Zookeeper-526互联

Zookeeper

Zookeeper是Apache Hadoop项目下的一个子项目，是一个树形目录服务，简称zk；是一个分布式应用程序的协调服务。

作用：

配置管理：从配置中心拉取对应的配置信息供自己的服务使用，运维时只需要配置配置中心

分布式锁：多个机器访问，但是锁（JDK提供的，跟JVM绑定）只在一个机器上有用，引入第三方的锁，防止数据被多台机器同时访问

集群管理：作为注册中心，配合服务提供者和消费者使用

命令操作

数据模型

ZooKeeper 是一个树形目录服务,其数据模型和Unix的文件系统目录树很类似，拥有一个层次化结构。

这里面的每一个节点都被称为: ZNode，每个节点上都会保存自己的数据和节点信息。

节点可以拥有子节点，同时也允许少量(1MB)数据存储在该节点之下

节点可以分为四大类:

PERSISTENT持久化节点
EPHEMERAL临时节点-e
PERSISTENT SEQUENTIAL持久化顺序节点-s
EPHEMERAL SEQUENTIAL临时顺序节点-es

服务端常用命令

启动Zookeeper服务

./zkServer.sh start

查看Zookeeper服务状态

./zkServer.sh status

停止Zookeeper服务

./zkServer.sh stop

重启Zookeeper服务

./zkServer.sh restart

客户端常用命令

连接

./zkCli.sh -server localhost:2181
./zkCli.sh -server ip:port
quit

查看节点

ls /
ls /zookeeper
#-s:更多信息，id、time、version等

czxid:节点被创建的事务ID
ctime:创建时间
mzxid:最后一次被更新的事务ID
mtime:修改时间
dataversion:数据版本号
aclversion:权限版本号
ephemeralOwner:用于临时节点，代表临时节点的事务ID，如果为持久节点则为0
pzxid:子节点列表最后一次被更新的事务IDdataLength:节点存储的数据的长度
cversion:子节点的版本号
numChildren:当前节点的子节点个数

创建节点

create /app1 lmtxt

获取数据

get /app1

设置

set /app1 lmtxttt

删除

delete /app1  #有子节点就不能删
deleteall /app1  #删除所有

帮助

help

临时节点-e，会话关了节点就没了

create -e /app1

有顺序的节点-s，所有节点共用一个编号

create -s /app1

Java API操作

Curator

Curator是ApacheZooKeeper的Java客户端库

常见的ZooKeeperJava APl:

原生JavaAPI
ZkClient
Curator

Curator项目的目标是简化ZooKeeper 客户端的使用

官网: http://curator.apache.org/

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>${curator-version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

版本要和Zookeeper版本对应

Curator API常用操作

<!--curator-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.0.0</version>
</dependency>

建立连接

第一种

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000,10);
//CuratorFramework Client = CuratorFrameworkFactory.newClient(连接字符串(端口和ip),会话超时时间,连接超时时间,重试策略);
CuratorFramework client = 
    CuratorFrameworkFactory.newClient("1.1.1.1,2.2.2.2",60*1000,15*1000,retryPolicy);
client.start();

第二种

CuratorFramework Client = CuratorFrameworkFactory.builder()
    .connectString("1.1.1.1")
    .sessionTimeoutMs(60*1000)
    .connectionTimeoutMs(15*1000)
    .retryPolicy(retryPolicy)
    .nameSpace("lm")//加了命名空间后所有的操作默认根目录是lm
    .builded();
client.start();

创建节点

查询节点
修改节点
删除节点
watch事件监听

分布式锁

在我们进行单机应用开发，涉及并发同步的时候，我们往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的代码同步问题；这时多线程的运行都是在同一个JVM之下，没有任何问题。

但当我们的应用是分布式集群工作的情况下，属于多JVM下的工作环境，跨JVM之间已经无法通过多线程的锁解决同步问题。

那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理跨机器的进程之间的数据同步问题一一这就是分布式锁。

加一个分布式锁组件

实现