Zookeeper 数据模型
ZooKeeper 是一个树形目录服务,其数据模型和Unix的文件系统目录树很类似，拥有一个层次化结构。
这里面的每一个节点都被称为： ZNode，每个节点上都会保存自己的数据和节点信息。
节点可以拥有子节点，同时也允许少量（1MB）数据存储在该节点之下。
节点可以分为四大类：
PERSISTENT 持久化节点
EPHEMERAL 临时节点 ：-e
PERSISTENT_SEQUENTIAL 持久化顺序节点 ：-s
EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时顺序节点 ：-es
ZooKeeper 命令操作
Zookeeper 服务端常用命令
启动 ZooKeeper 服务: ./zkServer.sh start
查看 ZooKeeper 服务状态: ./zkServer.sh status
停止 ZooKeeper 服务: ./zkServer.sh stop
重启 ZooKeeper 服务: ./zkServer.sh restart
Zookeeper 客户端常用命令
ZooKeeper JavaAPI 操作
Curator 介绍
Curator 是 Apache ZooKeeper 的Java客户端库。
常见的ZooKeeper Java API ：
原生Java API
ZkClient
Curator
Curator 项目的目标是简化 ZooKeeper 客户端的使用。
Curator 最初是 Netfix 研发的,后来捐献了 Apache 基金会,目前是 Apache 的顶级项目。
官网：http://curator.apache.org/
Curator API 常用操作
建立连接
添加节点
删除节点
修改节点
当前版本和withVersin不一致时，会报错
查询节点
Watch事件监听
ZooKeeper 允许用户在指定节点上注册一些Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去，该机制是 ZooKeeper 实现分布式协调服务的重要特性。
ZooKeeper 中引入了Watcher机制来实现了发布/订阅功能能，能够让多个订阅者同时监听某一个对象，当一个对象自身状态变化时，会通知所有订阅者。
ZooKeeper 原生支持通过注册Watcher来进行事件监听，但是其使用并不是特别方便
需要开发人员自己反复注册Watcher，比较繁琐。
Curator引入了 Cache 来实现对 ZooKeeper 服务端事件的监听。
ZooKeeper提供了三种Watcher：
NodeCache : 只是监听某一个特定的节点
PathChildrenCache : 监控一个ZNode的子节点.
TreeCache : 可以监控整个树上的所有节点，类似于PathChildrenCache和NodeCache的组合
分布式锁
在我们进行单机应用开发，涉及并发同步的时候，我们往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的代码同步问题，这时多线程的运行都是在同一个JVM之下，没有任何问题。
但当我们的应用是分布式集群工作的情况下，属于多JVM下的工作环境，跨JVM之间已经无法通过多线程的锁解决同步问题。
那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理种跨机器的进程之间的数据同步问题——这就是分布式锁。
ZooKeeper分布式锁原理
核心思想：当客户端要获取锁，则创建节点，使用完锁，则删除该节点。
客户端获取锁时，在lock节点下创建临时顺序节点。
然后获取lock下面的所有子节点，客户端获取到所有的子节点之后，如果发现自己创建的子节点序号最小，那么就认为该客户端获取到了锁。使用完锁后，将该节点删除。
如果发现自己创建的节点并非lock所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，此时客户端需要找到比自己小的那个节点，同时对其注册事件监听器，监听删除事件。
如果发现比自己小的那个节点被删除，则客户端的
Watcher会收到相应通知，此时再次判断自己创建的节点
是否是lock子节点中序号最小的，如果是则获取到了锁，
如果不是则重复以上步骤继续获取到比自己小的一个节点
并注册监听。
Curator实现分布式锁API
在Curator中有五种锁方案：
InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁（非可重入锁）
InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器
InterProcessSemaphoreV2：共享信号量
public class LockTest {
public static void main(String[] args) {
Ticket12306 ticket12306 = new Ticket12306();
//创建客户端
Thread t1 = new Thread(ticket12306,"携程");
Thread t2 = new Thread(ticket12306,"飞猪");
t1.start();
t2.start();
}
}
public class Ticket12306 implements Runnable{
private int tickets = 10;//数据库的票数
private InterProcessMutex lock ;
public Ticket12306(){
//重试策略
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 10);
//2.第二种方式
//CuratorFrameworkFactory.builder();
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
.connectString("192.168.149.135:2181")
.sessionTimeoutMs(60 * 1000)
.connectionTimeoutMs(15 * 1000)
.retryPolicy(retryPolicy)
.build();
//开启连接
client.start();
lock = new InterProcessMutex(client,"/lock");
}
@Override
public void run() {
while(true){
//获取锁
try {
lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS);
if(tickets > 0){
System.out.println(Thread.currentThread()+":"+tickets);
Thread.sleep(100);
tickets--;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
//释放锁
try {
lock.release();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
Zookeeper 集群介绍
Leader选举：
Serverid：服务器ID
比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。
编号越大在选择算法中的权重越大。
Zxid：数据ID
服务器中存放的最大数据ID.值越大说明数据 越新，在选举算法中数据越新权重越大。
在Leader选举的过程中，如果某台ZooKeeper
获得了超过半数的选票，
则此ZooKeeper就可以成为Leader了。
在ZooKeeper集群服中务中有三个角色：
Leader 领导者 ：
- 处理事务请求
- 集群内部各服务器的调度者
Follower 跟随者 ： - 处理客户端非事务请求，转发事务请求给Leader服务器
- 参与Leader选举投票
Observer 观察者： - 处理客户端非事务请求，转发事务请求给Leader服务器