第 1 章 Zookeeper 入门
1.1 概述
Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。
Zookeeper工作机制:
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。
Zookeeper=文件系统+通知机制
1.2 特点
Zookeeper特点
1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
2）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所 以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
3）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。
4）更新请求顺序执行，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，要么失败。
6）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。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。
1.4 应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等
统一命名服务:
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
例如：IP不容易记住，而域名容易记住。
统一配置管理:
1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。
（1）一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。
（2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
2）配置管理可交由ZooKeeper实现。
（1）可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
（2）各个客户端服务器监听这个Znode。
（3）一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。
统一集群管理:
1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
（1）可根据节点实时状态做出一些调整。
2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
（1）可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
（2）监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
服务器动态上下线:
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化
软负载均衡:
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求
**1.5 下载地址
https://zookeeper.apache.org/
下载 linux环境的zookeeper
第 2 章 Zookeeper 本地安装
2.1 本地模式安装
1）安装前准备
（1）安装 JDK
1.1 在/usr/local 下创建java 目录
1.2 上传jdk压缩包到此目录
1.3 解压 tar -zxvf jdk的压缩包
1.4 输入vi /etc/profile 配置环境变量(环境变量如下)
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_191
export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_191/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
1.5 输入java -version 查看是否安装成功
（2）拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
（3）解压到指定目录/user/local/zookeeper
（4）修改名称为: mv apache-zookeeper-3.5.7-bin zookeeper-3.5.7
2）配置修改
（1）将/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；
（2）打开 zoo.cfg 修改路径为：
dataDir=/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.5.7/zkData
（3） 在/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.5.7 目录下创建zkData
3）操作Zookeeper
（1） 进入/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.5.7/bin 目录下 启动服务
输入命令：./zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
输入：jps
（3）查看状态
输入：./zkServer.sh status
（4）启动客户端
输入：./zkCli.sh
（5）退出客户端：
输入：quit
（6）停止Zookeeper
输入： ./zkServer.sh stop
2.2 配置参数解读
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1）tickTime = 2000：通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
2）initLimit = 10：LF初始通信时限 即Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）
3）syncLimit = 5：LF同步通信时限即Leader和Follower之间通信时间如果超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
4）dataDir：保存Zookeeper中的数据
注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。
5）clientPort = 2181：客户端连接端口，通常不做修改。
第 3 章 Zookeeper 集群操作
3.1 集群操作
3.1.1 集群安装
1）集群规划
在 三台服务器上都部署 Zookeeper。
思考：如果是 10 台服务器，需要部署多少台 Zookeeper？
答：3台
2）解压安装
可以再一台服务器上配置3个zookeeper（注意修改端口号）,也可以在不同的服务器上配置zookeeper
3）配置服务器编号
在创建的zkData目录下创建一个 myid 的文件
输入：vi myid
在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）比如：2
4）配置zoo.cfg文件
#增加如下配置 ：
如果是同一台服务器的时候，注意每行不要有空格
#######################cluster##########################
server.2=0.0.0.0:2888:3888
server.3=0.0.0.0:2889:3889
server.4=0.0.0.0:2890:3890
开启防火墙端口：
firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --add-port=2888/tcp --add-port=3888/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2182/tcp --add-port=2889/tcp --add-port=3889/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2183/tcp --add-port=2890/tcp --add-port=3890/tcp --permanent
#重启防火墙
firewall-cmd --reload
如果是不同服务器的时候，注意每行不要有空格
#######################cluster##########################
server.2=0.0.0.0:2888:3888
server.3=0.0.0.0:2888:3888
server.4=0.0.0.0:2888:3888
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；
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。
B 是这个服务器的地址；
C 是这个服务器 Follower 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。
5）集群操作
（1）分别启动 Zookeeper
bin目录下：./zkServer.sh start
（2）分别查看状态
bin目录下：./zkServer.sh status
3.1.2 选举机制（面试重点）
Zookeeper选举机制——第一次启动
（1）服务器1启 动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服
务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为
1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟。
注意：
SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑有关。
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加
Zookeeper选举机制——非第一次启动
（1）当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
? 服务器初始化启动。
? 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
? 集群中本来就已经存在一个Leader。
对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连
接，并进行状态同步即可。
? 集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
（EPOCH，ZXID，SID ）
SID为1、2、4的机器投票情况： （1，8，1） （1，8，2） （1，7，4）
（EPOCH，ZXID，SID ） （EPOCH，ZXID，SID ）
选举Leader规则： ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同，事务id大的胜出 ③事务id相同，服务器id大的胜出
3.1.3 ZK 集群启动停止脚本
如果机器很多的时候分批启动太麻烦，使用脚本进行服务的启动和停止
不同服务器的批量启动脚本：
#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/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/module/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/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh
status"
done
};;
esac
3.2 客户端命令行操作
3.2.1 命令行语法
ls path ：
使用 ls 命令来查看当前 znode 的子节点 [可监听]
-w 监听子节点变化
-s 附加次级信息
create ：
普通创建
-s 含有序列
-e 临时（重启或者超时消失）
get path ：
获得节点的值 [可监听]
-w 监听节点内容变化
-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
3.2.2 znode 节点数据信息
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 5] ls -s /
[zookeeper]cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1
详细描述：
（1）czxid：创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务 ID 是 ZooKeeper 中所
有修改总的次序。每次修改都有唯一的 zxid，如果 zxid1 小于 zxid2，那么 zxid1 在 zxid2 之
前发生。
（2）ctime：znode 被创建的毫秒数（从 1970 年开始）
（3）mzxid：znode 最后更新的事务 zxid
（4）mtime：znode 最后修改的毫秒数（从 1970 年开始）
（5）pZxid：znode 最后更新的子节点 zxid
（6）cversion：znode 子节点变化号，znode 子节点修改次数
（7）dataversion：znode 数据变化号
（8）aclVersion：znode 访问控制列表的变化号
（9）ephemeralOwner：如果是临时节点，这个是 znode 拥有者的 session id。如果不是
临时节点则是 0。
（10）dataLength：znode 的数据长度
（11）numChildren：znode 子节点数量
3.2.3 节点类型（持久/短暂/有序号/无序号）
持久（Persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
短暂（Ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除
（1）持久化目录节点客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
（2）持久化顺序编号目录节点客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
（3）临时目录节点客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
（4）临时顺序编号目录节点客户端与 Zookeeper 断开连接后 ， 该 节 点 被 删 除 ， 只 是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
说明：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
注意：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
3.2.4 监听器原理
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、节点删除、子目
录节点增加删除）时，ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数
据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。
监听器原理：
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
2）监听子节点增减的变化
1）节点的值变化监听
注意：在hadoop103再多次修改/sanguo的值，hadoop104上不会再收到监听。因为注册一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。
2）节点的子节点变化监听（路径变化）
注意：节点的路径变化，也是注册一次，生效一次。想多次生效，就需要多次注册
第 4 章 客户端向服务端写数据流程
写流程之写入请求直接发送给Leader节点
写流程之写入请求发送给follower节点
第 5 章 ZooKeeper 分布式锁案例
什么叫做分布式锁呢？
比如说"进程 1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。
分布式锁案例分析
5.1 原生 Zookeeper 实现分布式锁案例
5.2 Curator 框架实现分布式锁案例
1）原生的 Java API 开发存在的问题
（1）会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch
（2）Watch 需要重复注册，不然就不能生效
（3）开发的复杂性还是比较高的
（4）不支持多节点删除和创建。需要自己去递归
2）Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 Java API 开发分布式遇到的问题。
详情请查看官方文档：https://curator.apache.org/index.html
3）Curator 案例实操
第 6 章 企业面试真题（面试重点）
6.1 选举机制 半数机制，超过半数的投票通过，即通过。
（1）第一次启动选举规则： 投票过半数时，服务器id大的胜出
（2）第二次启动选举规则： ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同，事务id大的胜出
6.2 生产集群安装多少 zk 合适？
安装奇数台。
生产经验：
? 10 台服务器：3 台 zk；
? 20 台服务器：5 台 zk；
? 100 台服务器：11 台 zk；
? 200 台服务器：11 台 zk
服务器台数多：好处，提高可靠性；坏处：提高通信延时
6.3 常用命令
ls、get、create、delete
第7 章 Zookeeper 是如何保证数据一致性的
1.3 ZAB 协议
1.3.1 什么是 ZAB 算法
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。
1.3.2 Zab 协议内容
Zab 协议包括两种基本的模式：消息广播、崩溃恢复。
1）消息广播
2）崩溃恢复
崩溃恢复——异常假设
崩溃恢复——Leader选举
崩溃恢复——数据恢复
1.4 CAP
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
CAP理论
? 一致性（C:Consistency）
? 可用性（A:Available）
? 分区容错性（P: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（C: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（A: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（P: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
（1）ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。（注：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。
（2）进行Leader选举时集群都是不可用。
