zookeeper怎么用java创建临时节点

基本操作

下面给出基本的操作 ZooKeeper 的示例代码，这样你就能对 ZooKeeper 有直观的认识了。下面的清单包括了创建与 ZooKeeper 服务器的连接以及最基本的数据操作：

ZooKeeper 基本的操作示例

// 创建一个与服务器的连接

ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT,

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

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);

System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null)));

// 取出子目录节点列表

System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true));

// 修改子目录节点数据

zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1);

System.out.println("目录节点状态：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]");

// 创建另外一个子目录节点

zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(),

Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);

System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null)));

// 删除子目录节点

zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1);

zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1);

// 删除父目录节点

zk.delete("/testRootPath",-1);

// 关闭连接

zk.close();

输出的结果如下：

已经触发了 None 事件！

testRootData

[testChildPathOne]

目录节点状态：[5,5,,,0,1,0,0,12,1,6]

已经触发了 NodeChildrenChanged 事件！

testChildDataTwo

已经触发了 NodeDeleted 事件！

已经触发了 NodeDeleted 事件！

当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的 process 方法就会被调用。

Zookeeper在哪些系统中使用，又是怎么用的

ZooKeeper作为发现服务的问题ZooKeeper(注：ZooKeeper是著名Hadoop的一个子项目，旨在解决大规模分 布式应用场景下，服务协调同步(Coordinate Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供：统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目，它很成熟，有相当大的社区来支持它的发展，而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。在分布式系统领域有个著名的 CAP定理(C- 数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个);ZooKeeper是个CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注：也就是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的职责是保证数据(注：配置数据，状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且，作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算 是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的，如果你这么用就惨了!而且更何况，如果被用作Service发现服务，ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端，网络分割问题跟其他类型的 故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在 ZooKeeper网站上发布的博客中所说：在ZooKeeper中，如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到 ZooKeeper选取Leader节点的“法定人数”时，它们就会从ZooKeeper中断开，当然同时也就不能提供Service发现服务了。如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注：给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网 络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest与 Airbnb公 司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题，具体地说，当部分或者所有节点跟ZooKeeper断开的情况下，每个节点还可以从本地缓存中获取到数据;但是，即便如此，ZooKeeper下所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息。如果 ZooKeeper下所有节点都断开了，或者集群中出现了网络分割的故障(注：由于交换机故障导致交换机底下的子网间不能互访);那么ZooKeeper会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是“健康”的，可以正常提供服务的;所以导致到达这些节点的服务请求被丢失了。(注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因)更深层次的原因是，ZooKeeper是按照CP原则构建的，也就是说它能保证每个节点的数据保持一致，而为ZooKeeper加上缓存的做法 的 目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是，ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致，也就是CP。所以，这样一来，你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为，这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了一个AP的系统，这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行!如果抛开CAP原理不管，正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生， 导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作，如：正确的重建观察者(reestablishing watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时，我们确实也遇到过 ZooKeeper的一些经典bug： ZooKeeper-1159 与 ZooKeeper-1576; 我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现，在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务群的Session与网络连接资源(注：这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现，所以使用ZooKeeper当Service发现服务得不偿失。做出正确的选择：Eureka的成功我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台，它是一个开 源的服务发现解决方案，由Netflix公司开发。(注：Eureka由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。)Eureka一开始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务，这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。( 他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在，我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过，在云平 台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是，一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用!首先，在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切 换 到新的Eureka节点;当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中;而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务(注：ZooKeeper不会)：接收新的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中(same side of partition)，新发布的服务仍然可以被发现与访问。但是，Eureka做到的不止这些。正常配置下，Eureka内置了心跳服务，用于淘汰一些“濒死”的服务器;如果在Eureka中注册的服 务， 它的“心跳”变得迟缓时，Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能，但是当网络分割故障发生时，这也是非常危险的;因为，那些因为网络问题(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很”健康“的，只是因为网络分割故障把Eureka集群分割成了独立的子网而不能互访而已。幸运的是，Netflix考虑到了这个缺陷。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接(注：可能发生了网络故障)，那么这个 Eureka节点会进入”自我保护模式“，同时保留那些“心跳死亡“的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对于”死亡“的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出”自我保护模式“。所以Eureka的哲学是，同时保留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。最后，Eureka还有客户端缓存功能(注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接 口)。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要。Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制， 这 样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。Eureka的所有库都是开源的，所有人都能看到与使用这些源代码，这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。维护Eureka服务器也非常的简单，比如，切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一 个 web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。

zookeeper 集群 部署好后怎么使用 java

很多使用Zookeeper的情景是需要我们嵌入Zookeeper作为自己的分布式应用系统的一部分来提供分布式服务，此时我们需要通过程序的方式来启动Zookeeper。此时可以通过Zookeeper API的ZooKeeperServerMain类来启动Zookeeper服务。

下面是一个集群模式下启动Zookeeper服务的例子

这里假定我们运行Zookeeper集群的三台机器名分别为fanbinx1,fanbinx2,fanbinx3

首先是zoo.cfg配置文件

[plain] view plain copy print?

tickTime=2000

dataDir=/tmp/zookeeper/data

clientPort=2181

initLimit=10

syncLimit=5

server.1=fanbinx1:2888:3888

server.2=fanbinx2:2888:3888

server.3=fanbinx3:2888:3888

启动Zookeeper集群服务的类，如下

* 这个类同时使用同一个zoo.cfg配置文件来启动Zookeeper服务。

* 在每台机器上启动Zookeeper服务的时候判断当前机器是不是定义在zoo.cfg文件里，如果是获取其中的ID号，然后生成myid文件并将ID写入其中。

* 最后启动Zookeeper服务。

[java] view plain copy print?

package my.zookeeperstudy.server;

import org.apache.commons.io.FileUtils;

import org.apache.zookeeper.server.ServerConfig;

import org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain;

import org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig;

import java.io.File;

import java.io.InputStream;

import java.net.InetAddress;

import java.util.Properties;

import java.util.regex.Matcher;

import java.util.regex.Pattern;

public class ClusteredZKServer {

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

InputStream is = ClusteredZKServer.class.getResourceAsStream("/my/zookeeperstudy/server/zoo.cfg");

Properties props = new Properties();

try {

props.load(is);

} finally {

is.close();

}

for (String key : props.stringPropertyNames()) {

Pattern pKey = Pattern.compile("^server\\.(\\d)");

Pattern pValue = Pattern.compile("([\\w|.]*):\\d*:\\d*");

Matcher mKey = pKey.matcher(key);

Matcher mValue = pValue.matcher(props.getProperty(key));

if (mKey.find() mValue.find()) {

String id = mKey.group(1);

String host = mValue.group(1);

String thisHostName = InetAddress.getLocalHost().getHostName();

String thisHostAddress = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();

if (host.equals(thisHostName) || host.equals(thisHostAddress)) {

//System.out.println(new File(props.getProperty("dataDir"), "myid").getAbsolutePath());

FileUtils.write(new File(props.getProperty("dataDir"), "myid"), id);

QuorumPeerConfig quorumConfig = new QuorumPeerConfig();

quorumConfig.parseProperties(props);

final ZooKeeperServerMain zkServer = new ZooKeeperServerMain();

final ServerConfig config = new ServerConfig();

config.readFrom(quorumConfig);

zkServer.runFromConfig(config);

}

}

}

}

}

客户端测试代码如下，这里可以修改hostname为集群中的任意一台机器

[java] view plain copy print?

package my.zookeeperstudy.server;

import org.apache.zookeeper.*;

import java.util.List;

public class Client {

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

ZooKeeper zk = new ZooKeeper("fanbinx1:2181,fanbinx2:2181,fanbinx3:2181", 10000,

new Watcher() {

public void process(WatchedEvent event) {

System.out.println("event: " + event.getType());

}

});

System.out.println(zk.getState());

zk.create("/myApps", "myAppsData".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

zk.create("/myApps/App1", "App1Data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

zk.create("/myApps/App2", "App2Data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

zk.create("/myApps/App3", "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

zk.setData("/myApps/App3","App3Data".getBytes(), -1);

System.out.println(zk.exists("/myApps", true));

System.out.println(new String(zk.getData("/myApps", true, null)));

ListString children = zk.getChildren("/myApps", true);

for (String child : children) {

System.out.println(new String(zk.getData("/myApps/" + child, true, null)));

zk.delete("/myApps/" + child,-1);

}

zk.delete("/myApps",-1);

zk.close();

}

}

测试

* 在集群中的各个机器上分别运行ClusteredZKServer类来启动Zookeeper服务。

* 然后在任意一台机器上运行Client类来连接Zookeeper并操作数据。