大数据技术学习笔记（七）—— Zookeeper

[1 Zookeeper 概述](#1 Zookeeper 概述)
- [1.1 Zookeeper 定义](#1.1 Zookeeper 定义)
- [1.2 Zookeeper 工作机制](#1.2 Zookeeper 工作机制)
- [1.3 Zookeeper 特点](#1.3 Zookeeper 特点)
- [1.4 数据结构](#1.4 数据结构)
- [1.5 应用场景](#1.5 应用场景)
[2 Zookeeper 安装](#2 Zookeeper 安装)
[3 客户端命令行操作](#3 客户端命令行操作)
[4 Zookeeper 的 Java 客户端操作](#4 Zookeeper 的 Java 客户端操作)
- [4.1 IDEA 环境搭建](#4.1 IDEA 环境搭建)
- [4.2 初始化 ZooKeeper 客户端](#4.2 初始化 ZooKeeper 客户端)
- [4.3 创建子节点](#4.3 创建子节点)
- [4.4 获取子节点](#4.4 获取子节点)
- [4.5 判断Znode是否存在](#4.5 判断Znode是否存在)
- [4.6 获取子节点存储的数据](#4.6 获取子节点存储的数据)
- [4.7 设置节点的值](#4.7 设置节点的值)
- [4.8 删除节点](#4.8 删除节点)
[5 Zookeeper 内部原理](#5 Zookeeper 内部原理)
- [5.1 节点类型](#5.1 节点类型)
- [5.2 Stat 结构体](#5.2 Stat 结构体)
- [5.3 监听器原理（重点）](#5.3 监听器原理（重点）)
- [5.4 选举机制（重点）](#5.4 选举机制（重点）)
- [5.5 写数据流程](#5.5 写数据流程)

1 Zookeeper 概述

1.1 Zookeeper 定义

Zookeeper 是一个开源的 分布式 的，为分布式应用提供协调服务的 Apache 项目。

Zookeeper 从设计模式角度来理解，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生了变化，Zookeeper 就负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应。

1.2 Zookeeper 工作机制

1.3 Zookeeper 特点

Zookeeper：一个领导者（Leader)，多个跟随者（Follower）组成的集群。
集群中只要有 半数以上 节点存活，Zookeeper 集群就能正常服务。
全局数据一致性：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。
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。
数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败（保证了数据一致性）。
实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

1.4 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。

ZooKeeper 中不存在文件的概念，节点中存储的直接就是内容

1.5 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。

（1）统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。

例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

（2）统一配置管理

分布式环境下，配置文件同步非常常见。
- 一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Kafka 集群。
- 对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
配置管理可交由 ZooKeeper 实现。
- 可将配置信息写入 ZooKeeper 上的一个Znode。
- 各个客户端服务器监听这个Znode。
- 一旦 Znode 中的数据被修改，ZooKeeper 将通知各个客户端服务器。

（3）统一集群管理

分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
- 可根据节点实时状态做出一些调整。
ZooKeeper 可以实现实时监控节点状态变化
- 可将节点信息写入 ZooKeeper 上的一个ZNode。
- 监听这个 ZNode 可获取它的实时状态变化。

（4）服务器节点动态上下线

（5）软负载均衡

在 Zookeeper 中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求

软负载均衡即从软件层面（配置）实现负载均衡，硬负载均衡即从硬件层面实现负载均衡。

2 Zookeeper 安装

见博客 Zookeeper 安装与部署

3 客户端命令行操作

集群启动 Zookeeper 后，每一台机器上启动的都是服务端，要操作客户端，还需要启动客户端（最好是新开一个shell窗口单独作为客户端）。

powershell 复制代码

[huwei@hadoop101 ~]$ cd /opt/module/zookeeper-3.5.7
[huwei@hadoop101 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop101:2181

由于 zookeeper 的数据都是同步的，客户端连接到 hadoop101、hadoop102、hadoop103 哪个机器都是 OK 的

（1）查看当前 znode 中所包含的节点

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 1] ls /zookeeper
[config, quota]
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 2] ls /zookeeper/config
[]

（2）查看当前节点详细数据

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 3] 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

（3）创建普通节点

无法同时创建多级节点，除非父级节点存在，也可以在创建节点时指定节点的内容

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo
Created /sanguo
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 5] ls /
[sanguo, zookeeper]
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 6] create /sanguo/shuguo "liubei"
Created /sanguo/shuguo

当创建临时节点时，在当前客户端是能查看到的，退出当前客户端然后再重启客户端，再次查看会发现临时节点已经删除

（4）创建带序号的节点

先创建一个普通节点

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 7] create /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo

再创建带序号的节点

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 8] create -s /sanguo/weiguo "caocao"
Created /sanguo/weiguo0000000002
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 9] ls /sanguo
[shuguo, weiguo, weiguo0000000002]

如果节点下原来没有子节点，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。

（5）获取节点的值

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 10] get /sanguo/shuguo
liubei

（6）修改节点的值

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 11] set /sanguo/shuguo "kongming"
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 12] get /sanguo/shuguo
kongming

（7）节点的值变化监听

在 hadoop102 主机上注册监听 /sanguo 节点数据变化

powershell 复制代码

[huwei@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] get -w /sanguo
null

在 hadoop101 主机上修改 /sanguo 节点数据

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 13] set /sanguo "simayi"

此时，在 hadoop102 主机上见听到了 /sanguo 节点数据的变化

同理，ls命令也可以加参数 -w ，当新创建或删除文件后，可监听文件的变化

（8）查看节点的状态

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 14] stat /sanguo
cZxid = 0x200000002
ctime = Sun Dec 03 15:31:07 CST 2023
mZxid = 0x200000008
mtime = Sun Dec 03 16:02:16 CST 2023
pZxid = 0x200000005
cversion = 3
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 3

（9）删除节点

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 15] delete /sanguo
Node not empty: /sanguo
[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 16] delete /sanguo/weiguo0000000002

只能删除内容为空的节点

（10）递归删除节点

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 17] deleteall /sanguo

可以递归地删除内容非空的节点

4 Zookeeper 的 Java 客户端操作

4.1 IDEA 环境搭建

（1）创建一个Maven Module

（2）添加 pom 文件

xml 复制代码

<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）配置 log4j.properties文件

需要在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为log4j.properties，在文件中填入以下内容

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

4.2 初始化 ZooKeeper 客户端

java 复制代码

public class ZookeeperTest {

    private ZooKeeper zkClient;
    private String connectString;
    private int sessionTimeout;

    /**
     获取客户端对象
     */
    @Before
    public void init() throws IOException {
        connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
        int sessionTimeout = 10000; // 单位毫秒，一般设置10000~40000
        //参数1 connectString，连接zk服务的地址
        //参数2 sessionTimeout，超时时间
        //参数3 当前客户端默认的监控器
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
            }
        });
    }

    /**
     * 关闭客户端对象
     */
    @After
    public void close() throws InterruptedException {
        zkClient.close();
    }
}

4.3 创建子节点

java 复制代码

@Test
public void create() throws InterruptedException, KeeperException {
    //参数1 指定创建节点的路径
    //参数2 指定要创建节点下的数据
    //参数3 对操作用户进行权限控制
    //参数4 节点类型、短暂、持久、短暂带序号、持久带序号
    zkClient.create("/sanguo", "liubei".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}

4.4 获取子节点

（1）获取子节点列表，不监听

java 复制代码

/**
 * 获取节点，不监听
 */
@Test
public void get() throws InterruptedException, KeeperException {
    //参数1 指定获取节点的路径
    //参数2 是否监听
    List<String> children = zkClient.getChildren("/", false);
    System.out.println(children);
    for (String child : children) {
        System.out.println(child); // 获取每一个节点名称
    }
}

（2）获取子节点列表，并监听

java 复制代码

/**
 * 获取节点，监听
 */
@Test
public void getAndWatch() throws InterruptedException, KeeperException {
    //参数1 指定获取节点的路径
    //参数2 是否监听
    //参数3 当前客户端默认的监控器
    List<String> children = zkClient.getChildren("/", new Watcher() {
        public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
            System.out.println("根目录下的节点有变化");
        }
    });
    System.out.println(children);
    for (String child : children) {
        System.out.println(child); // 获取每一个节点名称
    }

    //因为设置了监听,所以当前线程不能结束
    Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

启动，再去根目录下创建一个新节点

powershell 复制代码

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /shuihu
Created /shuihu

查看 IDEA 终端

4.5 判断Znode是否存在

java 复制代码

/**
 * 判断Znode是否存在
 */
@Test
public void exist() throws InterruptedException, KeeperException {
    //参数1 指定判断节点的路径
    //参数2 是否监听
    Stat stat = zkClient.exists("/xiyou", false);
    System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
}

4.6 获取子节点存储的数据

java 复制代码

/**
 * 获取子节点存储的数据
 */
@Test
public void getData() throws InterruptedException, KeeperException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/sanguo", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    //参数1 指定判断节点的路径
    //参数2 是否监听
    byte[] data = zkClient.getData("/sanguo", false, stat);
    System.out.println(new String(data));
}

4.7 设置节点的值

java 复制代码

/**
 * 设置节点的值
 */
@Test
public void set() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/sanguo", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    //参数1 指定判断节点的路径
    //参数2 节点的值
    //参数3 版本号
    zkClient.setData("/sanguo", "caocao".getBytes(), stat.getVersion());
}

参数3 版本号也可以写 -1，但不能不传这个参数

4.8 删除节点

（1）删除空节点

java 复制代码

/**
 * 删除空节点
 */
@Test
public void delete() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/aaa", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    zkClient.delete("/aaa", stat.getVersion());
}

（2）删除非空节点，递归实现

java 复制代码

/**
 * 删除非空节点，递归实现
 */
//封装一个方法,方便递归调用
public void deleteAll(String path, ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists(path, false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    //先获取当前传入节点下的所有子节点
    List<String> children = zk.getChildren(path, false);
    if (children.isEmpty()) {
        //说明传入的节点没有子节点,可以直接删除
        zk.delete(path, stat.getVersion());
    } else {
        //如果传入的节点有子节点,循环所有子节点
        for (String child : children) {
            //删除子节点,但是不知道子节点下面还有没有子节点,所以递归调用
            deleteAll(path + "/" + child, zk);
        }
        //删除完所有子节点以后,记得删除传入的节点
        zk.delete(path, stat.getVersion());
    }
}

//测试deleteAll
@Test
public void testDeleteAll() throws KeeperException, InterruptedException {
    deleteAll("/shuihu", zkClient);
}

5 Zookeeper 内部原理

5.1 节点类型

持久（Persistent）：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

持久化目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
持久化顺序编号目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是 zookeeper 给该节点名称进行顺序编号
临时目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
临时顺序编号目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是 zookeeper 给该节点名称进行顺序编号

注意：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，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

5.2 Stat 结构体

powershell 复制代码

[zk: hadoop101:2181(CONNECTED) 18] stat /
cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x20000000d
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1

czxid：创建节点的事务zxid

每次修改 ZooKeeper 状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。事务ID是 ZooKeeper 中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。

ctime：znode：被创建的毫秒数(从1970年开始)
mzxid：znode：最后更新的事务zxid
mtime：znode：最后修改的毫秒数(从1970年开始)
pZxid：znode最后更新的子节点zxid
cversion：znode子节点变化号，znode子节点修改次数
dataversion：znode数据变化号
aclVersion：znode访问控制列表的变化号
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。
dataLength：znode的数据长度
numChildren：znode子节点数量

5.3 监听器原理（重点）

常见的监听

监听节点数据的变化： get -w path
监听子节点增减的变化： ls -w path

（1）首先要有一个 main() 线程

（2）在 main() 线程中创建 ZooKeeper 客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）

（3）客户端通过 connet 线程将注册的监听事件发送给 ZooKeeper

（4）在 ZooKeeper 的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中

（5）ZooKeeper 监听到有数据或路径的变化，就会将这个消息发送给 listener 线程

（6）客户端 listener 线程内部调用 process() 方法做出相应处理

5.4 选举机制（重点）

半数机制 ：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以 Zookeeper 适合安装 奇数台服务器。

一般情况下 Zookeeper 集群更推荐使用奇数台机器原因？

在 Zookeeper 集群中奇数台和偶数台（接近的台数）机器的容错能力是一样的，所以在考虑资源节省的情况，我们推荐使用奇数台方案

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。

选举机制总原则：集群中的每台机器都参与投票，通过交换选票信息得到每台机器的最终得票，一旦出现得票数超过机器总数 一半以上 数量，当前机器即为 leader。

选票过程中每台机器怎么通信的？

每台机器的 ip ，加上端口号 3888

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，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 LOCKING；

（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 1 发现服务器2的 ID 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。此时服务器 1 票数 0 票，服务器 2 票数 2 票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2 状态保持 LOCKING；

（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 Leader。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，发现当前集群已经有 leader，它自己自动成为follower

（5）服务器5启动，同服务器 4一样。

以5台机器为例，当前集群正在使用（有数据/没数据），leader突然宕机的情况。

当集群中的leader挂掉，集群会重新选出一个leader，此时首先会比较每一台机器的czxid，czxid最大的被选为leader。极端情况，czxid都相等的情况，那么就会直接比较myid。

大数据技术学习笔记（七）—— Zookeeper

目录

1 Zookeeper 概述

1.1 Zookeeper 定义

1.2 Zookeeper 工作机制

1.3 Zookeeper 特点

1.4 数据结构

1.5 应用场景

2 Zookeeper 安装

3 客户端命令行操作

4 Zookeeper 的 Java 客户端操作

4.1 IDEA 环境搭建

4.2 初始化 ZooKeeper 客户端

4.3 创建子节点

4.4 获取子节点

4.5 判断Znode是否存在

4.6 获取子节点存储的数据

4.7 设置节点的值

4.8 删除节点

5 Zookeeper 内部原理

5.1 节点类型

5.2 Stat 结构体

5.3 监听器原理（重点）

5.4 选举机制（重点）

5.5 写数据流程