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qweewq123qwe 发表于 2017-4-19 12:40:07

ZooKeeper伪分布式集群安装及简单使用 java api

　　ZooKeeper整体介绍
　　一：环境

centos

jdk1.6

zookeeper-3.4.3 下载

二：配置

将解压出来的zookeeper 复制三份，这里分别叫做 zookeeper-1，zookeeper-2和zookeeper-3。

1.  zookeeper-1 配置：

创建data目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data
创建log目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/logs
创建myid文件：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data/myid
内容：
1

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/conf/zoo.cfg文件

内容：
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/data
clientPort=2181
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-1/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001
server.3=127.0.0.1:4002:5002



2.zookeeper-2 配置：

创建data目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data
创建log目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/logs
创建myid文件：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data/myid
内容：
2

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/conf/zoo.cfg文件
内容：
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/data
clientPort=2182
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-2/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001 
server.3=127.0.0.1:4002:5002


3.zookeeper-3 配置：

创建data目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data
创建log目录：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/logs
创建myid文件：/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data/myid
内容：
3

创建/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/conf/zoo.cfg文件
内容：
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/data
clientPort=2183
dataLogDir=/home/java2000_wl/hadoop/zookeeper-3/logs

server.1=127.0.0.1:4000:5000 
server.2=127.0.0.1:4001:5001 
server.3=127.0.0.1:4002:5002


三：启动服务

分别进入三个服务的bin目录 启动服务

bin/zkServer.sh start

出现如下：
JMX enabled by default
Using config: D:\cygwin64\home\zookeeper-3.4.5_1\conf\zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
　　通过jps命令可以查看ZooKeeper服务器进程，名称为QuorumPeerMain。

四：客户端连接

成功启动zookeeper服务之后，输入下述命令，连接到zookeeper服务

./zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181


WATCHER::

WatchedEvent state:SyncConnected type:N
ls /
ZooKeeper -server host:port cmd args
        connect host:port
        get path
        ls path
        set path data
        rmr path
        delquota [-n|-b] path
        quit
        printwatches on|off
        create [-s] [-e] path data acl
        stat path
        close
        ls2 path
        history
        listquota path
        setAcl path acl
        getAcl path
        sync path
        redo cmdno
        addauth scheme auth
        delete path
        setquota -n|-b val path


可以通过ZooKeeper的脚本来查看启动状态，包括集群中各个结点的角色（或是Leader，或是Follower），如下所示，是在ZooKeeper集群中的每个结点上查询的结果
　　
bin/zkServer.sh status


　　五：参数说明




参数名



说明




clientPort
客户端连接server的端口，即对外服务端口，一般设置为2181吧。


dataDir
存储快照文件snapshot的目录。默认情况下，事务日志也会存储在这里。建议同时配置参数dataLogDir, 事务日志的写性能直接影响zk性能。


tickTime
ZK中的一个时间单元。ZK中所有时间都是以这个时间单元为基础，进行整数倍配置的。例如，session的最小超时时间是2*tickTime。


dataLogDir
事务日志输出目录。尽量给事务日志的输出配置单独的磁盘或是挂载点，这将极大的提升ZK性能。
（No Java system property）


globalOutstandingLimit
最大请求堆积数。默认是1000。ZK运行的时候， 尽管server已经没有空闲来处理更多的客户端请求了，但是还是允许客户端将请求提交到服务器上来，以提高吞吐性能。当然，为了防止Server内存溢出，这个请求堆积数还是需要限制下的。
(Java system property:zookeeper.globalOutstandingLimit.)


preAllocSize
预先开辟磁盘空间，用于后续写入事务日志。默认是64M，每个事务日志大小就是64M。如果ZK的快照频率较大的话，建议适当减小这个参数。(Java system property:zookeeper.preAllocSize)


snapCount
每 进行snapCount次事务日志输出后，触发一次快照(snapshot), 此时，ZK会生成一个snapshot.*文件，同时创建一个新的事务日志文件log.*。默认是100000.（真正的代码实现中，会进行一定的随机数 处理，以避免所有服务器在同一时间进行快照而影响性能）(Java system property:zookeeper.snapCount)


traceFile
用于记录所有请求的log，一般调试过程中可以使用，但是生产环境不建议使用，会严重影响性能。(Java system property:?requestTraceFile)


maxClientCnxns
单 个客户端与单台服务器之间的连接数的限制，是ip级别的，默认是60，如果设置为0，那么表明不作任何限制。请注意这个限制的使用范围，仅仅是单台客户端 机器与单台ZK服务器之间的连接数限制，不是针对指定客户端IP，也不是ZK集群的连接数限制，也不是单台ZK对所有客户端的连接数限制。指定客户端IP 的限制策略，这里有一个patch，可以尝试一下：http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1334（No Java system property）


clientPortAddress
对于多网卡的机器，可以为每个IP指定不同的监听端口。默认情况是所有IP都监听clientPort指定的端口。New in 3.3.0



minSessionTimeoutmaxSessionTimeout
Session超时时间限制，如果客户端设置的超时时间不在这个范围，那么会被强制设置为最大或最小时间。默认的Session超时时间是在2 * tickTime ~ 20 * tickTime这个范围 New in 3.3.0



fsync.warningthresholdms
事务日志输出时，如果调用fsync方法超过指定的超时时间，那么会在日志中输出警告信息。默认是1000ms。(Java system property:fsync.warningthresholdms)New in 3.3.4



autopurge.purgeInterval
在上文中已经提到，3.4.0及之后版本，ZK提供了自动清理事务日志和快照文件的功能，这个参数指定了清理频率，单位是小时，需要配置一个1或更大的整数，默认是0，表示不开启自动清理功能。(No Java system property) New in 3.4.0



autopurge.snapRetainCount
这个参数和上面的参数搭配使用，这个参数指定了需要保留的文件数目。默认是保留3个。(No Java system property) New in 3.4.0



electionAlg
在 之前的版本中， 这个参数配置是允许我们选择leader选举算法，但是由于在以后的版本中，只会留下一种“TCP-based version of fast leader election”算法，所以这个参数目前看来没有用了，这里也不详细展开说了。(No Java system property)


initLimit
Follower在启动过程中，会从Leader同步所有最新数据，然后确定自己能够对外服务的起始状态。Leader允许F在initLimit时间内完成这个工作。通常情况下，我们不用太在意这个参数的设置。如果ZK集群的数据量确实很大了，F在启动的时候，从Leader上同步数据的时间也会相应变长，因此在这种情况下，有必要适当调大这个参数了。(No Java system property)


syncLimit
在 运行过程中，Leader负责与ZK集群中所有机器进行通信，例如通过一些心跳检测机制，来检测机器的存活状态。如果L发出心跳包在syncLimit之 后，还没有从F那里收到响应，那么就认为这个F已经不在线了。注意：不要把这个参数设置得过大，否则可能会掩盖一些问题。(No Java system property)


leaderServes
默认情况下，Leader是会接受客户端连接，并提供正常的读写服务。但是，如果你想让Leader专注于集群中机器的协调，那么可以将这个参数设置为no，这样一来，会大大提高写操作的性能。(Java system property: zookeeper.leaderServes)。


server.x=:nnnnn[:nnnnn]
这里的x是一个数字，与myid文件中的id是一致的。右边可以配置两个端口，第一个端口用于F和L之间的数据同步和其它通信，第二个端口用于Leader选举过程中投票通信。
(No Java system property)


group.x=nnnnn[:nnnnn]weight.x=nnnnn
对机器分组和权重设置，可以 参见这里(No Java system property)


cnxTimeout
Leader选举过程中，打开一次连接的超时时间，默认是5s。(Java system property: zookeeper.cnxTimeout)


zookeeper.DigestAuthenticationProvider
.superDigest
ZK权限设置相关，具体参见《使用super身份对有权限的节点进行操作》 和 《ZooKeeper权限控制》



skipACL
对所有客户端请求都不作ACL检查。如果之前节点上设置有权限限制，一旦服务器上打开这个开头，那么也将失效。(Java system property:zookeeper.skipACL)


forceSync
这个参数确定了是否需要在事务日志提交的时候调用FileChannel.force来保证数据完全同步到磁盘。(Java system property:zookeeper.forceSync)


jute.maxbuffer
每个节点最大数据量，是默认是1M。这个限制必须在server和client端都进行设置才会生效。(Java system property:jute.maxbuffer)

　　




六：常用的四字命令




参数名



说明




conf
输出server的详细配置信息。New in 3.3.0
 


$>echo conf|nc localhost 2181
clientPort=2181
dataDir=/home/test/taokeeper/zk_data/version-2
dataLogDir=/test/admin/taokeeper/zk_log/version-2
tickTime=2000
maxClientCnxns=1000
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
serverId=2
initLimit=10
syncLimit=5
electionAlg=3
electionPort=3888
quorumPort=2888
peerType=0





cons
输出指定server上所有客户端连接的详细信息，包括客户端IP，会话ID等。
New in 3.3.0类似于这样的信息：
 


$>echo cons|nc localhost 2181
/1.2.3.4:43527(queued=0,recved=152802,sent=152806,sid=0x2389e662b98c424,lop=PING,
est=1350385542196,to=6000,lcxid=0×114,lzxid=0xffffffffffffffff,lresp=1350690663308,
llat=0,minlat=0,avglat=0,maxlat=483)
……





crst
功能性命令。重置所有连接的统计信息。New in 3.3.0



dump
这个命令针对Leader执行，用于输出所有等待队列中的会话和临时节点的信息。


envi
用于输出server的环境变量。包括操作系统环境和Java环境。


ruok
用于测试server是否处于无错状态。如果正常，则返回“imok”,否则没有任何响应。
注意：ruok不是一个特别有用的命令，它不能反映一个server是否处于正常工作。“stat”命令更靠谱。


stat
输出server简要状态和连接的客户端信息。


srvr
和stat类似，New in 3.3.0
 


$>echo stat|nc localhost 2181
Zookeeper version: 3.3.5-1301095, built on 03/15/2012 19:48 GMT
Clients:
/10.2.3.4:59179(queued=0,recved=44845,sent=44845)
Latency min/avg/max: 0/0/1036
Received: 2274602238
Sent: 2277795620
Outstanding: 0
Zxid: 0xa1b3503dd
Mode: leader
Node count: 37473



$>echo srvr|nc localhost 2181
Zookeeper version: 3.3.5-1301095, built on 03/15/2012 19:48 GMT
Latency min/avg/max: 0/0/980
Received: 2592698547
Sent: 2597713974
Outstanding: 0
Zxid: 0xa1b356b5b
Mode: follower
Node count: 37473





srst
重置server的统计信息。


wchs
列出所有watcher信息概要信息，数量等：New in 3.3.0
 


$>echo wchs|nc localhost 2181
3890 connections watching 537 paths
Total watches:6909





wchc
列出所有watcher信息，以watcher的session为归组单元排列，列出该会话订阅了哪些path：New in 3.3.0
 


$>echo wchc|nc localhost 2181
0x2389e662b97917f
/mytest/test/path1/node1
0x3389e65c83cd790
/mytest/test/path1/node2
0x1389e65c7ef6313
/mytest/test/path1/node3
/mytest/test/path1/node1





wchp
列出所有watcher信息，以watcher的path为归组单元排列，列出该path被哪些会话订阅着：New in 3.3.0
 


$>echo wchp|nc localhost 2181
/mytest/test/path1/node
0x1389e65c7eea4f5
0x1389e65c7ee2f68
/mytest/test/path1/node2
0x2389e662b967c29
/mytest/test/path1/node3
0x3389e65c83dd2e0
0x1389e65c7f0c37c
0x1389e65c7f0c364


注意，wchc和wchp这两个命令执行的输出结果都是针对session的，对于运维人员来说可视化效果并不理想，可以尝试将cons命令执行输出的信息整合起来，就可以用客户端IP来代替会话ID了，具体可以看这个实现：http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1450




mntr
输出一些ZK运行时信息，通过对这些返回结果的解析，可以达到监控的效果。New in 3.4.0
 


$ echo mntr | nc localhost 2185
zk_version 3.4.0
zk_avg_latency 0
zk_max_latency 0
zk_min_latency 0
zk_packets_received 70
zk_packets_sent 69
zk_outstanding_requests 0
zk_server_state leader
zk_znode_count 4
zk_watch_count 0
zk_ephemerals_count 0
zk_approximate_data_size 27
zk_followers 4 – only exposed by the Leader
zk_synced_followers 4 – only exposed by the Leader
zk_pending_syncs 0 – only exposed by the Leader
zk_open_file_descriptor_count 23 – only available on Unix platforms
zk_max_file_descriptor_count 1024 – only available on Unix platforms




　　
七：客户端简单操作

1.  连接到zookeeper服务

    $ bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181

2.  使用ls命令查看当前zookeeper中包含的内容

    ls /

   


3.  创建新的znode，使用create命令

    create /zk testData

    Created /zk


4.  获取节点中的值  get命令

    get /zk

    testData

    cZxid = 0x700000008

    ctime = Sat Mar 0923:01:24 CST 2013

    mZxid = 0x700000008

    mtime = Sat Mar 0923:01:24 CST 2013

    pZxid = 0x700000008

    cversion = 0

    dataVersion = 0

    aclVersion = 0

    ephemeralOwner = 0x0

    dataLength = 8

    numChildren = 0


5.  使用set命令来对znode关联的字符串进行设置

    set /zk mydata

    cZxid = 0x700000008

    ctime = Sat Mar 09 23:01:24 CST 2013

    mZxid = 0x700000009

    mtime = Sat Mar 09 23:06:03 CST 2013

    pZxid = 0x700000008

    cversion = 0

    dataVersion = 1

    aclVersion = 0

    ephemeralOwner = 0x0

    dataLength = 6

    numChildren = 0


6.  删除znode节点

    delete /zk

javaapi


znode创建类型(CreateMode)：

    PERSISTENT               持久化节点
      
    PERSISTENT_SEQUENTIAL     顺序自动编号持久化节点，这种节点会根据当前已存在的节点数自动加 1
      
    EPHEMERAL    临时节点， 客户端session超时这类节点就会被自动删除
     

    EPHEMERAL_SEQUENTIAL   临时自动编号节点
　　
八 ：开发（Zookeeper API操作）
  

    /*
* ZookeeperTest.java
*/
package com.x.zookeeper;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.After;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
*
* @author http://blog.csdn.net/java2000_wl
* @version <b>1.0</b>
*/
public class ZookeeperTest {
private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000;
public static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ZookeeperTest.class);
private Watcher watcher =new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
LOGGER.info("process : " + event.getType());
}
};
private ZooKeeper zooKeeper;
/**
*连接zookeeper
* <br>------------------------------<br>
* @throws IOException
*/
@Before
public void connect() throws IOException {
zooKeeper= new ZooKeeper("localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183", SESSION_TIMEOUT, watcher);
}
/**
*关闭连接
* <br>------------------------------<br>
*/
@After
public void close() {
try {
zooKeeper.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 创建一个znode
*1.CreateMode 取值   
*PERSISTENT：持久化，这个目录节点存储的数据不会丢失
*PERSISTENT_SEQUENTIAL：顺序自动编号的目录节点，这种目录节点会根据当前已近存在的节点数自动加 1，然后返回给客户端已经成功创建的目录节点名；
*EPHEMERAL：临时目录节点，一旦创建这个节点的客户端与服务器端口也就是 session过期超时，这种节点会被自动删除
*EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时自动编号节点
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testCreate() {
String result = null;
try {
result = zooKeeper.create("/zk001", "zk001data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
LOGGER.info("create result : {}", result);
}
/**
* 删除节点忽略版本
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testDelete() {
try {
zooKeeper.delete("/zk001", -1);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
}
/**
*   获取数据
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testGetData() {
String result = null;
try {
byte[] bytes = zooKeeper.getData("/zk001", null, null);
result = new String(bytes);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
LOGGER.info("getdata result : {}", result);
}
/**
*   获取数据设置watch
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testGetDataWatch() {
String result = null;
try {
byte[] bytes = zooKeeper.getData("/zk001", new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
LOGGER.info("testGetDataWatchwatch : {}", event.getType());
}
}, null);
result = new String(bytes);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
LOGGER.info("getdata result : {}", result);
// 触发wacthNodeDataChanged
try {
zooKeeper.setData("/zk001", "testSetData".getBytes(), -1);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
}
/**
*    判断节点是否存在
*    设置是否监控这个目录节点，这里的 watcher 是在创建 ZooKeeper实例时指定的 watcher
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testExists() {
Stat stat = null;
try {
stat = zooKeeper.exists("/zk001", false);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
Assert.assertNotNull(stat);
LOGGER.info("exists result : {}", stat.getCzxid());
}
/**
*   设置对应znode下的数据,-1表示匹配所有版本
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testSetData() {
Stat stat = null;
try {
stat = zooKeeper.setData("/zk001", "testSetData".getBytes(), -1);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
Assert.assertNotNull(stat);
LOGGER.info("exists result : {}", stat.getVersion());   
}
/**
*    判断节点是否存在,
*    设置是否监控这个目录节点，这里的 watcher 是在创建 ZooKeeper实例时指定的 watcher
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testExistsWatch1() {
Stat stat = null;
try {
stat = zooKeeper.exists("/zk001", true);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
Assert.assertNotNull(stat);
try {
zooKeeper.delete("/zk001", -1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
*    判断节点是否存在,
*    设置监控这个目录节点的 Watcher
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testExistsWatch2() {
Stat stat = null;
try {
stat = zooKeeper.exists("/zk002", new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
LOGGER.info("testExistsWatch2watch : {}", event.getType());
}
});
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
Assert.assertNotNull(stat);
// 触发watch 中的process方法   NodeDataChanged
try {
zooKeeper.setData("/zk002", "testExistsWatch2".getBytes(), -1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// 不会触发watch 只会触发一次
try {
zooKeeper.delete("/zk002", -1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
*获取指定节点下的子节点
* <br>------------------------------<br>
*/
@Test
public void testGetChild() {
try {
zooKeeper.create("/zk/001", "001".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
zooKeeper.create("/zk/002", "002".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
List<String> list = zooKeeper.getChildren("/zk", true);
for (String node : list) {
LOGGER.info("node {}", node);
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage());
Assert.fail();
}
}
}

xyq462135 发表于 2018-10-17 17:16:44

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