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项目。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，负责存储和管理较为重要的数据，然后接受观察者的注册，一旦数据状态发生变化，zookeeper就将负责通知已经在zookeeper上注册的观察者（客户端）作出相同的反应。

特点：zookeeper：一个领导者（leader），多个跟随者（follow）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，所以一般安装奇数台服务器；全局数据一致：每个server保存一份相同的数据副本，Client无论接到哪个server，数据都是一致的；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；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。

数据结构：树形结构

        应用场景：统一命名服务（IP地址不容易记住，域名容易记住）

                统一配置管理（一般要求一个集群中，所有的节点的配置信息是一致的，可将配置信息写入zookeeper的一个znode上，各个客户端服务器监听这个znode，一旦数据被修改，zookeeper将通知各个客户端服务器）

                统一集群管理：分布式环境下，实时掌握每个节点的状态是必要的，zookeeper可以实现实时监控节点状态变化。

                服务器节点动态上下线：客户端实时洞察到服务器上下线的变化

                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。

2、zookeeper的本地安装

        a、安装前的环境准备：JDK、zookeeper文件包

        b、配置修改：zoo_sample.cfg改名（防止默认路径的访问）为zoo.cfg，并在zoo.cfg文件中修改dataDir路径，并在/opt/module/zookeeper-3.5.7/目录上创建zkData文件夹。

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

        c、启动zookeeper：bin/zkServer.sh start ;查看状态：bin/zkServer.sh status；启动客户端：bin/zkCli.sh ；退出客户端：quit

注：zoo.cfg中的配置参数解读

        ·tickTime = 2000：通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒

         ·initLimit=10：LF初始通信时限

        ·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。

         ·dataDir：保存zookeeper中的 数据（：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。）

        ·clientPort=2181：客户端连接端口，通常不做修改。

3、zookeeper集群操作

        a、首先在hadoop102、hadoop103、hadoop104上部署zookeeper，hadoop102上配置在分发；在zoo.cfg文件中配置集群的服务器地址

#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

        b、zookeeper集群配置自动启动停止脚本，在home的bin目录下创建脚本vim zk.sh，增加脚本执行权限chmod +777 zk.sh；集群启动和停止命令：zk.sh start ;zk.sh stop .

#!/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

               c、客户端命令操作：启动客户端：bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181；显示zookeeper中所有节点：ls -s /   ；节点删除：delete /节点名 ；删除节点下所有数据：deleteall /节点名；

3.1 zookeeper的选举机制

1、zookeeper第一次启动

选举详细步骤：（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1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Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING； LOOKING LOOKING 1 0 1 2 0 3

（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为 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。

2、zookeeper选举机制（不是第一次启动）

选举详细步骤：（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）

 3.2 zookeeper节点

创建普通节点：create  /sanguo "diaochao"；获取节点的值：get -s /sanguo ;

创建带序号的节点（永久节点+序号）：先创建一个普通根节点，再创建带序号节点：create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao"；

创建短暂节点（短暂节点+不带序号/带序号）：create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"；create -e -s /sanguo/wuguo "zhouyu"

修改节点数据：set /sanguo/weiguo "simayi"

3.3 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。

         a、节点的值变化监听：在hadoop104上注册监听某一节点数据变化：get -w /sanguo 在hadoop103 主机上修改/sanguo节点数据：set /sanguo "xisi"；观察hadoop104上的数据变化的监听。注：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。

        b、节点的子节点变化监听（路径变化）：在 hadoop104 主机上注册监听/sanguo 节点的子节点变化：ls -w /sanguo ；在 hadoop103 主机/sanguo 节点上创建子节点：create /sanguo/jin "simayi" Created /sanguo/jin ；观察 hadoop104 主机收到子节点变化的监听。注：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。

4、客户端api操作

        a、环境依赖注入（可延续上几个实验）

<!--添加zookeeper的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.5.7</version>
        </dependency>

        b、创建zookeeper客户端和进行节点操作：可以在Linux端实时控制节点，并在idea的控制台查看数据节点变化。

package cn.itjdb.zk;

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.util.List;


public class zkClient {
    private String connectString="hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private int sessionTimeout=2000;
    ZooKeeper zkClient=null;
    //创建zk客户端来连接相应的集群
    @Before
    public void init() throws IOException {
        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
                List<String> children = null;
                try {
                    children = zkClient.getChildren("/", true);
                    for (String child : children) {
                        System.out.println(child);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }*/
            }
        });
    }
    //创建一个子节点，用来被监测
    @Test
    public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
        zkClient.create("/atguigu","nihao.txt".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    }
    //获取节点并监听节点变化
    @Test
    public void getChildren() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);
        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }

        //延时阻塞 (没有效果是因为要重新建立节点来进行监测），体现实时效果要通过在初始化的时候不断进行监测）
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    //判断一个节点是否存在
    @Test
    public void exist() throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
        System.out.println(stat==null?"not exist":"exist");
    }
}

客户端向服务端写数据流程：

 5、案例实操

        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。

 具体实现：现在集群上创建/servers节点：create /servers "servers" Created /servers

服务器端向zookeeper注册代码：

package cn.itjdb.zkcase1;

import org.apache.zookeeper.*;

import java.io.IOException;

/**
 * 对于zookeeper集群来说，服务器和客户端都相当于是一个节点，只是相应的功能不是一致的，一个创建，一个进行监听
 */
public class DistributeServer {

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

    //進行集群的連接
    private void getConnect() throws IOException {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
            }
        });
    }

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

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        //1、获取zk连接
        DistributeServer server = new DistributeServer();
        server.getConnect();
        //2、注册服务器到zk集群（即创建相应的路径，将主机名称映射到集群上）
        server.regist(args[0]);

        //3、启动业务逻辑（sleep）
        server.business();

    }

}

客户端代码：

package cn.itjdb.zkcase1;

import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class DistributeClient {

    private ZooKeeper zkClient=null;
    private String connectString="hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private int sessionTimeout=2000;
    //进行zk集群的连接
    private void getConnect() throws IOException {
        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）
                // 再次启动监听
                try {
                    getChildren();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
    //对特定的路径进行监听，true表示对zkClient中的watcher进行监听，也可以新建一个watcher。
    private void getChildren() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zkClient.getChildren("/servers", true);
        //创建一个集合来保存所有主机名称
        ArrayList<Object> servers = new ArrayList<>();
        //遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
        for (String child : children) {
            byte[] data = zkClient.getData("/servers/" + child, false, null);
            servers.add(new String(data));
        }
        // 4 打印服务器列表信息
        System.out.println(servers);
    }

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

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        //1、进行zk连接
        DistributeClient client = new DistributeClient();
        client.getConnect();

        //2、获取 servers 的子节点信息，从中获取服务器信息列表
        client.getChildren();

        //3、业务进程启动
        client.business();
    }


}

测试：

        a、在Linux命令行上操作增加减少服务器：启动DistributionClient客户端；然后hadoop102上zk的客户端/servers目录上创建临时带序号节点（create -e -s /servers/hadoop102 "hadoop102"；create -e -s /servers/hadoop103 "hadoop103"）；此时查看idea控制台变化；执行删除操作（delete /servers/hadoop1020000000）;查看idea控制台变化。

        b、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

# zookeeper # 分布式 # 云原生
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