八、大数据技术之Zookeeper

一、Zookeeper入门

1.1 概述

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
Zookeeper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，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生了变化，Zookeeper就负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应.
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制

1.2 特点

1.3 数据结构

1.4 应用场景

提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

二、Zookeeper安装

2.1 本地模式安装部署

1）安装前准备

（1）安装Jdk
（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
（3）解压到指定目录

 tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/

2）配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径：

vim zoo.cfg

修改如下内容：

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

（3）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建zkData文件夹

mkdir zkData

3）操作Zookeeper
（1）启动Zookeeper

bin/zkServer.sh start

（2）查看进程是否启动

 jps

4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
（3）查看状态：

 bin/zkServer.sh status

ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: standalone
（4）启动客户端：

 bin/zkCli.sh

（5）退出客户端：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit

（6）停止Zookeeper

bin/zkServer.sh stop

2.2 配置参数解读

Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1）tickTime =2000：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
Zookeeper使用的基本时间，服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳，时间单位为毫秒。
它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)

2）initLimit =10：LF初始通信时限
集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。

3）syncLimit =5：LF同步通信时限
集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。

4）dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。

5）clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。

三、Zookeeper实战（开发重点）

3.1 分布式安装部署

1）集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。

2）解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

 tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/

（2）同步/opt/module/zookeeper-3.5.7目录内容到hadoop103、hadoop104

xsync zookeeper-3.5.7/

3）配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建zkData

mkdir -p zkData

（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData目录下创建一个myid的文件

touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（3）编辑myid文件

 vi myid

在文件中添加与server对应的编号：
2

（4）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

xsync myid

并分别在hadoop103、hadoop104上修改myid文件中内容为3、4
4）配置zoo.cfg文件
（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）打开zoo.cfg文件

vim zoo.cfg

修改数据存储路径配置

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

增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

（3）同步zoo.cfg配置文件

xsync zoo.cfg

（4）配置参数解读
server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
B是这个服务器的地址；
C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
5）集群操作
（1）分别启动Zookeeper

bin/zkServer.sh start
bin/zkServer.sh start
bin/zkServer.sh start

（2）查看状态

 bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: follower

bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: leader

bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/…/conf/zoo.cfg

3.2 客户端命令行操作

命令基本语法 功能描述

help			显示所有操作命令
ls path			使用 ls 命令来查看当前znode的子节点
-w  			监听子节点变化
-s   			附加次级信息
create			普通创建
-s  			含有序列
-e  			临时（重启或者超时消失）
get path		获得节点的值
-w  			监听节点内容变化
-s   			附加次级信息
set				设置节点的具体值
stat			查看节点状态
delete			删除节点
deleteall		递归删除节点

1）启动客户端

[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

2）显示所有操作命令

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help

3）查看当前znode中所包含的内容

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /

[zookeeper]
4）查看当前节点详细数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls -s /

[zookeeper]
cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1

5）分别创建2个普通节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "diaochan"

Created /sanguo

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo "liubei"

Created /sanguo/shuguo
6）获得节点的值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /sanguo

diaochan

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get -s /sanguo

diaochan
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7]

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get -s /sanguo/shuguo

liubei
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0

7）创建临时节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"

Created /sanguo/wuguo
（1）在当前客户端是能查看到的

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo 

[wuguo, shuguo]
（2）退出当前客户端然后再重启客户端

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit

[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /sanguo

[shuguo]
8）创建带序号的节点
（1）先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo "caocao"

Created /sanguo/weiguo
（2）创建带序号的节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/weiguo "caocao"

Node already exists: /sanguo/weiguo

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo "caocao"

Created /sanguo/weiguo0000000000

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo "caocao"

Created /sanguo/weiguo0000000001

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] create -s /sanguo/weiguo "caocao"

Created /sanguo/weiguo0000000002

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /sanguo

[shuguo, weiguo, weiguo0000000000, weiguo0000000001, weiguo0000000002, wuguo]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
如果节点下原来没有子节点，序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点，则再排序时从2开始，以此类推。
9）修改节点数据值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "caopi"

10）节点的值变化监听
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点数据变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get -w /sanguo

（2）在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xishi"

（3）观察hadoop104主机收到数据变化的监听

WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
11）节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls -w /sanguo

[aa0000000001, server101]
（2）在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"

Created /sanguo/jin
（3）观察hadoop104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
12）删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin

13）递归删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall /sanguo/shuguo

14）查看节点状态

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo

cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1

3.3 API应用

3.3.1 IDEA环境搭建
1）创建一个Maven Module
2）添加pom文件

<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<version>RELEASE</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
			<artifactId>log4j-core</artifactId>
			<version>2.8.2</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
			<artifactId>zookeeper</artifactId>
			<version>3.5.7</version>
		</dependency>
</dependencies>

3）拷贝log4j.properties文件到项目根目录
需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
3.3.2 初始化ZooKeeper客户端
public class Zookeeper {

    private String connectString;
    private int sessionTimeout;
private ZooKeeper zkClient;

    @Before   //获取客户端对象
public void init() throws IOException {

        connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
        int sessionTimeout = 10000;
        
       //参数解读 1集群连接字符串  2连接超时时间 单位:毫秒  3当前客户端默认的监控器
        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
            }
        });
    }

    @After //关闭客户端对象
    public void close() throws InterruptedException {
        zkClient.close();
    }
}

3.3.3 获取子节点列表,不监听

@Test
public void ls() throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
    //用客户端对象做各种操作
    List<String> children = zkClient.getChildren("/", false);
    System.out.println(children);
}

3.3.4 获取子节点列表,并监听

@Test
public void lsAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
    List<String> children = zkClient.getChildren("/atguigu", new Watcher() {
        @Override
        public void process(WatchedEvent event) {
            System.out.println(event);
        }
    });
System.out.println(children);

    //因为设置了监听,所以当前线程不能结束
    Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

3.3.5 创建子节点

@Test
public void create() throws KeeperException, InterruptedException {
//参数解读 1节点路径  2节点存储的数据  
//3节点的权限(使用Ids选个OPEN即可) 4节点类型 短暂 持久 短暂带序号 持久带序号
     String path = zkClient.create("/atguigu", "shanguigu".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

    //创建临时节点
//String path = zkClient.create("/atguigu2", "shanguigu".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);

System.out.println(path);

    //创建临时节点的话,需要线程阻塞
    //Thread.sleep(10000);
}

3.3.6 判断Znode是否存在

@Test
public void exist() throws Exception {

	Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);

	System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
}

3.3.7 获取子节点存储的数据,不监听

@Test
public void get() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }

    byte[] data = zkClient.getData("/atguigu", false, stat);
    System.out.println(new String(data));
}

3.3.8 获取子节点存储的数据,并监听

@Test
public void getAndWatch() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }

    byte[] data = zkClient.getData("/atguigu", new Watcher() {
        @Override
        public void process(WatchedEvent event) {
            System.out.println(event);
        }
    }, stat);
    System.out.println(new String(data));
    //线程阻塞
    Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

3.3.9 设置节点的值

@Test
public void set() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    //参数解读 1节点路径 2节点的值 3版本号
    zkClient.setData("/atguigu", "sgg".getBytes(), stat.getVersion());
}
3.3.10 删除空节点
@Test
public void delete() throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists("/aaa", false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    zkClient.delete("/aaa", stat.getVersion());
}

3.3.11 删除非空节点,递归实现

//封装一个方法,方便递归调用
public void deleteAll(String path, ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException {
    //判断节点是否存在
    Stat stat = zkClient.exists(path, false);
    if (stat == null) {
        System.out.println("节点不存在...");
        return;
    }
    //先获取当前传入节点下的所有子节点
    List<String> children = zk.getChildren(path, false);
    if (children.isEmpty()) {
        //说明传入的节点没有子节点,可以直接删除
        zk.delete(path, stat.getVersion());
    } else {
        //如果传入的节点有子节点,循环所有子节点
        for (String child : children) {
            //删除子节点,但是不知道子节点下面还有没有子节点,所以递归调用
            deleteAll(path + "/" + child, zk);  
        }
        //删除完所有子节点以后,记得删除传入的节点
        zk.delete(path, stat.getVersion());
    }
}
//测试deleteAll
@Test
public void testDeleteAll() throws KeeperException, InterruptedException {
    deleteAll("/atguigu",zkClient);

四、Zookeeper内部原理

4.1 节点类型

4.2 Stat结构体

（1）czxid-创建节点的事务zxid
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
（2）ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
（3）mzxid - znode最后更新的事务zxid
（4）mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
（5）pZxid-znode最后更新的子节点zxid
（6）cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
（7）dataversion - znode数据变化号
（8）aclVersion - znode访问控制列表的变化号
（9）ephemeralOwner- 如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
（10）dataLength- znode的数据长度
（11）numChildren - znode子节点数量

4.3 监听器原理（面试重点）

4.4 选举机制（面试重点）
（1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。

（2）Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的
。
（3）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。

Zookeeper的选举机制
（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ID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；

（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。

4.5 写数据流程

五、 企业面试真题

5.1 请简述ZooKeeper的选举机制
详见4.4。

5.2 ZooKeeper的监听原理是什么？
详见4.3。

5.3 ZooKeeper的部署方式有哪几种？集群中的角色有哪些？集群最少需要几台机器？
（1）部署方式单机模式、集群模式
（2）角色：Leader和Follower
（3）集群最少需要机器数：3

5.4 ZooKeeper的常用命令
ls create get delete set…