zookeeper机制
博客专区 > eboyRH 的博客 > 博客详情
zookeeper机制
eboyRH 发表于1年前
zookeeper机制
  • 发表于 1年前
  • 阅读 18
  • 收藏 0
  • 点赞 0
  • 评论 0

腾讯云 技术升级10大核心产品年终让利>>>   

 

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:

管理(存储,读取)用户程序提交的数据;

并为用户程序提供数据节点监听服务;

 

Zookeeper常用应用场景:

《见图》

 

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

 

2.  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!!!

3.  安装

3.1. 安装

3.1.1.   机器部署

安装到3台虚拟机上

安装好JDK

 

 

3.1.2.   上传

上传用工具。

3.1.3.   解压

su – hadoop(切换到hadoop用户)

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz(解压)

3.1.4.   重命名

mv zookeeper-3.4.5 zookeeper(重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper)

3.1.5.   修改环境变量

1、su – root(切换用户到root)

2、vi /etc/profile(修改文件)

3、添加内容:

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4、重新编译文件:

source /etc/profile

5、注意:3台zookeeper都需要修改

6、修改完成后切换回hadoop用户:

su - hadoop

3.1.6.   修改配置文件

1、用hadoop用户操作

cd zookeeper/conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

2、vi zoo.cfg

3、添加内容:

dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data

dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log

server.1=slave1:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)

server.2=slave2:2888:3888

server.3=slave3:2888:3888

4、创建文件夹:

cd /home/hadoop/zookeeper/

mkdir -m 755 data

mkdir -m 755 log

5、在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为:

cd data

vi myid

添加内容:

1

 

3.1.7.   将集群下发到其他机器上

scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave2:/home/hadoop/

scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@slave3:/home/hadoop/

3.1.8.   修改其他机器的配置文件

到slave2上:修改myid为:2

到slave3上:修改myid为:3

3.1.9.   启动(每台机器)

zkServer.sh start

3.1.10.          查看集群状态

1、  jps(查看进程)

2、  zkServer.sh status(查看集群状态,主从信息)

4.  zookeeper结构和命令

4.1. 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

 

4.2. 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)           

4.3. 数据结构的图

 

 

 

 

4.4. 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

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

4.5. zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>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

 

 

 

 

 

 

4.6.  zookeeper-api应用

4.6.1.   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  :

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

 

 

 

表 1 : ZooKeeper API 描述

 

 

4.6.2.   demo增删改查

public class SimpleDemo {

    // 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("weekend01:2181", SimpleDemo.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 {

        SimpleDemo dm = new SimpleDemo();

        dm.createZKInstance();

        dm.ZKOperations();

        dm.ZKClose();

    }

}

 

Zookeeper的监听器工作机制

 

 

监听器是一个接口,我们的代码中可以实现Wather这个接口,实现其中的process方法,方法中即我们自己的业务逻辑

 

监听器的注册是在获取数据的操作中实现:

getData(path,watch?)监听的事件是:节点数据变化事件

getChildren(path,watch?)监听的事件是:节点下的子节点增减变化事件

 

 

 

4.7. zookeeper应用案例(分布式应用HA||分布式锁)

3.7.1 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、客户端实现

public class AppClient {

    private String groupNode = "sgroup";

    private ZooKeeper zk;

    private Stat stat = new Stat();

    private volatile List<String> serverList;



    /**

     * 连接zookeeper

     */

    public void connectZookeeper() throws Exception {

        zk

= new ZooKeeper("localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() {

             public void process(WatchedEvent event) {

                 // 如果发生了"/sgroup"节点下的子节点变化事件, 更新server列表, 并重新注册监听

                 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged

                     && ("/" + groupNode).equals(event.getPath())) {

                     try {

                         updateServerList();

                     } catch (Exception e) {

                         e.printStackTrace();

                     }

                 }

             }

        });



        updateServerList();

    }



    /**

     * 更新server列表

     */

    private void updateServerList() throws Exception {

        List<String> newServerList = new ArrayList<String>();



        // 获取并监听groupNode的子节点变化

        // watch参数为true, 表示监听子节点变化事件.

        // 每次都需要重新注册监听, 因为一次注册, 只能监听一次事件, 如果还想继续保持监听, 必须重新注册

        List<String> subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

        for (String subNode : subList) {

             // 获取每个子节点下关联的server地址

             byte[] data = zk.getData("/" + groupNode + "/" + subNode, false, stat);

             newServerList.add(new String(data, "utf-8"));

        }



        // 替换server列表

        serverList = newServerList;



        System.out.println("server list updated: " + serverList);

    }



    /**

     * client的工作逻辑写在这个方法中

     * 此处不做任何处理, 只让client sleep

     */

    public void handle() throws InterruptedException {

        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

    }



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        AppClient ac = new AppClient();

        ac.connectZookeeper();



        ac.handle();

    }

}

 

B、服务器端实现

public class AppServer {

    private String groupNode = "sgroup";

    private String subNode = "sub";



    /**

     * 连接zookeeper

     * @param address server的地址

     */

    public void connectZookeeper(String address) throws Exception {

        ZooKeeper zk = new ZooKeeper(

"localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182",

5000, new Watcher() {

             public void process(WatchedEvent event) {

                 // 不做处理

             }

        });

        // 在"/sgroup"下创建子节点

        // 子节点的类型设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 表明这是一个临时节点, 且在子节点的名称后面加上一串数字后缀

        // 将server的地址数据关联到新创建的子节点上

        String createdPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, address.getBytes("utf-8"),

             Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

        System.out.println("create: " + createdPath);

    }

   

    /**

     * server的工作逻辑写在这个方法中

     * 此处不做任何处理, 只让server sleep

     */

    public void handle() throws InterruptedException {

        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

    }

   

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 在参数中指定server的地址

        if (args.length == 0) {

             System.err.println("The first argument must be server address");

             System.exit(1);

        }

       

        AppServer as = new AppServer();

        as.connectZookeeper(args[0]);

        as.handle();

    }

}

 

 

3.7.2分布式共享锁的简单实现

ü  客户端A

public class DistributedClient {

    // 超时时间

    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

    // zookeeper server列表

    private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182";

    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);

    }

}

ü  分布式多进程模式实现:

public class DistributedClientMy {

   



    // 超时时间

    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

    // zookeeper server列表

    private String hosts = "spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181";

    private String groupNode = "locks";

    private String subNode = "sub";

    private boolean haveLock = false;



    private ZooKeeper zk;

    // 当前client创建的子节点

    private volatile String thisPath;



    /**

     * 连接zookeeper

     */

    public void connectZookeeper() throws Exception {

        zk = new ZooKeeper("spark01:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {

             public void process(WatchedEvent event) {

                 try {



                     // 子节点发生变化

                     if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) {

                         // thisPath是否是列表中的最小节点

                         List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);

                         String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());

                         // 排序

                         Collections.sort(childrenNodes);

                         if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) {

                             doSomething();

                             thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,

                                      CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

                         }

                     }

                 } catch (Exception e) {

                     e.printStackTrace();

                 }

             }

        });



        // 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(new Random().nextInt(1000));



        // 监听子节点的变化

        List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);



        // 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();

             thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,

                     CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

        }

    }



    /**

     * 共享资源的访问逻辑写在这个方法中

     */

    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 {

        DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy();

        dl.connectZookeeper();

        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

    }



   

}


动手练习

 

5.  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

 

 

 

5.1. 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.

5.2. 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。

共有 人打赏支持
粉丝 0
博文 10
码字总数 5561
×
eboyRH
如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!
* 金额(元)
¥1 ¥5 ¥10 ¥20 其他金额
打赏人
留言
* 支付类型
微信扫码支付
打赏金额:
已支付成功
打赏金额: