zookeeper
下载地址
https://zookeeper.apache.org/
zk 的数据结构
Zookeeper安装
1．安装前准备
（1）安装Jdk
（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
（3）解压到指定目录
[a@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
2．配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；
[a@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ vim zoo.cfg
修改如下内容：
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
（3）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir zkData
3．操作Zookeeper
（1）启动Zookeeper
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
（3）查看状态：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
（4）启动客户端：
[a@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
（5）退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
（6）停止Zookeeper
[a@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
配置参数解读
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1．tickTime =2000：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，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：LF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。
3．syncLimit =5：LF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。
4．dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。
5．clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。
Zookeeper内部原理
选举机制
1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
2）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。
3）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，如图5-8所示。
图5-8 Zookeeper的选举机制
（1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报文没有任何响应，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。
节点类型
Stat结构体
1）czxid-创建节点的事务zxid
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
3）mzxid - znode最后更新的事务zxid
4）mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
5）pZxid-znode最后更新的子节点zxid
6）cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
7）dataversion - znode数据变化号
8）aclVersion - znode访问控制列表的变化号
9）ephemeralOwner- 如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
10）dataLength- znode的数据长度
11）numChildren - znode子节点数量
监听器原理
写数据流程
分布式安装部署
1．集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
2．解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[a@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（2）同步/opt/module/zookeeper-3.4.10目录内容到hadoop103、hadoop104
[a@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/
3．配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
[a@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir -p zkData
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
[a@hadoop102 zkData]$ 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
（3）编辑myid文件
[a@hadoop102 zkData]$ vi myid
在文件中添加与server对应的编号：
2
（4）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
[a@hadoop102 zkData]$ xsync myid
并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4
4．配置zoo.cfg文件
（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
[a@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开zoo.cfg文件
[a@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
（3）同步zoo.cfg配置文件
[a@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
（4）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；
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。
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。
4．集群操作
（1）分别启动Zookeeper
[a@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[a@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[a@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看状态
[a@hadoop102 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
[a@hadoop103 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
[atguigu@hadoop104 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
客户端命令行操作
|
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
[a@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．查看当前节点详细数据
[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．分别创建2个普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "jinlian"
Created /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo
6．获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /sanguo
jinlian
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /sanguo/shuguo
liubei
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0
7．创建短暂节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"
Created /sanguo/wuguo
（1）在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo
[wuguo, shuguo]
（2）退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@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 /sanguo
[shuguo]
8．创建带序号的节点
（1）先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo
（2）创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -s /sanguo/weiguo/xiaoqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/xiaoqiao0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo/daqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/daqiao0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo/diaocan "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/diaocan0000000002
如果原来没有序号节点，序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点，则再排序时从2开始，以此类推。
9．修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"
10．节点的值变化监听
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /sanguo watch
（2）在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"
（3）观察hadoop104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
11．节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /sanguo watch
[aa0000000001, server101]
（2）在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
Created /sanguo/jin
（3）观察hadoop104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
12．删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
13．递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /sanguo/shuguo
14．查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1
API应用
监听服务器节点动态上下线案例
1．创建一个Maven工程
2．添加pom文件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zookeeper -->
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.10</version>
</dependency>
</dependencies>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>org.example</groupId> <artifactId>hbase-pro</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zookeeper --> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.11.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>2.4.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.70</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>compile</scope> </dependency> </dependencies> </project>
3．拷贝log4j.properties文件到项目根目录
需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入
og4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
4. 服务端
import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.nio.charset.StandardCharsets; public class DistributeServer { private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk = null; private String parentNode = "/servers"; // 创建zk 客户端连接 public void getConnect() throws IOException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { } }); } // 注册服务器 public void registServer(String hostname) throws Exception { String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(hostname + "is online" + 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 { // 1. 获取zk 连接 DistributeServer server = new DistributeServer(); server.getConnect(); // 2. 利用zk 连接注册服务器 server.registServer(args[0]); // 3. 启动业务功能 server.business(args[0]); } }
5. 客户端
import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DistributeClient { private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; 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 Exception { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { //再次启动监听 try { getServerList(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } public void getServerList() throws Exception{ // 1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); // 2存储服务器信息列表 ArrayList<String> servers = new ArrayList<>(); for (String child : children) { byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null); servers.add(new String(data)); } //3打印服务器列表信息 System.out.println(servers); } public void business() throws Exception { //业务功能 System.out.println("client s working!"); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { DistributeClient client = new DistributeClient(); // 1. 获取zk 客户端 client.getConnect(); // 2. 获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表 client.getServerList(); // 3. 业务 client.business(); } }
浙公网安备 33010602011771号