Zookeeper 3.5.7（铲屎官）学习教程

本文主要是介绍Zookeeper 3.5.7（铲屎官）学习教程，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、Zookeeper介绍

是一个观察者模式设计的分布式框架，负责协调客户端与服务端。
存储和管理服务端和客户端的注册信息。
当服务端注册信息发生变化，通知客户端（上线、下线）。
相当于文件系统 + 通知机制。

zookeeper官网下载：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

二、Zookeeper的选举机制

SID（服务器ID）：服务器的唯一标识。
ZXID（事务ID）：用来标识一次服务器状态变更；所有的节点ZXID不一定一致，与Zookeeper的处理逻辑有关。
Epoch：Leader任期的代号。

1.服务器启动初始化

每台服务器有自己的唯一标识SID，优先选举SID最大的为Leader。

5台服务器，服务器1启动，发起选举，投自己1票，当票数到达一半以上（3票），选举结束。
服务器2启动，发起选举，SID比服务器1大，投票给服务器2，服务器2有2票。
服务器3启动，发起选举，服务器3的SID最大，获得3票（大于一半），成为Leader。

2.非第一次启动

Zookeeper集群有两种情况会进入选举：

服务器启动初始化。

运行期间与Leader失去连接。

服务器与Leader断开连接时，想尝试选举，会被告知存在Leader信息，此时服务器需要建立联系，并更新状态即可。
Leader挂了，5台服务器，SID为1、2、3、4、5，ZXID为6、6、6、5、5，Epoch都为1，节点3位Leader，3和5都挂了，进行选举：
- 选举比较的优先级：Epoch > ZXID > SID；
  - Epoch大，直接胜出。
  - Epoch相同，ZXID大胜出。
  - ZXID相同，SID大胜出。
- 1、2、4的投票情况：
  - 服务器1：1 6 1
  - 服务器2：1 6 2
  - 服务器4：1 5 4
- 第一轮：Epoch相同。
- 第二轮：服务器4淘汰（ZXID最小淘汰）。
- 第三轮：服务器2成为Leader（SID最大胜出）。

总结：

比较Epoch，大的直接获胜。

Epoch相同，ZXID大的胜出。

ZXID相同，SID大的胜出。

三、脚本案例

1.启动脚本

启动hadoop102、hadoop103、hadoop104脚本

#!/bin/bash
# 判断没有参数
if [$# -lt 1]
then
	echo "No Args Input..."
	exit;
fi

case $1 in
"start")
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo "----------------- zookeeper $i 启动 -----------------"
		ssh $i "/opt/install/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/install/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/install/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
	done
;;
*)
	echo "Input Args Error..."
;;
esac

查看启动报错日志：

# 查看启动报错日志
bin/zkServer.sh start-foreground

2.客户端命令操作

命令基本语法	功能描述
help	显示所有操作命令
ls /path	1.使用 ls 命令来查看当前 znode 的子节点 [可监听]；2.-w 监听子节点变化；3.-s 附加次级信息
create	1.普通创建；2.-s 含有序列；2.-e 临时（重启或者超时消失）
get /path	1.获得节点的值（可监听）；2.-w 监听节点内容变化；3.-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

四、动态监听服务器上下线

在分布式系统中，有多个节点，可以动态上下线，客户端能够感知节点的上下线情况。

1.具体实现

集群上创建/servers节点

# 启动客户端
bin/zkCli.sh
# 创建节点
create /servers "servers"

DistributeServer.java

import org.apache.zookeeper.*;

import java.io.IOException;

public class DistributeServer {
	private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private static int sessionTimeout = 2000;
	private ZooKeeper zk = null;
	private String parentNode = "/servers";

	// 创建到 zk 的客户端连接
	public void getConnect() throws IOException {
		zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, event -> {
		});
	}

	// 注册服务器
	public void registerServer(String hostname) throws Exception {
		String create = zk.create(parentNode + "/server",
			hostname.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
			CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
		System.out.println(hostname + " is online " + create);
	}

	// 业务功能
	public void business(String hostname) throws Exception {
		System.out.println(hostname + " is working ...");
		Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 1 获取 zk 连接
		DistributeServer server = new DistributeServer();
		server.getConnect();
		// 2 利用 zk 连接注册服务器信息
		server.registerServer(args[0]);
		// 3 启动业务功能
		server.business(args[0]);
	}
}

DistributeClient.java

import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;

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

public class DistributeClient {
	private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private static int sessionTimeout = 2000;
	private ZooKeeper zk = null;
	private String parentNode = "/servers";

	// 创建到 zk 的客户端连接
	public void getConnect() throws IOException {
		zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, event -> {
			// 再次启动监听
			try {
				getServerList();
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
		});
	}

	// 获取服务器列表信息
	public void getServerList() throws Exception {
		// 1 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
		List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);
		// 2 存储服务器信息列表
		ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
		// 3 遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
		for (String child : children) {
			byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child,
				false, null);
			servers.add(new String(data));
		}
		// 4 打印服务器列表信息
		System.out.println(servers);
	}

	// 业务功能
	public void business() throws Exception {
		System.out.println("client is working ...");
		Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 1 获取 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.getServerList();
		// 3 业务进程启动
		client.business();
	}
}

五、Zookeeper分布式锁

分布式锁和分布式事务的区别：

分布式锁：解决并发资源抢占问题。
- 采用redis（redission）、zookeeper（curator）解决。
分布式事务：解决顺序化提交问题，保证事务遵循ACID原则。
- 采用rocketMQ解决。
- 2PC（Two-phase commit protocol）二段提交，分别是准备阶段、提交阶段
- 3PC三段提交，分别是准备阶段、预提交阶段和提交阶段，把2PC的提交阶段拆分为两个阶段。
- TCC（Try - Confirm - Cancel），2PC和3PC是强一致事务性，都是数据库层面的，TCC是业务层面的。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/183753774

1.实现Zookeeper分布式锁

pom.xml

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.5.7</version>
</dependency>

DistributedLock.java

package com.cnwanj.distributed;

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * @author: cnwanj
 * @date: 2022-02-19 15:55:41
 * @version: 1.0
 * @desc: Zookeeper分布式锁实现
 */
public class DistributedLock {

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

	// 等待连接完毕
	private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
	// 等待监听上一个节点完毕
	private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);
	// 前一个节点路径
	private String waitPath;
	private String currentMode;

	public DistributedLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException {
		// 建立连接
		zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
			@Override
			public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
				// 释放连接等待（若已建立连接）
				if (watchedEvent.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
					connectLatch.countDown();
				}
				// 释放监听等待（存在释放锁 && 路径是前一个节点）
				if (watchedEvent.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && watchedEvent.getPath().equals(waitPath)) {
					waitLatch.countDown();
				}
			}
		});
		// 线程等待，建立连接再执行后面
		connectLatch.await();

		// 判断根目录是否存在
		Stat stat = zk.exists("/locks", false);
		if (stat == null) {
			// 创建根节点（参数1：目录名称，参数2：目录下内容，参数3：对外开放，参数4：永久创建）
			zk.create("/locks", "locks".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
		}
	}

	// 加锁
	public void zkLock() throws KeeperException, InterruptedException {
		// 创建临时带序号节点
		currentMode = zk.create("/locks/" + "seq-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
		// 校验节点是否第一个，是的话直接加锁，若不是，需要监听前一个是否解锁
		List<String> childrenList = zk.getChildren("/locks", false);
		// 如果只有一个节点，直接获取锁
		if (childrenList.size() == 1) {
			return;
		} else {
			// 从小到大排序
			Collections.sort(childrenList);
			// 当前节点名称
			String thisNode = currentMode.substring("/locks/".length());
			// 获取节点位置
			int index = childrenList.indexOf(thisNode);
			if (index == -1) {
				System.out.println("数据异常");
			} else if (index == 0) {
				// thisNode为最小，直接获取锁
				return;
			} else {
				// 获取前一个节点路径
				waitPath = "/locks/" + childrenList.get(index - 1);
				// 获取前一个节点，初始化监听
				zk.getData(waitPath, true, null);
				// 等待监听
				waitLatch.await();
				return;
			}
		}

	}

	// 解锁
	public void unZkLock() throws KeeperException, InterruptedException {
		// 删除节点
		zk.delete(currentMode, -1);
	}
}

DistributedLockTest.java

package com.cnwanj.distributed;

import org.apache.zookeeper.KeeperException;

import java.io.IOException;

/**
 * @author: cnwanj
 * @date: 2022-02-19 21:50:39
 * @version: 1.0
 * @desc: 测试Zookeeper分布式锁
 */
public class DistributedLockTest {

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException {

		// 创建分布式锁1
		final DistributedLock lock1 = new DistributedLock();
		// 创建分布式锁2
		final DistributedLock lock2 = new DistributedLock();

		// 创建线程1
		new Thread(() -> {
			// 获取锁对象
			try {
				lock1.zkLock();
				System.out.println("线程1获取锁");
				Thread.sleep(3 * 1000);
				lock1.unZkLock();
				System.out.println("线程1释放锁");
			} catch (KeeperException | InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
		// 创建线程2
		new Thread(() -> {
			try {
				lock2.zkLock();
				System.out.println("线程2获取锁");
				Thread.sleep(3 * 1000);
				lock2.unZkLock();
				System.out.println("线程2释放锁");
			} catch (KeeperException | InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
	}
}

2.Curator实现分布式锁

2.1官网解释：

Apache Curator is a Java/JVM client library for Apache ZooKeeper, a distributed coordination service. It includes a highlevel API framework and utilities to make using Apache ZooKeeper much easier and more reliable. It also includes recipes for common use cases and extensions such as service discovery and a Java 8 asynchronous DSL.

意思是：Curator是Zookeeper的一个Java/Jvm客户端库，也是一个分布式协调服务，Curator成为Zookeeper更简单可靠的一个高可用框架和工具，它也包含了一些常用的用例和扩展方法，如Java8和异步DSL。

官网：https://curator.apache.org

2.2原生API缺点：

会话连接是异步的，需要自己去处理；比如使用 CountDownLatch。
Watch 需要重复注册，不然就不能生效。
开发的复杂性还是比较高的。
不支持多节点删除和创建,需要自己去递归。

2.3curator实现案例

maven依赖引入：

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

<!-- curator依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-client</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
</dependency>

package com.cnwanj.lock.curator;

import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

/**
 * @author: cnwanj
 * @date: 2022-02-20 11:57:56
 * @version: 1.0
 * @desc: curator实现分布式锁
 */
public class CuratorTest {

	private String rootNode = "/locks";
	private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private int connectionTimeout = 2000;
	private int sessionTimeout = 2000;

	public static void main(String[] args) {
		new CuratorTest().test();
	}

	private void test() {
		// 分布式锁1
		InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);
		// 分布式锁2
		InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);
		// 线程1
		new Thread(() -> {
			try {
				lock1.acquire();
				System.out.println("线程1获取锁");
				lock1.acquire();
				System.out.println("线程1再次获取锁");
				Thread.sleep(5 * 1000);
				lock1.release();
				System.out.println("线程1释放锁");
				lock1.release();
				System.out.println("线程1再次释放锁");
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
		// 线程1
		new Thread(() -> {
			try {
				lock2.acquire();
				System.out.println("线程2获取锁");
				lock2.acquire();
				System.out.println("线程2再次获取锁");
				Thread.sleep(5 * 1000);
				lock2.release();
				System.out.println("线程2释放锁");
				lock2.release();
				System.out.println("线程2再次释放锁");
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}).start();
	}

	private CuratorFramework getCuratorFramework() {
		// 重试策略，尝试时间3秒，重试3次
		RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3);
		// 创建Curator
		CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
			.connectString(connectString)
			.connectionTimeoutMs(connectionTimeout)
			.sessionTimeoutMs(sessionTimeout)
			.retryPolicy(policy)
			.build();
		// 开启连接
		client.start();
		System.out.println("zk初始化完成...");
		return client;
	}
}

六、算法基础

1.拜占庭将军问题

拜占庭将军问题是一个协议问题，拜占庭帝国军队的将军们必须全体一致的决定是否攻击某一支敌军。问题是这些将军在地理上是分隔开来的，并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意行动以达到以下目标：欺骗某些将军采取进攻行动；促成一个不是所有将军都同意的决定，如当将军们不希望进攻时促成进攻行动；或者迷惑某些将军，使他们无法做出决定。如果叛徒达到了这些目的之一，则任何攻击行动的结果都是注定要失败的，只有完全达成一致的努力才能获得胜利。

2.Paxos算法

Paxos算法：一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

Paxos算法解决的问题：就是如何快速正确的在一个分布式系统中对某个数据值达成一致，并且保证不论发生任何异常，都不会破坏整个系统的一致性。

3.ZAB协议

3.1ZAB介绍

Zab 借鉴了 Paxos 算法，是特别为 Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基于该协议，Zookeeper 设计为只有一台客户端（Leader）负责处理外部的写事务请求，然后Leader 客户端将数据同步到其他 Follower 节点。即 Zookeeper 只有一个 Leader 可以发起提案。

4.CAP理论

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种：

一致性（Consistency）
可用性（Available）
分区容错性（Partition Tolerance）

这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。

1）一致性（Consistency）

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数

据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

2）可用性（Available）

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。

3）分区容错性（Partition Tolerance）

分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络

环境都发生了故障。

ZooKeeper保证的是CP

Zookeeper不能保真每次服务请求都可用（在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
进行Leader选举时集群不可用。

七、详细流程

1.Zookeeper服务端初始化流程

zkServer.sh start启动 > new QuorumPeerMain();

解析参数：包括解析zoo.cfg、myid等配置文件。
删除过期快照：默认关闭，最少保留3份，开启后会清理过期数据。
建立通信：默认NIO通信，初始化服务端socket，绑定2181端口。
启动zookeeper（quorumPeer.start()）。

NIO：

非堵塞IO通信方式，由一个线程处理所有的IO事件，并负责分发。

线程之前通过wait、notify通信，减少线程切换。

事件来到时触发操作，不需要堵塞监视事件，存在驱动机制。

2.Zookeeper选举流程

选举主要分为两步：发送投票和处理投票

通过选举算法（FastLeaderElection）生成选票。

发送选票：

FastLeaderElection类：
- 生成选票。
- 将票放入队列（sendqueue）。
- 推（poll）到缓冲区（WorkerSender）中，并发送到管理队列（queueSendMap）中。
QuorumCnManager类：
- 从管理队列中poll到发送者中。
- 发送者发送（send）给其他节点。

处理选票：

QuorumCnManager类：
- recvWorker（接收者）读取其他节点的投票。
- 将投票添加到recvQueue（接收队列）中。
FastLeaderElection类：
- 通过recvQueue（接收队列）中的投票poll到WorkerReceiver（工作接收者）中。
- WorkerReceiver（工作接收者）将投票放入recequeue队列中。
- 最后生成选票

转载：https://blog.csdn.net/Yh_yh_new_Yh/article/details/123057846

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