尚zookeeper

入门
- 概述
- 特点
- session原理
- 数据结构
- 应用场景
- 安装
- 主要目录
- 参数解读
内部原理
实战demo

入门

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。
工作机制：Zookeeper从设计模式角度来理解：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

特点

1）Zookeeper：一个领导者（leader），多个跟随者（follower）组成的集群。
2）Leader负责进行投票的发起和决议，更新系统状态
3）Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票
4）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。
5）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。
6）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。
7）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
8）实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。

session原理

1 客户端与服务端之间的连接存在会话
2 每个会话都会设置一个超时时间
3 心跳结束，session过期
4 session过期，则临时节点znode会被抛弃
5 心跳机制：客户端向服务器的ping包请求

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
每一个节点都称为znode，它可以有子节点，也可以有数据。

每个节点分为临时节点和永久节点，临时节点在客户端断开后消失。

每个zk节点都有各自的版本号，可以通过命令行来显示节点信息

每当节点数据发生变化，那么该节点的版本号会累加（乐观锁）

删除/修改过时节点，版本号不匹配则会报错

每个zk节点存储的数据不宜过大，几K即可

节点可以设置权限acl，可以通过权限来限制用户的访问

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：在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别不同服务。类似于域名与ip之间对应关系，ip不容易记住，而域名容易记住。通过名称来获取资源或服务的地址，提供者等信息

统一配置管理：分布式环境下，配置文件管理和同步是一个常见问题。一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Hadoop 集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个节点监听这个Znode。一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个节点。

统一集群管理：分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个Znode。监听这个Znode可获取它的实时状态变化。例如HBase中Master状态监控与选举。
服务器动态上下线：客户端能实时洞察到服务器上下线的变化

软负载均衡：

安装

（1）安装Jdk
（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
（3）解压到指定目录

` tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/`
（4）将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；

` mv zoo_sample.cfg zoo.cfg`
（5）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径vim zoo.cfg修改如下内容:

dataDir=[/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData]()
（6）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹

mkdir zkData
（7）启动Zookeeper

bin/zkServer.sh start
（8）查看进程是否启动

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain

（9）查看状态

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone

（10）启动客户端

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh

（11）退出客户端

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit

（12）停止Zookeeper

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop

主要目录

bin：主要的一些运行命令
conf：存放配置文件，其中我们需要修改zk.cfg
contrib：附加的一些功能
dist-maven：mvn编译后的文件
docs：文档
lib：依赖jar包
recipes：案例demo
src：源码

参数解读

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)
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。
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Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer
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。
clientPort =2181：客户端连接端口

监听客户端连接的端口

内部原理

选举机制

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。
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

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
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。
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。
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。服务器5启动，同4一样当小弟。

节点类型

Znode有两种类型：

短暂（ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自动删除

持久（persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
- （1）持久化目录节点（PERSISTENT）：客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
- （2）持久化顺序编号目录节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）：客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
- （3）临时目录节点（EPHEMERAL）：客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
- （4）临时顺序编号目录节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）：客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
说明：创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护
注意：在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

stat结构体

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
ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
mzxid - znode最后更新的事务zxid
mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
pZxid-znode最后更新的子节点zxid
cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
dataversion - znode数据变化号
aclVersion - znode访问控制列表的变化号
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
dataLength- znode的数据长度
numChildren - znode子节点数量

监听器原理

监听器原理详解
- 1）首先要有一个main()线程
- 2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）
- 3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper
- 4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中
- 5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程
- 6）listener线程内部调用了process（）方法
常见监听：
- （1）监听节点数据的变化：get path [watch]
- （2）监听子节点增减的变化：ls path [watch]
针对每个节点的操作，都会有一个监督者—》watcher

当监控的某个对象（znode）发生了变化，则触发watcher事件

zk中的watcher是一次性的，触发后立即销毁

父节点，子节点增删改查都能够触发watcher

权限控制

开发/测试环境分离，开发者无权操作测试库的节点，只能看生产环境上控制指定ip的服务可以访问相关节点，防止混乱
ACL（access control lists）权限控制

针对节点可以设置相关读写等权限，目的是为了保障数据安全性

权限permission可以指定不同的权限范围以及角色
getAcl：获取某个节点的acl权限信息
setAcl：设置某个节点的acl权限信息
addauth：输入认证授权信息，注册时输入明文密码（登录），但是在zk系统里，密码是以加密的形式存在的
zk的acl通过[scheme:id:permissions]来构成权限列表

scheme：代表采用的某种权限机制

id：代表允许访问的用户

permissions：权限组合字符串
acl构成之scheme：
- world：world下只有一个id，即只有一个用户，也就是anyone，那么组合的写法就是world:anyone:[permissions]
- auth：代表认证登录，需要注册用户有权限就可以，形式为：auth:user:passowrd:[permissions]
- digest：需要对密码进行加密才能访问，组合形式为：digest:username:BASE64(SH1(passowrd)):[permissions]
- 简而言之，auth与digest区别是，前者明文，后者密文
- ip：当设置ip为指定的ip地址，此时限制ip访问，比如：ip:192.168.1.1:[permissions]
- super：代表超级管理员，拥有所有权限

acl构成之permissions
- CREATE:创建子节点
- READ：获取节点或子节点
- WRITE：设置节点数据
- DELETE：删除子节点
- ADMIN：设置权限

四字命令

zk可以通过它自身提供的简写命令来和服务器进行交互
需要使用到nc命令，安装：yum install nc
echo [commond] | nc [ip] [port]

写数据流程

实战demo

分布式安装部署

集群规划：在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper
解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

同步/opt/module/zookeeper-3.4.10目录内容到hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/

在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir -p zkData

在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ touch myid

编辑myid文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ vi myid

在文件中添加与server对应的编号：
2

拷贝配置好的zookeeper到其他机器上,并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4

[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid

重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

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

打开zoo.cfg文件,修改数据存储路径配置

[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

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ip地址
C是这个服务器与集群中的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

同步zoo.cfg配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

分别启动Zookeeper

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start

查看状态

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

重启与关闭

./zkServer.sh restart
./zkServer.sh stop

客户端命令行操作

命令基本语法	功能描述
help	显示所有操作命令
ls path [watch]	使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容
ls2 path [watch]	查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
create	普通创建</br>-s 含有序列</br>-e 临时
get path [watch]	获得节点的值
set	设置节点的具体值
stat	查看节点状态
delete	删除节点
rmr	递归删除节点

启动客户端

[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh

显示所有操作命令

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

查看当前znode中所包含的内容

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

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

分别创建2个普通节点

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

获得节点的值

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /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 /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

创建短暂节点

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

在当前客户端是能查看到的

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

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

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

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

创建带序号的节点。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

[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

修改节点数据值

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

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

在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据

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

观察hadoop104主机收到数据变化的监听

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

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]

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

观察hadoop104主机收到子节点变化的监听

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

删除节点

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

递归删除节点

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

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

API

环境搭建

<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<version>RELEASE</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
			<artifactId>log4j-core</artifactId>
			<version>2.8.2</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.zookeeper/zookeeper -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
			<artifactId>zookeeper</artifactId>
			<version>3.4.10</version>
		</dependency>
</dependencies>

需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  

创建客户端

	private static String connectString ="hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private static int sessionTimeout = 2000;
	private ZooKeeper zkClient = null;

	@Before
	public void init() throws Exception {

	zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {

			@Override
			public void process(WatchedEvent event) {

				// 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑）
				System.out.println(event.getType() + "--" + event.getPath());

				// 再次启动监听
				try {
					zkClient.getChildren("/", true);
				} catch (Exception e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		});
	}

创建子节点

// 创建子节点
@Test
public void create() throws Exception {

		// 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
		String nodeCreated = zkClient.create("/atguigu", "jinlian".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}

监听节点

// 获取子节点
@Test
public void getChildren() throws Exception {

		List<String> children = zkClient.getChildren("/", true);

		for (String child : children) {
			System.out.println(child);
		}

		// 延时阻塞
		Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}

判断节点存在

// 判断znode是否存在
@Test
public void exist() throws Exception {

	Stat stat = zkClient.exists("/eclipse", false);

	System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist");
}

监听服务器上下线

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
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

import java.io.IOException;
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;

public class DistributeServer {

	private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private static int sessionTimeout = 2000;
	private ZooKeeper zk = null;
	private String parentNode = "/servers";
	
	// 创建到zk的客户端连接
	public void getConnect() throws IOException{
		
		zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {

			@Override
			public void process(WatchedEvent event) {

			}
		});
	}
	
	// 注册服务器
	public void registServer(String hostname) throws Exception{

		String create = zk.create(parentNode + "/server", hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
		
		System.out.println(hostname +" is online "+ create);
	}
	
	// 业务功能
	public void business(String hostname) throws Exception{
		System.out.println(hostname+" is working ...");
		
		Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
	}
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		
// 1获取zk连接
		DistributeServer server = new DistributeServer();
		server.getConnect();
		
		// 2 利用zk连接注册服务器信息
		server.registServer(args[0]);
		
		// 3 启动业务功能
		server.business(args[0]);
	}
}

客户端代码

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;

public class DistributeClient {

	private static String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
	private static int sessionTimeout = 2000;
	private ZooKeeper zk = null;
	private String parentNode = "/servers";

	// 创建到zk的客户端连接
	public void getConnect() 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();
				}
			}
		});
	}

	// 获取服务器列表信息
	public void getServerList() throws Exception {
		
		// 1获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
		List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);

        // 2存储服务器信息列表
		ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
		
        // 3遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
		for (String child : children) {
			byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);

			servers.add(new String(data));
		}

        // 4打印服务器列表信息
		System.out.println(servers);
	}

	// 业务功能
	public void business() throws Exception{

		System.out.println("client is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		// 1获取zk连接
		DistributeClient client = new DistributeClient();
		client.getConnect();

		// 2获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表
		client.getServerList();

		// 3业务进程启动
		client.business();
	}
}

尚zookeeper

入门

概述

特点

session原理

数据结构

应用场景

安装

主要目录

参数解读

内部原理

选举机制

节点类型

stat结构体

监听器原理

权限控制

四字命令

写数据流程

实战demo

分布式安装部署

客户端命令行操作

API

环境搭建

创建客户端

创建子节点

监听节点

判断节点存在

监听服务器上下线

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