分布式服务框架 Zookeeper
分布式服务框架 Zookeeper(一篇非常好的介绍zookeeper的文章)
许 令波, Java 工程师, 淘宝网
许令波，现就职于淘宝网，是一名 Java 开发工程师。对大型互联网架构设计颇感兴趣，喜欢钻研开源框架的设计原理。有时间将学到的知识整理成文章，也喜欢记录下工作和生活中的一些思考。个人网站是： HYPERLINK "http://xulingbo.net" http://xulingbo.net。
简介： Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义，以及分析 Zookeeper 的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader 选举、队列管理等），用 Java 实现它们并给出示例代码。
发布日期： 2010 年 11 月 18 日
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置。
单机模式
单机安装非常简单，只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如：/home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的启动脚本在 bin 目录下，Linux 下的启动脚本是 zkServer.sh，在 3.2.2 这个版本 Zookeeper 没有提供 windows 下的启动脚本，所以要想在 windows 下启动 Zookeeper 要自己手工写一个，如清单 1 所示：
清单 1. Windows 下 Zookeeper 启动脚本
| setlocal set ZOOCFGDIR=%~dp0%..\conf set ZOO_LOG_DIR=%~dp0%.. set ZOO_LOG4J_PROP=INFO,CONSOLE set CLASSPATH=%ZOOCFGDIR% set CLASSPATH=%~dp0..\*;%~dp0..\lib\*;%CLASSPATH% set CLASSPATH=%~dp0..\build\classes;%~dp0..\build\lib\*;%CLASSPATH% set ZOOCFG=%ZOOCFGDIR%\zoo.cfg set ZOOMAIN=org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain java "-Dzookeeper.log.dir=%ZOO_LOG_DIR%" "-Dzookeeper.root.logger=%ZOO_LOG4J_PROP%" -cp "%CLASSPATH%" %ZOOMAIN% "%ZOOCFG%" %* endlocal |
在你执行启动脚本之前，还有几个基本的配置项需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在 conf 目录下，这个目录下有 zoo_sample.cfg 和 log4j.properties，你需要做的就是将 zoo_sample.cfg 改名为 zoo.cfg，因为 Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。下面详细介绍一下，这个配置文件中各个配置项的意义。
| tickTime=2000 dataDir=D:/devtools/zookeeper-3.2.2/build clientPort=2181 |
- tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 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。
- dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
- clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。
当这些配置项配置好后，你现在就可以启动 Zookeeper 了，启动后要检查 Zookeeper 是否已经在服务，可以通过 netstat – ano 命令查看是否有你配置的 clientPort 端口号在监听服务。
集群模式
Zookeeper 不仅可以单机提供服务，同时也支持多机组成集群来提供服务。实际上 Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式，也就是可以在一台物理机上运行多个 Zookeeper 实例，下面将介绍集群模式的安装和配置。
Zookeeper 的集群模式的安装和配置也不是很复杂，所要做的就是增加几个配置项。集群模式除了上面的三个配置项还要增加下面几个配置项：
| initLimit=5 syncLimit=2 server.1=192.168.211.1:2888:3888 server.2=192.168.211.2:2888:3888 |
- initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10 个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
- syncLimit：这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是 2*2000=4 秒
- server.A=B：C：D：其中 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 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 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。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。
除了修改 zoo.cfg 配置文件，集群模式下还要配置一个文件 myid，这个文件在 dataDir 目录下，这个文件里面就有一个数据就是 A 的值，Zookeeper 启动时会读取这个文件，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那个 server。
数据模型
Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图 1 所示：
图 1 Zookeeper 数据结构
Zookeeper 这种数据结构有如下这些特点：
- 每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode，这个 znode 是被它所在的路径唯一标识，如 Server1 这个 znode 的标识为 /NameService/Server1
- znode 可以有子节点目录，并且每个 znode 可以存储数据，注意 EPHEMERAL 类型的目录节点不能有子节点目录
- znode 是有版本的，每个 znode 中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据
- znode 可以是临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个 znode 也将自动删除，Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为 session，如果 znode 是临时节点，这个 session 失效，znode 也就删除了
- znode 的目录名可以自动编号，如 App1 已经存在，再创建的话，将会自动命名为 App2
- znode 可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的，后面在典型的应用场景中会有实例介绍
如何使用
Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理，后面将会详细介绍 Zookeeper 能够解决的一些典型问题，这里先介绍一下，Zookeeper 的操作接口和简单使用示例。
常用接口列表
客户端要连接 Zookeeper 服务器可以通过创建 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 的一个实例对象，然后调用这个类提供的接口来和服务器交互。
前面说了 ZooKeeper 主要是用来维护和监控一个目录节点树中存储的数据的状态，所有我们能够操作 ZooKeeper 的也和操作目录节点树大体一样，如创建一个目录节点，给某个目录节点设置数据，获取某个目录节点的所有子目录节点，给某个目录节点设置权限和监控这个目录节点的状态变化。
这些接口如下表所示：
表 1 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 方法列表
|
方法名 |
方法功能描述 |
|
String create(String path, byte[] data, List<ACL> acl, CreateMode createMode) |
创建一个给定的目录节点 path, 并给它设置数据，CreateMode 标识有四种形式的目录节点，分别是 PERSISTENT：持久化目录节点，这个目录节点存储的数据不会丢失；PERSISTENT_SEQUENTIAL：顺序自动编号的目录节点，这种目录节点会根据当前已近存在的节点数自动加 1，然后返回给客户端已经成功创建的目录节点名；EPHEMERAL：临时目录节点，一旦创建这个节点的客户端与服务器端口也就是 session 超时，这种节点会被自动删除；EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时自动编号节点 |
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判断某个 path 是否存在，并设置是否监控这个目录节点，这里的 watcher 是在创建 ZooKeeper 实例时指定的 watcher，exists方法还有一个重载方法，可以指定特定的 watcher |
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重载方法，这里给某个目录节点设置特定的 watcher，Watcher 在 ZooKeeper 是一个核心功能，Watcher 可以监控目录节点的数据变化以及子目录的变化，一旦这些状态发生变化，服务器就会通知所有设置在这个目录节点上的 Watcher，从而每个客户端都很快知道它所关注的目录节点的状态发生变化，而做出相应的反应 |
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删除 path 对应的目录节点，version 为 -1 可以匹配任何版本，也就删除了这个目录节点所有数据 |
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List<String> getChildren(String path, boolean watch) |
获取指定 path 下的所有子目录节点，同样 getChildren方法也有一个重载方法可以设置特定的 watcher 监控子节点的状态 |
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给 path 设置数据，可以指定这个数据的版本号，如果 version 为 -1 怎可以匹配任何版本 |
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获取这个 path 对应的目录节点存储的数据，数据的版本等信息可以通过 stat 来指定，同时还可以设置是否监控这个目录节点数据的状态 |
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void addAuthInfo(String scheme, byte[] auth) |
客户端将自己的授权信息提交给服务器，服务器将根据这个授权信息验证客户端的访问权限。 |
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给某个目录节点重新设置访问权限，需要注意的是 Zookeeper 中的目录节点权限不具有传递性，父目录节点的权限不能传递给子目录节点。目录节点 ACL 由两部分组成：perms 和 id。 |
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获取某个目录节点的访问权限列表 |
除了以上这些上表中列出的方法之外还有一些重载方法，如都提供了一个回调类的重载方法以及可以设置特定 Watcher 的重载方法，具体的方法可以参考 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 类的 API 说明。
基本操作
下面给出基本的操作 ZooKeeper 的示例代码，这样你就能对 ZooKeeper 有直观的认识了。下面的清单包括了创建与 ZooKeeper 服务器的连接以及最基本的数据操作：
清单 2. ZooKeeper 基本的操作示例
| // 创建一个与服务器的连接 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT, ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() { // 监控所有被触发的事件 public void process(WatchedEvent event) { System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！"); } }); // 创建一个目录节点 zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); // 创建一个子目录节点 zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null))); // 取出子目录节点列表 System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true)); // 修改子目录节点数据 zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1); System.out.println("目录节点状态：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]"); // 创建另外一个子目录节点 zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null))); // 删除子目录节点 zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1); zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1); // 删除父目录节点 zk.delete("/testRootPath",-1); // 关闭连接 zk.close(); |
输出的结果如下：
| 已经触发了 None 事件！ testRootData [testChildPathOne] 目录节点状态：[5,5,1281804532336,1281804532336,0,1,0,0,12,1,6] 已经触发了 NodeChildrenChanged 事件！ testChildDataTwo 已经触发了 NodeDeleted 事件！已经触发了 NodeDeleted 事件！ |
当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的 process 方法就会被调用。
ZooKeeper 典型的应用场景
Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式，关于 Zookeeper 的详细架构等内部细节可以阅读 Zookeeper 的源码
下面详细介绍这些典型的应用场景，也就是 Zookeeper 到底能帮我们解决那些问题？下面将给出答案。
统一命名服务（Name Service）
分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了 JNDI，没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。
Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能，你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。
配置管理（Configuration Management）
配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。
像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理，将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
图 2. 配置管理结构图
集群管理（Group Membership）
Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。
Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。
它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。
Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点，不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点，所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，是因为我们可以给每台 Server 编号，我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master，假如这个最小编号的 Server 死去，由于是 EPHEMERAL 节点，死去的 Server 对应的节点也被删除，所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点，我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master，避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。
图 3. 集群管理结构图
这部分的示例代码如下，完整的代码请看附件：
清单 3. Leader Election 关键代码
| void findLeader() throws InterruptedException { byte[] leader = null; try { leader = zk.getData(root + "/leader", true, null); } catch (Exception e) { logger.error(e); } if (leader != null) { following(); } else { String newLeader = null; try { byte[] localhost = InetAddress.getLocalHost().getAddress(); newLeader = zk.create(root + "/leader", localhost, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); } catch (Exception e) { logger.error(e); } if (newLeader != null) { leading(); } else { mutex.wait(); } } } |
共享锁（Locks）
共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得了这个锁，如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化，一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点，从而获得锁，释放锁很简单，只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。
图 4. Zookeeper 实现 Locks 的流程图
同步锁的实现代码如下，完整的代码请看附件：
清单 4. 同步锁的关键代码
| void getLock() throws KeeperException, InterruptedException{ List<String> list = zk.getChildren(root, false); String[] nodes = list.toArray(new String[list.size()]); Arrays.sort(nodes); if(myZnode.equals(root+"/"+nodes[0])){ doAction(); } else{ waitForLock(nodes[0]); } } void waitForLock(String lower) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true); if(stat != null){ mutex.wait(); } else{ getLock(); } } |
队列管理
Zookeeper 可以处理两种类型的队列：
- 当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。
- 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。
同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下：
创建一个父目录 /synchronizing，每个成员都监控标志（Set Watch）位目录 /synchronizing/start 是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点，然后每个成员获取 / synchronizing 目录的所有目录节点，也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。
用下面的流程图更容易理解：
图 5. 同步队列流程图
同步队列的关键代码如下，完整的代码请看附件：
清单 5. 同步队列
void addQueue() throws KeeperException, InterruptedException {
zk.exists(root + "/start", true);
zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
synchronized (mutex) {
List<String> list = zk.getChildren(root, false);
if (list.size() < size) {
mutex.wait();
} else {
zk.create(root + "/start", new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
}
}当队列没满是进入 wait()，然后会一直等待 Watch 的通知，Watch 的代码如下：
public void process(WatchedEvent event) {
if (event.getPath().equals(root + "/start") && event.getType() == Event.EventType.NodeCreated) {
System.out.println("得到通知");
super.process(event);
doAction();
}
}FIFO 队列用 Zookeeper 实现思路如下：
实现的思路也非常简单，就是在特定的目录下创建 SEQUENTIAL 类型的子目录 /queue_i，这样就能保证所有成员加入队列时都是有编号的，出队列时通过 getChildren( ) 方法可以返回当前所有的队列中的元素，然后消费其中最小的一个，这样就能保证 FIFO。
下面是生产者和消费者这种队列形式的示例代码，完整的代码请看附件：
清单 6. 生产者代码
boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException {
ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4);
byte[] value;
b.putInt(i);
value = b.array();
zk.create(root + "/element", value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
return true;
}
清单 7. 消费者代码
int consume() throws KeeperException, InterruptedException {
int retvalue = -1;
Stat stat = null;
while (true) {
synchronized (mutex) {
List<String> list = zk.getChildren(root, true);
if (list.size() == 0) {
mutex.wait();
} else {
Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7));
for (String s : list) {
Integer tempValue = new Integer(s.substring(7));
if (tempValue < min) min = tempValue;
}
byte[] b = zk.getData(root + "/element" + min, false, stat);
zk.delete(root + "/element" + min, 0);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b);
retvalue = buffer.getInt();
return retvalue;
}
}
}
}总结
Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
本文介绍的 Zookeeper 的基本知识，以及介绍了几个典型的应用场景。这些都是 Zookeeper 的基本功能，最重要的是 Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构，并对树中的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型，而不仅仅局限于上面提到的几个常用应用场景。
参考资料
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关于作者
许令波，现就职于淘宝网，是一名 Java 开发工程师。对大型互联网架构设计颇感兴趣，喜欢钻研开源框架的设计原理。有时间将学到的知识整理成文章，也喜欢记录下工作和生活中的一些思考。个人网站是： HYPERLINK "http://xulingbo.net" http://xulingbo.net。
本篇文章结构：
总共包括10个系列
ZooKeeper系列之一：ZooKeeper简介
ZooKeeper系列之二：ZooKeeper数据模型、命名空间以及节点的概念
ZooKeeper系列之三：ZooKeeper的安装
ZooKeeper系列之四：ZooKeeper的配置
ZooKeeper系列之五：ZooKeeper的运行
ZooKeeper系列之六：ZooKeeper四字命令
ZooKeeper系列之七：ZooKeeper命令行工具
ZooKeeper系列之八：ZooKeeper的简单操作
ZooKeeper系列之九：ZooKeeper API简介及编程
ZooKeeper系列之十：ZooKeeper的一致性保证及Leader选举
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ZooKeeper系列之一：
ZooKeeper简介
ZooKeeper 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组和命名等服务的更高级别的实现的基础之上。 ZooKeeper 意欲设计一个易于编程的环境，它的文件系统使用我们所熟悉的目录树结构。 ZooKeeper 使用 Java 所编写，但是支持 Java 和 C 两种编程语言。
众所周知，协调服务非常容易出错，但是却很难恢复正常，例如，协调服务很容易处于竞态以至于出现死锁。我们设计 ZooKeeper 的目的是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
ZooKeeper系列之二：
ZooKeeper数据模型、命名空间以及节点的概念
ZooKeeper数据模型和层次命名空间
提供的命名空间与标准的文件系统非常相似。一个名称是由通过斜线分隔开的路径名序列所组成的。ZooKeeper中的每一个节点是都通过路径来识别。
下图是Zookeeper中节点的数据模型，这种树形结构的命名空间操作方便且易于理解。
图：ZooKeeper层次命名空间
ZooKeeper中节点和临时节点
ZooKeeper的节点是通过像树一样的结构来进行维护的，并且每一个节点通过路径来标示以及访问。除此之外，每一个节点还拥有自身的一些信息，包括：数据、数据长度、创建时间、修改时间等等。从这样一类既含有数据，又作为路径表标示的节点的特点中，可以看出，ZooKeeper的节点既可以被看做是一个文件，又可以被看做是一个目录，它同时具有二者的特点。为了便于表达，今后我们将使用Znode来表示所讨论的ZooKeeper节点。
具体地说，Znode维护着数据、ACL（access control list，访问控制列表）、时间戳等交换版本号等数据结构，它通过对这些数据的管理来让缓存生效并且令协调更新。每当Znode中的数据更新后它所维护的版本号将增加，这非常类似于数据库中计数器时间戳的操作方式。
另外Znode还具有原子性操作的特点：命名空间中，每一个Znode的数据将被原子地读写。读操作将读取与Znode相关的所有数据，写操作将替换掉所有的数据。除此之外，每一个节点都有一个访问控制列表，这个访问控制列表规定了用户操作的权限。
ZooKeeper中同样存在临时节点。这些节点与session同时存在，当session生命周期结束，这些临时节点也将被删除。临时节点在某些场合也发挥着非常重要的作用。
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ZooKeeper系列之三：
ZooKeeper的安装
ZooKeeper的安装模式分为三种，分别为：单机模式（stand-alone）、集群模式和集群伪分布模式。ZooKeeper 单机模式的安装相对比较简单，如果第一次接触ZooKeeper的话，建议安装ZooKeeper单机模式或者集群伪分布模式。
1）单机模式
首先，从Apache官方网站下载一个ZooKeeper 的最近稳定版本。
http://hadoop.apache.org/zookeeper/releases.html
作为国内用户来说，选择最近的的源文件服务器所在地，能够节省不少的时间。
http://labs.renren.com/apache-mirror//hadoop/zookeeper/
ZooKeeper 要求 JAVA 的环境才能运行，并且需要 JAVA6 以上的版本，可以从 SUN 官网上下载，并对JAVA 环境变量进行设置。除此之外，为了今后操作的方便，我们需要对 ZooKeeper 的环境变量进行配置，方法如下，在 /etc/profile 文件中加入如下的内容：
#Set ZooKeeper Enviroment
export ZOOKEEPER_HOME=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf
ZooKeeper 服务器包含在单个 JAR 文件中，安装此服务需要用户创建一个配置文档，并对其进行设置。我们在 ZooKeeper-*.*.* 目录（我们以当前 ZooKeeper 的最新版 3.3.1 为例，故此下面的“ ZooKeeper-*.*.* ”都将写为“ ZooKeeper-3.3.1” ）的 conf 文件夹下创建一个 zoo.cfg 文件，它包含如下的内容：
tickTime=2000
dataDir=/var/zookeeper
clientPort=2181
在这个文件中，我们需要指定 dataDir 的值，它指向了一个目录，这个目录在开始的时候需要为空。下面是每个参数的含义：
tickTime ：基本事件单元，以毫秒为单位。它用来指示心跳，最小的 session 过期时间为两倍的 tickTime. 。
dataDir ：存储内存中数据库快照的位置，如果不设置参数，更新事务日志将被存储到默认位置。
clientPort ：监听客户端连接的端口
使用单机模式时用户需要注意：这种配置方式下没有 ZooKeeper 副本，所以如果 ZooKeeper 服务器出现故障， ZooKeeper 服务将会停止。
以下代码清单 A 是我们的根据自身情况所设置的 zookeeper 配置文档： zoo.cfg
代码清单 A ： zoo.cfg
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/snapshot/data
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
2）集群模式
为了获得可靠的 ZooKeeper 服务，用户应该在一个集群上部署 ZooKeeper 。只要集群上大多数的ZooKeeper 服务启动了，那么总的 ZooKeeper 服务将是可用的。另外，最好使用奇数台机器。 如果 zookeeper拥有 5 台机器，那么它就能处理 2 台机器的故障了。
之后的操作和单机模式的安装类似，我们同样需要对 JAVA 环境进行设置，下载最新的 ZooKeeper 稳定版本并配置相应的环境变量。不同之处在于每台机器上 conf/zoo.cfg 配置文件的参数设置，参考下面的配置：
tickTime=2000
dataDir=/var/zookeeper/
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=zoo1:2888:3888
server.2=zoo2:2888:3888
server.3=zoo3:2888:3888
“ server.id=host:port:port. ”指示了不同的 ZooKeeper 服务器的自身标识，作为集群的一部分的机器应该知道 ensemble 中的其它机器。用户可以从“ server.id=host:port:port. ”中读取相关的信息。 在服务器的 data（ dataDir 参数所指定的目录）目录下创建一个文件名为 myid 的文件，这个文件中仅含有一行的内容，指定的是自身的 id 值。比如，服务器“ 1 ”应该在 myid 文件中写入“ 1 ”。这个 id 值必须是 ensemble 中唯一的，且大小在 1 到 255 之间。这一行配置中，第一个端口（ port ）是从（ follower ）机器连接到主（ leader ）机器的端口，第二个端口是用来进行 leader 选举的端口。在这个例子中，每台机器使用三个端口，分别是： clientPort ，2181 ； port ， 2888 ； port ， 3888 。
我们在拥有三台机器的 Hadoop 集群上测试使用 ZooKeeper 服务，下面代码清单 B 是我们根据自身情况所设置的 ZooKeeper 配置文档：
代码清单 B ： zoo.cfg
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/snapshot/d1
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
server.1=IP1:2887:3887
server.2=IP2:2888:3888
server.3=IP3:2889:3889
清单中的 IP 分别对应的配置分布式 ZooKeeper 的 IP 地址。当然，也可以通过机器名访问 zookeeper ，但是需要在ubuntu 的 hosts 环境中进行设置。读者可以查阅 Ubuntu 以及 Linux 的相关资料进行设置。
3)集群伪分布
简单来说，集群伪分布模式就是在单机下模拟集群的ZooKeeper服务。
那么，如何对配置 ZooKeeper 的集群伪分布模式呢？其实很简单，在 zookeeper 配置文档中， clientPort参数用来设置客户端连接 zookeeper 的端口。 server.1=IP1:2887:3887 中， IP1 指示的是组成 ZooKeeper 服务的机器 IP 地址， 2887 为用来进行 leader 选举的端口， 3887 为组成 ZooKeeper 服务的机器之间通信的端口。集群伪分布模式我们使用每个配置文档模拟一台机器，也就是说，需要在单台机器上运行多个 zookeeper 实例。但是，我们必须要保证各个配置文档的 clientPort 不能冲突。
下面是我们所配置的集群伪分布模式，通过 zoo1.cfg ， zoo2.cfg ， zoo3.cfg 模拟了三台机器的 ZooKeeper集群。详见代码清单 C ：
代码清单C ： zoo1.cfg ：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/d_1
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
server.1=localhost:2887:3887
server.2=localhost:2888:3888
server.3=localhost:2889:3889
zoo2.cfg ：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/d_2
# the port at which the clients will connect
clientPort=2182
#the location of the log file
dataLogDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/logs
server.1=localhost:2887:3887
server.2=localhost:2888:3888
server.3=localhost:2889:3889
zoo3.cfg ：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/d_2
# the port at which the clients will connect
clientPort=2183
#the location of the log file
dataLogDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/logs
server.1=localhost:2887:3887
server.2=localhost:2888:3888
server.3=localhost:2889:3889
从上述三个代码清单中可以看到，除了 clientPort 不同之外， dataDir 也不同。另外，不要忘记在 dataDir 所对应的目录中创建 myid 文件来指定对应的 zookeeper 服务器实例。
这里ZooKeeper的安装已经说完了，下一节我们来谈一谈对ZooKeeper的参数配置 的理解。
ZooKeeper系列之四：
ZooKeeper的配置
ZooKeeper 的功能特性通过 ZooKeeper 配置文件来进行控制管理（ zoo.cfg 配置文件）。 ZooKeeper 这样的设计其实是有它自身的原因的。通过前面对 ZooKeeper 的配置可以看出，对 ZooKeeper 集群进行配置的时候，它的配置文档是完全相同的（对于集群伪分布模式来说，只有很少的部分是不同的）。这样的配置方使得在部署 ZooKeeper 服务的时候非常地方便。另外，如果服务器使用不同的配置文件，必须要确保不同配置文件中的服务器列表相匹配。
在设置 ZooKeeper 配置文档的时候，某些参数是可选的，但是某些参数是必须的。这些必须的参数就构成了ZooKeeper 配置文档的最低配置要求。
下面是在最低配置要求中必须配置的参数：
1 ）最低配置
clientPort
监听客户端连接的端口；
dataDir
存储内存中数据库快照的位置；
注意 应该谨慎地选择日志存放的位置，使用专用的日志存储设备能够大大地提高系统的性能，如果将日志存储在比较繁忙的存储设备上，那么将会在很大程度上影响系统的性能。
tickTime
基本事件单元，以毫秒为单位。它用来控制心跳和超时，默认情况下最小的会话超时时间为两倍的 tickTime。
2 ）高级配置
下面是高级配置要求中可选的配置参数，用户可以使用下面的参数来更好地规定 ZooKeeper 的行为：
dataLogDir
这个操作将管理机器把事务日志写入到“ dataLogDir ”所指定的目录，而不是“ dataDir ”所指定的目录。这将允许使用一个专用的日志设备并且帮助我们避免日志和快照之间的竞争。配置如下：
#the location of the log file
dataLogDir=/root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/log/data_log
maxClientCnxns
这个操作将限制连接到 ZooKeeper 的客户端的数量，限制并发连接的数量，它通过 IP 来区分不同的客户端。此配置选项可以用来阻止某些类别的 Dos 攻击。将它设置为 0 或者忽略而不进行设置将会取消对并发连接的限制。
例如，此时我们将 maxClientCnxns 的值设置为 1 ，如下所示：
#set maxClientCnxns
maxClientCnxns=1
启动 ZooKeeper 之后，首先用一个客户端连接到 ZooKeeper 服务器之上。然后，当第二个客户端尝试对ZooKeeper 进行连接，或者某些隐式的对客户端的连接操作，将会触发 ZooKeeper 的上述配置。系统会提示相关信息，如下图 1 所示：
图 1 ： ZooKeeper maxClientCnxns 异常
minSessionTimeout 和 maxSessionTimeout
最小的会话超时时间以及最大的会话超时时间。其中，最小的会话超时时间默认情况下为 2 倍的 tickTme 时间，最大的会话超时时间默认情况下为 20 倍的会话超时时间。在启动时，系统会显示相应信息，见下图 2 所示，默认会话超时时间：
图2 ：默认会话超时时间
从上图中可以看书， minSessionTimeout 以及 maxSessionTimeout 的值均为 -1 ，现在我们来设置系统的最小会话超时时间以及最大会话超时时间，如下所示：
#set minSessionTimeout
minSessionTimeout=1000
#set maxSessionTImeout
maxSessionTimeout=10000
在配置 minSessionTmeout 以及 maxSessionTimeout 的值的时候需要注意，如果将此值设置的太小的话，那么会话很可能刚刚建立便由于超时而不得不退出。一般情况下，不能将此值设置的比 tickTime 的值还小。
3 ）集群配置
initLimit
此配置表示，允许 follower （相对于 leader 而言的“客户端”）连接并同步到 leader 的初始化连接时间，它以 tickTime 的倍数来表示。当超过设置倍数的 tickTime 时间，则连接失败。
syncLimit
此配置表示， leader 与 follower 之间发送消息，请求和应答时间长度。如果 follower 在设置的时间内不能与leader 进行通信，那么此 follower 将被丢弃。
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ZooKeeper系列之五：
ZooKeeper的运行
我们这里所介绍的是对应 ZooKeeper系列之三：ZooKeeper的安装 模式的运行。
1）单机模式
用户可以通过下面的命令来启动 ZooKeeper 服务：
zkServer.sh start
这个命令默认情况下执行 ZooKeeper 的 conf 文件夹下的 zoo.cfg 配置文件。当运行成功用户会看到类似如下的提示界面：
root@ubuntu:~# zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ...
STARTED
... ...
2011-01-19 10:04:42,300 - WARN [main:QuorumPeerMain@105] - Either no config or no quorum defined in config, running in standalone mode
... ...
2011-01-19 10:04:42,419 - INFO [main:ZooKeeperServer@660] - tickTime set to 2000
2011-01-19 10:04:42,419 - INFO [main:ZooKeeperServer@669] - minSessionTimeout set to -1
2011-01-19 10:04:42,419 - INFO [main:ZooKeeperServer@678] - maxSessionTimeout set to -1
2011-01-19 10:04:42,560 - INFO [main:NIOServerCnxn$Factory@143] - binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181
2011-01-19 10:04:42,806 - INFO [main:FileSnap@82] - Reading snapshot /root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/data/version-2/snapshot.200000036
2011-01-19 10:04:42,927 - INFO [main:FileSnap@82] - Reading snapshot /root/hadoop-0.20.2/zookeeper-3.3.1/data/version-2/snapshot.200000036
2011-01-19 10:04:42,950 - INFO [main:FileTxnSnapLog@208] - Snapshotting: 400000058
从上面可以看出，运行成功后，系统会列出 ZooKeeper 运行的相关环境配置信息。
2）集群模式
集群模式下需要用户在每台 ZooKeeper 机器上运行第一部分的命令，这里不再赘述。
3）集群伪分布模式
在集群伪分布模式下，我们只有一台机器，但是要运行三个 ZooKeeper 服务实例。此时，如果再使用上述命令式肯定行不通的。这里，我们通过下面三条命能够令来运行 ZooKeeper系列之三：ZooKeeper的安装 中 我们配置的 ZooKeeper 服务。如下所示：
zkServer.sh start zoo1.cfg
zkServer.sh start zoo2.cfg
zkServer.sh start zoo3.cfg
在运行完第一条命令之后，读者将会发现一些系统错误提示，如下图 1 所示：
图 1 ：集群伪分布异常提示
产生如上图所示的异常信息是由于 ZooKeeper 服务的每个实例都拥有全局的配置信息，它们在启动的时候需要随时地进行 Leader 选举操作（此部分内容下面将会详细讲述）。此时第一个启动的 Zookeeper 需要和另外两个 ZooKeeper 实例进行通信。但是，另外两个 ZooKeeper 实例还没有启动起来，因此将会产生上述所示的异常信息。
我们直接将其忽略即可，因为当把图示中的“ 2 号”和“ 3 号” ZooKeeper 实例启动起来之后，相应的异常信息就回自然而然地消失。
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ZooKeeper系列之六：
ZooKeeper四字命令
ZooKeeper 支持某些特定的四字命令字母与其的交互。它们大多是查询命令，用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息。用户在客户端可以通过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令。 ZooKeeper 常用四字命令见下表 1 所示：
表 1 ： ZooKeeper 四字命令
|
ZooKeeper 四字命令 |
功能描述 |
|
conf |
输出相关服务配置的详细信息。 |
|
cons |
列出所有连接到服务器的客户端的完全的连接 / 会话的详细信息。包括“接受 / 发送”的包数量、会话 id 、操作延迟、最后的操作执行等等信息。 |
|
dump |
列出未经处理的会话和临时节点。 |
|
envi |
输出关于服务环境的详细信息（区别于 conf 命令）。 |
|
reqs |
列出未经处理的请求 |
|
ruok |
测试服务是否处于正确状态。如果确实如此，那么服务返回“imok ”，否则不做任何相应。 |
|
stat |
输出关于性能和连接的客户端的列表。 |
|
wchs |
列出服务器 watch 的详细信息。 |
|
wchc |
通过 session 列出服务器 watch 的详细信息，它的输出是一个与watch 相关的会话的列表。 |
|
wchp |
通过路径列出服务器 watch 的详细信息。它输出一个与 session相关的路径。 |
下图 1 是 ZooKeeper 四字命令的简单用例：
图 1 ： ZooKeeper 四字命令用例
ZooKeeper系列之七：
ZooKeeper命令行工具
当启动 ZooKeeper 服务成功之后，输入下述命令，连接到 ZooKeeper 服务：
zkCli.sh –server 10.77.20.23:2181
连接成功后，系统会输出 ZooKeeper 的相关环境以及配置信息，并在屏幕输出“ Welcome to ZooKeeper”等信息。
输入 help 之后，屏幕会输出可用的 ZooKeeper 命令，如下图 1 所示：
图 1 ： ZooKeeper 命令
ZooKeeper系列之八：
ZooKeeper的简单操作
1 ）使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 1] ls /
[zookeeper]
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: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 2] create /zk myData
Created /zk
3 ）再次使用 ls 命令来查看现在 zookeeper 中所包含的内容：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 3] ls /
[zk, zookeeper]
此时看到， zk 节点已经被创建。
4 ）下面我们运行 get 命令来确认第二步中所创建的 znode 是否包含我们所创建的字符串：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 4] get /zk
myData
Zxid = 0x40000000c
time = Tue Jan 18 18:48:39 CST 2011
Zxid = 0x40000000c
mtime = Tue Jan 18 18:48:39 CST 2011
pZxid = 0x40000000c
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0
5 ）下面我们通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 5] set /zk shenlan211314
cZxid = 0x40000000c
ctime = Tue Jan 18 18:48:39 CST 2011
mZxid = 0x40000000d
mtime = Tue Jan 18 18:52:11 CST 2011
pZxid = 0x40000000c
cversion = 0
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 13
numChildren = 0
6 ）下面我们将刚才创建的 znode 删除：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 6] delete /zk
7 ）最后再次使用 ls 命令查看 ZooKeeper 所包含的内容：
[zk: 10.77.20.23:2181(CONNECTED) 7] ls /
[zookeeper]
经过验证， zk 节点已经被删除。
ZooKeeper系列之九：
ZooKeeper API简介及编程
1)ZooKeeper API 简介
ZooKeeper API 共包含 5 个包，分别为： org.apache.zookeeper ， org.apache.zookeeper.data ，org.apache.zookeeper.server ， org.apache.zookeeper.server.quorum 和org.apache.zookeeper.server.upgrade 。其中 org.apache.zookeeper 包含 ZooKeeper 类，它我们编程时最常用的类文件。
这个类是 ZooKeeper 客户端库的主要类文件。如果要使用 ZooKeeper 服务，应用程序首先必须创建一个Zookeeper 实例，这时就需要使用此类。一旦客户端和 ZooKeeper 服务建立起连接， ZooKeeper 系统将会分配给此连接回话一个 ID 值，并且客户端将会周期地向服务器发送心跳来维持会话的连接。只要连接有效，客户端就可以调用 ZooKeeper API 来做相应的处理。
它提供了表 1 所示几类主要方法 , ：
表 1 ： ZooKeeper API 描述
|
功能 |
描述 |
|
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 |
2)ZooKeeper API 的使用
这里，笔者通过一个例子来简单介绍，如何使用 ZooKeeper API 编写自己的应用程序，见代码清单 1 ：
代码清单 1 ： ZooKeeper API 的使用
- import java.io.IOException;
2.
- import org.apache.zookeeper.CreateMode;
- import org.apache.zookeeper.KeeperException;
- import org.apache.zookeeper.Watcher;
- import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
- import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
8.
- public class demo {
- // 会话超时时间，设置为与系统默认时间一致
- private static final int SESSION_TIMEOUT=30000;
- // 创建ZooKeeper 实例
- ZooKeeper zk;
- // 创建Watcher 实例
- Watcher wh=new Watcher(){
- public void process(org.apache.zookeeper.WatchedEvent event)
- {
- System.out.println(event.toString());
- }
- };
- // 初始化ZooKeeper 实例
- private void createZKInstance() throws IOException
- {
- zk=new ZooKeeper("localhost:2181",demo.SESSION_TIMEOUT,this.wh);
- }
- private void ZKOperations() throws IOException,InterruptedException,KeeperException
- {
- System.out.println("/n1. 创建ZooKeeper 节点 (znode ： zoo2, 数据： myData2 ，权限：OPEN_ACL_UNSAFE ，节点类型： Persistent");
- zk.create("/zoo2","myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
- System.out.println("/n2. 查看是否创建成功：");
- System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2",false,null)));
- System.out.println("/n3. 修改节点数据");
- 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. 删除节点");
- zk.delete("/zoo2", -1);
- System.out.println("/n6. 查看节点是否被删除：");
- System.out.println(" 节点状态：["+zk.exists("/zoo2", false)+"]");
- }
- private void ZKClose() throws InterruptedException
- {
- zk.close();
- }
- public static void main(String[] args) throws IOException,InterruptedException,KeeperException {
- demo dm=new demo();
- dm.createZKInstance( );
- dm.ZKOperations();
- dm.ZKClose();
- }
63.}
此类包含两个主要的 ZooKeeper 函数，分别为 createZKInstance （）和 ZKOperations （）。其中createZKInstance （）函数负责对 ZooKeeper 实例 zk 进行初始化。 ZooKeeper 类有两个构造函数，我们这里使用“ ZooKeeper （ String connectString, ， int sessionTimeout, ， Watcher watcher ）”对其进行初始化。因此，我们需要提供初始化所需的，连接字符串信息，会话超时时间，以及一个 watcher 实例。 17 行到 23 行代码，是程序所构造的一个 watcher 实例，它能够输出所发生的事件。
ZKOperations （）函数是我们所定义的对节点的一系列操作。它包括：创建 ZooKeeper 节点（ 33 行到 34行代码）、查看节点（ 36 行到 37 行代码）、修改节点数据（ 39 行到 40 行代码）、查看修改后节点数据（ 42行到 43 行代码）、删除节点（ 45 行到 46 行代码）、查看节点是否存在（ 48 行到 49 行代码）。另外，需要注意的是：在创建节点的时候，需要提供节点的名称、数据、权限以及节点类型。此外，使用 exists 函数时，如果节点不存在将返回一个 null 值。关于 ZooKeeper API 的更多详细信息，读者可以查看 ZooKeeper 的 API 文档，如下所示：
http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/r3.3.1/api/index.html
--------------------------------------------------
ZooKeeper系列之十：
ZooKeeper的一致性保证及Leader选举
1）一致性保证
Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：
顺序一致性
客户端的更新顺序与它们被发送的顺序相一致。
原子性
更新操作要么成功要么失败，没有第三种结果。
单系统镜像
无论客户端连接到哪一个服务器，客户端将看到相同的 ZooKeeper 视图。
可靠性
一旦一个更新操作被应用，那么在客户端再次更新它之前，它的值将不会改变。。这个保证将会产生下面两种结果：
1 ．如果客户端成功地获得了正确的返回代码，那么说明更新已经成果。如果不能够获得返回代码（由于通信错误、超时等等），那么客户端将不知道更新操作是否生效。
2 ．当从故障恢复的时候，任何客户端能够看到的执行成功的更新操作将不会被回滚。
实时性
在特定的一段时间内，客户端看到的系统需要被保证是实时的（在十几秒的时间里）。在此时间段内，任何系统的改变将被客户端看到，或者被客户端侦测到。
给予这些一致性保证， ZooKeeper 更高级功能的设计与实现将会变得非常容易，例如： leader 选举、队列以及可撤销锁等机制的实现。
2）Leader选举
ZooKeeper 需要在所有的服务（可以理解为服务器）中选举出一个 Leader ，然后让这个 Leader 来负责管理集群。此时，集群中的其它服务器则成为此 Leader 的 Follower 。并且，当 Leader 故障的时候，需要ZooKeeper 能够快速地在 Follower 中选举出下一个 Leader 。这就是 ZooKeeper 的 Leader 机制，下面我们将简单介绍在 ZooKeeper 中， Leader 选举（ Leader Election ）是如何实现的。
此操作实现的核心思想是：首先创建一个 EPHEMERAL 目录节点，例如“ /election ”。然后。每一个ZooKeeper 服务器在此目录下创建一个 SEQUENCE| EPHEMERAL 类型的节点，例如“ /election/n_ ”。在SEQUENCE 标志下， ZooKeeper 将自动地为每一个 ZooKeeper 服务器分配一个比前一个分配的序号要大的序号。此时创建节点的 ZooKeeper 服务器中拥有最小序号编号的服务器将成为 Leader 。
在实际的操作中，还需要保障：当 Leader 服务器发生故障的时候，系统能够快速地选出下一个 ZooKeeper服务器作为 Leader 。一个简单的解决方案是，让所有的 follower 监视 leader 所对应的节点。当 Leader 发生故障时， Leader 所对应的临时节点将会自动地被删除，此操作将会触发所有监视 Leader 的服务器的 watch 。这样这些服务器将会收到 Leader 故障的消息，并进而进行下一次的 Leader 选举操作。但是，这种操作将会导致“从众效应”的发生，尤其当集群中服务器众多并且带宽延迟比较大的时候，此种情况更为明显。
在 Zookeeper 中，为了避免从众效应的发生，它是这样来实现的：每一个 follower 对 follower 集群中对应的比自己节点序号小一号的节点（也就是所有序号比自己小的节点中的序号最大的节点）设置一个 watch 。只有当follower 所设置的 watch 被触发的时候，它才进行 Leader 选举操作，一般情况下它将成为集群中的下一个Leader 。很明显，此 Leader 选举操作的速度是很快的。因为，每一次 Leader 选举几乎只涉及单个 follower 的操作。
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