安裝和配置詳解
　　本文介紹的 Zookeeper 是以 3.2.2 這個穩定版本為基礎，最新的版本可以通過官網 http://hadoop.apache.org/zookeeper/來獲取，Zookeeper 的安裝非常簡單，下面將從單機模式和集群模式兩個方面介紹 Zookeeper 的安裝和配置。
　　單機模式
　　單機安裝非常簡單，只要獲取到 Zookeeper 的壓縮包并解壓到某個目錄如：/home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的啟動腳本在 bin 目錄下，Linux 下的啟動腳本是 zkServer.sh，在 3.2.2 這個版本 Zookeeper 沒有提供 windows 下的啟動腳本，所以要想在 windows 下啟動 Zookeeper 要自己手工寫一個，如清單 1 所示：

　　清單 1. Windows 下 Zookeeper 啟動腳本

setlocal
set ZOOCFGDIR=%~dp0%..\conf
set ZOO_LOG_DIR=%~dp0%..
set ZOO_LOG4J_PROP=INFO,CONSOLE
set CLASSPATH=%ZOOCFGDIR%

set CLASSPATH=%~dp0..\*;%~dp0..\lib\*;%CLASSPATH%
set CLASSPATH=%~dp0..\build\classes;%~dp0..\build\lib\*;%CLASSPATH%
set ZOOCFG=%ZOOCFGDIR%\zoo.cfg
set ZOOMAIN=org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain
java "-Dzookeeper.log.dir=%ZOO_LOG_DIR%" "-Dzookeeper.root.logger=%ZOO_LOG4J_PROP%" -cp "%CLASSPATH%" %ZOOMAIN% "%ZOOCFG%" %*
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
endlocal

　在你執行啟動腳本之前，還有幾個基本的配置項需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在 conf 目錄下，這個目錄下有 zoo_sample.cfg 和 log4j.properties，你需要做的就是將 zoo_sample.cfg 改名為 zoo.cfg，因為 Zookeeper 在啟動時會找這個文件作為默認配置文件。下面詳細介紹一下，這個配置文件中各個配置項的意義。

　　tickTime：這個時間是作為 Zookeeper 服務器之間或客戶端與服務器之間維持心跳的時間間隔，也就是每個 tickTime 時間就會發送一個心跳。
dataDir：顧名思義就是 Zookeeper 保存數據的目錄，默認情況下，Zookeeper 將寫數據的日志文件也保存在這個目錄里。
clientPort：這個端口就是客戶端連接 Zookeeper 服務器的端口，Zookeeper 會監聽這個端口，接受客戶端的訪問請求。
當這些配置項配置好后，你現在就可以啟動 Zookeeper 了，啟動后要檢查 Zookeeper 是否已經在服務，可以通過 netstat – ano 命令查看是否有你配置的 clientPort 端口號在監聽服務。
　　集群模式
　　Zookeeper 不僅可以單機提供服務，同時也支持多機組成集群來提供服務。實際上 Zookeeper 還支持另外一種偽集群的方式，也就是可以在一臺物理機上運行多個 Zookeeper 實例，下面將介紹集群模式的安裝和配置。
　　Zookeeper 的集群模式的安裝和配置也不是很復雜，所要做的就是增加幾個配置項。集群模式除了上面的三個配置項還要增加下面幾個配置項：

　　initLimit：這個配置項是用來配置 Zookeeper 接受客戶端（這里所說的客戶端不是用戶連接 Zookeeper 服務器的客戶端，而是 Zookeeper 服務器集群中連接到 Leader 的 Follower 服務器）初始化連接時最長能忍受多少個心跳時間間隔數。當已經超過 10 個心跳的時間（也就是 tickTime）長度后 Zookeeper 服務器還沒有收到客戶端的返回信息，那么表明這個客戶端連接失敗。總的時間長度就是 5*2000=10 秒
　　syncLimit：這個配置項標識 Leader 與 Follower 之間發送消息，請求和應答時間長度，最長不能超過多少個 tickTime 的時間長度，總的時間長度就是 2*2000=4 秒
　　server.A=B：C：D：其中 A 是一個數字，表示這個是第幾號服務器；B 是這個服務器的 ip 地址；C 表示的是這個服務器與集群中的 Leader 服務器交換信息的端口；D 表示的是萬一集群中的 Leader 服務器掛了，需要一個端口來重新進行選舉，選出一個新的 Leader，而這個端口就是用來執行選舉時服務器相互通信的端口。如果是偽集群的配置方式，由于 B 都是一樣，所以不同的 Zookeeper 實例通信端口號不能一樣，所以要給它們分配不同的端口號。
　　除了修改 zoo.cfg 配置文件，集群模式下還要配置一個文件 myid，這個文件在 dataDir 目錄下，這個文件里面就有一個數據就是 A 的值，Zookeeper 啟動時會讀取這個文件，拿到里面的數據與 zoo.cfg 里面的配置信息比較從而判斷到底是那個 server。
　　數據模型
　　Zookeeper 會維護一個具有層次關系的數據結構，它非常類似于一個標準的文件系統，如圖 1 所示：

圖 1 Zookeeper 數據結構
 
　　Zookeeper 這種數據結構有如下這些特點：
　　每個子目錄項如 NameService 都被稱作為 znode，這個 znode 是被它所在的路徑唯一標識，如 Server1 這個 znode 的標識為 /NameService/Server1
　　znode 可以有子節點目錄，并且每個 znode 可以存儲數據，注意 EPHEMERAL 類型的目錄節點不能有子節點目錄
　　znode 是有版本的，每個 znode 中存儲的數據可以有多個版本，也就是一個訪問路徑中可以存儲多份數據
　　znode 可以是臨時節點，一旦創建這個 znode 的客戶端與服務器失去聯系，這個 znode 也將自動刪除，Zookeeper 的客戶端和服務器通信采用長連接方式，每個客戶端和服務器通過心跳來保持連接，這個連接狀態稱為 session，如果 znode 是臨時節點，這個 session 失效，znode 也就刪除了
　　znode 的目錄名可以自動編號，如 App1 已經存在，再創建的話，將會自動命名為 App2
　　znode 可以被監控，包括這個目錄節點中存儲的數據的修改，子節點目錄的變化等，一旦變化可以通知設置監控的客戶端，這個是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于這個特性實現的，后面在典型的應用場景中會有實例介紹

如何使用
　　Zookeeper 作為一個分布式的服務框架，主要用來解決分布式集群中應用系統的一致性問題，它能提供基于類似于文件系統的目錄節點樹方式的數據存儲，但是 Zookeeper 并不是用來專門存儲數據的，它的作用主要是用來維護和監控你存儲的數據的狀態變化。通過監控這些數據狀態的變化，從而可以達到基于數據的集群管理，后面將會詳細介紹 Zookeeper 能夠解決的一些典型問題，這里先介紹一下，Zookeeper 的操作接口和簡單使用示例。
　　常用接口列表
　　客戶端要連接 Zookeeper 服務器可以通過創建 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 的一個實例對象，然后調用這個類提供的接口來和服務器交互。
　　前面說了 ZooKeeper 主要是用來維護和監控一個目錄節點樹中存儲的數據的狀態，所有我們能夠操作 ZooKeeper 的也和操作目錄節點樹大體一樣，如創建一個目錄節點，給某個目錄節點設置數據，獲取某個目錄節點的所有子目錄節點，給某個目錄節點設置權限和監控這個目錄節點的狀態變化。
　　基本操作
　　下面給出基本的操作 ZooKeeper 的示例代碼，這樣你就能對 ZooKeeper 有直觀的認識了。下面的清單包括了創建與 ZooKeeper 服務器的連接以及最基本的數據操作：

清單 2. ZooKeeper 基本的操作示例       

// 創建一個與服務器的連接
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT,
ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() {
// 監控所有被觸發的事件
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("已經觸發了" + event.getType() + "事件！");
}
});
// 創建一個目錄節點
zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
// 創建一個子目錄節點
zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null)));
// 取出子目錄節點列表
System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true));
// 修改子目錄節點數據
zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1);
System.out.println("目錄節點狀態：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]");
// 創建另外一個子目錄節點
zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null)));
// 刪除子目錄節點
zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1);
zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1);
// 刪除父目錄節點
zk.delete("/testRootPath",-1);
// 關閉連接
zk.close();

　　輸出的結果如下：

// 創建一個與服務器的連接
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT,
ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() {
// 監控所有被觸發的事件
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("已經觸發了" + event.getType() + "事件！");
}
});
// 創建一個目錄節點
zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
// 創建一個子目錄節點
zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null)));
// 取出子目錄節點列表
System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true));
// 修改子目錄節點數據
zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1);
System.out.println("目錄節點狀態：["+zk.exists("/testRootPath",true)+"]");
// 創建另外一個子目錄節點
zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null)));
// 刪除子目錄節點
zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1);
zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1);
// 刪除父目錄節點
zk.delete("/testRootPath",-1);
// 關閉連接
zk.close();

　　當對目錄節點監控狀態打開時，一旦目錄節點的狀態發生變化，Watcher 對象的 process 方法就會被調用。
ZooKeeper 典型的應用場景
　　Zookeeper 從設計模式角度來看，是一個基于觀察者模式設計的分布式服務管理框架，它負責存儲和管理大家都關心的數據，然后接受觀察者的注冊，一旦這些數據的狀態發生變化，Zookeeper 就將負責通知已經在 Zookeeper 上注冊的那些觀察者做出相應的反應，從而實現集群中類似 Master/Slave 管理模式，關于 Zookeeper 的詳細架構等內部細節可以閱讀 Zookeeper 的源碼
　　下面詳細介紹這些典型的應用場景，也就是 Zookeeper 到底能幫我們解決那些問題？下面將給出答案。
　　統一命名服務（Name Service）
　　分布式應用中，通常需要有一套完整的命名規則，既能夠產生唯一的名稱又便于人識別和記住，通常情況下用樹形的名稱結構是一個理想的選擇，樹形的名稱結構是一個有層次的目錄結構，既對人友好又不會重復。說到這里你可能想到了 JNDI，沒錯 Zookeeper 的 Name Service 與 JNDI 能夠完成的功能是差不多的，它們都是將有層次的目錄結構關聯到一定資源上，但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是廣泛意義上的關聯，也許你并不需要將名稱關聯到特定資源上，你可能只需要一個不會重復名稱，就像數據庫中產生一個唯一的數字主鍵一樣。
　　Name Service 已經是 Zookeeper 內置的功能，你只要調用 Zookeeper 的 API 就能實現。如調用 create 接口就可以很容易創建一個目錄節點。

　　配置管理（Configuration Management）
　　配置的管理在分布式應用環境中很常見，例如同一個應用系統需要多臺 PC Server 運行，但是它們運行的應用系統的某些配置項是相同的，如果要修改這些相同的配置項，那么就必須同時修改每臺運行這個應用系統的 PC Server，這樣非常麻煩而且容易出錯。
　　像這樣的配置信息完全可以交給 Zookeeper 來管理，將配置信息保存在 Zookeeper 的某個目錄節點中，然后將所有需要修改的應用機器監控配置信息的狀態，一旦配置信息發生變化，每臺應用機器就會收到 Zookeeper 的通知，然后從 Zookeeper 獲取新的配置信息應用到系統中。

圖 2. 配置管理結構圖
 
　　集群管理（Group Membership）
　　Zookeeper 能夠很容易的實現集群管理的功能，如有多臺 Server 組成一個服務集群，那么必須要一個“總管”知道當前集群中每臺機器的服務狀態，一旦有機器不能提供服務，集群中其它集群必須知道，從而做出調整重新分配服務策略。同樣當增加集群的服務能力時，就會增加一臺或多臺 Server，同樣也必須讓“總管”知道。
　　Zookeeper 不僅能夠幫你維護當前的集群中機器的服務狀態，而且能夠幫你選出一個“總管”，讓這個總管來管理集群，這就是 Zookeeper 的另一個功能 Leader Election。
　　它們的實現方式都是在 Zookeeper 上創建一個 EPHEMERAL 類型的目錄節點，然后每個 Server 在它們創建目錄節點的父目錄節點上調用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并設置 watch 為 true，由于是 EPHEMERAL 目錄節點，當創建它的 Server 死去，這個目錄節點也隨之被刪除，所以 Children 將會變化，這時 getChildren上的 Watch 將會被調用，所以其它 Server 就知道已經有某臺 Server 死去了。新增 Server 也是同樣的原理。
　　Zookeeper 如何實現 Leader Election，也就是選出一個 Master Server。和前面的一樣每臺 Server 創建一個 EPHEMERAL 目錄節點，不同的是它還是一個 SEQUENTIAL 目錄節點，所以它是個 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目錄節點。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目錄節點，是因為我們可以給每臺 Server 編號，我們可以選擇當前是最小編號的 Server 為 Master，假如這個最小編號的 Server 死去，由于是 EPHEMERAL 節點，死去的 Server 對應的節點也被刪除，所以當前的節點列表中又出現一個最小編號的節點，我們就選擇這個節點為當前 Master。這樣就實現了動態選擇 Master，避免了傳統意義上單 Master 容易出現單點故障的問題。

圖 3. 集群管理結構圖
 
　　這部分的示例代碼如下，完整的代碼請看附件：

清單 3. Leader Election 關鍵代碼

void findLeader() throws InterruptedException {
byte[] leader = null;
try {
leader = zk.getData(root + "/leader", true, null);
} catch (Exception e) {
logger.error(e);
}
if (leader != null) {
following();
} else {
String newLeader = null;
try {
byte[] localhost = InetAddress.getLocalHost().getAddress();
newLeader = zk.create(root + "/leader", localhost, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
} catch (Exception e) {
logger.error(e);
}
if (newLeader != null) {
leading();
} else {
mutex.wait();
}
}
}

圖 4. Zookeeper 實現 Locks 的流程圖
 
　　同步鎖的實現代碼如下，完整的代碼請看附件：

清單 4. 同步鎖的關鍵代碼

void getLock() throws KeeperException, InterruptedException{
List<String> list = zk.getChildren(root, false);
String[] nodes = list.toArray(new String[list.size()]);
Arrays.sort(nodes);
if(myZnode.equals(root+"/"+nodes[0])){
doAction();
}
else{
waitForLock(nodes[0]);
}
}
void waitForLock(String lower) throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true);
if(stat != null){
mutex.wait();
}
else{
getLock();
}
}

　　隊列管理
　　Zookeeper 可以處理兩種類型的隊列：
　　當一個隊列的成員都聚齊時，這個隊列才可用，否則一直等待所有成員到達，這種是同步隊列。
　　隊列按照 FIFO 方式進行入隊和出隊操作，例如實現生產者和消費者模型。
　　同步隊列用 Zookeeper 實現的實現思路如下：
　　創建一個父目錄 /synchronizing，每個成員都監控標志（Set Watch）位目錄 /synchronizing/start 是否存在，然后每個成員都加入這個隊列，加入隊列的方式就是創建 /synchronizing/member_i 的臨時目錄節點，然后每個成員獲取 / synchronizing 目錄的所有目錄節點，也就是 member_i。判斷 i 的值是否已經是成員的個數，如果小于成員個數等待 /synchronizing/start 的出現，如果已經相等就創建 /synchronizing/start。
　　用下面的流程圖更容易理解：

圖 5. 同步隊列流程圖
 
　　同步隊列的關鍵代碼如下，完整的代碼請看附件：

清單 5. 同步隊列

void addQueue() throws KeeperException, InterruptedException{
zk.exists(root + "/start",true);
zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
synchronized (mutex) {
List<String> list = zk.getChildren(root, false);
if (list.size() < size) {
mutex.wait();
} else {
zk.create(root + "/start", new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
}
}
}

　　當隊列沒滿是進入 wait()，然后會一直等待 Watch 的通知，Watch 的代碼如下：

public void process(WatchedEvent event) {
if(event.getPath().equals(root + "/start") && event.getType() == Event.EventType.NodeCreated){
|-------10--------20--------30--------40--------50--------60--------70--------80--------9|
|-------- XML error: The previous line is longer than the max of 90 characters ---------|
System.out.println("得到通知");
super.process(event);
doAction();
}
}

　　FIFO 隊列用 Zookeeper 實現思路如下：
　　實現的思路也非常簡單，就是在特定的目錄下創建 SEQUENTIAL 類型的子目錄 /queue_i，這樣就能保證所有成員加入隊列時都是有編號的，出隊列時通過 getChildren( ) 方法可以返回當前所有的隊列中的元素，然后消費其中最小的一個，這樣就能保證 FIFO。
　　下面是生產者和消費者這種隊列形式的示例代碼，完整的代碼請看附件：

清單 6. 生產者代碼

boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException{
ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4);
byte[] value;
b.putInt(i);
value = b.array();
zk.create(root + "/element", value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
return true;
}

清單 7. 消費者代碼

int consume() throws KeeperException, InterruptedException{
int retvalue = -1;
Stat stat = null;
while (true) {
synchronized (mutex) {
List<String> list = zk.getChildren(root, true);
if (list.size() == 0) {
mutex.wait();
} else {
Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7));
for(String s : list){
Integer tempValue = new Integer(s.substring(7));
if(tempValue < min) min = tempValue;
}
byte[] b = zk.getData(root + "/element" + min,false, stat);
zk.delete(root + "/element" + min, 0);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b);
retvalue = buffer.getInt();
return retvalue;
}
}
}
}

總結
　　Zookeeper 作為 Hadoop 項目中的一個子項目，是 Hadoop 集群管理的一個必不可少的模塊，它主要用來控制集群中的數據，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，還有 Hbase 中 Master Election、Server 之間狀態同步等。
本文介紹的 Zookeeper 的基本知識，以及介紹了幾個典型的應用場景。這些都是 Zookeeper 的基本功能，最重要的是 Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的機制，就是它這種基于層次型的目錄樹的數據結構，并對樹中的節點進行　　有效管理，從而可以設計出多種多樣的分布式的數據管理模型，而不僅僅局限于上面提到的幾個常用應用場景。