Zookeeper统一配置管理

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zookeeper集群工作原理

zookeeper集群工作原理Zookeeper集群工作原理Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了一个高可用的、有序的、一致性的数据管理和协调服务。

在分布式系统中，Zookeeper集群起到了关键的作用，负责管理和维护分布式系统中的各种数据和状态。

一、Zookeeper集群的基本概念1. 服务器角色：Zookeeper集群中的每个节点都可以担任Leader 或Follower的角色。

Leader负责处理客户端请求和写操作，Follower则负责处理读操作和同步数据。

2. 数据模型：Zookeeper将数据存储在树形结构的命名空间中，类似于文件系统的目录结构，每个节点都有一个路径和一个关联的数据。

3. 会话：客户端与Zookeeper集群之间的连接被称为会话，会话可以保持一段时间，并且可以处理客户端请求。

二、Zookeeper集群的工作原理1. Leader选举：在Zookeeper集群中，只有一个节点可以担任Leader角色，其余节点为Follower。

当集群启动或Leader节点宕机时，会发起一次Leader选举。

选举过程通过ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcast）进行，节点首先互相通信，然后通过投票的方式选择出新的Leader节点。

2. 数据一致性：Zookeeper通过使用ZAB协议来实现数据的一致性。

当客户端向Leader节点发送写请求时，Leader节点将该请求转发给所有的Follower节点，一旦大多数Follower节点都返回成功响应，Leader节点就会将数据变更应用到自身的数据副本中，并通知Follower节点更新数据。

这样就保证了数据的一致性。

3. 数据同步：Zookeeper集群中的Follower节点会定期从Leader 节点同步数据，以保持数据的一致性。

Follower节点会向Leader 节点发送请求，获取最新的数据更新，然后更新到自身的数据副本中。

zookeeper、ZK安装、ZK配置、ZK使用

zookeeper、ZK安装、ZK配置、ZK使⽤-----------------------------⽬录-----------------------------------第⼀部分：zookeeper简介第⼆部分：zookeeper环境搭建 1、单机环境 2、集群环境第三部分：zookeeper基本使⽤ 1、java原⽣zk客户端api操作 2、zkClient客户端操作（推荐） 3、curator客户端操作（推荐）第四部分：zookeeper应⽤场景第五部分：zookeeper深⼊进阶第六部分：zookeeper源码分析-----------------------------⽬录-----------------------------------第⼀部分：zookeeper简介1、 zookeeper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并且容易出差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，并提供给⽤户⼀些简单的接⼝，zookeeper是⼀个典型的分布式⼀致性的解决⽅案（CP模式），分布式应⽤程序可以基于它实现数据订阅/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。

2、基本概念@1、集群⾓⾊通常在分布式系统中，构成⼀个集群中的每⼀台机器都有⾃⼰的⾓⾊，典型的是master/slave模式（主备模式），这种情况下能够处理写操作的机器成为master机器，把所有通过⼀步复制⽅式获取最新数据并且提供服务的机器为slave机器。

在zookeeper中没有是⽤主备模式，引⼊了Leader、Follower、Observer三种⾓⾊，在zk集群中所有的机器通过Leader选举来选Leader，Leader服务器为客户端提供读写服务，Follower和Observer都能提供读服务，唯⼀的区别是Observer不参与Leader选举，不参与写操作的过半写成功。

zookeeper用法

zookeeper用法ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序的协调服务，它是一个树形目录服务，提供的功能包括配置管理、分布式锁、集群管理。

以下是ZooKeeper的使用方法：1. 启动ZooKeeper服务：可以通过执行命令sh bin/zkServer.sh start/status/stop/restart来启动、停止、查看ZooKeeper服务状态或重启ZooKeeper服务。

2. 客户端登陆：可以通过执行命令sh bin/zkCli.sh（远程登陆zkCli.sh -server IP:2181）来登录ZooKeeper客户端。

3. 命令行操作：在ZooKeeper客户端中，可以执行以下命令进行操作：* 显示根目录下、文件：ls / 使用ls命令来查看当前ZooKeeper中所包含的内容。

* 显示根目录下、文件：ls2 / 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据。

* 创建文件，并设置初始内容：create /zk "test" 创建一个新的znode节点“ zk ”以及与它关联的字符串。

* 获取文件内容：get /zk 确认znode是否包含我们所创建的字符串。

* 修改文件内容：set /zk "zkbak" 对zk所关联的字符串进行设置。

* 删除文件：delete /zk 将刚才创建的文件删除。

4. 使用ZooKeeper的Java API：可以在Java程序中使用ZooKeeper API进行连接、操作和监控ZooKeeper服务器。

以下是使用ZooKeeper API的示例代码：```javaimport org.apache.zookeeper.*;public class ZKExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建ZooKeeper连接ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event:" + event);}});// 获取根目录下的所有节点List<String> nodes = zk.getChildren("/", false);System.out.println("Nodes under /: " +nodes);// 获取节点数据Stat stat = zk.exists("/test", false);if (stat != null) {System.out.println("Node /test exists, data: " + new String(zk.getData("/test", false, stat), "UTF-8"));} else {System.out.println("Node /test does not exist");}// 删除节点zk.delete("/test", stat.getVersion());// 关闭ZooKeeper连接zk.close();}}```以上示例代码演示了如何连接ZooKeeper服务器，获取根目录下的所有节点和节点数据，以及删除节点和关闭连接。

zk应用场景

zk应用场景
Zookeeper（zk）是一个高性能的分布式协调服务，它可以用于各种分布式场景，包括但不限于以下几个方面：
1. 协调分布式应用：在分布式系统中，各个节点之间需要协调工作，Zookeeper 提供了一套原子操作，来实现分布式应用的协调和同步。

2. 统一配置管理：分布式系统中，各个节点的配置信息需要保持一致。

Zookeeper 提供了注册中心功能，可以统一管理配置信息，降低维护成本和出错概率。

3. 分布式锁：在多线程、多进程甚至多机器环境下，锁的管理非常困难。

Zookeeper 提供了分布式锁的实现，可以保证分布式环境下的数据安全性和可靠性。

4. 集群监控：Zookeeper本身就是一个分布式集群，因此它可以用来监控其它集群的状态，并根据其变化做出相应的处理。

5. 分布式队列：在分布式系统中，消息队列的使用非常广泛。

Zookeeper可以用来实现分布式队列，支持生产者、消费者模型，保证消息的可靠性和顺序性。

总之，Zookeeper可以应用于任何需要协调分布式系统的场景，是构建分布式系统的不可或缺的基础组件之一。

Zookeeper最典型的应用场景（理论+实战）

Zookeeper最典型的应⽤场景（理论+实战）1.前⾔之前⾃⼰写了⼀些关于Zookeeper的基础知识，Zookeeper作为⼀种协调分布式应⽤⾼性能的调度服务，实际的应⽤场景也⾮常的⼴泛，这⾥主要通过⼏个例⼦来具体的说明Zookeeper在特定场景下的使⽤⽅式（下⾯的这些功能估计consul和etcd也能实现，以后学到了再说吧）。

2.具体应⽤2.1.⼀致性配置管理我们在开发的时候，有时候需要获取⼀些公共的配置，⽐如数据库连接信息等，并且偶然可能需要更新配置。

如果我们的服务器有N多台的话，那修改起来会特别的⿇烦，并且还需要重新启动。

这⾥Zookeeper就可以很⽅便的实现类似的功能。

2.1.1.思路将公共的配置存放在Zookeeper的节点中应⽤程序可以连接到Zookeeper中并对Zookeeper中配置节点进⾏读取或者修改（对于写操作可以进⾏权限验证设置），下⾯是具体的流程图：2.1.2.事例数据库配置信息⼀致性的维护配置类：public class CommonConfig implements Serializable{// 数据库连接配置private String dbUrl;private String username;private String password;private String driverClass;public CommonConfig() {}public CommonConfig(String dbUrl, String username, String password, String driverClass) {super();this.dbUrl = dbUrl;ername = username;this.password = password;this.driverClass = driverClass;}public String getDbUrl() {return dbUrl;}public void setDbUrl(String dbUrl) {this.dbUrl = dbUrl;}public String getUsername() {return username;}public void setUsername(String username) {ername = username;}public String getPassword() {return password;}public void setPassword(String password) {this.password = password;}public String getDriverClass() {return driverClass;}public void setDriverClass(String driverClass) {this.driverClass = driverClass;}@Overridepublic String toString() {return "CommonConfig:{dbUrl:" + this.dbUrl +", username:" + ername +", password:" + this.password +", driverClass:" + this.driverClass + "}";}}配置管理中⼼获取本地配置信息修改配置，并同步同步配置信息到Zookeeper服务器public class ZkConfigMng {private String nodePath = "/commConfig";private CommonConfig commonConfig;private ZkClient zkClient;public CommonConfig initConfig(CommonConfig commonConfig) {if(commonConfig == null) {monConfig = new CommonConfig("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8", "root", "root", "com.mysql.jdbc.Driver");} else {monConfig = commonConfig;}return monConfig;}/*** 更新配置** @param commonConfig* @return*/public CommonConfig update(CommonConfig commonConfig) {if(commonConfig != null) {monConfig = commonConfig;}syncConfigToZookeeper();return monConfig;}public void syncConfigToZookeeper() {if(zkClient == null) {zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181");}if(!zkClient.exists(nodePath)) {zkClient.createPersistent(nodePath);}zkClient.writeData(nodePath, commonConfig);}}以上是提供者，下⾯我们需要⼀个客户端获取这些配置public class ZkConfigClient implements Runnable {private String nodePath = "/commConfig";private CommonConfig commonConfig;@Overridepublic void run() {ZkClient zkClient = new ZkClient(new ZkConnection("127.0.0.1:2181", 5000));while (!zkClient.exists(nodePath)) {System.out.println("配置节点不存在!");try {TimeUnit.SECONDS.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}// 获取节点commonConfig = (CommonConfig)zkClient.readData(nodePath);System.out.println(commonConfig.toString());zkClient.subscribeDataChanges(nodePath, new IZkDataListener() {@Overridepublic void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {if(dataPath.equals(nodePath)) {System.out.println("节点：" + dataPath + "被删除了！");}}@Overridepublic void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {if(dataPath.equals(nodePath)) {System.out.println("节点：" + dataPath + ", 数据：" + data + " - 更新");commonConfig = (CommonConfig) data;}}});}}下⾯启动Main函数配置管理服务启动public static void main(String[] args) throws InterruptedException {SpringApplication.run(ZookeeperApiDemoApplication.class, args);ZkConfigMng zkConfigMng = new ZkConfigMng();zkConfigMng.initConfig(null);zkConfigMng.syncConfigToZookeeper();TimeUnit.SECONDS.sleep(10);// 修改值zkConfigMng.update(new CommonConfig("jdbc:mysql://192.168.1.122:3306/mydata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8","root", "wxh", "com.mysql.jdbc.Driver"));}}客户端启动：public static void main(String[] args) throws InterruptedException {SpringApplication.run(ZookeeperApiDemoApplication.class, args);ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);// 模拟多个客户端获取配置executorService.submit(new ZkConfigClient());executorService.submit(new ZkConfigClient());executorService.submit(new ZkConfigClient());}}2.2.分布式锁在我们⽇常的开发中，如果是单个进程中对共享资源的访问，我们只需要⽤synchronized或者lock就能实现互斥操作。

大数据主要所学技术(简介)

大数据主要所学技术（简介）目录大数据主要所学技术简介：一：大数据技术生态体系二：各个技术栈简介一：大数据技术生态体系二：各个技术栈简介Hadoophadoop是一个用java实现的一个开源框架，是一种用于存储和分析大数据的软件平台，专为离线数据而设计的，不适用于提供实时计算。

对海量数据进行分布式计算。

Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储相关技术）+ Mapreduce（数据处理）+ Yarn （运算资源调度系统）zookeeper对于大型分布式系统，它是一个可靠的协调系统。

提供功能:[本质是为客户保管数据，为客户提供数据监控服务]1. 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。

例如：一个域名下可能有多个服务器，服务器不同，但域名一样。

2. 统一配置管理：把集群统一配置文件交给zookeeper3. 统一集群管理：分布式环境中，实时掌握集群每个节点状态，zookeeper可以实现监控节点状态的变化。

4. 服务器动态上下线：客户端能实时洞察到服务器上下线变化。

5. 软负载均衡：在zookeeper中记录服务器访问数，让访问数最小的服务器去处理最新的客户端请求Hivehive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，是一个基于hadoop的数据库工具，可以将结构化数据映射成一张数据表，并提供类SQL的查询功能，本质是将SQL语句转化为MapReduce程序。

用hive的目的就是避免去写MapReduce，减少开发人员学习成本。

FlumeFlume是hadoop生态圈中的一个组件，主要应用于实时数据的流处理，是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集，聚合和传输的系统。

支持多路径流量，多管道接入流量，多管道接出流量。

含有三个组件：•source 【收集】•channel 【聚集，一个通道，类似数据缓冲池】•sink 【输出】基础架构：Kafka分布式的基于发布/订阅模式的消息队列。

zookeeper 使用场景

zookeeper 使用场景
Zookeeper 是一个针对分布式应用程序的开源协调服务。

它提供了分布式应用程序的协作服务，包括配置维护、命名服务、分布式同步和分布式锁等功能。

Zookeeper 主要用于：
1. 分布式的配置管理，例如，多个节点需要共享配置文件时，可以使用 Zookeeper 实现配置文件的管理和更新，保证多个节点共享一份数据，并可快速更新和同步。

2. 命名服务，例如，多个节点需要根据名称访问同一资源时，可以使用 Zookeeper 实现统一的命名服务，使得每个节点都能够使用相同的名称访问该资源。

3. 分布式同步，例如，多个节点需要实现数据更新同步时，可以使用 Zookeeper 实现分布式的同步控制，以保证节点间数据的一致性。

4. 分布式锁，例如，多个节点需要对同一资源进行加锁时，可以使用 Zookeeper 实现分布式的锁控制，以保证节点之间对该资源的访问不会产生冲突。

综上所述，Zookeeper 可以帮助开发人员轻松实现分布式应用程序的一些关键功能，例如配置管理、同步和锁定等，从而提升应用程序的可靠性和可扩展性。

zk监听原理

zk监听原理ZooKeeper是一个让你构建分布式应用的开源框架。

它的作用是在分布式应用中提供协调服务，包括统一的配置管理、命名服务、分布式锁的协调、对集群状态的监控等等。

ZooKeeper的核心思想是将数据存储在一个树形结构中。

每个节点都有一个ACL （Access Control List）权限控制列表，用于控制哪些节点可以访问该节点的数据。

同时，ZooKeeper采用了基于事务的方式来确保数据一致性。

当一个节点的数据发生变化时，ZooKeeper会自动通知所有监听该节点的客户端。

这个通知机制是ZooKeeper的核心机制，也是实现分布式协调的重要手段之一。

ZooKeeper的监听原理可以分为两部分来讲解：客户端监听和服务端监听。

客户端监听客户端监听是指客户端通过调用ZooKeeper API来注册节点监听器，以便在节点数据发生变化时得到通知。

在ZooKeeper中，节点数据的变化分为三种类型：节点创建、节点删除、节点数据变化。

在注册节点监听器时，可以指定所监听的类型，也可以监听所有变化类型。

客户端注册监听器的一般流程如下：1. 调用ZooKeeper API注册一个Watcher对象，用于接收节点数据变化通知；2. 调用ZooKeeper API获取节点的数据，并设置Watcher对象；3. 当节点数据发生变化时，ZooKeeper会通知所有监听该节点的Watcher对象。

客户端收到通知后，重新获取节点数据，并再次注册Watcher对象，以实现对节点的持续监听。

服务端监听除了客户端监听外，ZooKeeper还提供了服务端监听机制。

服务端监听指的是ZooKeeper集群中的任一节点在数据发生变化时，都可以通知其他所有节点，以确保数据的一致性和可靠性。

在ZooKeeper中，服务端监听的实现原理是基于ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议。

ZAB协议是ZooKeeper集群中用于数据同步和一致性的协议。

双活数据中心技术架构ppt课件

hadoop、mpp 等的双活机制
1、应用写两份方式实现双活2、跨中心集群方式
大数据
虚拟化平台的跨中心双活（迁移）
1、跨中心虚拟机集群，可平滑迁移2、每个中心一套集群，通过接入层构建负载均衡实现双活
于资源池
模式1、相互独立的双集群
在每个中心部署独立的云化应用集群1、如Web类应用可通过接入层和负载均衡实现双活访问，2、如hadoop或MPP集群应用可通过上层应用实现双集群数据同步，从而实现双活。
数据层双活三种方式
Active-Standby方式：基于Oracle ADG技术，采用从主库向备库传输redo日志方式，备库恢复数据过程可以用只读方式打开进行查询操作，实现了部分双活功能，在主节点故障后可以将备节点切为Active-Active方式：通过Oracle Extend RAC实现多个集群节点同时对外提供业务访问。该方式做到故障无缝切换，提升应用系统整体性能。数据逻辑复制软件方式：通过实时抽取在线日志中的数据变化信息，然后通过网络将变化信息投递到目标端，最后在目标端还原数据，从而实现源和目标的数据同步。
要点（ASM）：两个数据中心分别部署一套存储，各提供一套LUN设备给全部数据库主机。存储的SAN网络和RAC心跳网络需使用低延迟、高带宽的DWDM光纤链路。配置ASM磁盘组。每个磁盘组配置两个失效组，每个失效组对应来自一套存储的LUN设备。在第三个站点部署用亍RAC的第3个投票盘，使用NFS的方式挂载到所有数据库主机。不管理普通的RAC系统类似，需要重点加强对站点间光纤链路情况的监控与应急。
RPO=0
支持
较好 RTO=0
不支持
较低
组网简单，维护方便，但技术较新，实用经验少
基亍存储HA机制

zookeeper是什么、做什么用

zookeeper是什么、做什么⽤⼀、什么是zookeeper ZooKeeper是⼀个分布式的，开放源码的分布式应⽤程序协调服务，是Google的Chubby⼀个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

它是⼀个为分布式应⽤提供⼀致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

简单来说，zookeeper = ⽂件系统 + 监听通知机制⼆、⽂件系统 zookeeper有着与linux类似的⽂件系统，区别是，linux的⽬录就是⽬录，⽂件就是⽂件。

⽽zookeeper中只有⼀个znode概念，本⾝可以做为“⽂件”存储⼀定的数据，⼜可以做为“⽬录”存在。

/*+---+|/ |+-+-+|| +------++--|config|| +--+---+| | +-----+| +-----|ip || | +-----+| | +-----+| +-----|port || +-----+|| +------++--|apps |+--+---+| +-----++-----|app1 || +-----+| +-----++-----|app2 |+-----+*/ znode共分为四种： 1、PERSISTENT-持久化⽬录节点此节点在客户端与zookeeper断开连接之后，依然存在，需要主动删除。

2、PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号⽬录节点同样地，此类节点也是需要主动删除，不会随着客户端的断开连接⽽删除。

与PERSISTENT不同的是，zookeeper会给此类节点进⾏编号。

如：app0000003362。

0000003362为zookeeper给的编号，⾃动递增。

由于此编号是⼀个有符号整形（4字节），当它超过2147483647时，将会溢出。

3、EPHEMERAL-临时⽬录节点与PERSISTENT不同的是，此类节点会在客户端与zookeeper断开连接之后被删除。

zookeeper 在kafka中的作用

zookeeper 在kafka中的作用zookeeper 在kafka中的作用Kafka是一种开源的分布式流处理平台，广泛应用于大数据领域。

在Kafka的架构中，zookeeper扮演着重要的角色，它作为协调者和元数据管理器，在Kafka集群中发挥着关键的作用。

本文将详细探讨zookeeper在Kafka中的作用和重要性。

一、zookeeper概述Zookeeper是一个分布式的开源协调服务，由Apache软件基金会维护。

它为分布式应用提供了高度可靠的协调服务，并通过统一的命名空间，提供了状态同步、配置管理、分布式锁等功能。

Kafka利用zookeeper来统一管理集群的元数据和协调各个节点之间的状态。

二、zookeeper在Kafka中的作用1. 集群协调Kafka集群中的每个节点都将向zookeeper注册自己的信息，包括节点的地址、状态等。

这样，客户端就可以通过zookeeper获取到整个集群的元数据，并根据节点的状态来判断是否可以将消息发送给特定的节点。

此外，当有新的节点加入或节点失效时，zookeeper会及时通知所有的节点，使得整个集群能够动态调整，保持高可用。

2. 消费者和分区管理Kafka的消费者组中的消费者负责消费特定的分区数据。

zookeeper在这里充当了调度者的角色。

消费者组的信息存储在zookeeper的节点上，zookeeper负责监控消费者的健康状态，当一个消费者失效时，zookeeper会通知其他消费者进行重新分配分区，以保证整个集群的负载均衡和高可用性。

3. Leader选举Kafka中每个分区都会有一个leader节点负责接收和处理消息。

当leader节点失效时，zookeeper会协助进行新leader的选举。

具体的选举过程是通过在zookeeper上创建临时节点来实现的，当某个节点成为leader后，它会在zookeeper上创建一个临时节点，作为leader的标识。

Zookeeper简介及使用

Zookeeper简介及使⽤⼀、Zookeeper简介1、zookeeper简介动物管理员Apache ZooKeeper致⼒于开发和维护开源服务器，实现⾼度可靠的分布式协调。

2、什么是ZooKeeper？ZooKeeper是⼀种集中式服务，⽤于维护配置信息，命名，提供分布式同步和提供组服务。

所有这些类型的服务都以分布式应⽤程序的某种形式使⽤。

每次实施它们都需要做很多⼯作来修复不可避免的错误和竞争条件。

由于难以实现这些类型的服务，应⽤程序最初通常会吝啬它们，这使得它们在变化的情况下变得脆弱并且难以管理。

即使正确完成，这些服务的不同实现也会在部署应⽤程序时导致管理复杂性。

3、zookeeper功能（1）存储数据（2）监听4、zookeeper⼯作机制基于观察者模式设计的分布式服务管理框架5、zookeeper的存储结构⽬录树结构6、zookeeper应⽤场景（1）集群统⼀配置管理（2）集群统⼀命名服务（3）集群统⼀管理（4）服务器的动态上下线感知（5）负载均衡7、安装zookeeper单机版（1）下载安装包 zookeeper-3.4.10.tar.gz（2）上传安装包到Linuxalt+p（SecureCRT中）（3）解压tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz（4）修改配置⽂件进⼊zookeeper安装⽬录下的conf⽂件夹下mv zoo_sample.cfg zoo.cfgvi zoo.cfgdataDir=/root/hd/zookeeper-3.4.10/zkData（5）启动zkbin/zkServer.sh start（6）查看状态bin/zkServer.sh status（7）启动客户端bin/zkCli.sh8、完全分布式安装（1）下载安装包 zookeeper-3.4.10.tar.gz（2）上传安装包到Linuxalt+p（SecureCRT中）（3）解压tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz（4）修改配置⽂件进⼊zookeeper安装⽬录下的conf⽂件夹下mv zoo_sample.cfg zoo.cfgvi zoo.cfgdataDir=/root/hd/zookeeper-3.4.10/zkData###############cluster###############server.1=hd09-1:2888:3888server.2=hd09-2:2888:3888server.3=hd09-3:2888:3888其中server.后⾯的数字1、2、3分别是机器hd09-1、hd09-2、hd09-3中zookeeper-3.4.10/zkData/myid⽂件中的值（5）添加⽂件myid$cd zookeeper-3.4.10/zkData$touch myid（6）添加内容在myid为1$ vi myid1（7）发送zookeeper⽂件到其它机器$ scp -r zookeeper-3.4.10 hd09-2:$PWD$ scp -r zookeeper-3.4.10 hd09-3:$PWD（8）修改myid依次为2 3（9）修改环境变量vi /etc/profileexport ZOOKEEPER_HOME=/root/hd/zookeeper3.4.10 export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin （10）⽣效环境变量source /etc/profile（11）启动zookeeperzkServer.sh start（12）查看状态zkServer.sh status（13）关闭zookeeperzkServer.sh stop9、客户端的命令⾏操作（1）启动客户端zkCli.sh（2）查看帮助help（3）查看当前znode所包含的内容ls /（4）创建节点create /hello 18（5）创建短暂znodecreate -e /haha tom（6）创建带序号znodecreate -s /bigdata tom（7）创建短暂带序号create -e -s /bigdata tom（8）查看此节点的详细信息ls2 /（9）获得节点值监听get /hello watch（10）监听路径ls / watch（11）修改znode数据set /hello iiiii（12）删除节点delete /hello（13）递归删除rmr /delireba（14）查看节点状态信息stat /⼆、Zookeeper⼯作机制1、Zookeeper⼯作机制2、Zookeeper⽬录结构3、Zookeeper选举机制三、Zookeeper简单客户端APIpackage com.css.zk;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.zookeeper.CreateMode;import org.apache.zookeeper.KeeperException;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;import org.apache.zookeeper.Watcher;import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;import org.apache.zookeeper.data.Stat;import org.junit.Before;import org.junit.Test;public class ZkClient {private String connectString = "192.168.146.132:2181,192.168.146.133:2181,192.168.146.134:2181"; private int sessionTimeout = 3000;ZooKeeper zkCli = null;// 初始化客户端@Beforepublic void init() throws IOException {zkCli = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {// 回调监听@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {// System.out.println(event.getPath() + "\t" + event.getState() + "\t" + event.getType());try {List<String> children = zkCli.getChildren("/", true);for (String c : children) {// System.out.println(c);}} catch (KeeperException e) {e.printStackTrace();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}});}// 创建⼦节点@Testpublic void createZnode() throws KeeperException, InterruptedException {String path = zkCli.create("/hello", "world".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println(path);}// 获取⼦节点@Testpublic void getChild() throws KeeperException, InterruptedException {List<String> children = zkCli.getChildren("/", true);for (String c : children) {System.out.println(c);}Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);}// 删除节点@Testpublic void rmChildData() throws KeeperException, InterruptedException {// byte[] data = zkCli.getData("/bbq", true, null);// System.out.println(new String(data));zkCli.delete("/hello", -1);}// 修改数据@Testpublic void setData() throws KeeperException, InterruptedException {zkCli.setData("/hello", "17".getBytes(), -1);}// 判断节点是否存在@Testpublic void testExist() throws KeeperException, InterruptedException {Stat exists = zkCli.exists("/hello", false);System.out.println(exists == null ? "not exists" : "exists");}}四、Zoopeeper监听API1、监听单节点内容package com.css.zk;import java.io.IOException;import org.apache.zookeeper.KeeperException;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;import org.apache.zookeeper.Watcher;import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;// 监听单节点内容public class WatchDemo {public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {ZooKeeper zkCli = new ZooKeeper("192.168.146.132:2181,192.168.146.133:2181,192.168.146.134:2181", 3000, new Watcher() {// 监听回调@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {}});byte[] data = zkCli.getData("/hello", new Watcher() {// 监听的具体内容@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {System.out.println("监听路径为：" + event.getPath());System.out.println("监听的类型为：" + event.getType());System.out.println("监听被修改了");}}, null);System.out.println(new String(data));Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);}}2、监听⽬录package com.css.zk;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.zookeeper.KeeperException;import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;import org.apache.zookeeper.Watcher;import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;// 监听⽬录public class WatchDemo1 {static List<String> children = null;public static void main(String[] args) throws IOException, KeeperException, InterruptedException {ZooKeeper zkCli = new ZooKeeper("192.168.146.132:2181,192.168.146.133:2181,192.168.146.134:2181", 3000, new Watcher() {// 监听回调@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {System.out.println("正在监听中......");}});// 监听⽬录children = zkCli.getChildren("/", new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) {System.out.println("监听路径为：" + event.getPath());System.out.println("监听的类型为：" + event.getType());System.out.println("监听被修改了");for (String c : children) {System.out.println(c);}}});Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);}五、Zookeeper动态上下线感知系统需求某分布式系统当中，主节点有多台，可以进⾏动态上下线，当有任何⼀台机器发⽣了动态的上下线任何⼀台客户端都能感知到。

zookeeper使用场景及示例

zookeeper使用场景及示例
Zookeeper是一个分布式应用程序协调服务，它提供高效、可
靠的数据注册和协调功能。

以下是几个Zookeeper使用场景的
示例：
1. 分布式锁管理：Zookeeper可以用于实现分布式锁，确保在
分布式环境中只有一个进程可以访问共享资源。

2. 配置管理：Zookeeper可以用于动态管理分布式系统的配置，当配置发生变化时，它可以及时通知到所有的客户端。

3. 分布式协调：Zookeeper可以用于实现分布式协调任务，如
选举主节点、分发任务等。

4. 分布式命名服务：Zookeeper可以用于实现分布式环境下的
命名服务，通过将节点添加到Zookeeper的树状结构中来实现
节点的命名与发现。

5. 高可用性集群管理：Zookeeper可以用于管理分布式系统的
集群节点，监控节点的状态并及时处理故障。

一个示例是使用Zookeeper实现分布式锁管理：多个进程尝试
获取同一个资源上的锁时，先向Zookeeper获取一个唯一的临
时顺序节点，然后检查自己是否是最小的节点，如果是，则获取到锁，否则等待。

当进程释放锁时，Zookeeper会删除相应
的节点，通知下一个排队等待的进程获取锁。

另一个示例是使用Zookeeper实现分布式协调任务：多个进程需要协调完成一个任务，每个进程都在Zookeeper上创建一个临时节点，当任务分配完毕后，只有拥有对应节点的进程才能继续执行任务，其他进程可以监控节点的变化，一旦发现自己成为了被分配到任务的进程之一，就开始执行任务。

zookeeper的作用,使用场景

Zookeeper是一个分布式协调服务，主要用于维护和管理共享数据，并提供了一些基础服务，如配置管理、同步协调、通知、路由和分布式标注等。

以下是Zookeeper的一些作用和主要使用场景：作用：1. 配置管理：Zookeeper可以集中管理服务器的配置信息，使得各个服务都能够快速获取到配置信息，并且变更配置时能够实时同步到所有服务。

2. 同步协调：Zookeeper可以用于实现分布式系统中不同组件之间的同步协调。

例如，多个服务可能需要根据一定的规则来更新数据，Zookeeper可以保证这些服务之间的数据一致性。

3. 命名服务：Zookeeper提供了一种统一的命名方式，可以用来查找、注册和删除对象，例如服务地址、端口、节点等。

4. 集群管理：Zookeeper可以用于管理分布式系统的集群，例如监控集群状态、协调负载均衡策略等。

5. 消息通知：Zookeeper可以用于实现消息通知机制，当某个事件发生时，可以通过Zookeeper将消息通知到相关人员。

6. 分布式锁：Zookeeper可以通过临时节点实现分布式锁，用于限制对共享资源的访问。

7. 选举和一致性：在分布式系统中，通过Zookeeper可以实现一致性选举，使得系统中的各个节点能够选出一个领导者，同时也能保证各个节点之间的数据一致性。

使用场景：1. 分布式系统中的配置管理：在分布式系统中，各个服务器的配置信息需要集中管理和同步。

Zookeeper可以提供集中式的配置管理功能，使得各个服务都能够快速获取到配置信息。

2. 分布式系统中的同步协调：在分布式系统中，不同组件之间的数据可能需要保持一致性。

Zookeeper可以提供同步协调功能，保证不同组件之间的数据一致性。

3. 分布式系统中的命名服务：在分布式系统中，需要使用统一的命名方式来查找、注册和删除对象。

Zookeeper提供了一种统一的命名方式，可以用于分布式系统的命名服务。

4. 分布式系统中的集群管理：在分布式系统中，需要监控集群状态、协调负载均衡策略等。

zookeeper通俗讲解

zookeeper通俗讲解ZooKeeper是一个为分布式应用程序提供高效、可靠的协作框架的服务。

该框架使用了类似于文件系统树的名称空间，并提供了一些高级服务，如配置管理、同步/异步数据复制、分布式锁定和协调。

下面，我们将详细介绍ZooKeeper的使用，以及它的重要性。

第一步是建立ZooKeeper集群。

建立一个ZooKeeper集群需要至少三台服务器，这些服务器运行ZooKeeper后台进程，将数据存储在内存中或持久存储介质中。

您可以使用ZooKeeper提供的命令，如zookeeper-server-start和zookeeper-shell等等，来管理ZooKeeper集群。

第二步是使用ZooKeeper的API和命令行界面。

您可以使用ZooKeeper API来编写分布式应用程序，这些应用程序可以获取和设置数据、监视数据变化、使用分布式锁定等。

另一个选项是使用ZooKeeper的命令行界面，如zkCli.sh，它提供了一些命令来管理ZooKeeper树。

第三步是利用ZooKeeper提供的服务。

ZooKeeper提供了一些高级服务，如Leader选举、分布式锁、权限控制等等。

例如，Leader选举是一种协议，可以在分布式系统中选择一个服务器作为领导者。

这在处理分布式任务时非常有用，因为只有领导者才能执行特定任务。

总之，ZooKeeper是一个用于协调和管理分布式应用程序的协作框架，在分布式系统中发挥着重要作用。

它通过提供高效、可靠的服务来使分布式应用程序的编写和管理更加简单和有效。

如果您正在开发或运行分布式应用程序，那么ZooKeeper肯定是一个值得考虑的解决方案。

智慧社区警务系统建设方案(53P)

zookeeper
后端业务
Dubbo生产者
Dubbo消费者
监控
用户请求
RPC通信
1
2
3
应用技术架构-dubbo具体使用
dubbo作为典型的生产者和消费者模式，在“社区警务”里具体使用的流程如下：
公安刑侦布控
人脸电子围栏
安全社区监控
技术架构面临的挑战
社区端
缺乏良好的数据交互能力，对上级代办指令响应严重迟缓数据采集及数据录入严重滞后，不能随
数据关联性不强，存在信息孤岛依赖收费的中间件设备，数据存储受到严重限制系统容灾性差，单个主机故障影响整个系统使用数据交互能力严重不足，部分信息严重滞后缺乏数据上传下达的指令，数据交互不通畅
集中配置(Zookeeper)
电子地图(PGIS)
统计分析(SPARK)
应用中间件（DOCKER，tomcat）
分布式数据库/文件(MYCAT+MYSQL/HFDS+SPARKSQL)
基础设施层（IAAS）
社区警务平台技术架构方案
分布式通信中间件（DUBBO+zookeeper）
社区警务系统之间的流程图
文件系统
NOSQL数据库
业务应用层
技术优点：网路接入层： NGINX+KEEPLIVE，利用反向代理和分发技术提高前端请求的访问量，服务中间层： DUBBO+zookeeper，可伸缩性的SOA治理方案，以及提高业务的并发能力平台服务层： CODIS：减轻数据库压力，提高缓存及并发 KAFKA: 将部分业务由同步转换为异步模式，提高系统的响应能力。 Zookeeper：统一的配置管理，将系统从冷启动转换为热启动模式。 SPARKSQL：提高客户端的响应速度，将sql里面的like关键字替换为spark所提供的搜索功能。手机推送（Netty,websocked）：将传统的短连接转换为长连接模式，有客户端拉取的模式转换为有服务器端主动push模式，提高服务的访问量和并发能力以及服务器端的资源消耗。 Mysql：采用读写分离的集群模式，提高数据库的吞吐量

zookeeper在生产环境中的配置（zookeeper3.6）

zookeeper在⽣产环境中的配置（zookeeper3.6）⼀，zookeeper中⽇志的配置1，快照⽂件snapshot的⽬录:dataDir=/data/zookeeper/data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所以我们建议指定dataLogDir2,事务⽇志的⽬录dataLogDir=/data/zookeeper/datalogs事务⽇志输出⽬录,不建议和快照⽂件写在⼀个⽬录下3，⽇志清理ZooKeeper 默认不会⾃动清理 tx log，总有⼀天你会遇到磁盘空间耗尽。

可以开启⾃动清理机制autopurge.snapRetainCount=300autopurge.purgeInterval=72#autopurge.purgeInterval=1⾃动清理事务⽇志和快照⽂件的功能这个参数是清理频率，单位是⼩时默认值是0,表⽰不开启⾃动清理功能#autopurge.snapRetainCount=3⾃动清理事务⽇志和快照⽂件:保留的⽂件数量，默认值是保留3个4，⽇志的⼿动清理命令如果zookeeper集群访问量较⾼，清理会影响性能，可以⼿动清理⼿动清理⽂件的例⼦：#-n 3 表⽰保留3个⽂件[root@zk1 bin]# /usr/local/soft/apache-zookeeper-3.6.0-bin/bin/zkCleanup.sh -n 3也可以放到crond中按时间计划执⾏说明：作者:刘宏缔邮箱: 371125307@⼆,zookeeper中客户端相关配置1,客户端连接 Zookeeper 服务器的端⼝clientPort=2181端⼝端和zookeeper连接时，zookeeper使⽤的端⼝，防⽕墙要放开此端⼝供客户端访问2,客户端的并发连接数限制maxClientCnxns=300官⽅说明：maxClientCnxns : (No Java system property) Limits the number of concurrent connections (at the socket level) that a single client,identified by IP address,may make to a single member of the ZooKeeper ensemble.This is used to prevent certain classes of DoS attacks,including file descriptor exhaustion.The default is 60. Setting this to 0 entirely removes the limit on concurrent connections对⼀个客户端的连接数限制，默认值是60将它设置为0表⽰取消对并发连接的限制这个值过低会在⽇志中出现:too many connections from host - max is 60可以视实际连接的情况进⾏调整3,关闭启动内置的管理器admin.enableServer=false避免启动内置的管理器，也避免占⽤8080端⼝三，zookeeper集群的配置1,tickTimetickTime=2000Zookeeper 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。

按键精灵教程

按键精灵教程Zookeeper是一个开源的分布式协调服务框架，最初由雅虎开发并于2010年发布。

它提供了一种分布式应用程序的协同服务，可以在大规模集群中实现数据的同步、统一命名、统一配置管理和分布式储存等功能，可被用于互联网、大数据和分布式系统等场景。

Zookeeper的核心思想是将共享资源抽象成一个被所有进程共享的虚拟文件系统树，称为ZNode，每个ZNode都有一个唯一的路径和一个关联的版本号，可以存储任意类型的数据，同时支持监听器机制，当数据发生变化时通知监听程序，实现了分布式环境下的同步和通信。

在Zookeeper中，由一个Leader节点和多个Follower节点组成的集群管理着所有ZNode，确保数据的一致性和可用性。

Leader节点负责处理客户端请求，同时将更改同步到所有Follower节点，保证所有节点数据一致性。

当Leader节点故障时，其它Follower节点会重新选举一个新的Leader节点，以确保系统的高可用性和容错性。

Zookeeper适用于各种场景，例如：1. 分布式锁服务。

使用Zookeeper可以在分布式环境中实现高性能的互斥访问控制，避免多个进程同时访问共享资源而引起的数据不一致问题。

2. 分布式配置管理。

将配置信息保存在Zookeeper上，可以支持动态修改配置信息并及时同步到所有客户端，避免了手动修改配置信息的繁琐和容易发生错误的问题。

3. 分布式协调服务。

Zookeeper可以实现分布式的Leader选举、任务分配和动态负载均衡等功能，提高系统的可扩展性和容错性。

4. 分布式消息队列。

Zookeeper提供了可靠的消息发布订阅服务，可用于实现分布式系统的异步通信功能。

总结来说，Zookeeper作为一种分布式协调服务，是构建分布式系统的基础性技术之一，其强大的数据一致性和高可用性特点，在实现高性能、容错性、可扩展性和动态负载均衡等方面都有着重要的应用价值。

Yarn和Zookeeper的区别

Yarn和Zookeeper的区别
Yarn：分布式资源管理器
Zookeeper：分布式协作服务
Zookeeper是⼀个分布式协调服务（Coordination），⼀个leader，多个follower组成的集群，就是为⽤户的分布式应⽤程序提供协调服务。

Zookeeper是为别的分布式程序服务的。

Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统⼀配置管理、分布式共享锁、统⼀名称服务等。

YARN的⽬标就是实现“⼀个集群多个框架”，即在⼀个集群上部署⼀个统⼀的资源调度管理框架YARN，在YARN之上可以部署其他各种计算框架。

由YARN为这些计算框架提供统⼀的资源调度管理服务，并且能够根据各种计算框架的负载需求，调整各⾃占⽤的资源，实现集群资源共享和资源弹性收缩。

可以实现⼀个集群上的不同应⽤负载混搭，有效提⾼了集群的利⽤率。

不同计算框架可以共享底层存储，避免了数据集跨集群移动。

YARN相当于政府，负责管理机器资源的分配，有困难找政府，政府安排⼈⼒物⼒来解决你的问题。

这个才是你说的管理节点。

Zookeeper相当于⽴法委员会，⽬标是提供权威的信息给这个国家所有的⼈。

Zookeeper关注的主要是信息的⼀致性，管理⼀些需要在所有⼈⼼中保持⼀致的信息。