ZooKeeper学习笔记

学习路线:

目录

[第1章 Zookeeper入门](#第1章 Zookeeper入门)

[1.1 概述](#1.1 概述)

[1.2 特点](#1.2 特点)

[1.3 数据结构](#1.3 数据结构)

[1.4 应用场景](#1.4 应用场景)

[1.5 下载地址](#1.5 下载地址)

[第2章 Zookeeper本地安装](#第2章 Zookeeper本地安装)

[2.1 本地模式安装](#2.1 本地模式安装)

[2.2 配置参数解读](#2.2 配置参数解读)

[第3章 Zookeeper集群操作](#第3章 Zookeeper集群操作)

[3.1 集群操作](#3.1 集群操作)

[3.1.1 集群安装](#3.1.1 集群安装)

[3.1.2 选举机制（面试重点）](#3.1.2 选举机制（面试重点）)

[3.1.3 ZK集群启动停止脚本](#3.1.3 ZK集群启动停止脚本)

[3.2 客户端命令行操作](#3.2 客户端命令行操作)

[3.2.1 命令行语法](#3.2.1 命令行语法)

[3.2.2 znode节点数据信息](#3.2.2 znode节点数据信息)

[3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）](#3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）)

[3.2.4 监听器原理](#3.2.4 监听器原理)

[3.2.5 节点删除与查看](#3.2.5 节点删除与查看)

[3.3 客户端API操作](#3.3 客户端API操作)

[3.3.1 IDEA环境搭建](#3.3.1 IDEA环境搭建)

[3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端](#3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端)

[3.3.3 创建子节点](#3.3.3 创建子节点)

[3.3.4 获取子节点并监听节点变化](#3.3.4 获取子节点并监听节点变化)

[3.3.5 判断Znode是否存在](#3.3.5 判断Znode是否存在)

[3.4 客户端向服务端写数据流程](#3.4 客户端向服务端写数据流程)

[第4章 服务器动态上下线监听案例](#第4章 服务器动态上下线监听案例)

[4.1 需求](#4.1 需求)

[4.2 需求分析](#4.2 需求分析)

[4.3 具体实现](#4.3 具体实现)

[4.4 测试](#4.4 测试)

[第5章 ZooKeeper分布式锁案例](#第5章 ZooKeeper分布式锁案例)

[5.1 原生Zookeeper实现分布式锁案例](#5.1 原生Zookeeper实现分布式锁案例)

[5.2 Curator框架实现分布式锁案例](#5.2 Curator框架实现分布式锁案例)

[第6章 企业面试真题（面试重点）](#第6章 企业面试真题（面试重点）)

[6.1 LEADER选举机制](#6.1 LEADER选举机制)

[6.2 生产集群(服务节点-理解为技师)安装多少zk合适？](#6.2 生产集群(服务节点-理解为技师)安装多少zk合适？)

[6.3 常用命令](#6.3 常用命令)

[第7章 ZAB 协议、CAP](#第7章 ZAB 协议、CAP)

[7.1 ZAB 协议](#7.1 ZAB 协议)

[7.1.1 什么是 ZAB 算法](#7.1.1 什么是 ZAB 算法)

[7.1.2 Zab 协议内容](#7.1.2 Zab 协议内容)

[7.2 CAP](#7.2 CAP)

---

第1章 Zookeeper入门

1.1 概述

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。

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(理解为服务端都注册到zk,客户端可以通过zk暴露域名访问服务器节点,服务器在该场景被反向代理)

统一配置管理(配置下发,客户端配置配置好对ZK服务节点的监听,当服务器数据发生变化时，客户端实时感知到变化)

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

官网首页:

Apache ZooKeeper

截图

第2章 Zookeeper本地安装

2.1 本地模式安装

安装前准备

• 安装 JDK
• 拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
• 解压到指定目录

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

• 修改名称

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

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;

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

(2)打开 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径:

[atguigu@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

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData

操作 Zookeeper

(1)启动 Zookeeper

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

(2)查看进程是否启动

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps 
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain

(3)查看状态

[atguigu@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

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

(5)退出客户端:

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

(6)停止 Zookeeper

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

zk客户端与服务端关系

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:LF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) 最多不能超过20s就要建立连接，如果还没有建立连接认为本次通信死掉。

3)syncLimit = 5:LF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(客户端通过该端口连接服务端)。

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。

2）解压安装

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

[atguigu@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

[atguigu@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

[atguigu@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

[atguigu@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

[atguigu@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

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

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

(2)打开 zoo.cfg 文件

[atguigu@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

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

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

5)集群操作

(1)分别启动 Zookeeper

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

(2)查看状态

[atguigu@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

[atguigu@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

[atguigu@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

(1)服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上 (3票)，选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING:

(2)服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)大，更改选票为推举服务器2。此时服冬器1票数O票，服各器)票着票。没有半数以上结果，选举无法完成，服各器1，状本保持LOOKING

(3)服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Lader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING:

(4)服务器4启动，发起一次选举，此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票，服务器4%1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING:

(5) 服务器5启动，同4一样当小弟。

Zookeeper选举机制------非第一次启动

(1)当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举:

• 服务器初始化启动。

• 服务器运行期间无法和Leader保持连接。

(2)而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态:

• 集群中本来就已经存在一个Leader。

对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连 接，并进行状态同步即可。

• 集群中确实不存在Leader。

假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，

3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

(EPOCH，ZXID，SID ) (EPOCH，ZXID，SID ) (EPOCH，ZXID，SID )

SID为1、2、4的机器投票情况: (1，8，1) (1，8，2) (1，7，4)

选举Leader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

3.1.3 ZK集群启动停止脚本

1)在 hadoop102 的/home/atguigu/bin 目录下创建脚本

[atguigu@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

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

3)Zookeeper 集群启动脚本

[atguigu@hadoop102 module]$ zk.sh start

4)Zookeeper 集群停止脚本

[atguigu@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

[atguigu@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(当前节点"/"绑定的数据为zookeeper)

[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）

持久 (Pcrsistcnt) : 客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除

短暂 (Ephemeral) : 客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除

说明: 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(这里不同名的兄弟节点,序号可能是全局自增的)

注意: 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/znode4 001Ephemeral sequential
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/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

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] /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao" Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000000

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao" Created /sanguo/weiguo/zhangliao0000000001

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] /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 [atguigu@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。

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（即启动104客户端,并且向服务器注册监听,监听/sanguo节点变化）

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get -w /sanguo

(2)在 hadoop103 主机上修改/sanguo 节点的数据(启动103客户端,并且修改ZK服务器节点)

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"

(3)观察 hadoop104(客户端)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

<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>
<dependency> 
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> 
    <artifactId>zookeeper</artifactId> 
    <version>3.5.7</version>
    </dependency>
</dependencies>

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.atguigu.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) {
// 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<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
                    for (String child : children) {
                        System.out.println(child);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

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("/atguigu", "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 /atguigu 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<String> 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
atguigu

(2)在 hadoop102 的客户端上创建再创建一个节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /atguigu1 "atguigu1"

(3)在 hadoop102 的客户端上删除节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /atguigu1

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("/atguigu", 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

写流程之写入请求发送给follower节点

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(核心思想是客户端监听服务端在zk某个目录下注册的所有子节点)

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.atguigu.zkcase1

(3)服务器端向 Zookeeper 注册代码

public class DistributeServer {

    private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zk;
    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {

        DistributeServer server = new DistributeServer();
        // 1 获取zk连接
        server.getConnect();
        // 2 注册服务器到zk集群
        server.register(args[0]);
        // 3 启动业务逻辑（睡觉）
        server.business();
    }

    private void business() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }
    private void register(String hostname) throws KeeperException, InterruptedException {
        String create = zk.create("/servers/"+hostname, hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

        System.out.println(hostname +" is online") ;
    }
    private void getConnect() throws IOException {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
            }
        });
    }
}

(4)客户端代码

public class DistributeClient {

    private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zk;

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        DistributeClient client = new DistributeClient();

        // 1 获取zk连接
        client.getConnect();

        // 2 监听/servers下面子节点的增加和删除
        client.getServerList();

        // 3 业务逻辑（睡觉）
        client.business();

    }

    private void business() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    private void getServerList() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zk.getChildren("/servers", true);

        ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();

        for (String child : children) {

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

            servers.add(new String(data));
        }

        // 打印
        System.out.println(servers);
    }

    private void getConnect() throws IOException {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {

                try {
                    getServerList();
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

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

public class DistributedLock {

    private final String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private final int sessionTimeout = 2000;
    private final ZooKeeper zk;

    private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
    private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);

    private String waitPath;
    private String currentMode;

    public DistributedLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException {

        // 获取连接
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                // connectLatch  如果连接上zk  可以释放
                if (watchedEvent.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected){
                    connectLatch.countDown();
                }

                // waitLatch  需要释放
                if (watchedEvent.getType()== Event.EventType.NodeDeleted && watchedEvent.getPath().equals(waitPath)){
                    waitLatch.countDown();
                }
            }
        });

        // 等待zk正常连接后，往下走程序
        connectLatch.await();

        // 判断根节点/locks是否存在
        Stat stat = zk.exists("/locks", false);

        if (stat == null) {
            // 创建一下根节点
            zk.create("/locks", "locks".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
    }

    // 对zk加锁
    public void zklock() {
        // 创建对应的临时带序号节点
        try {
            currentMode = zk.create("/locks/" + "seq-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

            // wait一小会, 让结果更清晰一些
            Thread.sleep(10);

            // 判断创建的节点是否是最小的序号节点，如果是获取到锁；如果不是，监听他序号前一个节点

            List<String> children = zk.getChildren("/locks", false);

            // 如果children 只有一个值，那就直接获取锁； 如果有多个节点，需要判断，谁最小
            if (children.size() == 1) {
                return;
            } else {
                Collections.sort(children);

                // 获取节点名称 seq-00000000
                String thisNode = currentMode.substring("/locks/".length());
                // 通过seq-00000000获取该节点在children集合的位置
                int index = children.indexOf(thisNode);

                // 判断
                if (index == -1) {
                    System.out.println("数据异常");
                } else if (index == 0) {
                    // 就一个节点，可以获取锁了
                    return;
                } else {
                    // 需要监听  他前一个节点变化
                    waitPath = "/locks/" + children.get(index - 1);
                    zk.getData(waitPath,true,new Stat());

                    // 等待监听
                    waitLatch.await();

                    return;
                }
            }

        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 解锁
    public void unZkLock() {

        // 删除节点
        try {
            zk.delete(this.currentMode,-1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

2)分布式锁测试

(1)创建两个线程

public class DistributedLockTest {

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

       final  DistributedLock lock1 = new DistributedLock();

        final  DistributedLock lock2 = new DistributedLock();

       new Thread(new Runnable() {
           @Override
           public void run() {
               try {
                   lock1.zklock();
                   System.out.println("线程1 启动，获取到锁");
                   Thread.sleep(5 * 1000);

                   lock1.unZkLock();
                   System.out.println("线程1 释放锁");
               } catch (InterruptedException e) {
                   e.printStackTrace();
               }
           }
       }).start();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {

                try {
                    lock2.zklock();
                    System.out.println("线程2 启动，获取到锁");
                    Thread.sleep(5 * 1000);

                    lock2.unZkLock();
                    System.out.println("线程2 释放锁");
                } catch (InterruptedException 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

<dependency> 
     <groupId>org.apache.curator</groupId> 
     <artifactId>curator-framework</artifactId> 
     <version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId> 
    <artifactId>curator-recipes</artifactId> 
    <version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId> 
    <artifactId>curator-client</artifactId> 
    <version>4.3.0</version>
</dependency>

代码实现

public class CuratorLockTest {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建分布式锁1
        InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks");

        // 创建分布式锁2
        InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks");

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    lock1.acquire();
                    System.out.println("线程1 获取到锁");

                    lock1.acquire();
                    System.out.println("线程1 再次获取到锁");

                    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() {
                try {
                    lock2.acquire();
                    System.out.println("线程2 获取到锁");

                    lock2.acquire();
                    System.out.println("线程2 再次获取到锁");

                    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();
    }

    private static CuratorFramework getCuratorFramework() {

        ExponentialBackoffRetry policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3);

        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181")
                .connectionTimeoutMs(2000)
                .sessionTimeoutMs(2000)
                .retryPolicy(policy).build();

        // 启动客户端
        client.start();

        System.out.println("zookeeper 启动成功");
        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 LEADER选举机制

(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(服务节点-理解为技师)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

第7章 ZAB 协议、CAP

7.1 ZAB 协议

7.1.1 什么是 ZAB 算法

Zab是特别为 Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基于该协议，Zookeeper 设计为只有一台客户端(Leader)负责处理外部的写事务请求，然后 Leader 客户端将数据同步到其他Follower 节点。即 Zookeeper 只有一个 Leader 可以发起提案。

7.1.2 Zab 协议内容

Zab 协议包括两种基本的模式:消息广播、崩溃恢复。

(1)客户端发起一个写操作请求。

(2)Leader服务器将客户端的请求转化为事务Proposal 提案，同时为每个Proposal 分配一个全局的ID，即zxid。

(3)Leader服务器为每个Follower服务器分配一个单独的队列，然后将需要广播的 Proposal依次放到队列中去，并且根据FIFO策略进行消息发送。

(4)Follower接收到Proposal后，会首先将其以事务日志的方式写入本地磁盘中，写入成功后向Leader反馈一个Ack响应消息。

(5)Leader接收到超过半数以上Follower的Ack响应消息后，即认为消息发送成功，可以发送commit消息。

(6)Leader向所有Follower广播commit消息，同时自身也会完成事务提交。Follower 接收到commit消息后，会将上一条事务提交。

(7)Zookeeper采用Zab协议的核心，就是只要有一台服务器提交了Proposal，就要确保所有的服务器最终都能正确提交Proposal

ZAB协议针对事务请求的处理过程 类似于一个两阶段提交过程

(1)广播事务阶段

(2)广播提交操作

这两阶段提交模型如下，有可能因 为Leader宕机带来数据不一致，比如

(1)Leader 发起一个事务 Proposal1后就宕机，Follower都没有 Proposal1

(2)Leader收到半数ACK宕机， 没来得及向Follower发送Commit

如何解决上面问题，ZAB引入了崩溃恢复模式

崩溃恢复

一旦Leader服务器出现崩溃或者由于网络原因导致Leader服务器失去了与过半 Follower的联系，那么就会进入崩溃恢复模式。

1)假设两种服务器异常情况:

(1)假设一个事务在Leader提出之后，Leader挂了。

(2)一个事务在Leader上提交了，并且过半的Follower都响应Ack了，但是Leader在Commit消息发出之前挂了。
2)Zab协议崩溃恢复要求满足以下两个要求:

(1)确保已经被Leader提交的提案Proposal，必须最终被所有的Follower服务器提交。 (已经产生的提案，Follower必须执行)

(2)确保丢弃已经被Leader提出的，但是没有被提交的Proposal。(丢弃胎死腹中的提案)

崩溃恢复主要包括两部分:Leader选举和数据恢复。

Leader选举 :根据上述要求，Zab协议需要保证选举出来的Leader需要满足以下条件:

(1)新选举出来的Leader不能包含未提交的Proposal。即新Leader必须都是已经提交了Proposal的Follower服务器节点 。

(2)新选举的Leader节点中含有最大的zxid。这样做的好处是可以避免Leader服务器检查Proposal的提交和丢弃工作。

Zab如何数据同步:

(1)完成Leader选举后，在正式开始工作之前(接收事务请求，然后提出新的Proposal)，Leader服务器会首先确认事务日 志中的所有的Proposal是否已经被集群中过半的服务器Commit。

(2)Leader服务器需要确保所有的Follower服务器能够接收到每一条事务的Proposal，并且能将所有已经提交的事务Proposal应用到内存数据中。等到Follower将所有尚未同步的事务Proposal都从Leader服务器上同步过，并且应用到内存数据中以后， Leader才会把该Follower加入到真正可用的Follower列表中。

7.2 CAP

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种

• 一致性(C:Consistency)
• 可用性(A:Available)
• 分区容错性(P:Partition Tolerance)

这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。

1)一致性(C:Consistency)

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

2)可用性(A:Available)

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。

3)分区容错性(P:Partition Tolerance)
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
ZooKeeper保证的是CP

(1)ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。(注:在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要 重新请求才能获得结果)。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。

(2)进行Leader选举时集群都是不可用。

参考资料:01_尚硅谷_zk_开篇_课程介绍_哔哩哔哩_bilibili