分布式 云原生 Zookeeper

Zookeeper

第 1 章 Zookeeper 入门

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。

1.1 Zookeeper工作机制

1.2 特点

1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。 2）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。 3）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。 4）更新请求顺序执行，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。

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。

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。

统一命名服务

统一配置管理

统一集群管理

服务器动态上下线

软负载均衡

1.5 下载地址

1）官网首页：

https://zookeeper.apache.org/

2）下载截图

3）下载 Linux 环境安装的 tar 包

第 2 章 Zookeeper 本地安装

2.1 本地模式安装

1）安装前准备

（1）安装 JDK （2）拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下 （3）解压到指定目录

[zhao@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/

（4）修改名称

[zhao@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7 -bin/ zookeeper-3.5.7

2）配置修改

（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg；

[zhao@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

2）打开 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ vim zoo.cfg

修改如下内容：

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

（3）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData

3）操作 Zookeeper

（1）启动 Zookeeper

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

（2）查看进程是否启动

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps

4020 Jps

4001 QuorumPeerMain

（3）查看状态

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status

ZooKeeper JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: standalone

（4）启动客户端

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

（5）退出客户端：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit

(6）停止 Zookeeper

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh stop

2.2 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：通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒

2）initLimit = 10：Leader和Follower初始通信时限

Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）

3）syncLimit = 5：Leader和Follower同步通信时限

Leader和Follower之间通信时间如果超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。

4）dataDir：保存Zookeeper中的数据

注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。

5）clientPort = 2181：客户端连接端口，通常不做修改。

第 3 章 Zookeeper 集群操作

3.1 集群操作

3.1.1 集群安装

1）集群规划

在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上都部署 Zookeeper。

思考：如果是 10 台服务器，需要部署多少台 Zookeeper？

2）解压安装

（1）在 hadoop102 解压 Zookeeper 安装包到/opt/module/目录下

[zhao@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/

（2）修改 apache-zookeeper-3.5.7-bin 名称为 zookeeper-3.5.7

[zhao@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7

3）配置服务器编号

（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData

（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件

[zhao@hadoop102 zkData]$ vi myid

在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）

2

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

（3）拷贝配置好的 zookeeper 到其他机器上

[zhao@hadoop102 module ]$ xsync zookeeper-3.5.7

并分别在 hadoop103、hadoop104 上修改 myid 文件中内容为 3、4

xsync是自定义的脚本，可以参考进行设置：https://www.bilibili.com/video/BV1Qp4y1n7EN/?p=28&vd_source=f8df0a4df55fe42cdd5f200996df7b08

4）配置zoo.cfg文件

（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg

[zhao@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）打开 zoo.cfg 文件

[zhao@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg

#修改数据存储路径配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

#增加如下配置

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

server.2=hadoop102:2888:3888

server.3=hadoop103:2888:3888

server.4=hadoop104:2888:3888

(3）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 是这个服务器的地址； C 是这个服务器 Follower 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）同步 zoo.cfg 配置文件

[zhao@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

5）集群操作

（1）分别启动 Zookeeper

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

[zhao@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

[zhao@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

（2）查看状态

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

[zhao@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: leader

[zhao@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

3.1.2 选举机制（面试重点）

Zookeeper选举机制——第一次启动

Zookeeper选举机制——非第一次启动

因此SID为2的晋升为Leader

3.1.3 ZK集群启动停止脚本

1）在 hadoop102 的/home/zhao/bin 目录下创建脚本

[zhao@hadoop102 bin]$ vim zk.sh

在脚本中编写如下内容

#!/bin/bash

case $1 in

"start"){

for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104

do

echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------

ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"

done

};;

"stop"){

for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104

do

echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------

ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"

done

};;

"status"){

for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104

do

echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------

ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"

done

};;

esac

2）增加脚本执行权限

[zhao@hadoop102 bin]$ chmod u+x zk.sh

3）Zookeeper 集群启动脚本

[zhao@hadoop102 module]$ zk.sh start

4）Zookeeper 集群停止脚本

[zhao@hadoop102 module]$ zk.sh stop

3.2 客户端命令行操作

3.2.1 命令行语法

命令基本语法功能描述help显示所有操作命令ls path使用 ls 命令来查看当前 znode 的子节点 [可监听]-w 监听子节点变化-s 附加次级信息create普通创建-s 含有序列-e 临时（重启或者超时消失）get path获得节点的值 [可监听]-w 监听节点内容变化-s 附加次级信息set设置节点的具体值stat查看节点状态delete删除节点deleteall递归删除节点

1）启动客户端

[zhao@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181

2）显示所有操作命令

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 1] help

3.2.2 znode 节点数据信息

1）查看当前znode中所包含的内容

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 0] ls /

[zookeeper]

2）查看当前节点详细数据

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 5] ls -s /

[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

（1）czxid：创建节点的事务 zxid

每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每次修改都有唯一的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

3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）

节点类型

1）分别创建2个普通节点（永久节点 + 不带序号）

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "diaochan"

Created /sanguo

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"

Created /sanguo/shuguo

注意：创建节点时，要赋值

2）获得节点的值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get -s /sanguo

diaochan

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] get -s /sanguo/

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

3）创建带序号的节点（永久节点 + 带序号）

（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/zhangliao "zhangliao"

Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000000

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao"

Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000001

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo/xuchu "xuchu"

Created /sanguo/weiguo/xuchu0000000002

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。

4）创建短暂节点（短暂节点 + 不带序号 or 带序号）

（1）创建短暂的不带序号的节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"

Created /sanguo/wuguo

（2）创建短暂的带序号的节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -e -s /sanguo/wuguo "zhouyu"

Created /sanguo/wuguo0000000001

（3）在当前客户端是能查看到的

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo

[wuguo, wuguo0000000001, shuguo]

（4）退出当前客户端然后再重启客户端

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

[zhao@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

（5）再次查看根目录下短暂节点已经删除

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

[shuguo]

5）修改节点数据值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"

3.2.4 监听器原理

客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、节点删除、子目录节点增加删除）时，ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。

监听器原理

1）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] get -w /sanguo

（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

注意：在hadoop103再多次修改/sanguo的值，hadoop104上不会再收到监听。因为注册一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。

2）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 -w /sanguo

[shuguo, weiguo]

（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

注意：节点的路径变化，也是注册一次，生效一次。想多次生效，就需要多次注册。

3.2.5 节点删除与查看

1）删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin

2）递归删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall /sanguo/shuguo

3）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

3.3 客户端 API 操作

前提：保证 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上 Zookeeper 集群服务端启动。

3.3.1 IDEA 环境搭建

1）创建一个工程：zookeeper

2）添加pom文件

junit

junit

RELEASE

org.apache.logging.log4j

log4j-core

2.8.2

org.apache.zookeeper

zookeeper

3.5.7

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。

log4j.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）创建包名com.zhao.zk

5）创建类名称zkClient

3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端

// 注意：逗号前后不能有空格

private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";

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 watchedEvent) {

}

});

}

3.3.3 创建子节点

// 创建子节点

@Test

public void create() throws Exception {

// 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("/zhao","shuaige".getBytes(),Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);

}

测试：在 hadoop102 的 zk 客户端上查看创建节点情况

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get -s /zhao

shuaige

3.3.4 获取子节点并监听节点变化

// 获取子节点

@Test

public void getChildren() throws Exception {

List children = zkClient.getChildren("/", true);

for (String child : children) {

System.out.println(child);

}

// 延时阻塞

Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);

}

（1）在 IDEA 控制台上看到如下节点：

zookeeper

sanguo

zhao

（2）在 hadoop102 的客户端上创建再创建一个节点/zhao1，观察 IDEA 控制台

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /zhao1 "zhao1"

(3）在 hadoop102 的客户端上删除节点/zhao1，观察 IDEA 控制台

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /zhao1

watch只能监控一次，此时再删除控制台没反应

可以修改init中的new Watcher()方法体：

@Before

public void init() throws Exception {

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（用户的业务逻辑）

System.out.println(watchedEvent.getType() + "--"+ watchedEvent.getPath());

// 再次启动监听

try {

List children = zkClient.getChildren("/",true);

for (String child : children) {

System.out.println(child);

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

});

}

3.3.5 判断 Znode 是否存在

// 判断 znode 是否存在

@Test

public void exist() throws Exception {

Stat stat = zkClient.exists("/zhao", false);

System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");

}

3.4 客户端向服务端写数据流程

写流程之写入请求直接发送给Leader节点

首先。写请求到达Leader，leader写完之后发送写请求给follower，follower写完之后给leader返回ack，leaer收到ack，写成功的机器数超过一半，leader返回给客户端ack。

leader再把写请求发给其他机器，其他机器给leader返回ack

写流程之写入请求发送给follower节点

首先。写请求发送给follower，follower将写请求转给leader，leader写完后给follower发送写请求，follower写完后给leader返回ack，此时写完的机器超过总机器的一半，leader将ack发送给Follower，Follower返回客户端ack。

leader再把写请求发给其他机器，其他机器给leader返回ack

第 4 章 服务器动态上下线监听案例

4.1 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。

4.2 需求分析

服务器动态上下线

4.3 具体实现

（1）先在集群上创建/servers 节点

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

Created /servers

（2）在 Idea 中创建包名：com.zhao.zkcase1

（3）服务器端向 Zookeeper 注册代码

package com.zhao.zkcase1;

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 = "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 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 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 连接注册服务器信息

server.registServer(args[0]);

// 3 启动业务功能

server.business(args[0]);

}

}

（3）客户端代码

package com.zhao.zkcase1;

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 = "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 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();

}

}

});

}

// 获取服务器列表信息

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 children = zk.getChildren(parentNode, true);

// 2 存储服务器信息列表

ArrayList servers = new ArrayList<>();

// 3 遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息

for (String child : children) {

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

servers.add(new String(data));

}

// 4 打印服务器列表信息

System.out.println(servers);

}

// 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 {

// 1 获取 zk 连接

DistributeClient client = new DistributeClient();

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 业务进程启动

client.business();

}

}

4.4 测试

1）在 Linux 命令行上操作增加减少服务器

（1）启动 DistributeClient 客户端

（2）在 hadoop102 上 zk 的客户端/servers 目录上创建临时带序号节点

[zk:localhost:2181(CONNECTED)1]create -e -s /servers/hadoop102 "hadoop102"

[zk:localhost:2181(CONNECTED)2]create -e -s /servers/hadoop103 "hadoop103"

（3）观察 Idea 控制台变化

[hadoop102, hadoop103]

（4）执行删除操作

[zk:localhost:2181(CONNECTED)8] delete /servers/hadoop1020000000000

5）观察 Idea 控制台变化

[hadoop103]

2）在 Idea 上操作增加减少服务器

（1）启动 DistributeClient 客户端（如果已经启动过，不需要重启）

（2）启动 DistributeServer 服务

①点击 Edit Configurations…

②在弹出的窗口中（Program arguments）输入想启动的主机，例如，hadoop102

③ 回 到 DistributeServer 的 main 方 法 ， 右 键 ， 在 弹 出 的 窗 口 中 点 击 Run“DistributeServer.main()”

④观察 DistributeServer 控制台，提示 hadoop102 is working

⑤观察 DistributeClient 控制台，提示 hadoop102 已经上线

第 5 章 ZooKeeper 分布式锁案例

什么叫做分布式锁呢？

比如说"进程 1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。

分布式锁案例分析

5.1 原生 Zookeeper 实现分布式锁案例

1）分布式锁实现

package com.zhao.lock2;

import org.apache.zookeeper.*;

import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.io.IOException;

import java.util.Collections;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class DistributedLock {

// zookeeper server 列表

private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";

// 超时时间

private int sessionTimeout = 2000;

private ZooKeeper zk;

private String rootNode = "locks";

private String subNode = "seq-";

// 当前 client 等待的子节点

private String waitPath;

//ZooKeeper 连接

private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);

//ZooKeeper 节点等待

private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);

// 当前 client 创建的子节点

private String currentNode;

// 和 zk 服务建立连接，并创建根节点

public DistributedLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException {

zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {

@Override

public void process(WatchedEvent event) {

// 连接建立时, 打开 latch, 唤醒 wait 在该 latch 上的线程

if(event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {

connectLatch.countDown();

}

// 发生了 waitPath 的删除事件

if(event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)){

waitLatch.countDown();

}

}

});

// 等待连接建立

connectLatch.await();

//获取根节点状态

Stat stat = zk.exists("/" + rootNode, false);

//如果根节点不存在，则创建根节点，根节点类型为永久节点

if (stat == null) {

System.out.println("根节点不存在");

zk.create("/"+ rootNode, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

}

}

// 加锁方法

public void zkLock() {

try {

//在根节点下创建临时顺序节点，返回值为创建的节点路径

currentNode = zk.create("/" + rootNode + "/" + subNode,null, ZooDefs.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 childrenNodes = zk.getChildren("/" + rootNode, false);

// 列表中只有一个子节点, 那肯定就是 currentNode , 说明client 获得锁

if (childrenNodes.size() == 1) {

return;

} else {

//对根节点下的所有临时顺序节点进行从小到大排序

Collections.sort(childrenNodes);

//当前节点名称

String thisNode = currentNode.substring(("/" + rootNode + "/").length());

//获取当前节点的位置

int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);

if (index == -1) {

System.out.println("数据异常");

} else if (index == 0) {

// index == 0, 说明 thisNode 在列表中最小, 当前client 获得锁

return;

} else {

// 获得排名比 currentNode 前 1 位的节点

this.waitPath = "/" + rootNode + "/" + 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());

//进入等待锁状态

waitLatch.await();

return;

}

}

} catch (KeeperException e) {

e.printStackTrace();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

// 解锁方法

public void zkUnlock() {

try {

zk.delete(this.currentNode, -1);

} catch (InterruptedException | KeeperException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

2）分布式锁测试

（1）创建两个线程

package com.zhao.lock2;

import org.apache.zookeeper.KeeperException;

import java.io.IOException;

public class DistributedLockTest {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException {

// 创建分布式锁 1

final DistributedLock lock1 = new DistributedLock();

// 创建分布式锁 2

final DistributedLock lock2 = new DistributedLock();

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// 获取锁对象

try {

lock1.zkLock();

System.out.println("线程 1 获取锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock1.zkUnlock();

System.out.println("线程 1 释放锁");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// 获取锁对象

try {

lock2.zkLock();

System.out.println("线程 2 获取锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock2.zkUnlock();

System.out.println("线程 2 释放锁");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

}

}

（2）观察控制台变化：

线程 1 获取锁 线程 1 释放锁 线程 2 获取锁 线程 2 释放锁

5.2 Curator 框架实现分布式锁案例

1）原生的 Java API 开发存在的问题

（1）会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch （2）Watch 需要重复注册，不然就不能生效 （3）开发的复杂性还是比较高的 （4）不支持多节点删除和创建。需要自己去递归

2）Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 Java API 开发分布式遇到的问题。

详情请查看官方文档：https://curator.apache.org/index.html

3）Curator 案例实操

（1）添加依赖

org.apache.curator

curator-framework

4.3.0

org.apache.curator

curator-recipes

4.3.0

org.apache.curator

curator-client

4.3.0

（2）代码实现

package com.zhao.lock;

import org.apache.curator.RetryPolicy;

import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;

import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;

import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessLock;

import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;

import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

public class CuratorLockTest {

private String rootNode = "/locks";

// zookeeper server 列表

private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";

// connection 超时时间

private int connectionTimeout = 2000;

// session 超时时间

private int sessionTimeout = 2000;

public static void main(String[] args) {

new CuratorLockTest().test();

}

// 测试

private void test() {

// 创建分布式锁 1

final InterProcessLock lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);

// 创建分布式锁 2

final InterProcessLock lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// 获取锁对象

try {

lock1.acquire();

System.out.println("线程 1 获取锁");

// 测试锁重入

lock1.acquire();

System.out.println("线程 1 再次获取锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock1.release();

System.out.println("线程 1 释放锁");

lock1.release();

System.out.println("线程 1 再次释放锁");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

// 获取锁对象

try {

lock2.acquire();

System.out.println("线程 2 获取锁");

// 测试锁重入

lock2.acquire();

System.out.println("线程 2 再次获取锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock2.release();

System.out.println("线程 2 释放锁");

lock2.release();

System.out.println("线程 2 再次释放锁");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

}

// 分布式锁初始化

public CuratorFramework getCuratorFramework(){

//重试策略，初试时间 3 秒，重试 3 次

RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3);

//通过工厂创建 Curator

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()

.connectString(connectString)

.connectionTimeoutMs(connectionTimeout)

.sessionTimeoutMs(sessionTimeout)

.retryPolicy(policy).build();

//开启连接

client.start();

System.out.println("zookeeper 初始化完成...");

return client;

}

}

（2）观察控制台变化：

线程 1 获取锁 线程 1 再次获取锁 线程 1 释放锁 线程 1 再次释放锁 线程 2 获取锁 线程 2 再次获取锁 线程 2 释放锁 线程 2 再次释放锁

第 6 章 企业面试真题（面试重点）

6.1 选举机制

半数机制，超过半数的投票通过，即通过。

（1）第一次启动选举规则：

投票过半数时，服务器 id 大的胜出 （2）第二次启动选举规则：

①EPOCH 大的直接胜出

②EPOCH 相同，事务 id 大的胜出

③事务 id 相同，服务器 id 大的胜出

6.2 生产集群安装多少 zk 合适？

安装奇数台。

生产经验：

⚫10 台服务器：3 台 zk； ⚫20 台服务器：5 台 zk； ⚫100 台服务器：11 台 zk； ⚫200 台服务器：11 台 zk

服务器台数多：好处，提高可靠性；坏处：提高通信延时

6.3 常用命令

ls、get、create、delete

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