一、前言

本内容仅用于个人学习笔记，如有侵扰，联系删除

视频教程：【尚硅谷】大数据技术之Zookeeper 3.5.7版本教程

源码学习：微服务系列 - Zookeeper下篇：源码解析

二、Zookeeper入门

1、概述

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。

1.1、Zookeeper工作机制

1.2、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。
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，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
  

• 统一配置管理
  

• 统一集群管理
  

• 服务器动态上下线
  

• 软负载均衡
  

二、Zookeeper 安装

1、下载地址

1. 官网首页：https://zookeeper.apache.org/
2. 下载截图
   
   
   
   

2、本地模式安装部署

1.1、安装前准备

1. 安装 JDK

• 1)、下载JDK

这里我用的jdk1.8.0_321版本,大家可以从官网下载或从下方网盘下载
jdk1.8.0_321版本下载地址: https://pan.baidu.com/s/1N4KUpTyjxpsWiFCZkWecOg
提取码: in2p

• 2)、解压JDK

首先创建java文件夹:	mkdir /usr/java
进入java文件夹: 	cd /usr/java/
上传JDK安装包:  使用工具

[root@localhost usr]# mkdir /usr/java
[root@localhost usr]# cd /usr/java/
[root@localhost java]# tar -zxvf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz

• 3)、配置profile文件

编辑profile配置文件:	vim /etc/profile

[root@localhost java]# vim /etc/profile

输入i进入编辑模式,在最下面补充配置信息,补充完后按Esc退出编辑模式后,输入:wq进行保存并退出

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_191
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}

如下图所示:

• 4)、配置文件生效

配置文件生效: source /etc/profile
查看JDK版本信息: java -version

[root@localhost java]# source /etc/profile
[root@localhost java]# java -version
openjdk version "1.8.0_262"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_262-b10)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.262-b10, mixed mode)
[root@localhost java]# 

2. 拷贝 Zookeeper 安装包到 Linux 系统下
   

3. 解压到指定目录
   

4. 修改文件名为：zookeeper-3.5.7
   

5. 查看
   

1.2．配置修改

1. 将/opt/software/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg；
   
   
2. 打开 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径：
   
   修改如下内容：
   
3. 在/opt/software/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹

mkdir zkData

1.3．操作 Zookeeper

（1）启动 Zookeeper

（2）查看进程是否启动

（3）查看状态：

（4）启动客户端：

（5）退出客户端：

（6）停止 Zookeeper

bin/zkServer.sh stop

3、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：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
   Zookeeper使用的基本时间，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，时间单位为毫秒。
   它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超
   时时间是2*tickTime)
2. initLimit =10：LF 初始通信时限
   集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心
   跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
3. syncLimit =5：LF 同步通信时限
   集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime ，Leader认为Follower死掉，从服务器列表中删除Follower。
4. dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
   主要用于保存 Zookeeper中的数据。
5. clientPort =2181：客户端连接端口
   监听客户端连接的端口

三、Zookeeper 实战（开发重点）

1、分布式安装部署

1.1. 集群规划

在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上部署Zookeeper。

1.2. 解压安装

• （1）解压 Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/

• （2）同步/opt/module/zookeeper-3.5.7 目录内容到 hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.5.7/

1.3. 配置服务器编号

• （1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7 /这个目录下创建 zkData

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7 ]$ mkdir -p zkData

• （2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7 /zkData 目录下创建一个 myid 的文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ touch myid

添加 myid 文件，注意一定要在 linux 里面创建，在 notepad++里面很可能乱码

• （3）编辑 myid 文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid

在文件中添加与 server 对应的编号：

2

• （4）拷贝配置好的 zookeeper 到其他机器上

[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid

并分别在 hadoop103、hadoop104 上修改 myid 文件中内容为 3、4

4. 配置 zoo.cfg 文件

• （1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg

[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

• （2）打开 zoo.cfg 文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg

修改数据存储路径配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

增加如下配置

#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

• （3）同步 zoo.cfg 配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

• （4）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。

1.4. 集群操作

（1）分别启动 Zookeeper

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

（2）启动客户端

[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

这种方式启动是本地的客户端

我们也可以指定服务器客户端

[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181

（3）查看状态

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-
3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-
3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-
3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

1.5、zk集群启动停止脚本

进入到linux下的bin目录下

cd /bin

编辑zk.sh

vim zk.sh

#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
	for i in hadoop02 hadoop3 hadoop4
	do
			echo -------------zookeeper $i 启动 -----------------
			ssh $i "opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
	done		
}
;;
"stop"){
	for i in hadoop02 hadoop3 hadoop4
	do
			echo -------------zookeeper $i 停止 -----------------
			ssh $i "opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
	done		
}
;;
"status"){
	for i in hadoop02 hadoop3 hadoop4
	do
			echo -------------zookeeper $i 状态 -----------------
			ssh $i "opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
	done		
}
;;
esac

一定要在INSERT下编辑，编辑完wq保存退出

我们ll查看发现颜色不对

chmod 777 zk.sh

这样就可执行了

1. 脚本启动集群
   
   2、
2. 脚本查看集群状态
   
3. 脚本停止集群
   
4. 查看所有进程
   

2、客户端命令行操作

2.1、命令行语法

2. 显示所有操作命令

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help

3. 查看当前 znode 中所包含的内容

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]

2.2、znode节点数据信息

4. 查看当前节点详细数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /
[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

1)、czxid - 创建节点的事务zxid
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的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

2.3、节点类型(持续/短暂/有序号/无序号)

1. 分别创建两个普通节点（永久节点 + 不带序号节点）

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /sanguo "jinlian"
Created /sanguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /sanguo/shuguo 
"liubei"
Created /sanguo/shuguo

2. 获得节点的值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get -s /sanguo
jinlian
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get -s /sanguo/shuguo
liubei
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0

3. 创建短暂节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /sanguo/wuguo 
"zhouyu"
Created /sanguo/wuguo

（1）在当前客户端是能查看到的

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /sanguo 
[wuguo, shuguo]

（2）退出当前客户端然后再重启客户端

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh

（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /sanguo
[shuguo]

4. 创建带序号的节点
   （1）先创建一个普通的根节点/sanguo/weiguo

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /sanguo/weiguo 
"caocao"
Created /sanguo/weiguo

（2）创建带序号的节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -s 
/sanguo/weiguo/xiaoqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/xiaoqiao0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s 
/sanguo/weiguo/daqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/daqiao0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s 
/sanguo/weiguo/diaocan "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/diaocan0000000002

如果原来没有序号节点，序号从 0 开始依次递增。如果原节点下已有 2 个节点，则再排序时从 2 开始，以此类推。

4. 修改节点数据值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"

5. 节点的值变化监听
   （1）在 hadoop104 主机上注册监听/sanguo 节点数据变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] [zk: 
localhost:2181(CONNECTED) 8] get /sanguo watch

（2）在 hadoop103 主机上修改/sanguo 节点的数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"

（3）观察 hadoop104 主机收到数据变化的监听

WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged 
path:/sanguo

注意：在hadoop103再多次修改/sanguo的值，hadop104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。

6. 节点的子节点变化监听（路径变化）
   （1）在 hadoop104 主机上注册监听/sanguo 节点的子节点变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /sanguo watch
[aa0000000001, server101]

（2）在 hadoop103 主机/sanguo 节点上创建子节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
Created /sanguo/jin

（3）观察 hadoop104 主机收到子节点变化的监听

WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged 
path:/sanguo

7. 删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin

8. 递归删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /sanguo/shuguo

9. 查看节点状态

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1

3、API应用

3.1Zookeeper API简介

org.apache.zookeeper.Zookeeper是ZooKeeper客户端的主类

创建一个ZooKeeper的实例来使用org.apache.zookeeper.Zookeeper里的方法，官方文档已经指出没有特别声明的话，ZooKeeper类里的方法是线程安全的。客户端连接到ZooKeeper服务的时候，会给客户端分配一个会话ID（session ID），客户端与服务端会通过心跳来保持会话有效。

org.apache.zookeeper.Zookeeper里的方法非常多，就不一一列举了，只列几个增删改查的。

3.2、IDEA环境搭建

1. 创建一个maven项目
2. 添加 pom 文件

	<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.5.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>

3.3、api操作

1. ZooKeeper客户端
   com.wts.zk.ZkClient

public class ZkClient {
    Logger log = LoggerFactory.getLogger(ZkClient.class);
    
    private static String connectString = "150.158.135.181:2181";
    private static int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zk = null;
    private static final String ZNODE_PATH = "/zk_demo";
    private static final String ZNODE_PATH_CHILDREN = "/zk_demo/app";
    

    /**
     * zookeeper客户端
     *
     * @throws Exception
     */
    @Before
    public void init() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
            }
        });
    }
}

【结果】

2. 创建节点

public class ZkClient {
    Logger log = LoggerFactory.getLogger(ZkClient.class);

    private static String connectString = "150.158.135.181:2181";
    private static int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zk = null;
    private static final String ZNODE_PATH = "/zk_demo";
    private static final String ZNODE_PATH_CHILDREN = "/zk_demo/app";


    /**
     * zookeeper客户端
     *
     * @throws Exception
     */
    @Before
    public void init() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
            }
        });
    }

    /**
     * 创建节点
     *
     * @throws KeeperException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testCreate() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型
        zk.create(ZNODE_PATH, "nodeData1".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    }
}

【结果】

起初以为是ZooKeeper服务部署有问题或服务没启动，经检查确认无误后，debug调试发现，是SESSION_TIME_OUT = 2000;设置的值太小，改为10000后，不再报错。

SESSION_TIME_OUT 是会话超时时间，也就是当一个zookeeper超过该时间没有心跳，则认为该节点故障。所以，如果此值小于zookeeper的创建时间，则当zookeeper还未来得及创建连接，会话时间已到，因此抛出异常认为该节点故障。

上面有用到@Before，简单说明下：

@BeforeClass – 表示在类中的任意public static void方法执行之前执行
@AfterClass – 表示在类中的任意public static void方法执行之后执行
@Before – 表示在任意使用@Test注解标注的public void方法执行之前执行
@After – 表示在任意使用@Test注解标注的public void方法执行之后执行
@Test – 使用该注解标注的public void方法会表示为一个测试方法

3. 创建子节点

    /**
     * 创建子节点
     *
     * @throws KeeperException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testCreateChildrenZnode() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型
        zk.create(ZNODE_PATH_CHILDREN, "nodeData2".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    }

4. 监听节点变化

添加监听节点变化方法

    // 监听节点变化
    @Test
    public void getChildren() throws Exception {
        List<String> children = zk.getChildren("/", true);
        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }
        // 延时阻塞
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

修改init方法

    /**
     * zookeeper客户端
     *
     * @throws Exception
     */
    @Before
    public void init() throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
                System.out.println("---------------------------------");
                List<String> children = null;
                try {
                    children = zk.getChildren("/", true);
                    System.out.println("---------------------------------");
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                for (String child : children) {
                    System.out.println(child);
                }
            }
        });
    }

当我们命令行操作创建节点的时候，发现会监听到我们创建的节点

注意：如果我们不在init的new Watcher匿名内部类方法放上查询方法，那么监听查询节点方法只能监听一次
【结果】

5. 判断 Znode 是否存在

    @Test
    public void exist() throws Exception {
        Stat stat = zk.exists(ZNODE_PATH, false);
        System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
    }

【结果】

6. 获取节点数据

    @Test
    public void testGet() throws KeeperException, InterruptedException {
        byte[] data1 = zk.getData(ZNODE_PATH, false, null);
        byte[] data2 = zk.getData(ZNODE_PATH_CHILDREN, false, null);
        log.info("{}的信息：{}", ZNODE_PATH, new String(data1));
        log.info("{}的信息：{}", ZNODE_PATH_CHILDREN, new String(data2));
    }

【结果】

7. 删除

    @Test
    public void testDelete() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 指定要删除的版本，-1表示删除所有版本
        zk.delete("/atguigu", -1);
    }

【结果】

8. 删除含有子节点

    @Test
    public void testDeleteHasChildrenZnode() throws KeeperException, InterruptedException {
        // 指定要删除的版本，-1表示删除所有版本
        zk.delete(ZNODE_PATH, -1);
    }

四、Zookeeper内部原理

1、选举机制 - 第一次启动（面试重点）

1. 半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
2. 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。
3. 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，如图所示。
   

（1）服务器1启动，此时只有它一台服务器启动了，它发出去的报文没有任何响应，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。

2、选举机制 - 非第一次启动

（1）当zookeeper急群中的一台服务器出现以下的两种情况之一的时，就开始进入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，并运行状态同步即可。
• 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。
  

3、监听器原理（面试重点）

4、写数据流程

写流程写入请求直接发送给Leader节点

写流程写入请求直接发送给follower节点

五、监听服务器节点动态上下线案例

1. 需求
   某分布式系统中，主节点可以有多台，可以动态上下线，任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线。

2. 需求分析
   
   3．具体实现

• 先在集群上创建/servers 节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
Created /servers

• 服务器端向 Zookeeper 注册代码
  

public class DistributeServer {

    private static String connectString = "150.158.135.181:2181";
    private static int sessionTimeout = 10000;
    ZooKeeper zk = null;

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        DistributeServer server = new DistributeServer();
        
        // 1、获取zk连接
        server.getConnection();
        // 2、注册服务器到zk集群
        server.regist(args[0]);
        // 启动业务逻辑
        server.business();
    }

    private void business() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    private void regist(String hostName) throws KeeperException, InterruptedException {
        zk.create("/servers/" + hostName , hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println(hostName + "is online");
    }

    private void getConnection() throws IOException {

        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {

            }
        });
    }
}

（2）客户端代码

public class DistributeClient {
    private static String connectString = "150.158.135.181:2181";
    private static int sessionTimeout = 10000;
    ZooKeeper zk = null;

    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
        DistributeClient client = new DistributeClient();
        // 1、获取zk连接
        client.getConnection();
        // 2、监听/servers下面子节点的增加和删除
        client.getServerList();
        // 3、业务逻辑
        client.bussiness();

    }

    private void bussiness() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    }

    private void getServerList() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> children = zk.getChildren("/servers", true);
        ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
        for (String child : children) {
            byte[] data = zk.getData("/servers/" + child, false, null);
            servers.add(new String(data));
        }
        // 打印
        System.out.println(servers);
    }

    private void getConnection() throws IOException {
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 再次启动监听
                try {
                    getServerList();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }
}

测试
启动客户端创建三个临时有序号节点，我们看到数据正常

依次删除我们可以看到数据都正常

编辑Edit Configurations…



运行可以看到
【结果】

六、zookeeper分布式锁案例

1、什么叫分布式锁呢？

比如说“进程1”再使用该资源得时候，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”用完该资源以后就会将锁释放掉，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读个进程能够有序得访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境得这个锁叫做分布式锁。

2、分布式锁案例分析

3、原生zookeeper实现分布式锁案例

public class DistributeLock {

    private static String connectString = "150.158.135.181:2181";
    private static int sessionTimeout = 10000;
    ZooKeeper zk = null;

    private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
    private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);

    private String currentNode;
    private String waitPath;

    public DistributeLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException {
        // 获取连接
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // connectLatch 如果连接上zk, 可以释放
                if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
                    connectLatch.countDown();
                }
                // waitLatch需要释放
                if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitLatch)) {
                    waitLatch.countDown();
                }
            }
        });
        // 等待zk正常连接后，往下走程序
        connectLatch.await();

        // 判断根节点/locks是否存在
        Stat stat = zk.exists("/locks", false);

        if (stat == null) {
            // 创建一个根节点
            zk.create("/locks", "locks".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
    }

    /**
     * 对zk加锁
     */
    public void zkLock() throws KeeperException, InterruptedException {
        //创建临时带序号节点
        currentNode = zk.create("/locks/" + "seq-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        // 判断创建的节点是否是最小的序号节点，如果是获取到锁，如果不是监听他序号前一个节点
        List<String> children = zk.getChildren("/locks", false);
        // 如果children只有一个值，直接获取到锁，如果有多个节点那就要判断谁最小
        if (children.size() == 1) {
            return;
        } else {
            Collections.sort(children);

            // 获取节点名称 seq-00000000
            String thisNode = currentNode.substring("/locks/".length());
            // 通过seq-00000000获取该节点在children集合的位置
            int index = children.indexOf(thisNode);
            // 判断
            if (index == -1) {
                System.out.println("数据异常");
            } else if (index == 0) {
                // 就一个节点，可以获取锁了
                return;
            } else {
                // 需要监听 他前一个节点的变化
                waitPath = "/locks/" + children.get(index - 1);
                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(currentNode, -1);
    }
}

测试

public class DistributeLockTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException {
        final DistributeLock lock1 = new DistributeLock();

        final DistributeLock lock2 = new DistributeLock();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    System.out.println("线程1 启动，获取到锁");
                    lock1.zkLock();

                    Thread.sleep(5 * 1000);
                    lock1.unZkLock();

                    System.out.println("线程1 释放锁");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    System.out.println("线程2 启动，获取到锁");
                    lock2.zkLock();

                    Thread.sleep(5 * 1000);
                    lock2.unZkLock();

                    System.out.println("线程2 释放锁");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (KeeperException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}

4、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。需要自己递归删除
   2）、Curator是一个专门解决分布式锁的矿机，解决原生Java API开发分布式遇到的问题
   详情请查看官方问的：http://curator.apache.org/index.html

2）、观察控制台变化
线程1获取锁
线程1再次获取锁
线程1释放锁
线程1再次释放锁
线程2获取锁
线程2再次获取锁
线程2释放锁
线程2再次释放锁

六、企业面试题

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
投票数过半时，服务器id大的胜出。

（2）、第二次启动选举规则

• EPOCH大的直接胜出
• EPOCH相同，事务id大的胜出。
• 事务id相同，服务器id大的胜出

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

3、常用命令

ls get create delete