分布式服务框架 Zookeeper -

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分布式服务框架 Zookeeper

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Hadoop

zookeeper介绍
zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等

zookeeper安装和使用
Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置。

单机模式

单机安装只要下载Zookeeper 的压缩包（http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/）并解压到某个目录如：/home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的启动脚本在 bin 目录下，Linux 下的启动脚本是 zkServer.sh（在 3.2.2 这个版本 Zookeeper 没有提供 windows 下的启动脚本，所以要想在 windows 下启动 Zookeeper 要自己手工写一个，建议使用linux）。

在你执行启动脚本之前，还有几个基本的配置项需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在 conf 目录下，这个目录下有 zoo_sample.cfg 和 log4j.properties，你需要做的就是将 zoo_sample.cfg 改名为 zoo.cfg，因为 Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。下面详细介绍一下，这个配置文件中各个配置项的意义。

tickTime=2000
dataDir=/tmp/zookeeper
clientPort=2181

tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 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。
dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。

当这些配置项配置好后，你现在就可以启动 Zookeeper 了，启动后要检查 Zookeeper 是否已经在服务，可以通过 netstat – ano 命令查看是否有你配置的 clientPort 端口号在监听服务。启动如下：

集群模式

Zookeeper 不仅可以单机提供服务，同时也支持多机组成集群来提供服务。实际上 Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式，也就是可以在一台物理机上运行多个 Zookeeper 实例，下面将介绍集群模式的安装和配置。

由于手上只有一台机器，所以我建了3个文件夹，如下
server1 server2 server3然后每个文件夹里面解压一个zookeeper的下载包，并且还建了几个文件夹，总体结构如下,最后那个是下载过来压缩包的解压文件
data dataLog logs zookeeper-3.4.6
那么首先进入data目录，创建一个myid的文件，里面写入一个数字，比如我这个是server1,那么就写一个1，server2对应myid文件就写入2，server3对应myid文件就写个3。Zookeeper 启动时会读取这个文件，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那个 server。

Zookeeper 的集群模式配置也不是很复杂，所要做的就是增加几个配置项。

tickTime=2000
initLimit=5
syncLimit=2
dataDir=xxxx/zookeeper/server1/data
dataLogDir=xxx/zookeeper/server1/dataLog
clientPort=2181
server.1=127.0.0.1:2888:3888
server.2=127.0.0.1:2889:3889
server.3=127.0.0.1:2890:3890

initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10 个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
syncLimit：这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是 2*2000=4 秒
server.A=B：C：D：其中 A 是一个数字（就是我们上面写入myid的值），表示这个是第几号服务器；B 是这个服务器的 ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 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。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。

进入zookeeper-3.4.6/bin 目录中，./zkServer.sh start启动一个server,这时会报大量错误？其实没什么关系，因为现在集群只起了1台server，zookeeper服务器端起来会根据zoo.cfg的服务器列表发起选举leader的请求，因为连不上其他机器而报错，那么当我们起第二个zookeeper实例后，leader将会被选出，从而一致性服务开始可以使用，这是因为3台机器只要有2台可用就可以选出leader并且对外提供服务(2n+1台机器，可以容n台机器挂掉)。

接下来就可以使用了，我们可以先通过 zookeeper自带的客户端交互程序来简单感受下zookeeper到底做一些什么事情。进入zookeeper-3.4.6/bin（3个server中任意一个）下，./zkCli.sh –server 127.0.0.1:2181,我连的是开着2181端口的机器。

那么，首先我们随便打个命令，因为zookeeper不认识，他会给出命令的help,如下图

ls(查看当前节点数据),
ls2(查看当前节点数据并能看到更新次数等数据) ,
create(创建一个节点) ,
get(得到一个节点，包含数据和更新次数等数据),
set(修改节点)
delete(删除一个节点)

通过上述命令实践，我们可以发现，zookeeper使用了一个类似文件系统的树结构，数据可以挂在某个节点上，可以对这个节点进行删改。另外我们还发现，当改动一个节点的时候，集群中活着的机器都会更新到一致的数据。

数据模型

Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图 1 所示：

Zookeeper 这种数据结构有如下这些特点：

每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode，这个 znode 是被它所在的路径唯一标识，如 Server1 这个 znode 的标识为 /NameService/Server1
znode 可以有子节点目录，并且每个 znode 可以存储数据，注意 EPHEMERAL 类型的目录节点不能有子节点目录
znode 是有版本的，每个 znode 中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据
znode 可以是临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个 znode 也将自动删除，Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为 session，如果 znode 是临时节点，这个 session 失效，znode 也就删除了
znode 的目录名可以自动编号，如 App1 已经存在，再创建的话，将会自动命名为 App2
znode 可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的。

如何使用

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你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，这里先介绍一下，Zookeeper 的操作接口和简单使用示例。

基本操作

下面给出基本的操作 ZooKeeper 的示例代码，这样你就能对 ZooKeeper 有直观的认识了。下面的代码包括了创建与 ZooKeeper 服务器的连接以及最基本的数据操作：

 // 创建一个与服务器的连接
 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT, 
        ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() { 
            // 监控所有被触发的事件
            public void process(WatchedEvent event) { 
                System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！"); 
            } 
        }); 
 // 创建一个目录节点
 zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
   CreateMode.PERSISTENT); 
 // 创建一个子目录节点
 zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(),
   Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); 
 System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null))); 
 // 取出子目录节点列表
 System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true)); 
 // 修改子目录节点数据
 zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1); 
 System.out.println("目录节点状态：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]"); 
 // 创建另外一个子目录节点
 zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), 
   Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); 
 System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null))); 
 // 删除子目录节点
 zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1); 
 zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1); 
 // 删除父目录节点
 zk.delete("/testRootPath",-1); 
 // 关闭连接
 zk.close();

输出结果：

已经触发了 None 事件！
 testRootData 
 [testChildPathOne] 
目录节点状态：[5,5,1281804532336,1281804532336,0,1,0,0,12,1,6] 
已经触发了 NodeChildrenChanged 事件！
 testChildDataTwo 
已经触发了 NodeDeleted 事件！
已经触发了 NodeDeleted 事件！

当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的 process 方法就会被调用。

总结

Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。我现在正在实践的Storm也用到了Zookeeper，不过相对hadoop，Storm给集群带来的压力小的多。