[TOC] # Zookeeper简介 ## 1 概念介绍 > Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务 1. zookeeper是为别的分布式程序服务的 2. Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务） 3. Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务…… 4. 虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能： * 管理(存储，读取)用户程序提交的数据； * 并为用户程序提供数据节点监听服务； ## 2 常用应用场景 > 主从协调  > 配置管理  ## 3 Zookeeper 集群部署 ### 1、Zookeeper集群角色 > Zookeeper集群的角色： Leader 和 follower （Observer） > zk集群最好配成奇数个节点 > 只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务 ### 2 Zookeeper部署 #### 2.1 机器准备 > 1/ 安装到3台虚拟机上 > 2/ 安装好JDK > 3/ 上传安装包。上传用工具。 > 4/ 解压 ~~~ su - hadoop（切换到hadoop用户） tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz（解压） ~~~ > 5/ 重命名 > mv zookeeper-3.4.5 zookeeper（重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper） > 可以删除里面一些源码工程相关的文件，剩下的是这些： #### 2.2修改环境变量 > （注意：3台zookeeper都需要修改） > 1/ su – root(切换用户到root) > 2/ vi /etc/profile(修改文件) > 3/ 添加内容： ~~~ export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin ~~~ > 4/ 加载环境配置： ~~~ source /etc/profile ~~~ > 5/ 修改完成后切换回hadoop用户： ~~~ su - hadoop ~~~ #### 2.3 修改Zookeeper配置文件 > 1、用root用户操作 ~~~ cd zookeeper/conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg ~~~ > 2、vi zoo.cfg > 3、添加内容： ~~~ dataDir=/root/apps/zookeeper/zkdata dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log server.1=mini1:2888:3888 ## (心跳端口、选举端口) server.2=mini2:2888:3888 server.3=mini3:2888:3888 ~~~ > 4、创建文件夹： ~~~ cd /home/hadoop/zookeeper/ mkdir zkdata mkdir -m 755 log ~~~ > 5、在data文件夹下新建myid文件，myid的文件内容为： ~~~ cd zkdata echo 1 > myid ~~~ #### 2.4 分发安装包到其他机器 ~~~ scp -r /root/apps root@mini2:/root/ scp -r /root/apps root@mini3:/root/ ~~~ #### 2.5 修改其他机器的配置文件 ~~~ 到mini2上：修改myid为：2 到mini3上：修改myid为：3 ~~~ #### 2.6 启动（每台机器） > 注： > 1、事先将三台服务器的防火墙都关掉 > 2、全网统一hosts映射 > 先配好一台上的hosts > 然后： ~~~ scp /etc/hosts mini2:/etc scp /etc/hosts mini3:/etc ~~~ > 3、然后一台一台地启动 ~~~ bin/zkServer.sh start ~~~ ~~~ 或者编写一个脚本来批量启动所有机器： for host in "mini1 mini2 mini3" do ssh $host "source/etc/profile;/root/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start" ~~~ #### 2.7 查看集群状态 ~~~ 1、jps（查看进程） 2、zkServer.sh status（查看集群状态，主从信息） ~~~ ## 4 Zookeeper核心工作机制 ### 1 zookeeper特性 1. Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群 2. 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 3. 分布式读写，更新请求转发，由leader实施 4. 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 5. 数据更新原子性，一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败 6. 实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据 ### 2 zookeeper数据结构 #### 2.1 概况 1. 层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图) 2. 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识 3. 节点Znode可以包含数据(只能存储很小量的数据，<1M;最好是1k字节以内)和子节点（但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点，下一页详细讲解） 4. 客户端应用可以在节点上设置监视器（后续详细讲解） #### 2.2 数据结构图  wps1A0D #### 2.3 节点类型 > 1、Znode有两种类型： ~~~ 短暂（ephemeral）（断开连接自己删除） 持久（persistent）（断开连接不删除） ~~~ > 2、Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ） ~~~ PERSISTENT PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久序列/test0000000019 ） EPHEMERAL EPHEMERAL_SEQUENTIAL ~~~ > 3、创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护 > 4、在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序 ## 5 原理补充 > 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 ### 1 zookeeper的选举机制（zk的数据一致性核心算法paxos） > 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. 1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态 2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态. 3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader. 4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了. 5) 服务器5启动,同4一样,当小弟. ### 9.2 非全新集群的选举机制(数据恢复) > 那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。 > 需要加入数据version、leader id和逻辑时钟。 > 数据version：数据新的version就大，数据每次更新都会更新version。 > Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。 > 逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新. > 选举的标准就变成： 1. 逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票 2. 统一逻辑时钟后，数据id大的胜出 3. 数据id相同的情况下，leader id大的胜出 > 根据这个规则选出leader。