一 Zookeeper概述
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,从而实现集群中类似Master/Slave管理模式
Zookeeper=文件系统+通知机制
1.2 特点
1)Zookeeper:一个领导者(leader),多个跟随者(follower)组成的集群。
2)Leader负责进行投票的发起和决议,更新系统状态
3)Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果,在选举Leader过程中参与投票
4)集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper集群就能正常服务。
5)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。
6)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。
7)数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。
8)实时性,在一定时间范围内,client能读到最新数据。
1.3 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。
很显然zookeeper集群自身维护了一套数据结构。这个存储结构是一个树形结构,其上的每一个节点,我们称之为"znode",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
[if !vml]
[endif]
1.5 下载地址
1)官网首页:
https://zookeeper.apache.org/
2)下载截图
[if !vml]
[endif]
[if !vml]
[endif]
[if !vml]
[endif]
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)通过filezilla工具拷贝zookeeper到到linux系统下
(3)修改tar包权限
chmod u+x zookeeper-3.4.10.tar.gz
(4)解压到指定目录
[root@hadoop01 software]$ tar -zxvfzookeeper-3.4.10.tar.gz -C /home/app/hadoop/
app/
进入到app查看
[if !vml]
[endif]
2)配置修改
将/home/app/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg;
进入zoo.cfg文件:vimzoo.cfg
修改dataDir路径为
dataDir=/home/app/hadoop/app/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
在/home/app/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
mkdir zkData
3)操作zookeeper
(1)启动zookeeper
[root@hadoop01zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
(2)查看进程是否启动
[root@hadoop01zookeeper-3.4.10]$ jps
4020Jps
4001QuorumPeerMain
(3)查看状态:
[root@hadoop01zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeperJMX enabled by default
Usingconfig: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode:standalone
(4)启动客户端:
[root@hadoop01 zookeeper-3.4.10]$bin/zkCli.sh
(5)退出客户端:
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0]
quit
(6)停止zookeeper
[root@hadoop01 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
3.1 分布式安装部署
0)集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
1)解压安装
(1)解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$
tar -zxvf
zookeeper-3.4.10.tar.gz -C/home/hadoop/app/
(2)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
mkdir-p zkData
(3)重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mvzoo_sample.cfg zoo.cfg
2)配置zoo.cfg文件
(1)具体配置
dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop101:2888:3888
server.3=hadoop1022888:3888
server.4=hadoop103:2888:3888
(2)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;
B是这个服务器的ip地址;
C是这个服务器与集群中的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。
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。
3)集群操作
(1)在/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
touchmyid
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
(2)编辑myid文件
vimyid
在文件中添加与server对应的编号:如1
(3)拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
scp -r zookeeper-3.4.10/ hadoop02:/home/hadoop/app/
scp -rzookeeper-3.4.10/ hadoop03:/home/hadoop/app/
server.1=192.168.216.114:2888:3888
server.2=192.168.216.115:2888:3888
server.3=192.168.216.116:2888:3888
server.4=192.168.216.117:2888:3888
server.5=192.168.216.118:2888:3888
并分别修改myid文件中内容为2、3
(4)分别启动zookeeper
[root@hadoop001zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop002 zookeeper-3.4.10]#bin/zkServer.sh start
[root@hadoop003 zookeeper-3.4.10]#bin/zkServer.sh start
(5)查看状态
[root@hadoop001 zookeeper-3.4.10]#bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode:follower
[root@hadoop002 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoop003 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode:follower
解读zoo.cfg 文件中参数含义
1)tickTime:通信心跳数,Zookeeper服务器心跳时间,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:LF初始通信时限
集群中的follower跟随者服务器(F)与leader领导者服务器(L)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。
投票选举新leader的初始化时间
Follower在启动过程中,会从Leader同步所有最新数据,然后确定自己能够对外服务的起始状态。
Leader允许F在initLimit时间内完成这个工作。
3)syncLimit: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。
在运行过程中,Leader负责与ZK集群中所有机器进行通信,例如通过一些心跳检测机制,来检测机器的存活状态。
如果L发出心跳包在syncLimit之后,还没有从F那收到响应,那么就认为这个F已经不在线了。
4)dataDir:数据文件目录+数据持久化路径
保存内存数据库快照信息的位置,如果没有其他说明,更新的事务日志也保存到数据库。
5)clientPort:客户端连接端口
监听客户端连接的端口
3.2 监听器原理
[if !vml]
[endif]1)监听原理详解:
1)首先要有一个main()线程
2)在main线程中创建Zookeeper客户端,这时就会创建两个线程,一个负责网络连接通信(connet),一个负责监听(listener)。
3)通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4)在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5)Zookeeper监听到有数据或路径变化,就会将这个消息发送给listener线程。
6)listener线程内部调用了process()方法。
2)常见的监听
(1)监听节点数据的变化:
get path [watch]
(2)监听子节点增减的变化
ls path [watch]
3.3 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 [watch]使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容
ls2 path [watch]查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
create普通创建
-s 含有序列
-e 临时(重启或者超时消失)
get path [watch]获得节点的值
set设置节点的具体值
stat查看节点状态
delete删除节点
rmr递归删除节点
1)启动客户端
[atguigu@hadoop103zookeeper-3.4.10]$ 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)查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /
[zookeeper]
cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner =0x0
dataLength = 0
numChildren = 1
5)创建普通节点
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 2] create /app1 "hello app1"
Created /app1
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 4] create /app1/server101 "192.168.1.111"
Created /app1/server101
6)获得节点的值
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 6] get /app1
hello app1
cZxid =0x20000000a
ctime = Mon Jul17 16:08:35 CST 2017
mZxid =0x20000000a
mtime = Mon Jul17 16:08:35 CST 2017
pZxid =0x20000000b
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner =0x0
dataLength = 10
numChildren = 1
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 8] get /app1/server101
192.168.1.101
cZxid =0x20000000b
ctime = Mon Jul17 16:11:04 CST 2017
mZxid =0x20000000b
mtime = Mon Jul17 16:11:04 CST 2017
pZxid =0x20000000b
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner =0x0
dataLength = 13
numChildren = 0
7)创建短暂节点
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 9] create -e /app-emphemeral 8888
(1)在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /
[app1, app-emphemeral, zookeeper]
(2)退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104zookeeper-3.4.10]$ 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 /
[app1,zookeeper]
8)创建带序号的节点
(1)先创建一个普通的根节点app2
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11]create /app2 "app2"
(2)创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 13]create -s /app2/aa 888
Created /app2/aa0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] create -s /app2/bb 888
Created /app2/bb0000000001
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 15] create -s /app2/cc 888
Created /app2/cc0000000002
如果原节点下有1个节点,则再排序时从1开始,以此类推。
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 16] create -s /app1/aa 888
Created/app1/aa0000000001
9)修改节点数据值
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 2] set /app1 999
10)节点的值变化监听
(1)在104主机上注册监听/app1节点数据变化
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 26] get /app1 watch
(2)在103主机上修改/app1节点的数据
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 5] set /app1 777
(3)观察104主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEventstate:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/app1
11)节点的子节点变化监听(路径变化)
(1)在104主机上注册监听/app1节点的子节点变化
[zk:localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /app1 watch
[aa0000000001,server101]
(2)在103主机/app1节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] create /app1/bb 666
Created /app1/bb
(3)观察104主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChangedpath:/app1
12)删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /app1/bb
13)递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] rmr /app2
14)查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] stat /app1
cZxid = 0x20000000a
ctime = Mon Jul 17 16:08:35 CST 2017
mZxid = 0x200000018
mtime = Mon Jul 17 16:54:38 CST 2017
pZxid = 0x20000001c
cversion = 4
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 3
numChildren = 2