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ZooKeeper学习总结:ZooKeeper快速入门

2017-06-05 10:31 399 查看


1. 概述

Zookeeper是Hadoop的一个子项目,它是分布式系统中的协调系统,可提供的服务主要有:配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。

它有如下的一些特点:
简单

Zookeeper的核心是一个精简的文件系统,它支持一些简单的操作和一些抽象操作,例如,排序和通知。
丰富

         Zookeeper的原语操作是很丰富的,可实现一些协调数据结构和协议。例如,分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举”。
高可靠

Zookeeper支持集群模式,可以很容易的解决单点故障问题。
松耦合交互

不同进程间的交互不需要了解彼此,甚至可以不必同时存在,某进程在zookeeper中留下消息后,该进程结束后其它进程还可以读这条消息。
资源库

         Zookeeper实现了一个关于通用协调模式的开源共享存储库,能使开发者免于编写这类通用协议。

 


2. ZooKeeper的安装

独立模式安装

Zookeeper的运行环境是需要java的,建议安装oracle的java6.

可去官网下载一个稳定的版本,然后进行安装:http://zookeeper.apache.org/

解压后在zookeeper的conf目录下创建配置文件zoo.cfg,里面的配置信息可参考统计目录下的zoo_sample.cfg文件,我们这里配置为:

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper-data/
clientPort=2181


tickTime:指定了ZooKeeper的基本时间单位(以毫秒为单位);

initLimit:指定了启动zookeeper时,zookeeper实例中的随从实例同步到领导实例的初始化连接时间限制,超出时间限制则连接失败(以tickTime为时间单位);

syncLimit:指定了zookeeper正常运行时,主从节点之间同步数据的时间限制,若超过这个时间限制,那么随从实例将会被丢弃;

dataDir:zookeeper存放数据的目录;

clientPort:用于连接客户端的端口。
启动一个本地的ZooKeeper实例

% zkServer.sh start


检查ZooKeeper是否正在运行

echo ruok | nc localhost 2181


若是正常运行的话会打印“imok”。


3. ZooKeeper监控

远程JMX配置

默认情况下,zookeeper是支持本地的jmx监控的。若需要远程监控zookeeper,则需要进行进行如下配置。

默认的配置有这么一行:

ZOOMAIN="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=$JMXLOCALONLY org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"


咱们在$JMXLOCALONLY后边添加jmx的相关参数配置:

ZOOMAIN="-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=$JMXLOCALONLY
-Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.8
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=1911
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"


这样就可以远程监控了,可以用jconsole.exe或jvisualvm.exe等工具对其进行监控。
身份验证

这里没有配置验证信息,如果需要请参见我的博文jvisualvm远程监控tomcat:http://www.cnblogs.com/leocook/p/jvisualvmandtomcat.html


4. Zookeeper的存储模型

Zookeeper的数据存储采用的是结构化存储,结构化存储是没有文件和目录的概念,里边的目录和文件被抽象成了节点(node),zookeeper里可以称为znode。Znode的层次结构如下图:



最上边的是根目录,下边分别是不同级别的子目录。


5. Zookeeper客户端的使用

zkCli.sh

可使用./zkCli.sh -server localhost来连接到Zookeeper服务上。

使用ls /可查看根节点下有哪些子节点,可以双击Tab键查看更多命令。
Java客户端

可创建org.apache.zookeeper.ZooKeeper对象来作为zk的客户端,注意,java api里创建zk客户端是异步的,为防止在客户端还未完成创建就被使用的情况,这里可以使用同步计时器,确保zk对象创建完成再被使用。
C客户端

可以使用zhandle_t指针来表示zk客户端,可用zookeeper_init方法来创建。可在ZK_HOME\src\c\src\ cli.c查看部分示例代码。


6. Zookeeper创建Znode

Znode有两种类型:短暂的和持久的。短暂的znode在创建的客户端与服务器端断开(无论是明确的断开还是故障断开)连接时,该znode都会被删除;相反,持久的znode则不会。


 View
Code

这里我们使用了同步计数器CountDownLatch,在connect方法中创建执行了zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, this);之后,下边接着调用了CountDownLatch对象的await方法阻塞,因为这是zk客户端不一定已经完成了与服务端的连接,在客户端连接到服务端时会触发观察者调用process()方法,我们在方法里边判断一下触发事件的类型,完成连接后计数器减一,connect方法中解除阻塞。

还有两个地方需要注意:这里创建的znode的访问权限是open的,且该znode是持久化存储的。

测试类如下:

public class CreateGroupTest {
private static String hosts = "192.168.1.8";
private static String groupName = "zoo";

private CreateGroup createGroup = null;

/**
* init
* @throws InterruptedException
* @throws KeeperException
* @throws IOException
*/
@Before
public void init() throws KeeperException, InterruptedException, IOException {
createGroup = new CreateGroup();
createGroup.connect(hosts);
}

@Test
public void testCreateGroup() throws KeeperException, InterruptedException {
createGroup.create(groupName);
}

/**
* 销毁资源
*/
@After
public void destroy() {
try {
createGroup.close();
createGroup = null;
System.gc();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}


由于zk对象的创建和销毁代码是可以复用的,所以这里我们把它分装成了接口:


 View
Code


7. Zookeeper删除Znode

/**
* 删除分组
* @author leo
*
*/
public class DeleteGroup extends ConnectionWatcher {
public void delete(String groupName) {
String path = "/" + groupName;

try {
List<String> children = zk.getChildren(path, false);

for(String child : children){
zk.delete(path + "/" + child, -1);
}
zk.delete(path, -1);//版本号为-1,
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}


zk.delete(path,version)方法的第二个参数是znode版本号,如果提供的版本号和znode版本号一致才会删除这个znode,这样可以检测出对znode的修改冲突。通过将版本号设置为-1,可以绕过这个版本检测机制,无论znode的版本号是什么,都会直接将其删除。

测试类:


 View
Code


8. Zookeeper的相关操作

ZooKeeper中共有9中操作:

create:创建一个znode

delete:删除一个znode

exists:测试一个znode

getACL,setACL:获取/设置一个znode的ACL(权限控制)

getChildren:获取一个znode的子节点

getData,setData:获取/设置一个znode所保存的数据

sync:将客户端的znode视图与ZooKeeper同步

这里更新数据是必须要提供znode的版本号(也可以使用-1强制更新,这里可以执行前通过exists方法拿到znode的元数据Stat对象,然后从Stat对象中拿到对应的版本号信息),如果版本号不匹配,则更新会失败。因此一个更新失败的客户端可以尝试是否重试或执行其它操作。


9. ZooKeeper的API

ZooKeeper的api支持多种语言,在操作时可以选择使用同步api还是异步api。同步api一般是直接返回结果,异步api一般是通过回调来传送执行结果的,一般方法中有某参数是类AsyncCallback的内部接口,那么该方法应该就是异步调用,回调方法名为processResult。


10. 观察触发器

可以对客户端和服务器端之间的连接设置观察触发器(后边称之为zookeeper的状态观察触发器),也可以对znode设置观察触发器。
状态观察器

zk的整个生命周期如下:



可在创建zk对象时传入一个观察器,在完成CONNECTING状态到CONNECTED状态时,观察器会触发一个事件,该触发的事件类型为NONE,通过event.getState()方法拿到事件状态为SyncConnected。有一点需要注意的就是,在zk调用close方法时不会触发任何事件,因为这类的显示调用是开发者主动执行的,属于可控的,不用使用事件通知来告知程序。这一块在下篇博文还会详细解说。
设置znode的观察器

可以在读操作exists、getChildren和getData上设置观察,在执行写操作create、delete和setData将会触发观察事件,当然,在执行写的操作时,也可以选择是否触发znode上设置的观察器,具体可查看相关的api。

当观察的znode被创建、删除或其数据被更新时,设置在exists上的观察将会被触发;

当观察的znode被删除或数据被更新时,设置在getData上的观察将会被触发;

当观察的znode的子节点被创建、删除或znode自身被删除时,设置在getChildren上的观察将会被触发,可通过观察事件的类型来判断被删除的是znode还是它的子节点。



对于NodeCreatedNodeDeleted根据路径就能发现是哪个znode被写;对于NodeChildrenChanged可根据getChildren来获取新的子节点列表。

注意:在收到收到触发事件到执行读操作之间,znode的状态可能会发生状态,这点需要牢记。

其实zookeeper系列的学习总结很早就写完了,这段时间在准备找工作的事情,就一直没有更新了。下边给大家送上,文中如有不恰当的地方,欢迎给予指证,不胜感谢!。


1. 数据模型


1.1. 只适合存储小数据

Zk维护着一个逻辑上的树形层次结构,树中的节点称为znode,个znode都有一个ACL(权限控制)。Zookeeper是被设计用来协调服务的,因此znode里存储的都是小数据,而不是大容量的数据,数据容量一般在1MB范围内。


1.2. 操作的原子性

Znode的数据读写是原子的,要么读或写了完整的数据,要么就失败,不会出现只读或写了部分数据。


1.3. Znode的路径

和Unix中的文件系统路径格式很想,但是只支持绝对路径,不支持相对路径,也不支持点号(”.”和”..”)。


1.4. 短暂的znode和持久的znode

Znode有两种类型:短暂的和持久的。短暂的znode生命周期仅限创建它的客户端与服务器端之间的连接没有断开,客户端断开连接后,znode将会被删除。


1.5. 顺序znode

名称中包含Zookeeper指定顺序号的znode。若在创建znode时设置了顺序标识,那么该znode被创建后,名字的后边将会附加一串数字,该数字是由一个单调递增的计数器来生成的。例如,创建节点时传入的path是”/aa/bb”,创建后的则可能是”/aa/bb0002”,再次创建后是”/aa/bb0003”。

Znode的创建模式CreateMode有四种,分别是:EPHEMERAL(短暂的znode)、EPHEMERAL_SEQUENTIAL(短暂的顺序znode)、PERSISTENT(持久的znode)和PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久的顺序znode)。如果您已经看过了上篇博文,那么这里的api调用应该是很好理解的,见:http://www.cnblogs.com/leocook/p/zk_0.html。


1.6. 观察

这部分在上篇博文中已经做了详细的说明,包括连接的观察和znode的观察,这部分在构建一个稳定的zookeeper应用中有着很重要的作用,具体会在下边说到。


2.  ACL

即:Access Control List(访问控制列表)。Znode被创建时带有一个ACL列表,zk提供了下边三种身份验证模式
digest

用户名+密码验证。
host

客户端主机名hostname验证。
ip

客户端的IP验证。
auth

使用sessionID验证
world

无验证,默认是无任何权限。该模式较为特殊,在给zk连接添加ACL中会说到

ACL权限对应如下表:



在设置ACL时,可以给zk客户端和服务器端的连接设置ACL,也可以在创建znode时,给znode设置ACL,在创建了znode后,如果有zk客户端来操作znode,只有满足权限要求时,才能完成相对应的操作:


2.1. 给ZK连接添加ACL

可使用zk对象的addAuthInfo()方法来添加验证模式,如使用digest模式进行身份验证:zk.addAuthInfo(“digest”,”username:passwd”.getBytes());

在zookeeper对象被创建时,初始化会被添加world验证模式。world身份验证模式的验证id是”anyone”。

若该连接创建了znode,那么他将会被添加auth身份验证模式的验证id是””,即空字符串,这里将使用sessionID进行验证。


2.2. 给znode设置ACL

自己创建ACL

创建ACL对象时,可用ACL类的构造方法ACL(int perms, Id id)

其中参数perms表示权限,在接口org.apache.zookeeper.ZooDefs.Perms中有相关的常量:READ、WRITE、CREATE、DELETE、ALL和ADMIN,它们值如下表:



Id参数是验证模式,可用构造方法Id(String scheme, String id)来创建。参数scheme是验证模式,digest、host或ip,id是对应的验证,digest对应用户名和密码对,如“user:passwd”;host对应主机名,如”localhost”;ip对应ip地址,如”192.168.1.120”。
使用api中预设的ACL

在创建znode时可以设置该znode的ACL列表。接口org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids中有一些已经设置好的权限常量,例如:

(1)、OPEN_ACL_UNSAFE:完全开放。事实上这里是采用了world验证模式,由于每个zk连接都有world验证模式,所以znode在设置了OPEN_ACL_UNSAFE时,是对所有的连接开放。

(2)、CREATOR_ALL_ACL:给创建该znode连接所有权限。事实上这里是采用了auth验证模式,使用sessionID做验证。所以设置了CREATOR_ALL_ACL时,创建该znode的连接可以对该znode做任何修改。

(3)、READ_ACL_UNSAFE:所有的客户端都可读。事实上这里是采用了world验证模式,由于每个zk连接都有world验证模式,所以znode在设置了READ_ACL_UNSAFE时,所有的连接都可以读该znode。

注:红色部分是本人阅读源码的一些研究,auth和world的相关描述经供参考。


3. 运行模式

Zookeeper有两种运行模式:独立模式(standalone mode)和复制模式(replicated mode)。


3.1. 独立模式

只有一个zookeeper服务实例,不可保证高可靠性和恢复性,可在测试环境中使用,生产环境不建议使用。


3.2. 复制模式

复制模式也就是集群模式,有多个zookeeper实例在运行,建议多个zk实例是在不同的服务器上。集群中不同zookeeper实例之间数据不停的同步。有半数以上的实例保持正常运行,zk服务就能正常运行,例如:有5个zk实例,挂了2个,还剩3个,依然可以正常工作;如有6个zk实例,挂了3个,则不能正常工作。

每个znode的修改都会被复制到超过半数的机器上,这样就会保证至少有一台机器会保存最新的状态,其余的副本最终都会跟新到这个状态。Zookeeper为实现这个功能,使用了Zab协议,该协议有两个可以无限重复的阶段:
选举领导

集群中所有的zk实例会选举出来一个“领导实例”(leader),其它实例称之为“随从实例”(follower)。如果leader出现故障,其余的实例会选出一台leader,并一起提供服务,若之前的leader恢复正常,便成为follower。选举follower是一个很快的过程,性能影响不明显。

Leader主要功能是协调所有实例实现写操作的原子性,即:所有的写操作都会转发给leader,然后leader会将更新广播给所有的follower,当半数以上的实例都完成写操作后,leader才会提交这个写操作,随后客户端会收到写操作执行成功的响应。
原子广播

上边已经说到:所有的写操作都会转发给leader,然后leader会将更新广播给所有的follower,当半数以上的实例都完成写操作后,leader才会提交这个写操作,随后客户端会收到写操作执行成功的响应。这么来的话,就实现了客户端的写操作的原子性,每个写操作要么成功要么失败。逻辑和数据库的两阶段提交协议很像。


3.3. 复制模式下的数据一致性

Znode的每次写操作都相当于数据库里的一次事务提交,每个写操作都有个全局唯一的ID,称为:zxid(ZooKeeper Transaction)。ZooKeeper会根据写操作的zxid大小来对操作进行排序,zxid小的操作会先执行。zk下边的这些特性保证了它的数据一致性:
顺序一致性

任意客户端的写操作都会按其发送的顺序被提交。如果一个客户端把某znode的值改为a,然后又把值改为b(后面没有其它任何修改),那么任何客户端在读到值为b之后都不会再读到a。
原子性

这一点再前面已经说了,写操作只有成功和失败两种状态,不存在只写了百分之多少这么一说。
单一系统映像

客户端只会连接host列表中状态最新的那些实例。如果正在连接到的实例挂了,客户端会尝试重新连接到集群中的其他实例,那么此时滞后于故障实例的其它实例都不会接收该连接请求,只有和故障实例版本相同或更新的实例才接收该连接请求。
持久性

写操作完成之后将会被持久化存储,不受服务器故障影响。
及时性

在对某个znode进行读操作时,应该先执行sync方法,使得读操作的连接所连的zk实例能与leader进行同步,从而能读到最新的类容。

注意:sync调用是异步的,无需等待调用的返回,zk服务器会保证所有后续的操作会在sync操作完成之后才执行,哪怕这些操作是在执行sync之前被提交的。


4. 提高ZooKeeper应用的容错

分布式环境是很复杂的,网络的不可靠、单点故障等问题都是经常发生的。那么在构建一个分布式应用程序时,这些问题都是需要慎重考虑的。因此,如何构建一个可复原的分布式应用将成为一个值得讨论的话题。Java api中每个异常都对应一类故障模式,下边我们将会以Java api中的异常为例来讨论ZooKeeper应用程序中可能会出现的一些故障。


4.1. Java API中的一些常见异常

InterruptedException异常

若客户端的某操作被中断,则会抛出InterruptedException异常。抛出该异常时,不一定是出现故障,只能表明某个zookeeper操作被中断而已。
KeeperException异常

服务器发出错误信号或是服务器存在通信故障。该类现在共有21个子类, 分为3大类:

 (1)、状态异常

当一个客户端对zk的某操作失败时,就会出现状态异常。例如:更新数据时所指定的版本号不正确就会抛出异常BadVersionException、若在短暂的znode下创建子节点则会抛出异常NoChildrenForEphemeralsException。

(2)、可恢复的异常

那些在zk会话中可以恢复的异常叫可恢复的异常。当丢失zk连接时就会抛出异常ConnectionLossException,这时zk会自动尝试重新连接,以确保会话的完整性。Zk无法判断ConnectionLossException异常相关的操作是否成功执行,有可能出现只完成部分,那么是否重新执行刚才的操作就得知道该操作是否是等幂的。

等幂操作是指一次或多次执行都会产生相同结果的操作;非等幂操作是指一次或多次执行会产生不相同结果的操作。非等幂操作就不能盲目操作了。

写操作里有创建、删除、修改。在一个分布式环境中,删除zk里的znode或是修改znode的数据是等幂的,只有创建znode可能不是等幂的,创建顺序znode就是一个非等幂的操作。

那么怎么样才能避免创建顺序znode不会出现重复创建呢?下面我来展开讨论:

假设的场景:

客户端:客户端任务是在连接到zk服务端时会只创建一个顺序znode;

ConnectionLossException:抛出ConnectionLossException异常重新连接后会话没有失效, 但是zk无法判断创建znode的操作是否成功。

我们知道顺序znode的节点名称格式是形如”znodeName<sequentialNumber>”,zk客户端和服务器端的会话有个全局唯一的sessionID,我们可以把sessionID加入znode的名称中,形如:” znodeName<sessionID><sequentialNumber>”,sequentialNumber是相对于父znode唯一的。这样我们在创建某个znode之前先判断一下父znode下有无名称形如” znodeName<sessionID>“这样字符开头的子znode,就能确保每个客户端连接只创建一个znode。

这种场景会在什么时候会遇到呢?在我们要实现一个分布式锁的时候,核心思想之一就在这里。那么问题来了,什么是分布式锁呢?后面会有独立的博文来讲解关于它的代码实现。

(3)、不可恢复的异常

不可恢复的异常发生时,所有的短暂znode都将会丢失,只有程序中显示的重建zk连接,并重建znode的状态。例如:会话过期会抛出异常SessionExpiredException,身份验证失败会抛出异常AuthFailedException。

(4)、异常捕捉处理

每个子类对应一种异常状态,且每个子类都对应一个关于错误类型的信息代码,可以通过code方法拿到。 处理该种异常有两种办法:

1、通过检测错误代码(可调用code方法老获取)来确定是哪种异常,再决定应该采取何种补救措施;

2、通过追捕等价的KeeperException异常,然后再每段捕捉代码中执行相应的操作。


4.2. 构建可靠的zookeeper应用

上面说到了zk服务器端可能出现一些网络故障或单点故障登,那么怎么编写一个可靠的zk客户端程序来应对可能不稳定的zk实例呢?这里我们向一个znode写数据为例,来实现它:

/**
* 显示配置
* @throws KeeperException 服务器发出错误信号或是服务器存在通信故障。该类现在共有21个子类,
* 分为3大类:<br/>
* 1、状态异常(如:BadVersionException、NoChildrenForEphemeralsException);
* 2、可恢复的异常(如:ConnectionLossException);
* 3、不可恢复的异常(如:SessionExpiredException、AuthFailedException)。
* 每个子类对应一种异常状态,且每个子类都对应一个关于错误类型的信息代码,可以通过code方法拿到。
* 处理该种异常有两种办法:<br/>
* 1、通过<b>检测错误代码</b>来决定应该采取何种补救措施;<br/>
* 2、通过<b>追捕等价的KeeperException异常</b>,然后再每段捕捉代码中执行相应的操作。
* @throws InterruptedException zookeeper操作被中断。<b>并不一定就是出现故障,只能表明相对应的操作被取消</b>。
*/
public static void write(String path, String value) throws KeeperException, InterruptedException {
int retries = 0;

while (true) {
try {
Stat stat = zk.exists(path, false);
if(stat == null){
zk.create(path, value.getBytes(CHARSET), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}else {
zk.setData(path, value.getBytes(CHARSET), -1);
}
break;
} catch(KeeperException.SessionExpiredException e){
//TODO 此处会话过期,抛出异常,由上层调用来重新创建zookeeper对象
throw e;
}catch(KeeperException.AuthFailedException e){
//TODO 此处身份验证时,抛出异常,由上层来终止程序运行
throw e;
}catch (KeeperException e) {
//检查有没有超出尝试的次数
if(retries == MAXRETRIES){
throw e;
}
retries++;
TimeUnit.SECONDS.sleep(RETRY_PERIOD_SECONDS);
}
}
}


如果您是一名Java开发人员,那么我觉得上面的这些代码没什么好解释的了。下边看上层调用是怎么处理的:

int flag = 0;

while (true) {
try {
write(path, value);
break;
} catch (KeeperException.SessionExpiredException e) {
// TODO: 重新创建、开始一个新的会话
e.printStackTrace();
zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, this);
} catch (KeeperException e) {
// TODO 尝试了多次,还是出错,只有退出了
e.printStackTrace();
flag = 1;
break;
}catch(KeeperException.AuthFailedException e){
//TODO 此处身份验证时,终止程序运行
e.printStackTrace();
flag = 1;
break;
} catch (IOException e) {
// TODO 创建zookeeper对象失败,无法连接到zk集群
e.printStackTrace();
flag = 1;
break;
}
}

System.exit(flag);


关于编写一个可恢复的zookeeper应用,这一块理解了,其它地方应该就是触类旁通了。

后边的博客将会更新几个zookeeper开发实例,例如分布式配置系统、分布式锁的实现。

 

参考地址:http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/

参考书籍:《hadoop权威指南》
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