【ZooKeeper高手实战】ZooKeeper常用命令及客户端工具Curator核心功能

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ZooKeeper 中常用运维及使用命令

zk 运维常用命令：

命令执行模板：echo [参数] | nc localhost 2181，常用参数如下：

conf：查看当前 zk 配置
cons：查看连接的数量
crst：重置客户端统计
dump：输出会话
envi：查看环境
ruok：检查节点是否正在运行
stat：查看运行时状态
srst：重置服务器统计
wchs：查看 watcher 信息
wchc：输出 watcher 详细信息
wchp：输出 watcher，以 znode 为单位分组
mntr：输出比 stat 更加详细

基于 jstat 命令监控和检查 zk 的 JVM 运行情况：

# 先查询 zk 的进程 id
ps -ef | grep zookeeper
# 进程 ID 515460 ，采样间隔 250 ms，采样数 4
jstat -gc 515460 250 4

开启 zk 的 JMX 端口以及使用 JConsole 观察 JVM 内存使用：

zk 中启动 JMX 功能，可以去暴露一组端口，以供监控和管理 Java 应用程序

在 zkServer.sh 中，找到 ZOOMAIN 变量，将 ZOOMAIN 后边的内容替换为下边的三条内容：

-Dcom.sum.management.jmxremote.port=21811
-Dcom.sum.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sum.management.jmxremote.authenticate=false

打开 JMX 端口之后，就可以通过 JDK 自带的可视化 JVM 进程内存分析工具 JConsole 进行内存分析了

zk 操作常用命令：

# 启动服务端
sh zkServer.sh start
# 启动客户端
sh zkCli.sh
# 创建 test 节点，数据为 1010
create /test 1010
# 查看目录 
ls /
# 读取数据
get /test
# 更新数据
set /test 1020
# 删除节点
delete /test

ZooKeeper 客户端工具 Curator 常用功能

目前，业内使用最广泛的 zk 客户端框架为：Curator

Curator 是由 Netflix 开源出来的，提供了丰富的操作 zk 的 API

如果想使用 Curator，需要引入的 maven 依赖如下（zk 使用 3.4.5 版本，对应 curator 框架版本 2.4.2）：

目前 Curator 官网说最新版本的 Curator 已经取消了对 zookeeper 3.4.x 的支持，不过原理都是一致的，先了解原理，再看源码就很容易看懂

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>2.4.2</version> 
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>2.4.2</version> 
</dependency>

Curator 连接 zk 使用示例如下：

public class CuratorZkExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 CuratorFramework 实例
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                "localhost:2181", // ZooKeeper 服务器地址
                5000, // 客户端跟 zk 进行心跳，如果心跳断开超过 5 秒，绘画就会断开
                3000, // 连接 zk 的超时时间
                new ExponentialBackoffRetry(1000, 3) // 重试策略，1秒后重试，最多重试3次
        );

        // 启动客户端
        client.start();

        try {
            // 创建一个 ZooKeeper 节点
            String path = "/example/path";
            client.create().creatingParentsIfNeeded().forPath(path, "data".getBytes());

            // 获取节点数据
            byte[] data = client.getData().forPath(path);
            System.out.println("Node data: " + new String(data));

            // 更新节点数据
            byte[] newData = "new data".getBytes();
            client.setData().forPath(path, newData);

            // 读取更新后的节点数据
            data = client.getData().forPath(path);
            System.out.println("Updated node data: " + new String(data));

            // 删除节点
            client.delete().forPath(path);

            Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭客户端
            client.close();
        }

    }
}

zk 一般如何实现元数据存储？

一般是将元数据转成 json 字符串，去创建一个 znode，将元数据的 json 串写到这个 znode 的值中，如果需要就直接从这个 znode 中读取即可

下边主要讲解一下 Curator 中常用的一些功能如何使用：

Curator 中 Leader 的选举

Curator 的 Leader 选举机制有两种：

Leader Latch
Leader Elction

Leader Latch 使用讲解：

首先创建一个 Leader Latch 如下，在 /leader/latch 目录下创建节点进行 Leader 的选举：

LeaderLatch leaderLatch = new LeaderLatch(client, "/leader/latch");

所有竞选 Leader 目录为 /leader/latch 的节点会进行协商，选择一个 Leader 出来，可以通过 hasLeaderShip 判断自己是否时 Leader：

System.out.println("是否成为 Leader：" + leaderLatch.hasLeadership());

调用 start 方法之后，节点会开始竞选 Leader，之后阻塞在 await 方法上，直到成为 Leader 之后，才可以执行 await 之后的代码：

// 开始竞选 Leader
leaderLatch.start();
// 阻塞等待成为 Leader
leaderLatch.await();
// 执行 Leader 操作
...
// 将当前实例从 Leader 选举中关闭
leaderLatch.close();

完整代码如下：

public class LeaderLatchDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个 CuratorFramework 实例
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                "localhost:2181", // ZooKeeper 服务器地址
                new ExponentialBackoffRetry(1000, 3) // 重试策略，1秒后重试，最多重试3次
        );
        // 启动客户端
        client.start();
        LeaderLatch leaderLatch = new LeaderLatch(client, "/leader/latch");
        leaderLatch.start();
        leaderLatch.await();
        System.out.println("是否成为 Leader：" + leaderLatch.hasLeadership());
        leaderLatch.close();
    }
}

Leader Election 使用讲解：

使用 Leader Election 时，需要先创建 LeaderSelector 实例，之后调用 start 方法去启动竞选，当成为 Leader 之后，在 LeaderSelector 中注册的监听器中的 takeLeadership 方法将会被调用，在该方法中执行 Leader 所需要的操作，执行完毕之后，当方法退出时，就意味着当前实例放弃了 Leader 地位，完整代码如下：

public class LeaderElectionDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个 CuratorFramework 实例
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                "localhost:2181", // ZooKeeper 服务器地址
                new ExponentialBackoffRetry(1000, 3) // 重试策略，1秒后重试，最多重试3次
        );
        // 启动客户端
        client.start();
        LeaderSelector leaderSelector = new LeaderSelector(client, "/leader/selector", new LeaderSelectorListener() {
            @Override
            public void takeLeadership(CuratorFramework curatorFramework) throws Exception {
                System.out.println("你已经成为 Leader");
                // 在这里做 Leader 要做的事情，此时不能让方法退出
                Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
            }
            @Override
            public void stateChanged(CuratorFramework client, ConnectionState newState) {
                System.out.println("连接状态发生变化");
                if (newState.equals(ConnectionState.LOST)) {
                    throw new CancelLeadershipException();
                }
            }
        });
        leaderSelector.start();
        Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
    }
}

Curator 实现分布式锁原理：

Curator 实现 zk 的分布式锁，就是通过 临时顺序节点 实现

简单来说，就是所有人去竞争一个锁

指定一个锁的目录，在此目录下创建一个临时顺序节点

如果是第一个节点的话，表示获取到了锁

如果不是第一个节点，就对上一个节点加一个监听，上一个节点释放锁之后，第二个节点会得到通知，就去拿到锁

在这里插入图片描述

Curator 提供的节点监听机制：

Curator 事件有两种模式：

标准的观察模式，使用 Watcher 监听器
缓存事件监听，类似于将本地缓存视图和 ZooKeeper 视图进行对比的过程，Curator 提供了 3 个接口：
- Path Cache：对指定路径的子目录进行监听，不监听该节点
- Node Cache：对一个节点进行监听
- Tree Cache：对整个目录进行监听

Watcher 监听器处理事件：

需要定义一个事件，再通过 usingWatcher 即可对某个路径进行监听

Watcher watcher = new Watcher() {
    @Override
    public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
        log.info("监听器watchedEvent：" + watchedEvent);
    }
};

byte[] content = client.getData().usingWatcher(watcher).forPath("/test/watcher");
System.out.println(new String(content));

利用 Watcher 对节点进行监听的话，缺点就是只可以监听 1 次，监听到 1 次事件之后这个监听器就会失效

如果要反复监听，那么就需要反复调用 usingWatcher 来注册

缓存事件监听：

PathCache 和 NodeCache 接口的使用都放在下边（这里使用的 Curator 客户端版本为 2.4.2，因此还没有 Tree Cache 功能，这里就不演示了）：

// Path Cache 监听
public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建一个 CuratorFramework 实例
    CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
            "localhost:2181", // ZooKeeper 服务器地址
            new ExponentialBackoffRetry(1000, 3) // 重试策略，1秒后重试，最多重试3次
    );
    // 启动客户端
    client.start();
    PathChildrenCache pathChildrenCache = new PathChildrenCache(client, "/cluster", true);
    pathChildrenCache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() {
        @Override
        public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, PathChildrenCacheEvent pathChildrenCacheEvent) throws Exception {
            System.out.println("监听到子节点发生变化，收到事件：" + pathChildrenCacheEvent);
        }
    });
    pathChildrenCache.start();
    Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}


// NodeCache 监听
public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建一个 CuratorFramework 实例
    final CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
            "localhost:2181", // ZooKeeper 服务器地址
            new ExponentialBackoffRetry(1000, 3) // 重试策略，1秒后重试，最多重试3次
    );

    // 启动客户端
    client.start();
    final NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, "/nodecache");
    nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {
        @Override
        public void nodeChanged() throws Exception {
            Stat stat = client.checkExists().forPath("/nodecache");
            if (stat != null) {
                byte[] bytes = client.getData().forPath("/nodecache");
                System.out.println("节点数据发生变化" + new String(bytes));
                System.out.println();
            } else {
                System.out.println("节点被删除...");
            }
        }
    });
    nodeCache.start();
    Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}