zookeeper入门教程_日语入门自学

全栈程序员站长

发布于 2022-09-21 21:01:04

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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

zookeeper

watcher架构

客户端首先将Watcher注册到服务器，同时将Watch对象保存到客户端的Watch管理器中。当Zookeeper服务器监听到的数据发生变化时，服务器会通知客户端，接着客户端的Watch管理器会触发相关的Watcher来回调响应处理逻辑，从而完成整体的数据发布/订阅流程。

javaAPI

Java watch案例

public class WatcherDemo implements Watcher { 
   
    static ZooKeeper zooKeeper;
    static { 
   
        try { 
   
            zooKeeper = new ZooKeeper("192.168.3.39:2181", 4000,new WatcherDemo());
        } catch (IOException e) { 
   
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Override
    public void process(WatchedEvent event) { 
   
        System.out.println("eventType:"+event.getType());
        if(event.getType()==Event.EventType.NodeDataChanged){ 
   
            try { 
   
                zooKeeper.exists(event.getPath(),true);
            } catch (KeeperException e) { 
   
                e.printStackTrace();
            } catch (InterruptedException e) { 
   
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException { 
   
        String path="/watcher";
        if(zooKeeper.exists(path,false)==null) { 
   
            zooKeeper.create("/watcher", "0".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println("-----------");
        //true表示使用zookeeper实例中配置的watcher
        Stat stat=zooKeeper.exists(path,true);
        System.in.read();
    }
}

运行完程序，控制台显示

:此时启动 zookeeper 命令行终端，查看并且删除 watcher 节点：

IDE 控制台输出，触发了节点删除事件：

zookeeper 配置中心

使用zookeeper作为配置中心，通常情况下java应用程序会依赖很多配置文件，建议将配置信息配置在zookeeper中，将zookeeper作为服务器的配置中心，当配置发生变换之后，可以用zookeeperz中的watch机制捕获到发生变化的事件，以便客户端获得配置信息。

设计思路

连接zookeeper服务器
读取zookeeper中的配置信息，注册watcher监听器，存入本地变量
当zookeeper中的配置信息发生变化时，通过watcher的回调方法捕获数据变化事件
当zookeeper中的配置数据发生变化时，通过watcher的回调方法捕获数据变化事件 java案例

package com.cc.duoxiancheng;

import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class MyConfigCenter implements Watcher { 
   
    // zookeeper地址
    String IP = "192.168.60.130:2181";
    // zookeeper是异步连接的，所以要使用countDownLatch 当响应返回的时候才继续改线程
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    static ZooKeeper zooKeeper;

    // 配置信息
    private String url;
    private String username;
    private String password;

    @Override
    public void process(WatchedEvent event) { 
   
        try { 
   
            if(event.getType() == Event.EventType.None) { 
   
                if(event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected){ 
   
                    System.out.println("连接成功");
                    countDownLatch.countDown();
                }
                else if(event.getState() == Event.KeeperState.Disconnected){ 
   
                    System.out.println("连接断开");
                }
                else if(event.getState() == Event.KeeperState.Expired){ 
   
                    System.out.println("连接超时");
                }
                else if(event.getState() == Event.KeeperState.AuthFailed){ 
   
                    System.out.println("认证失败");
                }
            }else if(event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged){ 
      //当有数据变华的时候，重新从配置信息中读取信息
                initValue();
            }
        }catch (Exception e){ 
   
            e.printStackTrace();
        }
    }
    private MyConfigCenter(){ 
   
        initValue();
    }
    public void initValue()
    { 
   
        try { 
   
            zooKeeper = new ZooKeeper(IP,50000,this);
            countDownLatch.await();
            //注册配置信息的watch道主watch中
            this.url = new String(zooKeeper.getData("/config/url",true,null));
            this.username = new String(zooKeeper.getData("/config/username",true,null));
            this.password = new String(zooKeeper.getData("/config/password",true,null));
        }catch (Exception e){ 
   
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

分布式ID

在过去的单库单表系统中，通常可以使用数据库的AUTO_INCREMENT属性来自动为每条记录生成一个唯一的ID，d但是分库分表后，就无法在依靠数据库的auto_increment属性来唯一表示一条记录了。此时我们就可以用zookeeper在分布式环境下生成全局唯一id

设计思路

连接zookeeper服务器
指定路径下生成临时有序节点
取序列号及为分布式环境下的唯一ID

zookeeper中创建分布式唯一ID

public String getUniqueId(){ 
   
	String path = "";
	try{ 
   
		//生成zookeeper有序临时节点
		path = zookeeper.create(path,new byte[0],Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CREATEMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
	}catch(Exception e){ 
   
		e.printStackTrace();
	}
	//
	return path.subString(...);
}

分布式锁

分布式锁有多种实现方式，比如数据库，Redis都可以实现分布式锁，作为分布式协同工具zookeeper，当然也有着标准的实现方式。设计思路

每个客户端往/Locks下创建l临时有序节点/Locks/Lock_，创建成功后/Locks下面会有每个客户端对应的节点。如/Locks/Lock_000000001
客户端获取/Locks下子节点，并进行排序，判断排在最前面的是否为自己，如果自己的锁节点排在第一位，代表获取锁成功
如果自己的锁节点不在第一位，则监听自己前一位的锁节点。例如，自己锁节点Lock_000000002,那么监听Lock_0000000001
当前一位锁节点(Lock_0000000001)对应的客户端执行完成，释放了锁，将会触发监听客户端
监听客户端重新执行第2步逻辑，判断自己是否获得了锁

java案例

private void createLock() throws Exception{ 
   
	//判断节点是否存在
	Stat stat = zooKeeper.exists(LOCK_ROOT_PATH,false);
	if(stat == null){ 
   
		zooKeeper.create(LOCK_ROOT_PATH,new byte[0],ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
	}
	//创建临时有序节点
	lockPath = zooKeeper.create(LOCK_ROOT_PATH + "/" + LOCK_NODE_NAME,new byte[0],ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
}

Watcher watch = new Watcher(){ 
   
	public void process(){ 
   
		if(event.getType == Event,EventType.NodeDeleted){ 
   
			synchronized(this){ 
   
				notifyAll();	
			}
		}
	}
}

private void attemptLock() throws Exception{ 
   
	//获取Locks节点下所有孩子节点
	List<String>list = zooKeeper.getChildren(LOCK_ROOT_PATH,false);
	//对节点进行排序
	Collection.sort(list);
	int index = list.indexOf(lockPath.subString(LOCK_ROOT_PATH.length() + 1));
	if(index == 0){ 
   	
		System.out.println("获取锁成功");
	}else { 
   
		//上一个节点路径
		String path = list.get(index-1);
		zooKeeper.exists(LOCK_ROOT_PATH + "/" + path,wathcer);
		if(stat == nukk){ 
   
			attemptLock();
		}else{ 
   
			synchronized(watcher){ 
   
				watcher.wait();
			}
			attemptLock();
		}
	}
}

public void releaseLock() throws Exception{ 
   
	zooKeeper.delete(this.lockPath,-1);
	zooKeeper.close();
	System,out.println("锁已经释放" + this.lockPath);
}

集群搭建

Ubuntu进行虚拟集群搭建。模拟共有3台服务器，端口分别为2181，2182，2183

基于zookeeper-3.4.10复制3份好的服务器文件

cp -r zookeeper-3.4.10 zookeeper2181
cp -r zookeeper-3.4.10 zookeeper2182
cp -r zookeeper-3.4.10 zookeeper2183

修改zookeeper2181,2182,2183服务器配置文件(以2181为例)

# 指定ip
clientPortAddress=192.168.0.120
# 配置集群
server.服务器编号=ip地址:Zookeeper服务器之间的通信端口:Leader选举的端口
server.1=192.168.0.120:2287:3387
server.2=192.168.0.120:2288:3388
server.3=192.168.0.120:2289:3389

在上一步dataDir指定的目录下，创建myid文件，然后在该文件添加上一步server配置的对应的服务器编号

# zookeeper2181对应的服务器编号是1
# /home/zookeeper/zookeeper2181/data目录下
echo "1" > myid

登录三个zookeeper服务器

# 启动
zkServer.sh start
# 状态
zkServer.sh status
# 登录
zkCli.sh -server 192.168.60.130:2181

数据一致性协议：zab协议

zab协议的全程是Zookeeper Atomic Broadcast,zookeeper是通过zab协议来保证分布式事务的最终一致性基于zab协议，zookeeper集群中的角色主要有以下三类，如下表所示：

zab原子广播模式工作原理，通过类似两阶段提交协议的方法解决数据一致性：

leader从客户端收到一个写请求
leader生成一个新的事务并为这个事务生成一个唯一的ZXID
leader将这个事务提议(propose)发送给所有的follow节点
follower节点将受到的事务请求加入到历史队列(history queue)中，并发送ack给leader
当leader收到大多数follower(半数以上节点)的ack消息，leader会发送commit请求
当follow收到commit请求时,从历史队列中将事务请求commit

Zookeeper Leader选举

服务器状态

looking：寻找leader状态，当服务器处于该状态时，他会认为当前集群中没有leader，因此需要进入leader选举状态
leading：领导者状态。表明当前服务器是领导者
following：跟随者状态，表明当前服务器角色是follower
observing：观察者状态。表明当前服务角色是observer

服务器启动时的leader选举 每个节点启动的时候状态都是LOOKING，处于观望状态，接下来就开始进行选主流程

若进行Leader选举，则至少需要两台机器，这里选取3台机器组成的服务器集群为例。在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下

每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID、epoch，使用(myid, ZXID,epoch)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。
接受来自各个服务器的投票。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票（epoch）、是否来自LOOKING状态的服务器。
处理投票。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下

优先比较epoch
其次检查ZXID。ZXID比较大的服务器优先作为Leader
如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。

对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0，再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。

统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。
改变服务器状态。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。

运行时的leader选举 当集群中的leader服务器出现宕机或者不可用的情况时，那么整个集群将无法对外提供服务，而是进入新一轮的Leader选举，服务器运行期间的Leader选举和启动时期的Leader选举基本过程是一致的。

变更状态。Leader挂后，余下的非Observer服务器都会将自己的服务器状态变更为LOOKING，然后开始进入Leader选举过程。
每个Server会发出一个投票。在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同。
处理投票。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。
统计投票。与启动时过程相同。
改变服务器的状态。与启动时过程相同

Observer角色及其配置

Observer角色特点：

不参与集群的leader选举
不参与集群中写数据时的ack反馈为了使用observer角色，在任何想变成observer角色的配置文件中加入如下配置：

peerType=observer

并在所有server的配置文件中，配置成observer模式的server的呐喊配置追加：observer，例如：

server.3=192.168.60.130:2289:3389:observer

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