我们将分布式系统定义为：分布式系统是同时跨越多个物理主机，ᇿ⽴运⾏的多个软件所组成系统。类⽐⼀下，分布式系统就是⼀群⼈⼀起⼲活。⼈多⼒量⼤，每个服务器的算⼒是有限的，但是通过分布式系统，由 n 个服务器组成起来的集群，算⼒是可以⽆限扩张的。优点显⽽易⻅，⼈多⼲活快，并且互为备份。但是缺点也很明显。我们可以想象⼀下，以⼀个⼩研发团队开发软件为例，假设我们有⼀个 5 ⼈的项⽬组，要开始⼀个系统的开发，项⽬组将⾯临如下问题：

图中列举的就是项⽬组将要⾯临到的问题，这些问题在我们⽇常⼯作中也是天天发⽣，并没感觉有多么复杂，但是这是因为我们⼈类的⼤脑是个超级计算机，能够灵活应对这些问题，⽽且现实中信息的交换不依赖⽹络，不会因⽹络延迟或者中断，出现信息不对等，⽽且现实中对以上问题的处理其实并不严谨，从⽽也引发了很多问题。想⼀想，项⽬中是不是出现过沟通不畅造成任务分配有歧义？是否由于⼈员离职造成任务进⾏不下去，甚⾄要联系离职⼈员协助？是不是出现过任务分配不合理？类似这样的各种问题，肯定会发⽣于你的项⽬组中。在现实世界，我们可以⼈为去协调，即使出错了，⼈⼯去补错，加加班搞定就好。但在计算机的世界，这样做是⾏不通的，⼀切都要保证严谨，以上问题要做到尽可能不要发⽣。因此，分布式系统必须采⽤合理的⽅式解决掉以上的问题。实际上要想解决这些问题并没有那么复杂，我们仅需要做⼀件事就可以万事⽆忧 --- 让信息在项⽬组成员中同步。如果能做到信息同步，那么每个⼈在⼲什么，⼤家都是清楚的，⼲到什么程度也是清晰的，⽆论谁离职也不会产⽣问题。分配的⼯作，能够及时清晰的同步给每个组员，确保每个组员收到的任务分配没有冲突。分布式系统的协调⼯作就是通过某种⽅式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信⽅式有两种：

通过⽹络进⾏信息共享

这就像现实中，开发 leader 在会上把任务传达下去，组员通过听 leader 命令或者看 leader 的邮件知道⾃⼰要⼲什么。当任务分配有变化时， leader 会单ᇿ告诉组员，或者再次召开会议。信息通过⼈与⼈之间的直接沟通，完成传递。

通过共享存储

这就好⽐开发 leader 按照约定的时间和路径，把任务分配表放到了 svn 上，组员每天去 svn 上拉取最新的任务分配表，然后⼲活。其中 svn 就是共享存储。更好⼀点的做法是，当 svn ⽂件版本更新时，触发邮件通知，每个组员再去拉取最新的任务分配表。这样做更好，因为每次更新，组员都能第⼀时间得到消息，从⽽让⾃⼰⼿中的任务分配表永远是最新的。此种⽅式依赖于中央存储。整个过程如下图所示：

ZooKeeper如何解决分布式系统⾯临的问题

ZooKeeper 对分布式系统的协调，使⽤的是第⼆种⽅式，共享存储。其实共享存储，分布式应⽤也需要和存储进⾏⽹络通信。实际上，通过 ZooKeeper 实现分布式协同的原理，和项⽬组通过 SVN 同步⼯作任务的例⼦是⼀样的。ZooKeeper 就像是 svn ，存储了任务的分配、完成情况等共享信息。每个分布式应⽤的节点就是组员，订阅这些共享信息。当主节点（组 leader ），对某个从节点的分⼯信息作出改变时，相关订阅的从节点得到 zookeeper 的通知，取得⾃⼰最新的任务分配。完成⼯作后，把完成情况存储到 zookeeper 。主节点订阅了该任务的完成情况信息，所以将得到 zookeeper 的完⼯的通知。参考下图，是不是和前⾯项⽬组通过 svn 分配⼯作的例⼦⼀模⼀样？仅仅是把 svn 和邮件系统合⼆为⼀，以 ZooKeeper 代替。

注： Slave 节点要想获取 ZooKeeper 的更新通知，需事先在关⼼的数据节点上设置观察点。⼤多数分布式系统中出现的问题，都源于信息的共享出了问题。如果各个节点间信息不能及时共享和同步，那么就会在协作过程中产⽣各种问题。 ZooKeeper 解决协同问题的关键，就是在于保证分布式系统信息的⼀致性。

（二）zookeeper的基本概念

Zookeeper 是⼀个开源的分布式协调服务，其设计⽬标是将那些复杂的且容易出错的分布式⼀致性服务封装起来，构成⼀个⾼效可靠的原语集，并以⼀些简单的接⼝提供给⽤户使⽤。 zookeeper 是⼀个典型的分布式数据⼀致性的解决⽅案，分布式应⽤程序可以基于它实现诸如数据订阅 / 发布、负载均衡、命名服务、集群管理、分布式锁和分布式队列等功能。 基本概念： ① 集群⻆⾊ 通常在分布式系统中，构成⼀个集群的每⼀台机器都有⾃⼰的⻆⾊，最典型的集群就是 Master/Slave 模式（主备模式），此情况下把所有能够处理写操作的机器称为 Master 机器，把所有通过异步复制⽅式获取最新数据，并提供读服务的机器为 Slave 机器。⽽在 Zookeeper 中，这些概念被颠覆了。它没有沿⽤传递的 Master/Slave 概念，⽽是引⼊了 Leader 、Follower 、 Observer 三种⻆⾊。 Zookeeper 集群中的所有机器通过 Leader 选举来选定⼀台被称为 Leader 的机器， Leader 服务器为客户端提供读和写服务，除 Leader 外，其他机器包括 Follower 和 Observer,Follower 和 Observer 都能提供读服务，唯⼀的区别在于 Observer 不参与 Leader 选举过程 ， 不参与写操作 的 过半写成功 策略，因此 Observer 可以在不影响写性能的情况下提升集群的性能。 ② 会话（ session ） Session 指客户端会话， ⼀个客户端连接是指客户端和服务端之间的⼀个 TCP ⻓连接 ， Zookeeper 对外的服务端⼝默认为 2181 ，客户端启动的时候，⾸先会与服务器建⽴⼀个 TCP 连接，从第⼀次连接建⽴开始，客户端会话的⽣命周期也开始了，通过这个连接，客户端能够⼼跳检测与服务器保持有效的会话，也能够向 Zookeeper 服务器发送请求并接受响应，同时还能够通过该连接接受来⾃服务器的 Watch 事件通知。 ③ 数据节点（ Znode ）在谈到分布式的时候，我们通常说的 “ 节点 ” 是指组成集群的每⼀台机器。然⽽，在 ZooKeeper 中， “ 节点 ” 分为两类，第⼀类同样是指构成集群的机器，我们称之为 机器节点 ；第⼆类则是指数据模型中的数据单元，我们称之为数据节点 ——ZNode 。 ZooKeeper 将所有数据存储在内存中，数据模型是⼀棵树（ ZNode Tree ），由斜杠（ / ）进⾏分割的路径，就是⼀个 Znode ，例如 /app/path1 。每个 ZNode 上都会保存⾃⼰的数据内容，同时还会保存⼀系列属性信息。 ④ 版本刚刚我们提到， Zookeeper 的每个 Znode 上都会存储数据，对于每个 ZNode ， Zookeeper 都会为其维护⼀个叫作 Stat 的数据结构， Stat 记录了这个 ZNode 的三个数据版本，分别是 version （当前 ZNode 的版本）、 cversion （当前 ZNode ⼦节点的版本）、 aversion （当前 ZNode 的 ACL 版本）。 ⑤ Watcher （事件监听器） Wathcer （事件监听器），是 Zookeeper 中⼀个很重要的特性， Zookeeper 允许⽤户在指定节点上注册⼀些 Watcher ，并且在⼀些特定事件触发的时候， Zookeeper 服务端会将事件通知到感兴趣的客户端，该机制是 Zookeeper 实现分布式协调服务的重要特性 ⑥ ACL Zookeeper 采⽤ ACL （ Access Control Lists ）策略来进⾏权限控制，其定义了如下五种权限：

　 · CREATE ：创建⼦节点的权限。　　　　 · READ ：获取节点数据和⼦节点列表的权限。　　　　 · WRITE ：更新节点数据的权限。　　　　 · DELETE ：删除⼦节点的权限。　　　　 · ADMIN ：设置节点 ACL 的权限。

其中需要注意的是， CREATE 和 DELETE 这两种权限都是针对⼦节点的权限控制。

二. Zookeeper环境搭建

（一）单机模式

Zookeeper只运⾏在⼀台服务器上，适合测试环境；

Zookeeper本地模式安装_舞鹤白沙编码日志-CSDN博客_zookeeper本地模式安装

（二）伪集群模式：

Zookeeper 不但可以在单机上运⾏单机模式 Zookeeper ，⽽且可以在单机模拟集群模式 Zookeeper 的运⾏，也就是将不同实例运⾏在同⼀台机器，⽤端⼝进⾏区分，伪集群模式为我们体验 Zookeeper 和做⼀些尝试性的实验提供了很⼤的便利。⽐如，我们在测试的时候，可以先使⽤少量数据在伪集群模式下进⾏测试。当测试可⾏的时候，再将数据移植到集群模式进⾏真实的数据实验。这样不但保证了它的可⾏性，同时⼤⼤提⾼了实验的效率。这种搭建⽅式，⽐较简便，成本⽐较低，适合测试和学习。注意事项：⼀台机器上部署了 3 个 server ，也就是说单台机器及上运⾏多个 Zookeeper 实例。这种情况下，必须保证每个配置⽂档的各个端⼝号不能冲突，除 clientPort 不同之外， dataDir 也不同。另外，还要在 dataDir 所对应的⽬录中创建 myid ⽂件来指定对应的 Zookeeper 服务器实例：

clientPort端⼝：

如果在 1 台机器上部署多个 server ，那么每台机器都要不同的 clientPort ，⽐如 server1 是 2181,server2是 2182 ， server3 是 2183

dataDir和dataLogDir：

dataDir 和 dataLogDir 也需要区分下，将数据⽂件和⽇志⽂件分开存放，同时每个 server 的这两变量所对应的路径都是不同的

server.X和myid：

server.X 这个数字就是对应， data/myid 中的数字。在 3 个 server 的 myid ⽂件中分别写⼊了 1 ， 2 ， 3 ，那么每个 server 中的 zoo.cfg 都配 server.1 server.2,server.3 就⾏了。因为在同⼀台机器上，后⾯连着的 2 个端⼝， 3 个 server 都不要⼀样，否则端⼝冲突将 zookeeper 压缩包 zookeeper-3.4.14.tar.gz 上传到 linux 系统 解压压缩包 创建⽬录 zkcluster

mkdir zkcluster

解压 zookeeper-3.4.14.tar.gz 到 zkcluster ⽬录下

tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz -C /zkcluster

改变名称

mv zookeeper-3.4.14 zookeeper01

复制并改名

cp -r zookeeper01/ zookeeper02 cp -r zookeeper01/ zookeeper03

分别在 zookeeper01 、 zookeeper02 、 zookeeper03 ⽬录下创建 data 及 logs ⽬录

mkdir data cd data mkdir logs

修改配置⽂件名称

cd conf mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

配置每⼀个 Zookeeper 的 dataDir （ zoo.cfg ） clientPort 分别为 2181 2182 2183

clientPort=2181 dataDir=/zkcluster/zookeeper01/data dataLogDir=/zkcluster/zookeeper01/data/logs

clientPort=2182 dataDir=/zkcluster/zookeeper02/data dataLogDir=/zkcluster/zookeeper02/data/logs

clientPort=2183 dataDir=/zkcluster/zookeeper03/data dataLogDir=/zkcluster/zookeeper03/data/logs

配置集群 （1 ）在每个 zookeeper 的 data ⽬录下创建⼀个 myid ⽂件，内容分别是 1 、 2 、 3 。这个⽂件就是记录每个服务器的 ID

touch myid

（2 ）在每⼀个 zookeeper 的 zoo.cfg 配置客户端访问端⼝（ clientPort ）和集群服务器 IP 列表。

server.1=10.211.55.4:2881:3881 server.2=10.211.55.4:2882:3882 server.3=10.211.55.4:2883:3883 #server. 服务器 ID= 服务器 IP 地址：服务器之间通信端⼝：服务器之间投票选举端⼝

启动集群 依次启动三个 zk 实例

（三）集群模式：

Zookeeper实战（开发重点）_舞鹤白沙编码日志-CSDN博客

三. Zookeeper基本使⽤

（一）ZooKeeper系统模型

1. ZooKeeper数据模型Znode

在 ZooKeeper 中，数据信息被保存在⼀个个数据节点上，这些节点被称为 znode 。 ZNode 是 Zookeeper 中最⼩数据单位，在 ZNode 下⾯⼜可以再挂 ZNode ，这样⼀层层下去就形成了⼀个层次化命名空间 ZNode 树，我们称为 ZNode Tree ，它采⽤了类似⽂件系统的层级树状结构进⾏管理。⻅下图示例：

在 Zookeeper 中，每⼀个数据节点都是⼀个 ZNode ，上图根⽬录下有两个节点，分别是： app1 和 app2 ，其中 app1 下⾯⼜有三个⼦节点 , 所有 ZNode 按层次化进⾏组织，形成这么⼀颗树， ZNode 的节点路径标识⽅式和 Unix ⽂件系统路径⾮常相似，都是由⼀系列使⽤斜杠（ / ）进⾏分割的路径表示，开发⼈员可以向这个节点写⼊数据，也可以在这个节点下⾯创建⼦节点。

2. ZNode 的类型

刚刚已经了解到， Zookeeper 的 znode tree 是由⼀系列数据节点组成的，那接下来，我们就对数据节点做详细讲解 Zookeeper 节点类型可以分为三⼤类：

持久性节点（Persistent）
临时性节点（Ephemeral）
顺序性节点（Sequential）

在开发中在创建节点的时候通过组合可以⽣成以下四种节点类型：持久节点、持久顺序节点、临时节点、临时顺序节点。不同类型的节点则会有不同的⽣命周期。 持久节点： 是 Zookeeper 中最常⻅的⼀种节点类型，所谓持久节点，就是指节点被创建后会⼀直存在服务器，直到删除操作主动清除 持久顺序节点： 就是有顺序的持久节点，节点特性和持久节点是⼀样的，只是额外特性表现在顺序上。顺序特性实质是在创建节点的时候，会在节点名后⾯加上⼀个数字后缀，来表示其顺序。 临时节点： 就是会被⾃动清理掉的节点，它的⽣命周期和客户端会话绑在⼀起，客户端会话结束，节点会被删除掉。与持久性节点不同的是，临时节点不能创建⼦节点。 临时顺序节点： 就是有顺序的临时节点，和持久顺序节点相同，在其创建的时候会在名字后⾯加上数字后缀。

3. 事务ID

⾸先，先了解，事务是对物理和抽象的应⽤状态上的操作集合。往往在现在的概念中，ሀ义上的事务通常指的是数据库事务，⼀般包含了⼀系列对数据库有序的读写操作，这些数据库事务具有所谓的 ACID 特性，即原⼦性（ Atomic ）、⼀致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolation ）和持久性（ Durability ）。⽽在 ZooKeeper 中，事务是指能够改变 ZooKeeper 服务器状态的操作，我们也称之为事务操作或更新操作，⼀般包括数据节点创建与删除、数据节点内容更新等操作。对于每⼀个事务请求， ZooKeeper 都会为其分配⼀个全局唯⼀的事务 ID ，⽤ ZXID 来表示，通常是⼀个 64 位的数字。每⼀个 ZXID 对应⼀次更新操作，从这些 ZXID 中可以间接地识别出 ZooKeeper 处理这些更新操作请求的全局顺序

4. ZNode 的状态信息

整个 ZNode 节点内容包括两部分：节点数据内容和节点状态信息。图中 quota 是数据内容，其他的属于状态信息。那么这些状态信息都有什么含义呢？

cZxid 就是 Create ZXID，表示节点被创建时的事务ID。
ctime 就是 Create Time，表示节点创建时间。
mZxid 就是 Modified ZXID，表示节点最后⼀次被修改时的事务ID。
mtime 就是 Modified Time，表示节点最后⼀次被修改的时间。
pZxid 表示该节点的⼦节点列表最后⼀次被修改时的事务 ID。只有⼦节点列表变更才会更新 pZxid，⼦节点内容变更不会更新。
cversion 表示⼦节点的版本号。
dataVersion 表示内容版本号。
aclVersion 标识acl版本
ephemeralOwner 表示创建该临时节点时的会话 sessionID，如果是持久性节点那么值为 0
dataLength 表示数据⻓度。
numChildren 表示直系⼦节点数。

5. Watcher--数据变更通知

Zookeeper 使⽤ Watcher 机制实现分布式数据的发布 / 订阅功能⼀个典型的发布 / 订阅模型系统定义了⼀种⼀对多的订阅关系，能够让多个订阅者同时监听某⼀个主题对象，当这个主题对象⾃身状态变化时，会通知所有订阅者，使它们能够做出相应的处理。在 ZooKeeper 中，引⼊了 Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。 ZooKeeper 允许客户端向服务端注册⼀个 Watcher 监听，当服务端的⼀些指定事件触发了这个 Watcher ，那么就会向指定客户端发送⼀个事件通知来实现分布式的通知功能。整个 Watcher 注册与通知过程如图所示。

Zookeeper 的 Watcher 机制主要包括 客户端线程、客户端 WatcherManager 、 Zookeeper 服务器 三部分。具体⼯作流程为：客户端在向 Zookeeper 服务器注册的同时，会将 Watcher 对象存储在客户端的 WatcherManager 当中。当 Zookeeper 服务器触发 Watcher 事件后，会向客户端发送通知，客户端线程从 WatcherManager 中取出对应的 Watcher 对象来执⾏回调逻辑。

6. ACL--保障数据的安全

Zookeeper 作为⼀个分布式协调框架，其内部存储了分布式系统运⾏时状态的元数据，这些元数据会直接影响基于 Zookeeper 进⾏构造的分布式系统的运⾏状态，因此，如何保障系统中数据的安全，从⽽避免因误操作所带来的数据随意变更⽽导致的数据库异常⼗分重要，在 Zookeeper 中，提供了⼀套完善的 ACL （ Access Control List ）权限控制机制来保障数据的安全。我们可以从三个⽅⾯来理解 ACL 机制： 权限模式（ Scheme ）、授权对象（ ID ）、权限 （ Permission ），通常使⽤ " scheme: id : permission " 来标识⼀个有效的 ACL 信息。

7. 权限模式：Scheme

　权限模式⽤来确定权限验证过程中使⽤的检验策略，有如下四种模式：

（1）IP

IP 模式就是通过 IP 地址粒度来进⾏权限控制，如 "ip:192.168.0.110" 表示权限控制针对该 IP 地址，同时 IP 模式可以⽀持按照⽹段⽅式进⾏配置，如 "ip:192.168.0.1/24" 表示针对 192.168.0.* 这个⽹段进⾏权限控制。（2）Digest Digest 是最常⽤的权限控制模式，要更符合我们对权限控制的认识，其使⽤ "username:password" 形式的权限标识来进⾏权限配置，便于区分不同应⽤来进⾏权限控制。当我们通过 “username:password” 形式配置了权限标识后， Zookeeper 会先后对其进⾏ SHA-1 加密和 BASE64 编码。（3） World World 是⼀种最开放的权限控制模式，这种权限控制⽅式⼏乎没有任何作⽤，数据节点的访问权限对所有⽤户开放，即所有⽤户都可以在不进⾏任何权限校验的情况下操作 ZooKeeper 上的数据。另外， World 模式也可以看作是⼀种特殊的 Digest 模式，它只有⼀个权限标识，即 “world ： anyone” 。（4） Super Super 模式，顾名思义就是超级⽤户的意思，也是⼀种特殊的 Digest 模式。在 Super 模式下，超级⽤户可以对任意 ZooKeeper 上的数据节点进⾏任何操作。

8. 授权对象：ID

授权对象指的是权限赋予的⽤户或⼀个指定实体，例如 IP 地址或是机器等。在不同的权限模式下，授权对象是不同的，表中列出了各个权限模式和授权对象之间的对应关系。

权限权限就是指那些通过权限检查后可以被允许执⾏的操作。在 ZooKeeper 中，所有对数据的操作权限分为以下五⼤类： · CREATE （C ）：数据节点的创建权限，允许授权对象在该数据节点下创建⼦节点。 · DELETE （ D ）：⼦节点的删除权限，允许授权对象删除该数据节点的⼦节点。 · READ （ R ）：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或⼦节点列表等。 · WRITE （ W ）：数据节点的更新权限，允许授权对象对该数据节点进⾏更新操作。 · ADMIN （ A ）：数据节点的管理权限，允许授权对象对该数据节点进⾏ ACL 相关的设置操作。

（二）ZooKeeper命令⾏操作

现在已经搭建起了⼀个能够正常运⾏的 zookeeper 服务了，所以接下来，就是来借助客户端来对 zookeeper 的数据节点进⾏操作⾸先，进⼊到 zookeeper 的 bin ⽬录之后通过 zkClient 进⼊ zookeeper 客户端命令⾏

./zkcli.sh 连接本地的 zookeeper 服务器 ./zkCli.sh -server ip:port 连接指定的服务器

连接成功之后，系统会输出 Zookeeper 的相关环境及配置信息等信息。输⼊ help 之后，屏幕会输出可⽤的 Zookeeper 命令，如下图所示

1. 创建节点

使⽤create命令，可以创建⼀个Zookeeper节点，如

create [-s][-e] path data acl 其中， -s 或 -e 分别指定节点特性，顺序或临时节点，若不指定，则创建持久节点； acl ⽤来进⾏权限控制。

① 创建顺序节点 　使⽤ create -s /zk-test 123 命令创建 zk-test 顺序节点

执⾏完后，就在根节点下创建了⼀个叫做 /zk-test 的节点，该节点内容就是 123 ，同时可以看到创建的zk-test 节点后⾯添加了⼀串数字以示区别 ② 创建临时节点 使⽤ create -e /zk-temp 123 命令创建 zk-temp 临时节

临时节点在客户端会话结束后，就会⾃动删除，下⾯使⽤ quit 命令退出客户端

再次使⽤客户端连接服务端，并使⽤ ls / 命令查看根⽬录下的节点

可以看到根⽬录下已经不存在 zk-temp 临时节点了 ③ 创建永久节点 使⽤ create /zk-permanent 123 命令创建 zk-permanent 永久节点

可以看到根⽬录下已经不存在 zk-temp 临时节点了

③ 创建永久节点 使⽤ create /zk-permanent 123 命令创建 zk-permanent 永久节点

可以看到永久节点不同于顺序节点，不会⾃动在后⾯添加⼀串数字

2. 读取节点

与读取相关的命令有 ls 命令和 get 命令

ls命令可以列出Zookeeper指定节点下的所有⼦节点，但只能查看指定节点下的第⼀级的所有⼦节点；

ls path 其中， path 表示的是指定数据节点的节点路径

get 命令可以获取 Zookeeper 指定节点的数据内容和属性信息。

get path 也可以用ls2 path，两者区别是get会显示节点内的数据内容，ls2则不显示数据内容

若获取根节点下⾯的所有⼦节点，使⽤ ls / 命令即可

若想获取 /zk-permanent 的数据内容和属性，可使⽤如下命令： get /zk-permanent

从上⾯的输出信息中，我们可以看到，第⼀⾏是节点 /zk-permanent 的数据内容，其他⼏⾏则是创建该节点的事务 ID （ cZxid ）、最后⼀次更新该节点的事务 ID （ mZxid ）和最后⼀次更新该节点的时间（ mtime ）等属性信息

3. 更新节点

使⽤set命令，可以更新指定节点的数据内容，⽤法如下

set path data [version]

其中， data 就是要更新的新内容， version 表示数据版本，在 zookeeper 中，节点的数据是有版本概念的，这个参数⽤于指定本次更新操作是基于 Znode 的哪⼀个数据版本进⾏的，如将 /zk-permanent 节点的数据更新为 456 ，可以使⽤如下命令： set /zk-permanent 456

现在dataVersion已经变为1了，表示进⾏了更新

4. 删除节点

使⽤delete命令可以删除Zookeeper上的指定节点，⽤法如下

delete path [version]

其中version也是表示数据版本，使⽤delete /zk-permanent 命令即可删除/zk-permanent节点

可以看到，已经成功删除 /zk-permanent 节点。值得注意的是， 若删除节点存在⼦节点，那么⽆法删除该节点，必须先删除⼦节点，再删除⽗节点

（三）Zookeeper的api使⽤

Zookeeper 作为⼀个分布式框架，主要⽤来解决分布式⼀致性问题，它提供了简单的分布式原语，并且对多种编程语⾔提供了 API ，所以接下来重点来看下 Zookeeper 的 java 客户端 API 使⽤⽅式 Zookeeper API 共包含五个包，分别为：

（1 ） org.apache.zookeeper （2 ） org.apache.zookeeper.data （3 ） org.apache.zookeeper.server （4 ） org.apache.zookeeper.server.quorum （5 ） org.apache.zookeeper.server.upgrade

其中 org.apache.zookeeper ，包含 Zookeeper 类，他是我们编程时最常⽤的类⽂件。这个类是 Zookeeper 客户端的主要类⽂件。如果要使⽤ Zookeeper 服务，应⽤程序⾸先必须创建⼀个 Zookeeper实例，这时就需要使⽤此类。⼀旦客户端和 Zookeeper 服务端建⽴起了连接， Zookeeper 系统将会给本次连接会话分配⼀个 ID 值，并且客户端将会周期性的向服务器端发送⼼跳来维持会话连接。只要连接有效，客户端就可以使⽤ Zookeeper API 来做相应处理了。准备⼯作：导⼊依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.6.0</version>
        </dependency>

api操作Zookeeper完整代码演示（请点击）

（四）Zookeeper-开源客户端

1. ZkClient

ZkClient 是 Github 上⼀个开源的 zookeeper 客户端，在 Zookeeper 原⽣ API 接⼝之上进⾏了包装，是⼀个更易⽤的 Zookeeper 客户端，同时， zkClient 在内部还实现了诸如 Session 超时重连、 Watcher 反复注册等功能接下来，还是从创建会话、创建节点、读取数据、更新数据、删除节点等⽅⾯来介绍如何使⽤ zkClient这个 zookeeper 客户端

添加依赖：

在pom.xml⽂件中添加如下内容

<dependency>
            <groupId>com.101tec</groupId>
            <artifactId>zkclient</artifactId>
            <version>0.2</version>
        </dependency>

ZkClient操作Zookeeper完整代码演示（请点击）

2. Curator客户端

curator 是 Netflflix 公司开源的⼀套 Zookeeper 客户端框架，和 ZKClient ⼀样， Curator 解决了很多 Zookeeper 客户端⾮常底层的细节开发⼯作，包括连接重连，反复注册 Watcher 和 NodeExistsException 异常等，是最流⾏的 Zookeeper 客户端之⼀。从编码⻛格上来讲，它提供了基于Fluent 的编程⻛格⽀持 添加依赖

        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-framework</artifactId>
            <version>2.12.0</version>
        </dependency>

创建会话 Curator 的创建会话⽅式与原⽣的 API 和 ZkClient 的创建⽅式区别很⼤。 Curator 创建客户端是通过 CuratorFrameworkFactory ⼯⼚类来实现的。具体如下：（1）使⽤ CuratorFramework 这个⼯⼚类的两个静态⽅法来创建⼀个客户端

public static CuratorFramework newClient ( String connectString , RetryPolicy retryPolicy ) public static CuratorFramework newClient ( String connectString , int sessionTimeoutMs , int connectionTimeoutMs , RetryPolicy retryPolicy )

其中参数 RetryPolicy 提供重试策略的接⼝，可以让⽤户实现⾃定义的重试策略，默认提供了以下实现，分别为 ExponentialBackoffffRetry （基于 backoffff 的重连策略）、 RetryNTimes （重连 N 次策略）、 RetryForever （永远重试策略）（2）通过调⽤ CuratorFramework 中的 start() ⽅法来启动会话

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry ( 1000 , 3 ); CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory . newClient ( "127.0.0.1:2181" , retryPolicy ); client . start ();

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry ( 1000 , 3 ); CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory . newClient ( "127.0.0.1:2181" , 5000 , 1000 , retryPolicy ); client . start ();

其实进⼀步查看源代码可以得知，其实这两种⽅法内部实现⼀样，只是对外包装成不同的⽅法。它们的底层都是通过第三个⽅法 builder 来实现的

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry ( 1000 , 3 ); private static CuratorFramework Client = CuratorFrameworkFactory . builder () . connectString ( "server1:2181,server2:2181,server3:2181" ) . sessionTimeoutMs ( 50000 ) . connectionTimeoutMs ( 30000 ) . retryPolicy ( retryPolicy ) . build (); client . start ();

参数：

connectString：zk的server地址，多个server之间使⽤英⽂逗号分隔开
connectionTimeoutMs：连接超时时间，如上是30s，默认是15s
sessionTimeoutMs：会话超时时间，如上是50s，默认是60s
retryPolicy：失败重试策略

ExponentialBackoffffRetry：构造器含有三个参数 ExponentialBackoffffRetry(int baseSleepTimeMs, int maxRetries, int maxSleepMs)

baseSleepTimeMs：初始的sleep时间，⽤于计算之后的每次重试的sleep时间，
计算公式：当前sleep时间=baseSleepTimeMs*Math.max(1, random.nextInt(1<<(retryCount+1)))
maxRetries：最⼤重试次数
maxSleepMs：最⼤sleep时间，如果上述的当前sleep计算出来⽐这个⼤，那么sleep⽤这个时间，默认的最⼤时间是Integer.MAX_VALUE毫秒。

其他，查看org.apache.curator.RetryPolicy接⼝的实现类
start()：完成会话的创建

package com.lagou.curator;

import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;

public class CreateSession {

    // 创建会话
    public static void main(String[] args) {


        //不使用fluent编程风格

        RetryPolicy exponentialBackoffRetry = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework curatorFramework = CuratorFrameworkFactory.newClient("192.168.200.128:2181", exponentialBackoffRetry);
        curatorFramework.start();
        System.out.println( "会话被建立了");

        // 使用fluent编程风格
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("192.168.200.128:2181") //server地址
                .sessionTimeoutMs(50000)               // 会话超时时间
                .connectionTimeoutMs(30000)           // 连接超时时间
                .retryPolicy(exponentialBackoffRetry) // 重试策略
                .namespace("base")  // 独立的命名空间： /base
                .build();

        client.start();

        System.out.println("会话2创建了");
    }


}

需要注意的是 session2 会话含有隔离命名空间，即客户端对 Zookeeper 上数据节点的任何操作都是相对 /base ⽬录进⾏的，这有利于实现不同的 Zookeeper 的业务之间的隔离

ZkClient操作Zookeeper完整代码演示（请点击）Curator操作Zookeeper完整代码演示（请点击）

四. Zookeeper相关知识点

解决zookeeper占用8080端口及zookeeper启动排错方法_舞鹤白沙编码日志-CSDN博客

Zookeeper数据查看工具ZooInspector_舞鹤白沙编码日志-CSDN博客

以上为拉钩JAVA教育课堂笔记整理

标签：zookeeper,回顾,Zookeeper,权限,搭建,数据,节点,客户端
来源： https://blog.csdn.net/enterpc/article/details/122774887

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