分布式协调服务zookeeper总结
来源:互联网 发布:数据结构搜索算法 编辑:程序博客网 时间:2024/04/19 09:09
1.zookeeper简介
1.1简介
Zookeeper是一个分布式协调服务,换言之,就是为用户的分布式应用程序提供协调服务
- 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(管理数据和监听数据):
管理(存储,读取)用户程序提交的数据;
并为用户程序提供数据节点监听服务;
1.2 Zookeeper集群的角色: Leader 和 follower
Zookeeper在配置文件中并没有指定master和slave,启动之后通过内部的选举机制选举出leader和follower,而且只有一个leader,其他则为follower。zookeeper集群中只要有半数以上节点存活,集群就能提供服务。
2.zookeeper集群机制
半数机制:集群中半数以上机器存活,集群可用。
zookeeper适合装在奇数台机器上!!!
2.zookeeper安装与配置
2.1zookeeper安装
- 安装到3台虚拟机上(需要提前安装好JDK)
将zookeeper压缩包上传至/apps/package目录并解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz
- 重命名
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper(重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper)
- 修改环境变量
vi /etc/profile添加内容:export ZOOKEEPER_HOME=/apps/package/zookeeperexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin
- 重新编译文件:
source /etc/profile
三台机器都需要修改
2.2 修改配置文件
- 先复制一份
cd zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg - 编辑
vi zoo.cfg
添加内容:dataDir=/apps/package/zookeeper/datadataLogDir=/apps/package/zookeeper/logserver.1=mini1:2888:3888server.2=mini2:2888:3888server.3=mini3:2888:3888
- 创建文件夹:
cd /apps/package/zookeepermkdir -m 755 datamkdir -m 755 log
- 在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为:
cd datavi myid添加内容:1
mini2和mini3服务器的请修改成2,3,将来会按这个myid选中出leader和follow。
- 将集群复制到其他机器上
scp -r /apps/package/zookeeper root@mini2:/apps/package/scp -r /apps/package/zookeeper root@mini3:/apps/package/
如果在mini1中ping不通mini2和mini3,需要在hosts文件中配置mini2和mini3的ip地址
- 修改其他机器的配置文件
到mini2上:修改myid为:2
到mini3上:修改myid为:3
而且/etc/profile的路径也不要忘了修改
- 启动(每台机器)
zkServer.sh startzkServer.sh start-foreground(可以看到启动日志)
- 查看集群状态
jps(查看进程)zkServer.sh status(查看集群状态,主从信息)
如果报端口占用,参考下面链接解决:http://blog.csdn.net/u014686180/article/details/51767863
3.zookeeper数据结构和常用操作
3.1zookeeper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
3.2zookeeper数据结构
- 层次化的目录结构;
- 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);
- 客户端应用可以在节点上设置监视器。
3.3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
使用客户端操作节点
- 使用命令连接zookeeper服务端:
zkCli.sh -主机名(ip):2181如:zkCli.sh -mini2:2181
- 使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容:
ls /
- 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:
create /zk "myData“
- 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
-监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,输出监听到的变化
get /zk watch
- 使用set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置:
set /zk "zsl“
- 使用delete删除 znode 节点:
delete /zk
- 删除节点(与上面的区别是这个可以删除目录):rmr
rmr /zk
参考文档:http://www.cnblogs.com/likehua/tag/zookeeper/
4.使用java操作zookeeper的api
- 首先需要引入zookeeper的jar包,这个jar包需要依赖其它的jar,可以直接到maven仓库下载。
<dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.10</version> <type>pom</type></dependency>
- 常用的增删查改api操作如下:
create 在目录树中创建一个节点
delete 删除一个节点
exists 测试是否存在目标节点
get/set data 从目标节点上读取 / 更新数据
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
使用java操作代码如下:
public class SimpleZkClient { private static final String CONNECT_URL = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181"; private static final int SESSION_TIME_OUT = 2000; ZooKeeper zkCli = null; @Before public void init() throws Exception{ zkCli = new ZooKeeper(CONNECT_URL, SESSION_TIME_OUT, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { System.out.println(event.getType()+"-----------"+event.getPath()); try{ zkCli.getChildren("/", true); }catch (Exception e){ } } }); } /** * @Description 添加节点数据 * @Author 刘俊重 */ @Test public void create() throws Exception{ // 参数1:要创建的节点的路径 参数2:节点大数据 参数3:节点的权限 参数4:节点的类型。上传的数据可以是任何类型,但都要转成byte[] String s = zkCli.create("/zk", "test".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } /** * @Description 判断节点是否存在 * @Author 刘俊重 */ @Test public void isExist() throws Exception{ Stat exists = zkCli.exists("/zk", false); System.out.println(null==exists?"不存在":"存在"); } /** * @Description 获取节点数据 * @Author 刘俊重 */ @Test public void getData() throws Exception{ byte[] data = zkCli.getData("/zk", false, null); System.out.println("节点数据:"+new String(data)); } /** * @Description 遍历节点数据 * @Author 刘俊重 */ @Test public void getChildren() throws Exception{ List<String> children = zkCli.getChildren("/", false); for(String s : children){ System.out.println("节点名称:"+s); } Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } /** * @Description 删除节点数据 * @Author 刘俊重 */ @Test public void delete() throws Exception{ //参数2:指定要删除的版本,-1表示删除所有版本 zkCli.delete("/zk",-1); this.isExist(); } /** * @Description 更新节点数据 * @Author 刘俊重 */ @Test public void update() throws Exception{ Stat stat = zkCli.setData("/zk", "newtest".getBytes(), -1); this.getData(); }}
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);是为了不让程序执行完之后立马结束,让它睡一会,测试监听是否实现,同时在process回调函数中写了收到通知的操作, zkCli.getChildren(“/”, true);这时如果我们通过linux命令行操作了zookeeper操作节点就会触发这里的监听事件。
5.zookeeper的使用场景
5.1场景一:客户端动态感知服务端节点变化,实现高可用
现在假设有这样一种需求:服务端节点有多个,可以动态的上下线;需要让任意一台客户端都能实时感知服务端节点的变化,进而连接目前可提供服务的节点。
实现思路:我们可以借助于zookeeper这个第三方中间件,在每台服务器启动时都向zookeeper注册服务器的节点信息(比如:/servers/server01;/servers/server02);客户端每次调用之前都通过getChildren方法获取最新的服务器节点信息,同时客户端在zookeeper注册监听,监听服务器节点的变化;如果某刻服务器server01下线了,zookeeper就会发出节点变化通知客户端,回调process方法拉取最新的服务器节点信息。
服务端代码如下:
public class DistributeServer { private static final String CONNECT_URL = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181"; private static final int SESSION_TIME_OUT = 2000; private static final String PARENT_NODE = "/servers"; private ZooKeeper zkCli = null; /** * @Description 获取连接 * @Author 刘俊重 * @Date 2017/12/13 */ public void getConnect() throws Exception{ zkCli = new ZooKeeper(CONNECT_URL, SESSION_TIME_OUT, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { System.out.println(event.getType()+"-----------"+event.getPath()); try{ zkCli.getChildren("/", true); }catch (Exception e){ } } }); } /** * @Description 服务器启动时向zookeeper注册服务信息 * @Author 刘俊重 * @Date 2017/12/13 */ public void registerServer(String hostName) throws Exception { String s = zkCli.create(PARENT_NODE + "/", hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("服务器:"+hostName+"已经注册完毕"); } /** * @Description 模拟实际的业务操作 * @Author 刘俊重 * @Date 2017/12/13 */ public void handelBusiness(String hostname) throws Exception { System.out.println("服务器:"+hostname+"正在处理业务。。。"); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { DistributeServer server = new DistributeServer(); server.getConnect(); server.registerServer(args[0]); server.handelBusiness(args[0]); }}
客户端代码如下:
/** * @author 刘俊重 * @Description 模拟客户端,拉取最新服务器节点列表并向zookeeper设置监听 */public class DistributeClient { private static final String CONNECT_URL = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181"; private static final int SESSION_TIME_OUT = 2000; private static final String PARENT_NODE = "/servers"; private ZooKeeper zkCli = null; private volatile List<String> serverList = null; /** * @Description 获取连接 * @Author 刘俊重 * @Date 2017/12/13 */ public void getConnect() throws Exception{ zkCli = new ZooKeeper(CONNECT_URL, SESSION_TIME_OUT, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 收到事件通知后的回调函数(应该是我们自己的事件处理逻辑) System.out.println(event.getType()+"-----------"+event.getPath()); try{ //重新更新服务器列表,并且注册了监听 getServerList(); }catch (Exception e){ } } }); } /** * @Description 获取服务器子节点信息,并对父节点进行监听 * @Author 刘俊重 */ public void getServerList() throws Exception { List<String> children = zkCli.getChildren(PARENT_NODE, true); List<String> servers = new ArrayList<String>(); for(String child : children){ // child只是子节点的节点名 byte[] data = zkCli.getData(PARENT_NODE + "/" + child, false, null); servers.add(new String(data)); } //把servers赋值给成员变量serverList,以提供给各业务线程使用 serverList = servers; System.out.println("节点数据:"+serverList); } /** * @Description 模拟实际的业务操作 * @Author 刘俊重 * @Date 2017/12/13 */ public void handelBusiness() throws Exception { System.out.println("客户端开始工作。。。"); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { DistributeClient client = new DistributeClient(); client.getConnect(); client.getServerList(); client.handelBusiness(); }}
5.2场景二:分布式锁实现
假设现在集群中有50台机器对某台机器上的同一文件进行修改,如何才能保证这个文件不会被写乱呢,使用java中的synchronized锁肯定是不行的,因为这个锁是对某个程序而言的,而我们这根本就不是在一个服务器上,怎么会锁的住,用zookeeper实现的分布式锁可以实现。
设计思路:服务器启动时都去zookeeper上注册一个“短暂+序号”的znode节点(如/lock/1;/lock/2),并设置监听父节点变化;获取到父节点下所有子节点,并比较序号的大小;约定比如序号最小的获取锁,去操作某一文件,操作完成后删除自己的节点(相当于释放锁),并注册一个新的“短暂+序号”的znode节点;其它程序收到zookeeper发送的节点变化的通知之后,去比较序号的大小,看谁获得新锁。
public class DistributedClientLock { // 会话超时 private static final int SESSION_TIMEOUT = 2000; // zookeeper集群地址 private String hosts = "mini1:2181,mini2:2181,mini3:2181"; private String groupNode = "locks"; private String subNode = "sub"; private boolean haveLock = false; private ZooKeeper zk; // 记录自己创建的子节点路径 private volatile String thisPath; /** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { try { // 判断事件类型,此处只处理子节点变化事件 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) { //获取子节点,并对父节点进行监听 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true); String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length()); // 去比较是否自己是最小id Collections.sort(childrenNodes); if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) { //访问共享资源处理业务,并且在处理完成之后删除锁 doSomething(); //重新注册一把新的锁 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); // 1、程序一进来就先注册一把锁到zk上 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // wait一小会,便于观察 Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 从zk的锁父目录下,获取所有子节点,并且注册对父节点的监听 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true); //如果争抢资源的程序就只有自己,则可以直接去访问共享资源 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } } /** * 处理业务逻辑,并且在最后释放锁 */ private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); //释放锁 zk.delete(this.thisPath, -1); } } public static void main(String[] args) throws Exception { DistributedClientLock dl = new DistributedClientLock(); dl.connectZookeeper(); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }}
参考文档:http://www.cnblogs.com/likehua/tag/zookeeper/
6 zookeeper的选举机制
6.1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.
1) 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
2) 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.
3) 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.
4) 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.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.
6.2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。
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