（转）ZooKeeper 笔记(1) 安装部署及hello world

ZooKeeper 笔记(1) 安装部署及hello world

 

先给一堆学习文档，方便以后查看

官网文档地址大全：

OverView(概述)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperOver.html

Getting Started(开始入门)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperStarted.html

Tutorial（教程）

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperTutorial.html

Java Example(Java示例)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/javaExample.html

Programmer's Guide(开发人员指南)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperProgrammers.html

Recipes and Solutions(技巧及解决方案)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/recipes.html

3.4.6 API online(在线API速查)

http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/api/index.html

另外推荐园友sunddenly的zookeeper系列

http://www.cnblogs.com/sunddenly/category/620563.html

一、安装部署

本文在一台机器上模拟3个 zk server的集群安装

1.1 下载解压

解压到3个目录（模拟3台zk server）：

　　/home/hadoop/zookeeper-1

　　/home/hadoop/zookeeper-2

　　/home/hadoop/zookeeper-3

1.2 创建每个目录下conf/zoo.cfg配置文件

/home/hadoop/zookeeper-1/conf/zoo.cfg 内容如下：

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/hadoop/tmp/zk1/data
dataLogDir=/home/hadoop/tmp/zk1/log
clientPort=2181
server.1=localhost:2287:3387
server.2=localhost:2288:3388
server.3=localhost:2289:3389

/home/hadoop/zookeeper-2/conf/zoo.cfg 内容如下：

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/hadoop/tmp/zk2/data
dataLogDir=/home/hadoop/tmp/zk2/log
clientPort=2182
server.1=localhost:2287:3387
server.2=localhost:2288:3388
server.3=localhost:2289:3389

/home/hadoop/zookeeper-3/conf/zoo.cfg 内容如下：

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/hadoop/tmp/zk3/data
dataLogDir=/home/hadoop/tmp/zk3/log
clientPort=2183
server.1=localhost:2287:3387
server.2=localhost:2288:3388
server.3=localhost:2289:3389

注：因为是在一台机器上模拟集群，所以端口不能重复，这里用2181~2183，2287~2289，以及3387~3389相互错开。另外每个zk的instance，都需要设置独立的数据存储目录、日志存储目录，所以dataDir、dataLogDir这二个节点对应的目录，需要手动先创建好。

另外还有一个灰常关键的设置，在每个zk server配置文件的dataDir所对应的目录下，必须创建一个名为myid的文件，其中的内容必须与zoo.cfg中server.x 中的x相同，即：

/home/hadoop/tmp/zk1/data/myid 中的内容为1，对应server.1中的1
/home/hadoop/tmp/zk2/data/myid 中的内容为2，对应server.2中的2
/home/hadoop/tmp/zk3/data/myid 中的内容为3，对应server.3中的3

生产环境中，分布式集群部署的步骤与上面基本相同，只不过因为各zk server分布在不同的机器，上述配置文件中的localhost换成各服务器的真实Ip即可。分布在不同的机器后，不存在端口冲突问题，可以让每个服务器的zk均采用相同的端口，这样管理起来比较方便。

1.3 启动验证

/home/hadoop/zookeeper-1/bin/zkServer.sh start

/home/hadoop/zookeeper-2/bin/zkServer.sh start

/home/hadoop/zookeeper-3/bin/zkServer.sh start

启用成功后，输入 jps 看下进程

20351 ZooKeeperMain
20791 QuorumPeerMain
20822 QuorumPeerMain
20865 QuorumPeerMain

应该至少能看到以上几个进程。

可以启动客户端测试下：

bin/zkCli.sh -server localhost:2181

(注：如果是远程连接，把localhost换成指定的IP即可)

成功后，应该会进到提示符下，类似下面这样:

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0]

然后，就可以用一些基础命令，比如 ls ,create ,delete ,get 来测试了（关于这些命令，大家可以查看文档），特别提一个很有用的命令rmr 用来递归删除某个节点及其所有子节点

二、java 与 zk的连接示例

2.1 maven项目的pom.xml中先添加以下依赖项

        <!--zk-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.4.6</version>
        </dependency>

2.2 最基本的示例程序

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

package yjmyzz;   import java.io.IOException; import org.apache.zookeeper.*; import org.apache.zookeeper.data.Stat;   public class ZooKeeperHello {       public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, KeeperException {         ZooKeeper zk = new ZooKeeper("172.28.20.102:2181", 300000, new DemoWatcher());//连接zk server         String node = "/app1";         Stat stat = zk.exists(node, false);//检测/app1是否存在         if (stat == null) {             //创建节点             String createResult = zk.create(node, "test".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);             System.out.println(createResult);         }         //获取节点的值         byte[] b = zk.getData(node, false, stat);         System.out.println(new String(b));         zk.close();     }       static class DemoWatcher implements Watcher {         @Override         public void process(WatchedEvent event) {             System.out.println("----------->");             System.out.println("path:" + event.getPath());             System.out.println("type:" + event.getType());             System.out.println("stat:" + event.getState());             System.out.println("<-----------");         }     } }

2.3 与zk集群的连接

zk的优点之一，就是高可用性，上面的代码连接的是单台zk server，如果这台server挂了，自然代码就会出错，事实上zk的API考虑到了这一点，把连接代码改成下面这样：

 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("172.28.20.102:2181,172.28.20.102:2182,172.28.20.102:2183", 300000, new DemoWatcher());//连接zk server
  

即：IP1:port1,IP2:port2,IP3:port3...  用这种方式连接集群就行了，只要有超过半数的zk server还活着，应用一般就没问题。但是也有一种极罕见的情况，比如这行代码执行时，刚初始化完成，正准备连接ip1时，因为网络故障ip1对应的server挂了，仍然会报错（此时，zk还来不及选出新leader），这个问题详见：http://segmentfault.com/q/1010000002506725/a-1020000002507402，参考该文的做法，改成：

 1         ZooKeeper zk = new ZooKeeper("172.28.20.102:2181,172.28.20.102:2182,172.28.20.102:2183", 300000, new DemoWatcher());//连接zk server
 2         if (!zk.getState().equals(ZooKeeper.States.CONNECTED)) {
 3             while (true) {
 4                 if (zk.getState().equals(ZooKeeper.States.CONNECTED)) {
 5                     break;
 6                 }
 7                 try {
 8                     TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
 9                 } catch (InterruptedException e) {
10                     e.printStackTrace();
11                 }
12             }
13         }

但是这样代码未免太冗长，建议用开源的zkClient，官方地址: https://github.com/sgroschupf/zkclient，使用方法很简单：

        <!--zkclient-->
        <dependency>
            <groupId>com.github.sgroschupf</groupId>
            <artifactId>zkclient</artifactId>
            <version>0.1</version>
        </dependency>

pom.xml先加这一坨，然后这样用：

1     @Test
2     public void testZkClient() {
3         ZkClient zkClient = new ZkClient("172.28.20.102:2181,172.28.20.102:2182,172.28.20.102:2183");
4         String node = "/app2";
5         if (!zkClient.exists(node)) {
6             zkClient.createPersistent(node, "hello zk");
7         }
8         System.out.println(zkClient.readData(node));
9     }

作者：菩提树下的杨过
出处：http://yjmyzz.cnblogs.com 
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分类: 09.Open Source, 15.Java/Scala, 17.Hadoop

标签: zookeeper

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