Zookeeper特性与节点数据类型详解

瑜伽娃娃

已于 2024-01-01 23:04:06 修改

阅读量1.6k

点赞数 21

分类专栏： Zookeeper 文章标签： zookeeper linux 分布式

于 2023-12-26 23:32:54 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43134177/article/details/135233551

版权

Zookeeper 专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

1. 初识Zookeeper

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调框架，是Apache Hadoop 的一个子项目，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。Zookeeper 的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。
官方：Apache ZooKeeper

ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统（Zookeeper=文件系统+监听机制）。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理，从而用来维护和监控存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理、统一命名服务、分布式配置管理、分布式消息队列、分布式锁、分布式协调等功能。
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变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。

2. Zookeeper快速开始

2.1 Zookeeper单机搭建

搭建环境：

1. 准备一台虚拟机；

2. 安装jdk(zookeeper的运行环境是jdk8)

jdk安装可参考Linux环境下安装JDK-优快云博客

第一步：下载zookeeper

下载地址：Apache ZooKeeper

第二步：.tar.gz文件上传到服务器且解压

上传到服务器

解压：
tar -zxvf apache-zookeeper-3.8.3-bin.tar.gz

第三步：修改配置文件

1. 入conf目录，复制zoo_sample.cfg，修改为zoo.cfg
cd /app/zookeeper/apache-zookeeper-3.8.3-bin/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
2. 修改 zoo.cfg 配置文件，将 dataDir=/tmp/zookeeper 修改为指定的data目录
vim zoo.zfg
zoo.cfg中参数含义

第四步：启动zookeeper server

# 可以通过 bin/zkServer.sh 来查看都支持哪些参数 
# 默认加载配置路径conf/zoo.cfg 
bin/zkServer.sh start 
# 启动指定配置文件
bin/zkServer.sh start conf/my_zoo.cfg 45

# 查看zookeeper状态 6
bin/zkServer.sh status

第五步：启动zookeeper client连接Zookeeper server
bin/zkCli.sh
# 连接远程的zookeeper server 
bin/zkCli.sh -server ip:port
客户端连接成功，至此，我们就已经完成了一个zookeeper的单机环境搭建。

2.2 客户端常见命令

官方命令文档地址：

https://zookeeper.apache.org/doc/r3.8.0/zookeeperCLI.html

常见命令：

2.3 可视化工具

Zookeeper图形化工具： ZooInspector

https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12436620/ZooInspector.zip

Zookeeper图形化工具：开源的 prettyZoo

Zookeeper图形化工具：收费的 ZooKeeperAssistant

3. Zookeeper数据结构

ZooKeeper 数据模型的结构与 Unix 文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。
ZooKeeper的数据模型是层次模型，层次模型常见于文件系统。层次模型和key-value模型是两种主流的数据模型。

ZooKeeper使用文件系统模型主要基于以下两点考虑:

文件系统的树形结构便于表达数据之间的层次关系
文件系统的树形结构便于为不同的应用分配独立的命名空间( namespace )

ZooKeeper的层次模型称作Data Tree，Data Tree的每个节点叫作Znode。不同于文件系统，每个节点都可以保存数据，每一个 ZNode 默认能够存储 1MB 的数据，每个 ZNode 都可以通过其路径唯一标识，每个节点都有一个版本(version)，版本从0开始计数。

3.1 节点分类

zookeeper存在几种不同的节点类型，他们具有不同的生命周期， 一个znode可以使持久性的，也可以是临时性的:

节点类型	节点特点/生命周期	创建实例
持久节点(PERSISTENT)	这样的znode在创建之后即使发生ZooKeeper集群宕机或者client宕机也不会丢失。	create /locks
临时节点(EPHEMERAL )	当创建该临时节点的客户端会话因超时或发生异常而关闭时，该节点也相应在 ZooKeeper 服务器上被删除。也就是说client宕机或者client在指定的timeout时间内没有给ZooKeeper集群发消息，这样的znode就会消失。	create -e /locks/DBLock
持久顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL)	znode除了具备持久性znode的特点之外，znode的名字具备顺序性。	create -s /jobs/job
临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL)	znode除了具备临时性znode的特点之外，zorde的名字具备顺序性。	create -e -s /jobs/job (有序临时节点)
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（定时任务默认60s 检查一次)。和持久节点的区别是 ZK 服务端启动后，会有一个单独的线程去扫描，所有的容器节点，当发现容器节点的子节点数量为 0 时，会自动删除该节点。可以用于 leader 或者锁的场景中。	create -c /work
TTL节点	带过期时间节点，默认禁用，需要在zoo.cfg中添加 extendedTypesEnabled=true 开启。注意：TTL不能用于临时节点	create -t 3000 /ttl_node

3.1.1 节点状态信息

接下来，我们创建一个节点，通过stat命令来进行查看一下状态信息；
create /myTest01 001
create /myTest01/chilTest
stat /myTest01

cZxid：Znode创建的事务id。

ctime：节点创建时的时间戳。

mZxid：Znode被修改的事务id，即每次对znode的修改都会更新mZxid。

对于zk来说，每次的变化都会产生一个唯一的事务id，zxid（ZooKeeper Transaction Id），通过zxid，可以确定更新操作的先后顺序。例如，如果zxid1小于zxid2，说明zxid1操作先于zxid2发生，zxid对于整个zk都是唯一的，即使操作的是不同的znode。

pZxid: 表示该节点的子节点列表最后一次修改的事务ID，添加子节点或删除子节点就会影响子节点列表，但是修改子节点的数据内容则不影响该ID（注意: 只有子节点列表变更了才会变更pzxid，子节点内容变更不会影响pzxid）

mtime：节点最新一次更新发生时的时间戳。

cversion ：子节点的版本号。当znode的子节点有变化时，cversion 的值就会增加1。

dataVersion：数据版本号，每次对节点进行set操作，dataVersion的值都会增加1（即使设置的是相同的数据），可有效避免了数据更新时出现的先后顺序问题。

ephemeralOwner:如果该节点为临时节点, ephemeralOwner值表示与该节点绑定的session id。如果不是,ephemeralOwner值为0(持久节点)。

在client和server通信之前,首先需要建立连接,该连接称为session。连接建立后,如果发生连接超时、授权失败,或者显式关闭连接,连接便处于closed状态, 此时session结束。

dataLength ： 数据的长度。

numChildren ：子节点的数量（只统计直接子节点的数量）。

3.1.2 应用示例

从上述节点状态信息得知，节点本身就有一个（版本号）dataVersion，那么我们利用该信息，是不是就可以实现乐观锁的删除呢？接下来我们用两个客户端演示理解一下。

客户端1：创建一个节点
create /optimisticLock
stat /optimisticLock

客户端2：删除版本为1的节点
delete -v 1 /optimisticLock
删除失败，应为此时数据版本为0

客户端1：更新节点数据
set /optimisticLock update
stat /optimisticLock
更新后版本变为了1

客户端2再次删除版本为1的
delete -v 1 /optimisticLock
这次删除成功了。

3.2 监听机制

Zookeeper中的watch机制，必须客户端先去服务端注册监听，这样事件发送才会触发监听，通知给客户端。

监听的对象是事件，支持的事件类型如下：

None: 连接建立事件
NodeCreated：节点创建
NodeDeleted：节点删除
NodeDataChanged：节点数据变化
NodeChildrenChanged：子节点列表变化
DataWatchRemoved：节点监听被移除
ChildWatchRemoved：子节点监听被移除

语法：

#监听节点数据的变化 
get -w path 
stat -w path 
#监听子节点增减的变化 
ls -w path

示例：

监听子节点增减变化：

监听节点数据变化示例：

从上述示例中，验证了zk的监听是一次性的。

缺点：

这种一次性的监听会有什么问题呢？说明我们在触发监听后，如果还需要继续监听，则需要手动再次增加监听。那么就会有一些数据监听不到的问题，比如客户端1节点修改后，监听已经触发了，还没有来得及重新增加监听，但是客户端2又修改了节点，然后客户端1才监听增加成功了，那么客户端2修改的数据就没有被监听到。那么有没有在被触发之后，仍然保留，可以继续监听ZNode上的变更的监听呢？Zookeeper 3.6.0版本新增了这样的功能，永久性监听。

漏监听数据的场景图：

3.2.1 永久性Watch

永久性Watch在被触发之后，仍然保留，可以继续监听ZNode上的变更。Zookeeper 3.6.0版本新增了这样的功能

语法：addWatch [-m mode] path

addWatch的作用是针对指定节点添加事件监听，支持两种模式（mode）。

PERSISTENT，持久化订阅，针对当前节点的修改和删除事件，以及当前节点对子节点的删除和新增事件。
PERSISTENT_RECURSIVE，持久化递归订阅(默认)，在PERSISTENT的基础上，增加了子节点修改的事件触发，以及子节点的子节点的数据变化都会触发相关事件（满足递归订阅特性）

PERSISTENT模式示例：

上述示例中验证了PERSISTENT模式的特点：只能监听到当前节点的修改和删除事件，以及当前节点对子节点的删除和新增事件。

PERSISTENT_RECURSIVE模式示例：

没有PERSISTENT模式监听不到子孙节点的问题了。

3.2.2 应用示例理解

接下来，我们利用一个应用场景来体验一下zk节点的监听应用。

比如有一个管理协同服务的管理系统，master得唯一，master可以实时监控woker的情况，master下某个woker挂掉后，重新起一个woker.

解决系统中master唯一：利用节点唯一的特性

监控woker：我们在master下创建一个wokers节点，将3个woker创建在wokers中，监听wokers,当其子节点数量变少，就重新起一个woker。

如下图所示，我们创建这样的节点，stat -w /wokers 监听wokers子节点的变化。

3.3 节点特性总结

同一级节点key名称是唯一的；

创建节点时需要带上全路径

可以自动创建顺序节点

watch 机制，监听节点变化：
事件监听机制类似于观察者模式，watch 流程是客户端向服务端某个节点路径上注册一个 watcher，同时客户端也会存储特定的 watcher，当节点数据或子节点发生变化时，服务端通知客户端，客户端进行回调处理。特别注意：监听事件被单次触发后，事件就失效了。