但是隻允許一臺服務器同時訪問
2、設計思路
3、代碼開發
public class DistributedClientMy { // 超時時間 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; // 當前client創建的子節點 private volatile String thisPath;
/** * 連接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("spark01:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try {
// 子節點發生變化 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) { // thisPath是否是列表中的最小節點 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(); } } });
// 創建子節點 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// wait一小會, 讓結果更清晰一些 Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
// 監聽子節點的變化 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
// 列表中只有一個子節點, 那肯定就是thisPath, 說明client獲得鎖 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } }
/** * 共享資源的訪問邏輯寫在這個方法中 */ private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); // do something } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); // 將thisPath刪除, 監聽thisPath的client將獲得通知 // 相當於釋放鎖 zk.delete(this.thisPath, -1); } }
public static void main(String[] args) throws Exception { DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy(); dl.connectZookeeper(); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
} |
09/ 原理補充
Zookeeper雖然在配置文件中並沒有指定master和slave
但是，zookeeper工作時，是有一個節點爲leader，其他則爲follower
Leader是通過內部的選舉機制臨時產生的
9.1 zookeeper的選舉機制（zk的數據一致性核心算法paxos）
以一個簡單的例子來說明整個選舉的過程.
假設有五臺服務器組成的zookeeper集羣,它們的id從1-5,同時它們都是最新啓動的,也就是沒有歷史數據,在存放數據量這一點上,都是一樣的.假設這些服務器依序啓動,來看看會發生什麼.
1) 服務器1啓動,此時只有它一臺服務器啓動了,它發出去的報沒有任何響應,所以它的選舉狀態一直是LOOKING狀態
2) 服務器2啓動,它與最開始啓動的服務器1進行通信,互相交換自己的選舉結果,由於兩者都沒有歷史數據,所以id值較大的服務器2勝出,但是由於沒有達到超過半數以上的服務器都同意選舉它(這個例子中的半數以上是3),所以服務器1,2還是繼續保持LOOKING狀態.
3) 服務器3啓動,根據前面的理論分析,服務器3成爲服務器1,2,3中的老大,而與上面不同的是,此時有三臺服務器選舉了它,所以它成爲了這次選舉的leader.
4) 服務器4啓動,根據前面的分析,理論上服務器4應該是服務器1,2,3,4中最大的,但是由於前面已經有半數以上的服務器選舉了服務器3,所以它只能接收當小弟的命了.
5) 服務器5啓動,同4一樣,當小弟.
9.2 非全新集羣的選舉機制(數據恢復)
那麼，初始化的時候，是按照上述的說明進行選舉的，但是當zookeeper運行了一段時間之後，有機器down掉，重新選舉時，選舉過程就相對複雜了。
需要加入數據version、leader id和邏輯時鐘。
數據version：數據新的version就大，數據每次更新都會更新version。
Leader id：就是我們配置的myid中的值，每個機器一個。
邏輯時鐘：這個值從0開始遞增,每次選舉對應一個值,也就是說: 如果在同一次選舉中,那麼這個值應該是一致的 ; 邏輯時鐘值越大,說明這一次選舉leader的進程更新.
選舉的標準就變成：
1、邏輯時鐘小的選舉結果被忽略，重新投票
2、統一邏輯時鐘後，數據id大的勝出
3、數據id相同的情況下，leader id大的勝出
根據這個規則選出leader。