Zookeeper簡介與使用
1. Zookeeper概念簡介：
Zookeeper是一個分布式協調服務；就是為用戶的分布式應用程序提供協調服務
A、zookeeper是為別的分布式程序服務的
B、Zookeeper本身就是一個分布式程序（只要有半數以上節點存活，zk就能正常服務）
C、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、分布式共享鎖、統一名稱服務……
D、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：
管理(存儲，讀取)用戶程序提交的數據；
並為用戶程序提供數據節點監聽服務；
Zookeeper常用應用場景：
《見圖》
Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower （Observer）
只要集群中有半數以上節點存活，集群就能提供服務
2. zookeeper集群機制
半數機制：集群中半數以上機器存活，集群可用。
zookeeper適合裝在奇數臺機器上！！！
3. 安裝
3.1. 安裝
3.1.1. 機器部署
安裝到3臺虛擬機上
安裝好JDK
3.1.2. 上傳
上傳用工具。（alt +p)
3.1.3. 解壓
su – hadoop（切換到hadoop用戶）
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解壓）
3.1.4. 重命名
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夾zookeeper-3.4.5為zookeeper）
3.1.5. 修改環境變量
1、su – root(切換用戶到root)
2、vi /etc/profile(修改文件)
3、添加內容：
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export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin |
4、重新編譯文件：
source /etc/profile
5、註意：3臺zookeeper都需要修改
6、修改完成後切換回hadoop用戶：
su - hadoop
3.1.6. 修改配置文件
1、用hadoop用戶操作
cd zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
2、vi zoo.cfg
3、添加內容：
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dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log server.1=slave1:2888:3888 (主機名, 心跳端口、數據端口) server.2=slave2:2888:3888 server.3=slave3:2888:3888 |
4、創建文件夾：
cd /home/hadoop/zookeeper/
mkdir -m 755 data
mkdir -m 755 log
5、在data文件夾下新建myid文件，myid的文件內容為：
cd data
vi myid
添加內容：
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1 |
3.1.7. 將集群下發到其他機器上
scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave2:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave3:/home/hadoop/
3.1.8. 修改其他機器的配置文件
到slave2上：修改myid為：2
到slave3上：修改myid為：3
3.1.9. 啟動（每臺機器）
zkServer.sh start
3.1.10. 查看集群狀態
1、 jps（查看進程）
2、 zkServer.sh status（查看集群狀態，主從信息）
4. zookeeper結構和命令
4.1. zookeeper特性
1、Zookeeper：一個leader，多個follower組成的集群
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、分布式讀寫，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，一次數據更新要麽成功，要麽失敗
6、實時性，在一定時間範圍內，client能讀到最新數據
4.2. zookeeper數據結構
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）
4.3. 數據結構的圖
4.4. 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、在分布式系統中，順序號可以被用於為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
4.5. zookeeper命令行操作
運行 zkCli.sh –server <ip>進入命令行工具
1、使用 ls 命令來查看當前 ZooKeeper 中所包含的內容：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 1] ls /
2、創建一個新的 znode ，使用 create /zk myData 。這個命令創建了一個新的 znode 節點“ zk ”以及與它關聯的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 2] create /zk "myData“
3、我們運行 get 命令來確認 znode 是否包含我們所創建的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk
#監聽這個節點的變化,當另外一個客戶端改變/zk時,它會打出下面的
#WATCHER::
#WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch
4、下面我們通過 set 命令來對 zk 所關聯的字符串進行設置：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 4] set /zk "zsl“
5、下面我們將剛才創建的 znode 刪除：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk
6、刪除節點：rmr
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk
4.6. zookeeper-api應用
4.6.1. 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
它提供了表 1 所示幾類主要方法 ：
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功能 |
描述 |
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create |
在本地目錄樹中創建一個節點 |
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delete |
刪除一個節點 |
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exists |
測試本地是否存在目標節點 |
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get/set data |
從目標節點上讀取 / 寫數據 |
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get/set ACL |
獲取 / 設置目標節點訪問控制列表信息 |
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get children |
檢索一個子節點上的列表 |
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sync |
等待要被傳送的數據 |
表 1 ： ZooKeeper API 描述
4.6.2. demo增刪改查
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public class SimpleDemo { // 會話超時時間，設置為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(); } } |
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
4.7. zookeeper應用案例（分布式應用HA||分布式鎖）
3.7.1 實現分布式應用的(主節點HA)及客戶端動態更新主節點狀態
某分布式系統中，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
A、客戶端實現
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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參數為true, 表示監聽子節點變化事件. // 每次都需要重新註冊監聽, 因為一次註冊, 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(); } } |
B、服務器端實現
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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 // 子節點的類型設置為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(); } } |
3.7.2分布式共享鎖的簡單實現
ü 客戶端A
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public class DistributedClient { // 超時時間 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; // 當前client創建的子節點 private String thisPath; // 當前client等待的子節點 private String waitPath;
private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
/** * 連接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try { // 連接建立時, 打開latch, 喚醒wait在該latch上的線程 if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) { latch.countDown(); }
// 發生了waitPath的刪除事件 if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) { doSomething(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } });
// 等待連接建立 latch.await();
// 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(10);
// 註意, 沒有必要監聽"/locks"的子節點的變化情況 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);
// 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(); } 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, 說明thisNode在列表中最小, 當前client獲得鎖 doSomething(); } else { // 獲得排名比thisPath前1位的節點 this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1); // 在waitPath上註冊監聽器, 當waitPath被刪除時, zookeeper會回調監聽器的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); // 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 { 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 分布式多進程模式實現：
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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); }
} |
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5. zookeeper原理
Zookeeper雖然在配置文件中並沒有指定master和slave
但是，zookeeper工作時，是有一個節點為leader，其他則為follower
Leader是通過內部的選舉機制臨時產生的
5.1. zookeeper的選舉機制（全新集群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集群,它們的id從1-5,同時它們都是最新啟動的,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啟動,來看看會發生什麽.
1) 服務器1啟動,此時只有它一臺服務器啟動了,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啟動,它與最開始啟動的服務器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啟動,根據前面的理論分析,服務器3成為服務器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,所以它成為了這次選舉的leader.
4) 服務器4啟動,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啟動,同4一樣,當小弟.
5.2. 非全新集群的選舉機制(數據恢復)
那麽，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，選舉過程就相對復雜了。
需要加入數據id、leader id和邏輯時鐘。
數據id：數據新的id就大，數據每次更新都會更新id。
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,那麽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。
Zookeeper簡介與使用