zookeeper安装

我们都知道，Zookeeper要安装在奇数个节点，但是为什么？
Zookeeper的大部分操作都是通过选举产生的。比如，标记一个写是否成功是要在超过一半节点发送写请求成功时才认为有效。同样，Zookeeper选择领导者节点也是在超过一半节点同意时才有效。最后，Zookeeper是否正常是要根据是否超过一半的节点正常才算正常。这是基于CAP的一致性原理。
现在假如有一个6个节点的Zookeeper集群，根据以上规则：至少一半以上的节点正常集群才算正常，那么此种情况下最多只能允许2个节点失败，即失效容忍度为2。
假如有一个5个节点的Zookeeper集群，根据以上规则，仍然是允许2个节点失败。
因此，从以上例子来看，安装5个节点和6个节点的Zookeeper没有区别，因为失效节点的容忍度是一致性的，那么这样的话，就没有必要多安装一个节点了。
综上，我们通常说Zookeeper安装在2N-1个节点。

zookeeper的目录我是放置在/usr/zookeeper-3.4.6/这个位置，所以：
tar -zxvf ./zookeeper-3.4.6.tar.gz

mv ./zookeeper-3.4.6 /usr/zookeeper-3.4.6/
同样的，设置全局环境变量：
export PATH=/usr/zookeeper-3.4.6/bin:PATH好的，安装完成了，是不是简单。接下来，我们讲解一下zookeeper的主配置文件。zookeeper的主配置文件所在的地址是：{您的zookeeper安装位置}/conf/zoo.cfg
但是，解压后的zookeeper并没有这个配置文件，有一个名叫zoo_sample.cfg，所以，我们复制一个zoo.cfg文件：
cp /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo_sample.cfg /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
接下来，我们讲解一下这个配置文件中的重要配置项（在单节点模式下，配置信息不需要做任何更改，就可以运行）：

# The number of milliseconds of each ticktickTime=2000# The number of ticks that the initial # synchronization phase can takeinitLimit=10# The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgementsyncLimit=5# the directory where the snapshot is stored.# do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes.dataDir=/tmp/zookeeper# the port at which the clients will connectclientPort=2181# the maximum number of client connections.# increase this if you need to handle more clients# maxClientCnxns=60## Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge.## The number of snapshots to retain in dataDir# autopurge.snapRetainCount=3# Purge task interval in hours# Set to "0" to disable auto purge feature# autopurge.purgeInterval=1

• tickTime：这个属性我们将在讲解zookeeper的选举机制时进行着重说明。
• dataDir：zookeeper的工作目录，注释写得很清楚，只有测试环境才使用tmp目录，否则都建议进行专门的设置。
• clientPort：客户端的连接端口
• maxClientCnxns：客户端最大连接数
最后，使用zkServer.sh start命令，启动zookeeper：
[root@vm2 ~]# zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper … STARTED
之后可以使用zkServer.sh status查看zookeeper的工作状态：
[root@vm2 ~]# zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
使用jps命令也可以查看：
[root@vm2 ~]# jps
28172 Jps
14639 QuorumPeerMain
QuorumPeerMain这个进程就是zookeeper的进程。至此，zookeeper的单节点安装就成功了。
4、集群模式下的安装
4.1、准备工作
我们将在以下三台机器上安装并采用集群方式运行zookeeper：
• 192.168.61.129
• 192.168.61.130
• 192.168.61.131
安装JDK，设置华景变量，解压并防止zookeeper，这些步骤就都不说了，请参见上文中的设置。以下是我的建议：
• 所有节点的JDK安装路径，zookeeper的安装路径和环境变量的设置都完全一样，这样不会配着配着就把自己脑袋配晕（特别是如果您是第一次进行zookeeper的配置）
• 在正式环境中，我们不会使用root用户进行zookeeper的运行。所以您最好在测试环境的时候创建一个用户，例如名字叫做zookeeper的用户。
• 正式换进下我们一般也不会关闭防火墙。但是为了保证在测试环境下熟悉相关的配置，我建议您关闭防火墙。（如果开启防火墙的话，请打开2181、2888、3888这几个端口）
我们先创建几个文件夹，注意文件夹的权限要为您当前的用户打开（如果是root用户，就不需要关心这个问题）。等一下配置过程中，我们会用到这些文件夹。
创建zookeeper工作目录：
mkdir -p /usr/zookeeperdata/

mkdir -p /usr/zookeeperdata/data
创建zookeeper日志目录：
mkdir -p /usr/zookeeperdata/log
到此，准备工作结束。
4.2、正式安装（配置项讲解）
如果您是按照我的建议进行的准备工作，那么到这里，您三台机器的目录结构、环境变量、执行用户都应该是完全一致的。这里您只需要配置其中的一台，然后将配置文件scp到另外两台，就可以完成配置了。
以下是其中一台的配置信息：

# The number of milliseconds of each ticktickTime=2000# The number of ticks that the initial # synchronization phase can takeinitLimit=10# The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgementsyncLimit=5# the directory where the snapshot is stored.# do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes.dataDir=/usr/zookeeperdata/datadataLogDir=/usr/zookeeperdata/log# the port at which the clients will connectclientPort=2181# the maximum number of client connections.# increase this if you need to handle more clients#maxClientCnxns=60## Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge.## The number of snapshots to retain in dataDir#autopurge.snapRetainCount=3# Purge task interval in hours# Set to "0" to disable auto purge feature#autopurge.purgeInterval=1

server.1=192.168.61.129:2888:3888
server.2=192.168.61.130:2888:3888
server.3=192.168.61.131:2888:3888
请注意变化的信息：
我们重新设置了zookeeper的工作目录和日志目录：
dataDir=/usr/zookeeperdata/data
dataLogDir=/usr/zookeeperdata/log
我们指定了整个zookeeper集群的server编号、地址和端口：
server.1=192.168.61.129:2888:3888
server.2=192.168.61.130:2888:3888
server.3=192.168.61.131:2888:3888
========================华丽的分割线====================

完成后我们将其中配置文件拷贝到另外两台机器上：
scp /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg root@192.168.61.129:/usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg

scp /usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg root@192.168.61.131:/usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
现在最重要的一个步骤到了。还记得我们在配置文件中给出的server列表都有一个编号吗？我们需要为这三个节点创建对应的编号文件，在/usr/zookeeperdata/data/myid文件中。如下：
server.1=192.168.61.129:2888:3888，所以在129这台机器上执行：
echo 1 > /usr/zookeeperdata/data/myid
server.2=192.168.61.130:2888:3888，所以在130这台机器上执行：
echo 2 > /usr/zookeeperdata/data/myid
server.3=192.168.61.131:2888:3888，所以在131这台机器上执行：
echo 3 > /usr/zookeeperdata/data/myid
至此，大功告成，我们准备开始启动了。分别在三台机器上执行（注意，执行部分先后）：
zkServer.sh start
出现的结果如下（可能您的结果状态和我的会不一样）
129：
zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
130：
zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
131：
zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
在一个zookeeper集群集群中，始终有一个节点会通过集群所有节点参与的选举被推举为“leader”节点。其他节点就是“follower”节点。

运行zkCli.sh命令
我们可以使用zkCli.sh命令，登录到一个zookeeper节点（不一定是leader节点），并通过命令行操作zookeeper的数据结构。
[root@vm2 ~]# zkCli.sh
Connecting to localhost:2181
2015-08-08 08:18:15,181 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.6-1569965, built on 02/20/2014 09:09 GMT
2015-08-08 08:18:15,193 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:host.name=vm2
。。。
。。。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0]
通过ls命令，可以查看zookeeper集群当前的数据结构：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /
[zookeeper]
当然，您还可以更多的命令：
connect host:port
get path [watch]
ls path [watch]
set path data [version]
rmr path
delquota [-n|-b] path
quit
printwatches on|off
create [-s] [-e] path data acl
stat path [watch]
close
ls2 path [watch]
history
listquota path
setAcl path acl
getAcl path
sync path
redo cmdno
addauth scheme auth
delete path [version]
setquota -n|-b val path
在Zookeeper的官网上有这么一句话：ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services.
这大概描述了Zookeeper主要可以干哪些事情：配置管理，名字服务，提供分布式同步以及集群管理。那这些服务又到底是什么呢？我们为什么需要这样的服务？我们又为什么要使用Zookeeper来实现呢，使用Zookeeper有什么优势？接下来我会挨个介绍这些到底是什么，以及有哪些开源系统中使用了。
配置管理
在我们的应用中除了代码外，还有一些就是各种配置。比如数据库连接等。一般我们都是使用配置文件的方式，在代码中引入这些配置文件。但是当我们只有一种配置，只有一台服务器，并且不经常修改的时候，使用配置文件是一个很好的做法，但是如果我们配置非常多，有很多服务器都需要这个配置，而且还可能是动态的话使用配置文件就不是个好主意了。这个时候往往需要寻找一种集中管理配置的方法，我们在这个集中的地方修改了配置，所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更。比如我们可以把配置放在数据库里，然后所有需要配置的服务都去这个数据库读取配置。但是，因为很多服务的正常运行都非常依赖这个配置，所以需要这个集中提供配置服务的服务具备很高的可靠性。一般我们可以用一个集群来提供这个配置服务，但是用集群提升可靠性，那如何保证配置在集群中的一致性呢？ 这个时候就需要使用一种实现了一致性协议的服务了。Zookeeper就是这种服务，它使用Zab这种一致性协议来提供一致性。现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作。还有在开源的消息队列Kafka中，也使用Zookeeper来维护broker的信息。在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理。
名字服务
名字服务这个就很好理解了。比如为了通过网络访问一个系统，我们得知道对方的IP地址，但是IP地址对人非常不友好，这个时候我们就需要使用域名来访问。但是计算机是不能是别域名的。怎么办呢？如果我们每台机器里都备有一份域名到IP地址的映射，这个倒是能解决一部分问题，但是如果域名对应的IP发生变化了又该怎么办呢？于是我们有了DNS这个东西。我们只需要访问一个大家熟知的(known)的点，它就会告诉你这个域名对应的IP是什么。在我们的应用中也会存在很多这类问题，特别是在我们的服务特别多的时候，如果我们在本地保存服务的地址的时候将非常不方便，但是如果我们只需要访问一个大家都熟知的访问点，这里提供统一的入口，那么维护起来将方便得多了。
分布式锁
其实在第一篇文章中已经介绍了Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。而如果我们只让一个服务进行操作，那又存在单点。通常还有一种做法就是使用分布式锁，在某个时刻只让一个服务去干活，当这台服务出问题的时候锁释放，立即fail over到另外的服务。这在很多分布式系统中都是这么做，这种设计有一个更好听的名字叫Leader Election(leader选举)。比如HBase的Master就是采用这种机制。但要注意的是分布式锁跟同一个进程的锁还是有区别的，所以使用的时候要比同一个进程里的锁更谨慎的使用。
集群管理
在分布式的集群中，经常会由于各种原因，比如硬件故障，软件故障，网络问题，有些节点会进进出出。有新的节点加入进来，也有老的节点退出集群。这个时候，集群中其他机器需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策。比如我们是一个分布式存储系统，有一个中央控制节点负责存储的分配，当有新的存储进来的时候我们要根据现在集群目前的状态来分配存储节点。这个时候我们就需要动态感知到集群目前的状态。还有，比如一个分布式的SOA架构中，服务是一个集群提供的，当消费者访问某个服务时，就需要采用某种机制发现现在有哪些节点可以提供该服务(这也称之为服务发现，比如Alibaba开源的SOA框架Dubbo就采用了Zookeeper作为服务发现的底层机制)。还有开源的Kafka队列就采用了Zookeeper作为Cosnumer的上下线管理。