Zookeeper应用

作者: hahaxiou | 来源:发表于2018-03-28 16:01 被阅读0次

    Zookeeper

    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

    [图片上传失败...(image-e8a62b-1518076423457)]

    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
    [图片上传失败...(image-e71e98-1518076423458)]
    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

    [图片上传失败...(image-90d58b-1518076423458)]

    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

    [图片上传失败...(image-27b147-1518076423458)]

    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.
    2. 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.
    3. 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.
    4. 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。

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