zookeeper集群_zokeeper集群

一、Zookeeper介绍

1、什么是Zookeeper

​ Zookeeper 是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程，ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper 能让开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性。

2、Zookeeper的应用场景

• 分布式协调组件

在分布式系统中，需要有zookeeper作为分布式协调组件，协调分布式系统中的状态

• 分布式锁

zk在实现分布式锁上，可以做到强一致性，关于分布式锁的相关知识，会在之后的ZAB协议中介绍

• 无状态化的实现

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

二、搭建ZooKeeper服务器

1、zoo.conf配置文件说明

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=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 connect
clientPort=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.
#
# https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# 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

## Metrics Providers
#
# https://prometheus.io Metrics Exporter
#metricsProvider.className=org.apache.zookeeper.metrics.prometheus.PrometheusMetricsProvider
#metricsProvider.httpHost=0.0.0.0
#metricsProvider.httpPort=7000
#metricsProvider.exportJvmInfo=true
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2、Zookeeper服务器的操作命令

重命名conf中的文件zoo_sample.cfg->zoo.cfg

重启zk服务器：

./bin/zkServer.sh start ../conf/zoo.cfg
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查看zk服务器的状态：

./bin/zkServer.sh status ../conf/zoo.cfg
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停止服务器：

./bin/zkServer.sh stop ../conf/zoo.cfgs
1

三、Zookeeper内部的数据模型

1、zk是如何保存数据的

zk中的数据是保存在节点上的，节点就是znode，多个znode之间构成一棵树的目录结构。

Zookeeper的数据模型是什么样子呢？类似于数据结构中的树，同时也很像文件系统的目录[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

树是由节点所组成，Zookeeper的数据存储也同样是基于节点，这种节点叫做Znode，但是不同于树的节点，Znode的引用方式是路劲引用，类似于文件路径：

/动物/猫
/汽车/宝马
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这样的层级结构，让每一个Znode的节点拥有唯一的路径，就像命名空间一样对不同信息做出清晰的隔离。

2、zk中的znode是什么样的数据结构

zk中的znode包含了四个部分

data：保存数据

acl：权限：

​ c：create 创建权限，允许在该节点下创建子节点

​ w：write 更新权限，允许更新该节点的数据

​ r：read 读取权限，允许读取该节点的内容以及子节点的列表信息

​ d：delete 删除权限，允许删除该节点的子节点信息

​ a：admin 管理者权限，允许对该节点进行acl权限设置

stat：描述当前znode的元数据

child：当前节点的子节点

3、zk中节点znode的类型

1、持久节点：创建出的节点，在会话结束后依然存在。保存数据

2、持久序号节点：创建出的节点，根据先后顺序，会在节点之后带上一个数值，越后执行数值越大，适用于分布式锁的应用场景-单调递增

3、临时节点：临时节点是在会话结束后，自动被删除的，通过这个特性，zk可以实现服务注册与发现的效果。

临时序号节点：跟持久序号节点相同，适用于临时的分布式锁

Container节点（3.5.3版本新增）：Container容器节点，当容器中没有任何子节点，该容器节点会被zk定期删除

TTL节点：可以指定节点的到期时间，到期后被zk定时删除。只能通过系统配置zookeeper.extendedTypeEnablee=true开启

4、zk的数据持久化

zk的数据是运行在内存中，zk提供了两种持久化机制：

​ 事务日志

​ zk把执行的命令以日志形式保存在dataLogDir指定的路径中的文件中（如果没有指定dataLogDir，则按照 dataDir指定的路径）。

​ 数据快照 snapshot

​ zk会在一定的时间间隔内做一次内存数据快照，把时刻的内存数据保存在快照文件中。

zk通过两种形式的持久化，在恢复时先恢复快照文件中的数据到内存中，再用日志文件中的数据做增量恢复，这样恢复的速度更快。

四、Zookeeper客户端（zkCli）的使用

1、多节点类型创建

• 创建持久节点

  create path [data] [acl]

• 创建持久序号节点

  create -s path [data] [acl]

• 创建临时节点

  create -e path [data] [acl]

• 创建临时序号节点

  create -e -s path [data] [acl]

• 创建容器节点

  create -c path [data] [acl]

2、查询节点

• 普通查询

  • ls [-s -R] path

    -s 详细信息

    -R 当前目录和子目录中的所有信息

• 查询节点相关信息

  • cZxid：创建节点的事务ID
  • mZxid：修改节点的事务ID
  • pZxid：添加和删除子节点的事务ID
  • ctime：节点创建的时间
  • mtime：节点最近修改的时间
  • dataVersion：节点内数据的版本，每更新一次数据，版本会+1
  • aclVersion：此节点的权限版本
  • ephemeralOwner：如果当前节点是临时节点，该是是当前节点所有者的session id。如果节点不是临时节点，则该值为零
  • dataLength：节点内数据的长度
  • numChildren：该节点的子节点个数

• 查询节点的内容

  • get [-s] path

    -s 详细信息

3、删除节点

• 普通删除

• 乐观锁删除

  • delete [-v] path

    -v 版本

  • deleteall path [-b batch size]

3、权限设置

• 注册当前会话的账号和密码：

  addauth digest xiaowang:123456
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• 创建节点并设置权限（指定该节点的用户，以及用户所拥有的权限s）

  create /test-node abcd auth:xiaowang:123456:cdwra
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• 在另一个会话中必须先使用账号密码，才能拥有操作节点的权限

五、Curator客户端的使用

1、Curator介绍

Curator是Netflix公司开源的一套zookeeper客户端框架，Curator是对Zookeeper支持最好的客户端框架。Curator封装了大部分Zookeeper的功能，比如Leader选举、分布式锁等，减少了技术人员在使用Zookeeper时的底层细节开发工作。

2、引入依赖

<!--Curator-->
<dependency>
	<groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>2.12.0</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>2.12.0</version>
</dependency>
<!--Zookeeper-->
<dependency>
	<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.7.14</version>
</dependency>

配置curator基本连接信息
curator.retryCount=5
curator.elapsedTimeMs=5000
curator.connectionString=192.168.200.128:2181
curator.sessionTimeoutMs=60000
curator.connectionTimeoutMs=4000

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3、编写配置curator配置类

@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "curator")
public class WrapperZK {
  private int retryCount;

  private int elapsedTimeMs;

  private String connectionString;

  private int sessionTimeoutMs;

  private int connectionTimeoutMs;
}

//引用配置类
@Configuration
public class CuratorConfig {

    @Autowired
    private WrapperZK wrapperZK;

    @Bean(initMethod = "start")
    public CuratorFramework curatorFramework(){
        return CuratorFrameworkFactory.newClient(
            wrapperZK.getConnectionString(),
            wrapperZK.getSessionTimeoutMs(),
            wrapperZK.getConnectionTimeoutMs(),
            new RetryNTimes(wrapperZK.getRetryCount(), wrapperZK.getElapsedTimeMs())
        );
    }

}
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4、测试

@Autowired
private CuratorFramework curatorFramework;

@Test
//添加节点
void createNode() throws Exception{
    //添加默认(持久)节点
    String path = curatorFramework.create().forPath("/curator-node");
    //添加临时序号节点
    //String path2 = curatorFramework.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath("/curator-nodes", "messageDate".getBytes());
    System.out.println(String.format("curator create node :%s  successfully!", path));
    //		System.in.read();
}

@Test
//获取节点值
void getDate() throws Exception {
    byte[] bttes = curatorFramework.getData().forPath("/curator-node");
    System.out.println("bttes = " + bttes);
}

@Test
//设置节点值
void setDate() throws Exception {
    curatorFramework.setData().forPath("/curator-node", "newMessage".getBytes());
    byte[] bytes = curatorFramework.getData().forPath("/curator-node");
    System.out.println("bytes = " + bytes);
}

@Test
//创建多级节点
void createWithParent() throws Exception {
    String pathWithParent = "/node-parent/sub-node-1";
    String path = curatorFramework.create().creatingParentContainersIfNeeded().forPath(pathWithParent);
    System.out.println(String.format("curator create node :%s success!", path));
}

@Test
//删除节点
void delete() throws Exception {
    String path = "/node-parent";
    //删除节点的同时一并删除子节点
    curatorFramework.delete().guaranteed().deletingChildrenIfNeeded().forPath(path);
}
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六、zk实现分布式锁

1、zk中锁的种类：

• 读锁（读锁共享）：大家都可以读。上锁前提：之前的锁没有写锁
• 写锁（写锁排他）：只有得到写锁的才能写。上锁前提：之前没有任何锁

2、zk如何上读锁

• 创建一个临时序号节点，节点的数据是read，表示是读锁

• 获取当前zk中序号比自己小的所有节点

• 判断最小节点是否是读锁

  • 如果不是读锁的话，则上锁失败，为最小节点设置监听。阻塞等待，zk的watch机制会当最小节点发生变化时通知当前节点，再执行第二步的流程
  • 如果是读锁的话，则上锁成功。

3、zk如何上写锁

• 创建一个临时序号节点，节点的数据是write，表示写锁
• 获取zk中所有的子节点
• 判断自己是否是最小的节点：
  • 如果是，则上写锁成功
  • 如果不是，说明前面还有锁，则上锁失败，监听最小节点，如果最小节点有变化，则再执行第二步。

4、羊群效应

如果用上述的上锁方式，只要有节点发生变化，就会触发其他节点的监听事件，这样对zk的压力非常大，而羊群效应，可以调整成链式监听。解决这个问题。

5、Curator实现读写锁

• 获取读锁

@Test
void testGetReadLock()throws Exception{
    //读写锁
    InterProcessReadWriteLock interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(client, "/lock1");
    //获取读锁对象
    InterProcessLock interProcessLock = interProcessReadWriteLock.readLock();
    System.out.println("等待获取读锁对象中...");
    //获取锁
    interProcessLock.acquire();
    for(int i = 1; i <= 100; i ++){
        Thread.sleep(3000);
        System.out.println(i);
    }
    //释放锁
    interProcessLock.release();
    System.out.println("等待释放锁...");
}
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• 获取写锁

@Test
void testGetWriteLock()throws Exception{
    //读写锁
    InterProcessReadWriteLock interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(client, "/lock1");
    //获取写锁对象
    InterProcessLock interProcessLock = interProcessReadWriteLock.writeLock();
    System.out.println("等待获取写锁对象中...");
    //获取锁
    interProcessLock.acquire();
    for(int i = 1; i <= 100; i ++){
        Thread.sleep(3000);
        System.out.println(i);
    }
    //释放锁
    interProcessLock.release();
    System.out.println("等待释放锁...");
}
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七、zk的watch机制

1、Watch机制介绍

我们可以把Watch理解成是注册在特定Znode上的触发器。当这个Znode发生改变，也就是调用了create，delete，setData方法的时候，将会触发Znode上注册的对应事件，请求Watch的客户端会收到异步通知。

具体交互过程如下：

• 客户端调用getData方法，watch参数是true。服务端接到请求，返回节点数据，并且在对应的哈希表里插入被Watch的Znode路径，以及Watcher列表。

• 当被Watch的Znode已删除，服务端会查找哈希表，找到该Znode对应的所有Watcher，异步通知客户端，并且删除哈希表中对应的key-value。

2、zkCli客户端使用Watch

create /test date
get -w /test	一次性监听节点
ls -w /test		监听目录，创建和删除子节点会收到通知。但是子节点中新增节点不会被监听到
ls -R -w /test	监听子节点中节点的变化，但内容的变化不会收到通知
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3、Curator客户端使用Watch

@Test
public void addNodeListener() throws Exception{
    NodeCache nodeCache = new NodeCache(curatorFramework,"/curator-node");
    nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {
        @Override
        public void nodeChanged() throws Exception{
            log.info("{} path nodeChanged: ", "/curator-node");
            printNodeData();
        }
    )};
    nodeCache.start();
    //System.in.read();
}

public void printNodeData() throws Exception{
    byte[] bytes = curatorFramework.getData().forPath("/curator-node");
    log.info("data: {}", new String(bytes));
}
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八、Zookeeper集群实战

1、Zookeeper集群角色

zookeeper集群中的节点有三种角色

• Leader：处理集群的所有事务请求，集群中只有一个Leader
• Follwoer：只能处理读请求，参与Leader选举
• Observer：只能处理读请求，提升集群读的性能，但不能参与Leader选举

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-u2CVFidl-1660632007227)(C:\Users\chenkangwei\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220808125935899.png)]

2、集群搭建

搭建4个节点，其中一个节点为Observer

• 创建4个节点的myid并设值

  在usr/local/zookeeper中创建一下四个文件

  /usr/local/zookeeper/zkdata/zk1# echo 1 > myid
  /usr/local/zookeeper/zkdata/zk2# echo 2 > myid
  /usr/local/zookeeper/zkdata/zk3# echo 3 > myid
  /usr/local/zookeeper/zkdata/zk4# echo 4 > myid
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• 编写4个zoo.cfg

  # The number of milliseconds of each tick
  tickTime=2000
  # The number of ticks that the initial 
  # synchronization phase can take
  initLimit=10
  # The number of ticks that can pass between 
  # sending a request and getting an acknowledgement
  syncLimit=5
  # the directory where the snapshot is stored.
  # do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
  # example sakes. 修改对应的zk1 zk2 zk3 zk4
  dataDir=/usr/local/zookeeper/zkdata/zk1
  # the port at which the clients will connect
  clientPort=2181
  
  #2001为集群通信端口，3001为集群选举端口，observer（观察者身份）
  server.1=192.168.200.128:2001:3001
  server.2=192.169.200.128:2002:3002
  server.3=192.168.200.128:2003:3003
  server.4=192.168.200.128:2004:3004:observer
  
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  3、连接Zookeeper集群

  ./bin/zkCli.sh -server 192.168.200.128:2181,192.168.200.128:2182,192.168.200.128:2183
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九、ZAB协议

1、什么是ZAB协议

zookeeper作为非常重要的分布式协调组件，需要进行集群部署，集群中会以一主多从的形式进行部署。zookeeper为了保证数据的一致性，使用了ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议，这个协议解决了Zookeeper的崩溃恢复和主从数据同步的问题。

2、ZAB协议定义的四种节点状态

• Looking：选举状态
• Following：Following节点（从节点）所处的状态
• Leading：Leader节点（主节点）所处状态

3、集群上线Leader选举过程

4、崩溃恢复时的Leader选举

Leader建立完后，Leader周期性地不断向Follower发送心跳（ping命令，没有内容的socket）。当Leader崩溃后，Follower发现socket通道已关闭，于是Follower开始进入到Looking状态，重新回到上一节中的Leader选举状态，此时集群不能对外提供服务。

5、主从服务器之间的数据同步

6、Zookeeper中的NIO与BIO的应用

• NIO
  • 用于被客户端连接的2181端口，使用的是NIO模式与客户端建立连接
  • 客户端开启Watch时，也使用NIO，等待Zookeeper服务器的回调
• BIO
  • 集群在选举时，多个节点之间的投票通信端口，使用BIO进行通信

十、CAP理论

2000年7月，加州大学伯克利分校的 Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和 Nancy Lynch 从理论上证明了CAP。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

CAP理论

CAP理论为：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和区分容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

• —致性(Consistency)

一致性指"all nodespsee the same data at the same time"，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

• 可用性(Availability)

可用性指"Reads and writes always succeed"，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

• 分区容错性(Partition tolerance)

分区容错性指"the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system"，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。——避免单点故障，就要进行冗余部署，冗余部署相当于是服务的分区，这样的分区就具备了容错性。

BASE理论

eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结，在ACM上发表文章提出BASE理论，BASE理论是对CAP理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性《Strong Consistency，CAP的一致性就是强一致性)，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性(Eventual Consitency) 。

• 基本可用(Basically Available)

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。

电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

• 软状态(Soft State)

软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。

• 最终一致性(Eventual Consistency)

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的—种特殊情况。

Zookeeper追求的一致性

Zookeeper在数据同步时，追求的并不是强一致性，而是顺序一致性（事务id的单调递增）

案例一
zk数据丢失

#!/bin/bash

CUR_DIR=`pwd`
ZK_DIR="/data/zookeeper-3.4.14"
LOGFILE="$HOME/restart.log"
CHECK_CMD="ps -ef |grep java| grep /data/zookeeper-3.4.14 | grep -v grep"
zk_port="2181"
source /etc/profile

#set -u

function logger(){

    time=`date +%Y%m%d-%H:%M:%S`
    echo "[$time] $*"|tee -a $LOGFILE
}

#---- main---------
logger "check_start"
test -d ${ZK_DIR} && cd ${ZK_DIR}/bin
if [ $? -ne 0 ];then
   logger "zk dir non-exists"
   exit 1
fi

eval ${CHECK_CMD}

if [ $? -ne 0 ];then
    logger "ps -ef no zk,start it now."
    rm -rf ${ZK_DIR}/data/zookeeper_server.pid
    #su - tdsql -c "cd ${ZK_DIR}/bin && ./zkServer.sh start"
    cd ${ZK_DIR}/bin
    ./zkServer.sh start
    if [ $? -ne 0 ];then
        logger "start zk failed"
    fi
    sleep 5;
    ./zkServer.sh status;
    eval ${CHECK_CMD}
    logger "check done."
else
    mode=$(echo ruok | nc 127.0.0.1 $zk_port | grep imok | wc -l)
    if [ ${mode} -eq "0" ];then
        logger "service exception, restart it now"
        cd ${ZK_DIR}/bin
        ./zkServer.sh stop && ./zkServer.sh start
        if [ $? -ne 0 ];then
            logger "restart zk failed"
        fi
    fi
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#!/bin/bash

# Snapshot file dir.
dataDir=/data/zookeeper-3.4.14/data/version-2

# Transaction logs dir.
dataLogDir=/data/zookeeper-3.4.14/log/version-2

# Reserved 5 files.
save_count=15
ls -t $dataDir/snapshot.* | tail -n +$[$save_count+1] | xargs rm -f
ls -t $dataLogDir/log.* | tail -n +$[$save_count+1] | xargs rm -f
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1、zk存活探测脚本 bash 127.0.0.1 port 未通，造成zk不断重启，产生大量事务日志
2、zk事务清理脚本清除后15个事务日志 事务日志 12(被误删的事务日志) 3…16(不断重启的的事务日志) ---- snap 3.4.5.6…
则造成snap最新的数据3与最老事务日志12衔接不上了，造成中间数据丢失
strings

当zookeeper启动时,会从快照文件和事务日志里面恢复数据,加载到内存中,形成DataTree,即ZooKeeper树形数据结构
当ZooKeeper处理读请求时,会直接根据path从内存中获取数据,不生成事务日志
当ZooKeeper处理写请求时,会生成对应的事务日志,并操作对应的DataTree
ZooKeeper会按照一定请求次数来生成新的事务日志文件和生成新的快照文件

ZK 的开发者给 ZK 设计了两种磁盘文件，对应的路径分别是 zoo.cfg 配置中的 dataDir 和 dataLogDir 这两项目录的配置。log 就是小S(Sync)工作中的归档，snapshot 就是的是小S(Sync)工作中的快照。log 是负责顺序记录每一个写请求到文件，snapshot 则是直接将整个内存对象持久化至文件中。假设我现在 zoo.cfg 的配置是这样：
dataDir=/tmp/zookeeper/snapshot
dataLogDir=/tmp/zookeeper/log

3.snapshot 文件
snapshot 文件名的格式是这样 snapshot.{zxid} zxid 对应当是创建该文件时的最大 zxid，假设现在创建是最大 zxid 是 0，那目录结构会是这样：

每进行一次事务日志记录之后，ZooKeeper都会检测当前是否需要进行数据快照。理论上进行snapCount次事务操作后就会开始数据快照，但是考虑到数据快照对于ZooKeeper所在机器的整体性能影响，需要尽量避免ZooKeeper集群中所有机器在同一时刻进行数据快照。因此ZooKeeper在具体的实现中，并不是严格按照这个策略执行，而是采取“过半随机”策略，即符合如下条件就进行数据快照：
首先有两个配置：
zookeeper.snapCount （默认 100000）
zookeeper.snapSizeLimitInKb（默认 4194304 单位是KB，相当于 4 GB）
在启动后会基于这两个配置分别生成两个随机数，假设上述的配置是按照默认的设置，这两个随机数的范围就是：
randRoll = [0, 50000]
randSize = [0, 4194304 * 1024 / 2]
可以简单的认为就是上述两个配置的一半之内的随机数，至于 randSize 为什么要乘以 1024 因为最终文件计算大小是以 byte 作为单位的。
而是否快照就是取决于上面两个随机数，有两个条件：
1.当前写请求的数量达到了 zookeeper.snapCount 的一半并加上 randRoll 的数量
2.当前 log 文件的大小达到了 zookeeper.snapSizeLimitInKb 的一半并加上 randSize 的大小
上述条件满足任意一个条件后就会重置上面的两个随机数，并开始生成快照，生成快照这个过程是启动一个子线程去创建的。

-way
使用zkCleanup.sh ${条数}
自带脚本会有一个对snap数据的校验