Zookeeper详细教程、分布式协调服务原理

Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目，主要为分布式系统提供协调服务以及一些数据管理问题，如命名服务、集群管理、分布式应用配置等。zookeeper可以将简单易用的接口和高效稳定的系统提供给用户。

在大型网站中，zookeeper一直占据着重要地位，主要功能如下：

zookeeper是为别的分布式程序服务的

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）

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

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：

为用户程序提供数据节点监听服务；

管理(存储，读取)用户程序提交的数据；

一、zookeeper集群安装

由于zookeeper的集群投票选主机制（下面会介绍），超过半数的节点投票才能完成选主。并且必须超过半数的节点存活才能提供服务。所以集群中节点数最好为奇数台，但不少于3台。我们将我们的zookeeper集群安装到三台虚拟机上。

1.1 环境准备

三台虚拟机

192.168.66.101

192.168.66.102

192.168.66.103

JDK安装包（jdk-7u71-linux-i586.tar.gz）

zookeeper安装包（zookeeper-3.4.5.tar.gz）

1.2 创建zk用户

登录三台虚拟机，添加zookeeper的管理用户，执行如下命令添加一个新用户，注意必须使用root用户权限来添加新用户，需要在三台虚拟机上都要创建一个新用户。

groupadd zkg #添加一个组

useradd zk -g zkg # 添加一个用户，并制定该用户属于zkg组

passwd # 给用户设置密码，下面提示输入密码，以及确认密码

1.3 安装

三台虚拟机的用户创建完成之后，在一台虚拟机上来安装zookeeper，切换到刚创建的用户下执行如下命令

su zk #切换到zk用户

cd ~ # 进入zk用户的home目录

使用ftp工具将jdk安装包和zookeeper安装包上传至任一台虚拟机中zk用户home目录下，并解压至apps目录下

mkdir apps

tar -zxvf jdk-7u71-linux-i586.tar.gz -C apps/

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C apps/

按照下面的步骤，配置环境变量，JDK安装完毕，注意三台机器都需要配置

su # 切换到root用户

vi /etc/profile # 编辑系统配置文件，将下面三行内容粘贴至文件末尾

########################################################

export JAVA_HOME=/home/zk/apps/jdk-7u71-linux-i586

export ZOOKEEPER_HOME=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

#########################################################

source /etc/profile # 使修改后配置文件生效

su zk # 切换为zk用户

检查jdk的安装是否成功，只检查已有加压文件的机器

java -version # 查看jdk版本信息

修改zookeeper的配置文件

cd ~/apps/zookeeper-3.4.5/conf # 进入到zookeeper的配置文件存放目录

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg # 将zoo_sample.cfg复制一份，并更名为zoo.cfg

vi zoo.cfg # 编辑zoo.cfg并将下面内容添加到文件末尾

#########################################################

server.1=192.168.66.101:2888:3888 # (主机名, 心跳端口、数据端口)

server.2=192.168.66.102:2888:3888

server.3=192.168.66.103:2888:3888

#########################################################

修改dataDir和dataLogDir的值

#########################################################

dataDir=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/data

dataLogDir=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/log

#########################################################

:wq #保存并退出

创建data和log目录，用于存放数据和日志信息

cd /home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/

mkdir -m 755 data

mkdir -m 755 log

在data文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为1

cd data/

echo 1 > myid #新建myid文件，并输入内容为1

将配置好的文件目录发至其他机器上

scp -r /home/zk/apps zk@192.168.66.102:/home/zk/ # 通过scp将apps目录发至其他机器，需要输入密码

scp -r /home/zk/apps zk@192.168.66.103:/home/zk/

修改其他机器上的myid

到192.168.66.102上：修改myid为：2

到192.168.66.103上：修改myid为：3

启动每台机器上的zookeeper

zkServer.sh start

查看集群状态

jps # 查看进程

zkServer.sh status #查看集群状态，主从信息

二、zookeeper的结构和命令

2.1 zookeeper特性

Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群

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

分布式读写，更新请求转发，由leader实施

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

实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据

2.2 zookeeper数据结构

层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)

每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

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）

客户端应用可以在节点上设置监视器（后续详细讲解）

2.3 节点类型

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）

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

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

2.4 zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

zkCli.sh –server 192.168.66.101

ls / #查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容

create /zk "myData" # 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

get /zk # 我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串

get /zk watch

#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

set /zk "zsl" #通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置

delete /zk # 删除一个节点

rmr /zk # 删除一个节点

2.5 zookeeper Java api的使用

2.5.1 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

2.5.2 是用Java API实现简单的增删改查

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

三、zookeeper的应用案例（分布式应用HA||分布式锁）

3.1 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

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();
  }
  }
  3.2 分布式共享锁的简单实现

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);

  }

  }

  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);
  }
  }
  四、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。

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

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.

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.

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.

服务器5启动,同4一样,当小弟

五、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。