zookeeper使用教程

Zookeeper

1.       Zookeeper概述

1.1 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。

1.2 特点

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。

数据结构图

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。

1.4.1 统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别不同服务。

（1）类似于域名与ip之间对应关系，ip不容易记住，而域名容易记住。

（2）通过名称来获取资源或服务的地址，提供者等信息。

1.4.2 统一配置管理

1）分布式环境下，配置文件管理和同步是一个常见问题。

（1）一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Hadoop 集群。

（2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。

2）配置管理可交由ZooKeeper实现。

（1）可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。

（2）各个节点监听这个Znode。

（3）一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个节点。

1.4.3 统一集群管理

1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。

（1）可根据节点实时状态做出一些调整。

2）可交由ZooKeeper实现。

（1）可将节点信息写入ZooKeeper上的一个Znode。

（2）监听这个Znode可获取它的实时状态变化。

3）典型应用

（1）HBase中Master状态监控与选举。

1.4.4 服务器节点动态上下线

客户端能实时洞察到服务器上下线的变化.

1.4.5 软负载均衡

负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等，从而协同完成工作任务。

1.5 下载地址

1）官网首页：

https://zookeeper.apache.org/

2.       Zookeeper安装

2.1.    集群规划

在hadoop01、hadoop02和hadoop03三个节点上部署Zookeeper。

2.2.    解压安装

（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[root@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建data

mkdir -p data

（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

2.3.    配置zoo.cfg文件

（1）具体配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/data

增加如下配置

#######################cluster##########################

server.1=hadoop01:2888:3888

server.2=hadoop02:2888:3888

server.3=hadoop03:2888:3888

（2）配置参数解读

Server.A=B:C:D。

A是一个数字，表示这个是第几号服务器；

B是这个服务器的ip地址；

C是这个服务器与集群中的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。

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。

2.4.    集群操作

（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/data目录下创建一个myid的文件

touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码

（2）编辑myid文件

vi myid

在文件中添加与server对应的编号：如1

（3）分发拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

（4）分别启动zookeeper

[root@hadoop01 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@hadoop02 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@hadoop03 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

[root@hadoop01 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

[root@hadoop02 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: leader

[root@hadoop03 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

2.5.    附zoo.cfg文件中参数含义

1）tickTime=2000：通信心跳数，Zookeeper服务器心跳时间，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：Leader和Follower初始通信时限

集群中的follower跟随者服务器与leader领导者服务器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Follower在initLimit时间内完成这个工作。

3）syncLimit=5：Leader和Follower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：客户端连接端口

监听客户端连接的端口

3.       Zookeeper shell客户端操作

命令基本语法	功能描述
help	显示所有操作命令
ls path [watch]	使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容
ls2 path [watch]	查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
create	普通创建 -s  含有序列 -e  临时（重启或者超时消失）
get path [watch]	获得节点的值
set	设置节点的具体值
stat	查看节点状态
delete	删除节点
rmr	递归删除节点

1）启动客户端

[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh

2）显示所有操作命令

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help

3）查看当前znode中所包含的内容

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /

[zookeeper]

4）查看当前节点数据并能看到更新次数等数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /

[zookeeper]

cZxid = 0x0

ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

mZxid = 0x0

mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

pZxid = 0x0

cversion = -1

dataVersion = 0

aclVersion = 0

ephemeralOwner = 0x0

dataLength = 0

numChildren = 1

5）创建普通节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /app1 "hello app1"

Created /app1

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /app1/server101 "192.168.1.101"

Created /app1/server101

6）获得节点的值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /app1

hello app1

cZxid = 0x20000000a

ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017

mZxid = 0x20000000a

mtime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017

pZxid = 0x20000000b

cversion = 1

dataVersion = 0

aclVersion = 0

ephemeralOwner = 0x0

dataLength = 10

numChildren = 1

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /app1/server101

192.168.1.101

cZxid = 0x20000000b

ctime = Mon Jul 17 16:11:04 CST 2017

mZxid = 0x20000000b

mtime = Mon Jul 17 16:11:04 CST 2017

pZxid = 0x20000000b

cversion = 0

dataVersion = 0

aclVersion = 0

ephemeralOwner = 0x0

dataLength = 13

numChildren = 0

7）创建短暂节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] create -e /app 8888

（1）在当前客户端是能查看到的

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /

[app1, app, zookeeper]

（2）退出当前客户端然后再重启客户端

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit

[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh

（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /

[app1, zookeeper]

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

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] 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02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03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02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

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /app1/bb

13）递归删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] 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.       Java API应用

4.1.    创建ZooKeeper客户端

private static String connectString = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181";

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());

// 再次启动监听

try {

zkClient.getChildren("/", true);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

4.2.    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);

}

4.3.    获取子节点并监听

// 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);

}

4.4.    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");

}

5.       案例实战

5.1.    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

5.2.    需求分析

5.3.    代码实现

（1）现在集群上创建/servers节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"

Created /servers

（2）创建工程并导入依赖

<dependency>

<groupId>junit</groupId>

<artifactId>junit</artifactId>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>

<artifactId>zookeeper</artifactId>

<version>3.4.10</version>

</dependency>

（3）服务器端代码

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 = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181";

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 noline "+ 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 {

// 获取zk连接

DistributeServer server = new DistributeServer();

server.getConnect();

// 利用zk连接注册服务器信息

server.registServer(args[0]);

// 启动业务功能

server.business(args[0]);

}

}

（4）客户端代码

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 = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181";

private static int sessionTimeout = 2000;

private ZooKeeper zk = null;

private String parentNode = "/servers";

private volatile ArrayList<String> serversList = new ArrayList<>();

// 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();

}

}

});

}

//

public void getServerList() throws Exception {

// 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);

ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();

for (String child : children) {

byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);

servers.add(new String(data));

}

// 把servers赋值给成员serverList，已提供给各业务线程使用

serversList = servers;

System.out.println(serversList);

}

// 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 {

// 获取zk连接

DistributeClient client = new DistributeClient();

client.getConnect();

// 获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表

client.getServerList();

// 业务进程启动

client.business();

}

}

仅供参考，有错误还请指出！

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