zookeeper学习

1、Zookeeper概念简介

Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务

• A、zookeeper是为别的分布式程序服务的

• B、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）

• C、Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……

• D、虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：

    1.管理(存储，读取)用户程序提交的数据；
    2.并为用户程序提供数据节点监听服务；

2、Zookeeper常用应用场景：

• 服务器状态的动态感知
• 配置文件的管理
• 分布式共享锁

Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower （Observer）
只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务

3、zookeeper集群机制

半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。
zookeeper适合装在奇数台机器上！！！
投票选举leader 使用了算法PAXOS 简化后的算法Zab

4、zookeeper集群的安装请参考我的另一片文章

5、zookeeper结构和命令

5.1 zookeeper特性

1、Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群

2、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

3、分布式读写，更新请求转发，由leader实施

4、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

5、数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败

6、实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据

５.2 zookeeper数据结构

1、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)

2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

3、节点Znode可以包含数据和子节点（但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点，下一页详细讲解）

4、客户端应用可以在节点上设置监视器（后续详细讲解）

5.3 zookeeper节点类型

1、Znode有两种类型：
    短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
    持久（persistent）（断开连接不删除）

2、Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
    PERSISTENT
    PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久序列/test0000000019 ）
    EPHEMERAL
    EPHEMERAL_SEQUENTIAL （短暂带序号的）

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

5.4 zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh -server ip:port 进入命令行工具

1、使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 1] ls /

2、创建一个新的 znode ，使用 create /zk myData 。这个命令创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 2] create /zk “myData

3、我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 3] get /zk
监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,它会打出下面的
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /zk watch

4、下面我们通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 4] set /zk “zsl“

5、下面我们将刚才创建的 znode 删除：
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] delete /zk

6、删除节点：rmr
[zk: 202.115.36.251:2181(CONNECTED) 5] rmr /zk

5.5 zookeeper java api应用

5.5.1 基本使用

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类，负责建立与server的会话
它提供了表 1 所示几类主要方法 ：

create        在本地目录树中创建一个节点
delete        删除一个节点
exists        测试本地是否存在目标节点
get/set data        从目标节点上读取 / 写数据
get/set ACL        获取 / 设置目标节点访问控制列表信息
get children        检索一个子节点上的列表
sync        等待要被传送的数据

5.5.2 demo增删改查

我创建的是maven工程

pom依赖为：
    <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.3.6</version>
        </dependency>

package com.bigdata.day03.zookeeper;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class zookeeperClient {
    private static final String connectString = "114.55.253.31:2181";
    private static final int sessionTimeout = 2000;

    public ZooKeeper zkClient;

    @Before
    public void init() throws IOException {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                //收到事件通知后的回调函数
                System.out.println(watchedEvent.getType() + "--"+ watchedEvent.getPath());

                try {
                    zkClient.getChildren("/", true);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
        //拿到zooKeeperClient就可以做数据的crud
    }

    //增加节点
    @Test
    public void createZonde() throws KeeperException, InterruptedException {
        String createZnode = zkClient.create("/zk",
                "hello zk".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
        System.out.println(createZnode);
    }

    //获取子节点
    @Test
    public void getZonde() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
        for (String zonde: children){
            System.out.println(zonde);
        }
        //这是测试用 阻塞程序 可以监听zk的节点的数据变化
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    //判断znode是否存在
    @Test
    public void isZonde() throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat exists = zkClient.exists("/zk", false);
        System.out.println(exists == null ? "not exists": "exists");
    }

    //获取znode的数据
        @Test
        public void getZondeData() throws KeeperException, InterruptedException {
        byte[] data = zkClient.getData("/zk", false, new Stat());
        System.out.println(new String(data));
        }

        //删除znode的数据
    @Test
    public void deleteZonde() throws KeeperException, InterruptedException {
        //-1表示删除所有版本
        zkClient.delete("/zk", -1);
    }

    //修改znode的数据
    @Test
    public void updateZonde() throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat stat = zkClient.setData("/zk", "hello znode".getBytes(), -1);
        System.out.println(stat.getDataLength());

        byte[] data = zkClient.getData("/zk", false, null);
        System.out.println(new String(data));
    }

}

6. zookeeper应用案例

6.1 实现分布式应用的(主节点HA)及客户端动态更新主节点状态

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

A、服务端实现

package com.bigdata.day03.app;
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import static org.apache.zookeeper.CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL;

public class DistubutServer {
    private static final String groupNode = "/servers";
    private static final String connectString = "114.55.253.31:2181";
    private static final int sessionTimeout = 2000;
    public ZooKeeper zkClient;

    public  void conect() throws IOException {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                //收到事件通知后的回调函数
                System.out.println(watchedEvent.getType() + "--"+ watchedEvent.getPath());
                try {
                    zkClient.getChildren("/", true);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    public void resgisterServer(String hostname) throws KeeperException, InterruptedException {
        String create = zkClient.create(groupNode + "server", hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println(hostname + "is on line"+ create);
    }

    public void handlerBussiness() throws InterruptedException {
        System.out.println("say hello");
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        //获取zk连接
        DistubutServer distubutServer = new DistubutServer();
        distubutServer.conect();
        //使用zk连接注册服务器
        distubutServer.resgisterServer(args[0]);
        //启动业务功能
        distubutServer.handlerBussiness();
    }

}

B、客服端实现

package com.bigdata.day03.app;

import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DistubutClient {
    private static final String groupNode = "/servers";
    private static final String connectString = "114.55.253.31:2181";
    private static final int sessionTimeout = 2000;

    private volatile ArrayList<String> serverList;
    public ZooKeeper zkClient;

    public  void conect() throws IOException {
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                //收到事件通知后的回调函数
                try {
                    getServerList();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    public void getServerList() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zkClient.getChildren(groupNode, true);  //监听父节点
        ArrayList<String> servers = new ArrayList<String>();
        for (String child: children){
            byte[] data = zkClient.getData(groupNode + "/" + child, false, new Stat());
            servers.add(new String(data));
        }

        serverList = servers;
    }

    public void handlerBussiness() throws InterruptedException {
        System.out.println("start working............");
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        //获取zk连接
        DistubutClient distubutClient = new DistubutClient();
        distubutClient.conect();
        //获取servers的子节点信息，获取服务器信息列表
        distubutClient.getServerList();
        //业务线程启动
        distubutClient.handlerBussiness();
    }
}

6.2 分布式共享锁的简单实现

public class DistributedClientLock {
    // 超时时间
    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
    // zookeeper server列表
    private String hosts = "114.55.253.31:2181";
    private String groupNode = "locks";
    private String subNode = "sub";

    private ZooKeeper zk;

    // 当前client创建的子节点
    private String thisPath;

    // 当前client等待的子节点
    private String waitPath;

    private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

    /**
     * 连接zookeeper
     */
    public void connectZookeeper() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
            public void process(WatchedEvent event) {
                try {
                    // 连接建立时, 打开latch, 唤醒wait在该latch上的线程
                    if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
                        latch.countDown();
                    }

                    // 发生了waitPath的删除事件
                    if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
                        doSomething();
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });

        // 等待连接建立
        latch.await();

        // 创建子节点
        thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
                CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

        // wait一小会, 让结果更清晰一些
        Thread.sleep(10);

        // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况
        List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);

        // 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁
        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, 说明thisNode在列表中最小, 当前client获得锁
                doSomething();
            } else {
                // 获得排名比thisPath前1位的节点
                this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);
                // 在waitPath上注册监听器, 当waitPath被删除时, zookeeper会回调监听器的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);
            // 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知
            // 相当于释放锁
            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);
    }
}

7.zookeeper原理

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

7.1 zookeeper的选举机制（全新集群paxos）

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.

1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,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.

7.2非全新集群的选举机制(数据恢复)

那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。
需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。
数据id：数据新的id就大，数据每次更新都会更新id。
Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说:  如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ;  逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.
选举的标准就变成：
        1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票
        2、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出
        3、数据id相同的情况下，leader id大的胜出
根据这个规则选出leader。