zookeeper 入门与实践

dickrong

　　原理http://cailin.iteye.com/blog/2014486
　　其实原理简单来说，就是要选举leader，会生成一个zxid，然后分发给所有的server（所以这里一台server可以接受多台server给他发送要选举leader的请求），然后各个server根据发送给自己的zxid，选择一个值最大的，然后将这个选择返回给发送这个zxid的server，只要这个server收到的答复大于等于2/n+1个（也就是超过半数的同意票），则表明自己当选为leader，然后会向所有server广播自己已经成为leader。
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。
Getting  Started
1.独立模式安装并启动
　　create it in conf/zoo.cfg
initLimit=10　　
syncLimit=5
　　tickTime:指定了ZooKeeper的基本时间单位（以毫秒为单位）。
　　dataDir:存储内存数据快照位置。
　　clientPort：监听客户端连接端口。
　　initLimmit：启动zookeeper，从节点至主节点连接超时时间。（上面为10个tickTime）
　　syncLimit:zookeeper正常运行，若主从同步时间超过syncLimit，则丢弃该从节点。
　　配置完，启动zookeeper
bin/zkServer.sh start　　检查是否运行：
echo ruok | nc localhost 21811.1连接到zookeeper
$ bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181　　在shell命令喊中使用help查看命令列表
[zkshell: 0] help　　如：
　　创建一个zookeeper节点：
create /zk_test my_data　　获取节点数据
get /zk_test　　修改节点数据
set /zk_test junk　　删除节点
delete /zk_test2.复制模式启动zookeeper

tickTime=2000　　
dataDir=/var/lib/zookeeper
　　
clientPort=2181
　　
initLimit=5
　　
syncLimit=2
　　
server.1=zoo1:2888:3888
　　
server.2=zoo2:2888:3888
　　
server.3=zoo3:2888:3888

　　http://blog.csdn.net/a906998248/article/details/50815031 ---集群启动 具体步骤
　　注意：前一个端口用于leader和follower之间数据交换，后一个端口用于leader选举。
ZooKeeper Programmer's Guide
1. zookeeper数据模型
　　类似于文件系统，所有的节点都是绝对路径，将文件和目录抽象成znode。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”..”）。

　　1.1 znode
　　维护了数据和ACL改变的版本号，每一次数据改变版本号增加，当有一个client去执行update和delete时候，必须提供一个数据变更版本号，如果与数据不符合，则更新失败。
　　1.2存储小数据
　　一般不超过1M，大量数据会花费更多的时间和延迟来完成数据拷贝，由于网络的消耗。
　　1.3 瞬时节点
　　随着会话结束而删除
　　When the session ends the znode is deleted. Because
　　of this behavior ephemeral znodes are not allowed to have children.
　　1.4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。
　　1.5 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。
2  zookeeper中的时间
　　Zxid：zookeeper状态的改变都会有事物id自增来维护。
　　Version numbers ：znode的数据和ACL变更维护。
　　ticks:zookeeper集群部署时的时间单位。
3 zookeepr  watches
　　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。

　　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。
4 ACL
　　ACL权限：
　　· CREATE: you can create a child node
　　· READ: you can get data from a node and list its children.
　　· WRITE: you can set data for a node
　　· DELETE: you can delete a child node
　　· ADMIN: you can set permissions
　　身份验证模式：
　　· world 无验证
　　· auth 只能使用sessionID
　　· digest  username:password 验证
　　· ip 客户端IP验证
　　· host 客户端主机名验证
　　添加验证
　　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。
　　创建自定义验证：创建ACL对象时，可用ACL类的构造方法ACL(int perms,>
5 zookeeper  内部原理

• 　　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。
　　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。
java构建zookeeper应用
　　http://www.cnblogs.com/ggjucheng/p/3370359.html
String create(String path, byte[] data, List acl,CreateMode createMode)创建一个给定的目录节点 path, 并给它设置数据，CreateMode 标识有四种形式的目录节点，分别是PERSISTENT：持久化目录节点，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
超时，这种节点会被自动删除；EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时自动编号节点Stat exists(String path, boolean watch)判断某个 path 是否存在，并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，exists方法还有一个重载方法，可以指定特定的watcherStat exists(String path,Watcher watcher)重载方法，这里给某个目录节点设置特定的 watcher，Watcher 在 ZooKeeper 是一个核心功能，Watcher
可以监控目录节点的数据变化以及子目录的变化，一旦这些状态发生变化，服务器就会通知所有设置在这个目录节点上的
Watcher，从而每个客户端都很快知道它所关注的目录节点的状态发生变化，而做出相应的反应void delete(String path, int version)删除 path 对应的目录节点，version 为 -1 可以匹配任何版本，也就删除了这个目录节点所有数据ListgetChildren(String path, boolean watch)获取指定 path 下的所有子目录节点，同样 getChildren方法也有一个重载方法可以设置特定的 watcher 监控子节点的状态Stat setData(String path, byte[] data, int version)给 path 设置数据，可以指定这个数据的版本号，如果 version 为 -1 怎可以匹配任何版本byte[] getData(String path, boolean watch, Stat stat)获取这个 path 对应的目录节点存储的数据，数据的版本等信息可以通过 stat 来指定，同时还可以设置是否监控这个目录节点数据的状态voidaddAuthInfo(String scheme, byte[] auth)客户端将自己的授权信息提交给服务器，服务器将根据这个授权信息验证客户端的访问权限。Stat setACL(String path,List acl, int version)给某个目录节点重新设置访问权限，需要注意的是 Zookeeper 中的目录节点权限不具有传递性，父目录节点的权限不能传递给子目录节点。目录节点 ACL 由两部分组成：perms 和>Perms 有 ALL、READ、WRITE、CREATE、DELETE、ADMIN 几种
　　而>
　　ANYONE_ID_UNSAFE = new>ListgetACL(String path,Stat stat)获取某个目录节点的访问权限列表　　关闭防火墙：Exception in thread “main” org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for

public class TestZk {    public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {        // 创建一个与服务器的连接　　
        ZooKeeper zk = new ZooKeeper("192.168.64.10:2181", ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() {            // 监控所有被触发的事件
　　
            public void process(WatchedEvent event) {
　　
                System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
　　
            }
　　
        });        // 创建一个目录节点 ==>已经触发了 None 事件！
　　
        zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);        // 创建一个子目录节点
　　
        zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                CreateMode.PERSISTENT);        // testRootData 此处false 不触发事件
　　
        System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath", false, null)));        // 取出子目录节点列表 ==>[testChildPathOne] 在节点/testRootPath的getChildren上设置观察
　　
        System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath", true));        // 修改子目录节点数据 由于上面的修改数据不触发观察 这边不执行事件
　　
        zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne", "modifyChildDataOne".getBytes(), -1);        // 目录节点状态：[5,5,1281804532336,1281804532336,0,1,0,0,12,1,6]
　　
        System.out.println("目录节点状态：[" + zk.exists("/testRootPath", true) + "]");        // 创建另外一个子目录节点 ==>已经触发了 NodeChildrenChanged 事件！
　　
        zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                CreateMode.PERSISTENT);        // testChildDataTwo
　　
        System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo", true, null)));        // 删除子目录节点 已经触发了 NodeDeleted 事件！
　　
        zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo", -1);
　　
        zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne", -1);        // 删除父目录节点 已经触发了 NodeDeleted 事件！
　　
        zk.delete("/testRootPath", -1);        // 关闭连接        zk.close();
　　
    }
　　
}

　　运行结果

ZooKeeper 典型的应用场景
　　Zookeeper
从设计模式角度来看，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，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式，关于
Zookeeper 的详细架构等内部细节可以阅读 Zookeeper 的源码
　　下面详细介绍这些典型的应用场景，也就是 Zookeeper 到底能帮我们解决那些问题？下面将给出答案。
1 统一命名服务（Name Service）
　　分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了JNDI，没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI
能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是 Zookeeper 的 Name Service
更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。
　　Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能，你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。
2 配置管理（Configuration Management）
　　配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。
　　像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理，将配置信息保存在 Zookeeper
的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中.
　　配置管理结构图
　　
3 集群管理（Group Membership）
　　Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server
组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台Server，同样也必须让“总管”知道。
　　Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。
　　它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。
　　Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server
创建一个 EPHEMERAL 目录节点，不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点，所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，是因为我们可以给每台 Server
编号，我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master，假如这个最小编号的 Server 死去，由于是 EPHEMERAL
节点，死去的 Server 对应的节点也被删除，所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点，我们就选择这个节点为当前
Master。这样就实现了动态选择 Master，避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。
　　集群管理结构图
　　
　　Leader Election 关键代码

package net.xulingbo.zookeeper;　　

　　
import org.apache.log4j.xml.DOMConfigurator;
　　
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
　　
import org.apache.zookeeper.Watcher;
　　
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
　　

　　
import java.io.IOException;/**
　　
*
　　
* @author gaojiay
　　
* */public class TestMainClient implements Watcher {    protected static ZooKeeper zk = null;    protected static Integer mutex;    int sessionTimeout = 10000;    protected String root;
　　

　　

　　

　　
    public TestMainClient(String connectString) {        if(zk == null){            try {
　　

　　
                String configFile = this.getClass().getResource("/").getPath()+"net/xulingbo/zookeeper/log4j/log4j.xml";
　　
                DOMConfigurator.configure(configFile);
　　
                System.out.println("创建一个新的连接:");
　　
                zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, this);
　　
                mutex = new Integer(-1);
　　
            } catch (IOException e) {
　　
                zk = null;
　　
            }
　　
        }
　　
    }
　　
    synchronized public void process(WatchedEvent event) {
　　
        synchronized (mutex) {
　　
            mutex.notify();
　　
        }
　　
    }
　　
}

public class LeaderElection extends TestMainClient {    public static final Logger logger = Logger.getLogger(LeaderElection.class);    public LeaderElection(String connectString, String root) {        super(connectString);        this.root = root;        if (zk != null) {            try {　　
                Stat s = zk.exists(root, false);                if (s == null) {
　　
                    zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
　　
                }
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }
　　
        }
　　
    }    void findLeader() throws InterruptedException, UnknownHostException, KeeperException {        byte[] leader = null;        try {            //获取leader目录数据
　　
            leader = zk.getData(root + "/leader", true, null);
　　
        } catch (KeeperException e) {            if (e instanceof KeeperException.NoNodeException) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } else {                throw e;
　　
            }
　　
        }        if (leader != null) { //如果该集群中存在/leader目录，说明master还没有宕机
　　
            following();  //则该连接的主机为从节点
　　
        } else {  //集群中没有/leader目录，则新建该临时节点（最先执行该方法的zk客户端将创建该leader目录）
　　
            String newLeader = null;            byte[] localhost = InetAddress.getLocalHost().getAddress();            try {
　　
                newLeader = zk.create(root + "/leader", localhost, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
　　
            } catch (KeeperException e) {                if (e instanceof KeeperException.NodeExistsException) {
　　
                    logger.error(e);
　　
                } else {                    throw e;
　　
                }
　　
            }            if (newLeader != null) {
　　
                leading(); //成为leader
　　
            } else {
　　
                mutex.wait();
　　
            }
　　
        }
　　
    }
　　

　　
    @Override    public void process(WatchedEvent event) {        if (event.getPath().equals(root + "/leader") && event.getType() == Event.EventType.NodeCreated) {
　　
            System.out.println("得到通知");            super.process(event);
　　
            following();
　　
        }
　　
    }    void leading() {
　　
        System.out.println("成为领导者");
　　
    }    void following() {
　　
        System.out.println("成为组成员");
　　
    }    public static void main(String[] args) {
　　
        TestMainServer.start();
　　
        String connectString = "localhost:" + TestMainServer.CLIENT_PORT;
　　

　　
        LeaderElection le = new LeaderElection(connectString, "/GroupMembers");        try {
　　
            le.findLeader();
　　
        } catch (Exception e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        }
　　
    }
　　
}

4 Zookeeper 实现 Locks

/*　　
加锁：
　　
ZooKeeper 将按照如下方式实现加锁的操作：
　　
1 ） ZooKeeper 调用 create （）方法来创建一个路径格式为“ _locknode_/lock- ”的节点，此节点类型为sequence （连续）和 ephemeral （临时）。也就是说，创建的节点为临时节点，并且所有的节点连续编号，即“ lock-i ”的格式。
　　
2 ）在创建的锁节点上调用 getChildren （）方法，来获取锁目录下的最小编号节点，并且不设置 watch 。
　　
3 ）步骤 2 中获取的节点恰好是步骤 1 中客户端创建的节点，那么此客户端获得此种类型的锁，然后退出操作。
　　
4 ）客户端在锁目录上调用 exists （）方法，并且设置 watch 来监视锁目录下比自己小一个的连续临时节点的状态。
　　
5 ）如果监视节点状态发生变化，则跳转到第 2 步，继续进行后续的操作，直到退出锁竞争。
　　

　　
解锁：
　　
ZooKeeper 解锁操作非常简单，客户端只需要将加锁操作步骤 1 中创建的临时节点删除即可 */public class Locks extends TestMainClient {    public static final Logger logger = Logger.getLogger(Locks.class);
　　
    String myZnode;
　　
    public Locks(String connectString, String root) {        super(connectString);        this.root = root;        if (zk != null) {            try {                //创建锁节点，并不设置观察
　　
                Stat s = zk.exists(root, false);                if (s == null) {
　　
                    zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
　　
                }
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }
　　
        }
　　
    }    void getLock() throws KeeperException, InterruptedException{
　　
        List list = zk.getChildren(root, false);
　　
        String[] nodes = list.toArray(new String[list.size()]);        //对锁目录下 的所有子节点排序        Arrays.sort(nodes);        //判断该zkclient创建的临时顺序节点是否为集群中最小的节点
　　
        if(myZnode.equals(root+"/"+nodes[0])){
　　
            doAction();
　　
        }        else{
　　
            waitForLock(nodes[0]);
　　
        }
　　
    }    //创建zk客户端的临时瞬时节点，并尝试获取锁
　　
    void check() throws InterruptedException, KeeperException {
　　
        myZnode = zk.create(root + "/lock_" , new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
　　
        getLock();
　　
    }    void waitForLock(String lower) throws InterruptedException, KeeperException {
　　
        Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true);        if(stat != null){   //发现最小的目录节点还未被移除，则等待            mutex.wait();
　　
        }        else{
　　
            getLock();
　　
        }
　　
    }
　　
    @Override //发现有节点移除，该等待状态的客户端被notify
　　
    public void process(WatchedEvent event) {        if(event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted){
　　
            System.out.println("得到通知");            super.process(event);
　　
            doAction();
　　
        }
　　
    }    /**
　　
     * 执行其他任务     */
　　
    private void doAction(){
　　
        System.out.println("同步队列已经得到同步，可以开始执行后面的任务了");
　　
    }    public static void main(String[] args) {
　　
        TestMainServer.start();
　　
        String connectString = "localhost:"+TestMainServer.CLIENT_PORT;
　　

　　
        Locks lk = new Locks(connectString, "/locks");        try {
　　
            lk.check();
　　
        } catch (InterruptedException e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        } catch (KeeperException e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        }
　　
    }
　　

　　

　　
}

5 同步队列
　　同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下：
　　创建一个父目录 /synchronizing，每个成员都监控标志（Set Watch）位目录 /synchronizing/start
是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点，然后每个成员获取 /synchronizing 目录的所有目录节点，也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待
/synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。

/**　　
* 当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。 */public class Synchronizing extends TestMainClient {    int size;
　　
    String name;    public static final Logger logger = Logger.getLogger(Synchronizing.class);    /**
　　
     * 构造函数
　　
     *
　　
     * @param connectString
　　
     *            服务器连接
　　
     * @param root
　　
     *            根目录
　　
     * @param size
　　
     *            队列大小     */
　　
    Synchronizing(String connectString, String root, int size) {        super(connectString);        this.root = root;        this.size = size;        if (zk != null) {            try {
　　
                Stat s = zk.exists(root, false);                if (s == null) {
　　
                    zk.create(root, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                            CreateMode.PERSISTENT);
　　
                }
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }
　　
        }        try {
　　
            name = new String(InetAddress.getLocalHost().getCanonicalHostName()
　　
                    .toString());
　　
        } catch (UnknownHostException e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        }
　　

　　
    }    /**
　　
     * 加入队列
　　
     *
　　
     * @return
　　
     * @throws KeeperException
　　
     * @throws InterruptedException     */
　　

　　
    void addQueue() throws KeeperException, InterruptedException {
　　
        zk.exists(root + "/start", true);
　　
        zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);        synchronized (mutex) {
　　
            List list = zk.getChildren(root, false);            //如果队列中子节点数小于size，则等待，如果不小于size，则创建start目录，其他client则触发事件，执行doAction
　　
            if (list.size() < size) {
　　
                mutex.wait();
　　
            } else {
　　
                zk.create(root + &quot;/start&quot;, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                        CreateMode.PERSISTENT);
　　
            }
　　
        }
　　
    }
　　

　　
    @Override    public void process(WatchedEvent event) {        if (event.getPath().equals(root + &quot;/start&quot;)                && event.getType() == Event.EventType.NodeCreated) {
　　
            System.out.println(&quot;得到通知&quot;);            super.process(event);
　　
            doAction();
　　
        }
　　
    }    /**
　　
     * 执行其他任务     */
　　
    private void doAction() {
　　
        System.out.println(&quot;同步队列已经得到同步，可以开始执行后面的任务了&quot;);
　　
    }    public static void main(String args[]) {        // 启动Server        TestMainServer.start();
　　
        String connectString = &quot;localhost:&quot; + TestMainServer.CLIENT_PORT;        int size = 1;
　　
        Synchronizing b = new Synchronizing(connectString, &quot;/synchronizing&quot;,
　　
                size);        try {
　　
            b.addQueue();
　　
        } catch (KeeperException e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        } catch (InterruptedException e) {
　　
            logger.error(e);
　　
        }
　　
    }
　　
}

6 FIFO队列(生产者-消费者)

/**　　
* 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。
　　
*
　　
* 实现的思路也非常简单，就是在特定的目录下创建 SEQUENTIAL 类型的子目录
　　
* /queue_i，这样就能保证所有成员加入队列时都是有编号的，出队列时通过 getChildren( )
　　
* 方法可以返回当前所有的队列中的元素，然后消费其中最小的一个，这样就能保证 FIFO。 */public class FIFOQueue extends TestMainClient {    public static final Logger logger = Logger.getLogger(FIFOQueue.class);    /**
　　
     * Constructor
　　
     *
　　
     * @param connectString
　　
     * @param root     */
　　
    FIFOQueue(String connectString, String root) {        super(connectString);        this.root = root;        if (zk != null) {            try {
　　
                Stat s = zk.exists(root, false);                if (s == null) {
　　
                    zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                            CreateMode.PERSISTENT);
　　
                }
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }
　　
        }
　　
    }    /**
　　
     * 生产者
　　
     *
　　
     * @param i
　　
     * @return
　　
     */
　　

　　
    boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException {
　　
        ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4);        byte[] value;
　　
        b.putInt(i);
　　
        value = b.array();
　　
        zk.create(root + &quot;/element&quot;, value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
　　
                CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);        return true;
　　
    }    /**
　　
     * 消费者
　　
     *
　　
     * @return
　　
     * @throws KeeperException
　　
     * @throws InterruptedException     */
　　
    int consume() throws KeeperException, InterruptedException {        int retvalue = -1;
　　
        Stat stat = null;        while (true) {            synchronized (mutex) {                // 对root的子节点设置监听
　　
                List list = zk.getChildren(root, true);                // 如果没有任何子节点，则wait
　　
                if (list.size() == 0) {
　　
                    mutex.wait();
　　
                } else {
　　
                    Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7));                    for (String s : list) {
　　
                        Integer tempValue = new Integer(s.substring(7));                        if (tempValue < min)
　　
                            min = tempValue;
　　
                    }                    byte[] b = zk.getData(root + &quot;/element&quot; + min, false, stat);                    // 获取到子节点数据之后 执行delete，并触发事件，执行所有cliet的notify
　　
                    zk.delete(root + &quot;/element&quot; + min, 0);
　　
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b);
　　
                    retvalue = buffer.getInt();                    return retvalue;
　　
                }
　　
            }
　　
        }
　　
    }
　　

　　
    @Override    public void process(WatchedEvent event) {        super.process(event);
　　
    }    public static void main(String args[]) {        // 启动Server        TestMainServer.start();
　　
        String connectString = &quot;localhost:&quot; + TestMainServer.CLIENT_PORT;
　　

　　
        FIFOQueue q = new FIFOQueue(connectString, &quot;/app1&quot;);        int i;
　　
        Integer max = new Integer(5);
　　

　　
        System.out.println(&quot;Producer&quot;);        for (i = 0; i < max; i++)            try {
　　
                q.produce(10 + i);
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }        for (i = 0; i < max; i++) {            try {                int r = q.consume();
　　
                System.out.println(&quot;Item: &quot; + r);
　　
            } catch (KeeperException e) {
　　
                i--;
　　
                logger.error(e);
　　
            } catch (InterruptedException e) {
　　
                logger.error(e);
　　
            }
　　
        }
　　

　　
    }
　　
}