本篇为动物园之旅~
dubbo看作动物园的动物，那么zookeeper就是动物园
如果有人想去动物园看小老虎，那么动物园中有小老虎才能看到，否则看不到~

关系：dubbo与 zookeeper的关系 Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心

一.Dubbo框架（远程过程调用）

1.分布式系统中的相关概念

• 大型互联网项目的架构目标

传统项目和互联网项目

大型互联网项目的架构目标

• 集群和分布式

两者区别

没有集群和分布式的服务器

进行集群的服务器-可以进行负载均衡，实现了高性能、高可用的目标

同时进行集群和分布式的服务器-除了集群实现的功能和目标，还可以实现可伸缩、高可扩展的目标

集群和分布式的理解

• 架构演进

2.Dubbo概述

• Dubbo概念

Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

Dubbo是微服务开发框架，提供RPC通信、微服务治理的能力。

• Dubbo架构

Dubbo 基于消费端的自动服务发现能力

服务发现，c能力，是微服务框架需要具备的关键能力，借助于自动化的服务发现，微服务之间可以在无需感知对端部署位置与 IP 地址的情况下实现通信。

实现服务发现的方式有很多种，Dubbo 提供的是一种 Client-Based 的服务发现机制，通常还需要部署额外的第三方注册中心组件来协调服务发现过程，如常用的 Nacos、Consul、Zookeeper 等，Dubbo 自身也提供了对多种注册中心组件的对接，用户可以灵活选择。

服务发现的一个核心组件是注册中心，Provider 注册地址到注册中心，Consumer 从注册中心读取和订阅 Provider 地址列表。

下图是 Dubbo2 的服务发现模型：Provider 注册服务地址，Consumer 经过注册中心协调并发现服务地址，进而对地址发起通信，这是被绝大多数微服务框架的经典服务发现流程。而 Dubbo2 的特殊之处在于，它把 “RPC 接口”的信息也融合在了地址发现过程中，而这部分信息往往是和具体的业务定义密切相关的。

3.Dubbo快速入门

使用zookeeper作为注册中心

4.Dubbo高级特性

• dubbo-admin管理平台

• dubbo高级特性

二.ZooKeeper框架（分布式协调服务）

1.ZooKeeper主要功能

1.1 配置管理

分布式项目的配置总管理处

1.2 分布式锁

对于分布式项目修改共享数据时加入锁管理(同一时间只能有一个服务对数据进更改)

1.3 集群管理

最常见的功能,作为注册中心使用.

2.ZooKeeper命令操作

2.1 ZooKeeper数据模型

• Zookeeper是一个树形目录服务,其数据模型和Unix的文件系统目录树很类似,拥有一个层次化结构

• 这里面的每一个结点都被称为ZNode,每个节点都会保存自己的数据和节点信息

• 节点可以拥有子节点,同时也允许少量(1MB)数据存储在该节点之下

• 节点可以分为四大类

  • PERSISTENT 持久化节点

  • EPHEMRAL 临时节点 : -e

  • PERSISTENT_SENQUENTIAL 持久化顺序节点 : -s

  • EPHEMRAL_SEQUENTIAL 临时顺序节点 : -es

2.2 ZooKeeper 服务端常用命令

在安装目录的bin目录下：

• 启动Zookeeper服务 : ./zkServer.sh start

• 查看Zookeeper服务状态 : ./zkServer.sh statu

• 停止Zookeeper服务 : ./zkServer.sh stop

• 重启Zookeeper服务 : ./zkServer.sh restart

2.3 ZooKeeper 客户端常用命令

• 连接ZooKeeper服务端

./zkCli.sh -server ip:port

• 断开客户端连接

quit

• 设置节点的值

set /节点path value

• 查看帮助命令

help

• 删除单个节点

delete /节点path

• 显示指定目录下的节点

ls 目录

• 删除带有子节点的节点

deleteall /节点path

• 创建节点

create /节点path value

• 获取节点的值

get /节点path

• 创建临时节点

create -e /节点path value

• 创建顺序节点

create -s /节点path value

• 查询节点详细信息

ls -s /节点path

• 节点详细信息

czxid : 节点被创建的事务ID

dataversion : 数据版本号

ctime : 创建时间

aclversion : 权限版本号

mzxid : 最后一次被更新的事务ID

ephemeralOwner : 用于临时节点 ,代表临时节点的事务ID,如果为持久节点则为0

pzxid : 子节点列表最后一次被更新的事务ID

dataLength : 节点存储的数据长度

cversion : 子节点的版本号

numChildren : 当前节点的子节点数

3.Java API-Curator

Curator是Apache ZooKeeper的Java客户端库
官网：https://curator.apache.org/

依赖:

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

4.Java API 常用操作

• 建立连接

• 添加节点

• 删除节点

• 修改节点

• 查询节点

• Watch时间监听

• 分布式锁实现

4.1 建立连接

4.1.1 方式一

/**
       * Create a new client
       * Params:
       * connectString – "192.168.36.100:2181,192.168.36.101:2181"
       * sessionTimeoutMs – 会话超时时间 单位ms
       * connectionTimeoutMs – 连接超时时间 单位ms
       * retryPolicy – 重试策略
       * Returns:
       * client
       */
      //重试策略 每间隔x一共重试x次  每隔3秒连接一次一共连接10次
      RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 10);
      //1.第一种方式
      CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("192.168.36.100:2181"
              , 60 * 1000, 15 * 1000, retryPolicy);
      //开启连接
      client.start();

4.1.2 方式二 : 链式编程(有提示)

//2.第二种方式
client = CuratorFrameworkFactory.builder()
        .connectString("192.168.36.100:2181")
        .sessionTimeoutMs(60 * 1000)
        .connectionTimeoutMs(15 * 1000)
        .retryPolicy(retryPolicy)
        .namespace("jmpower")
        .build();

//开启连接
client.start();

• namespace : 创建根节点jmpower(为了方便,不用之后每次进行客户端操作都写/根节点path)

4.2 添加节点

创建结点:create 持久化 临时 顺序 数据
1.基本创建 : create().forPath(“”)
2.创建结点，带有数据 : create().forPath(“”,data)
3.设计节点类型 : create().withMode().forPath(“”)
4.创建多级节点 /app1/p1 : create().creatingParentsIfNeeded().forPath(“”)

4.2.1 基本创建

 @Test
 public void testCreate() throws Exception {
     //1.基本创建
     String path = client.create().forPath("/app1");
     System.out.println(path);
 }

4.2.2 创建带有数据的结点

 @Test
 public void testCreate2() throws Exception {
     //2.创建结点，带有数据
     //如果创建的节点，没有指定数据，则默认将当前客户端的ip作为数据存储
     String path = client.create().forPath("/app2", "hehe".getBytes());
     System.out.println(path);
 }

4.2.3 设计节点类型

 @Test
 public void testCreate3() throws Exception {
     //3.设计节点类型
     //默认类型：持久化
     String path = client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath("/app3");
     System.out.println(path);
 }

4.2.4 创建多级节点

 @Test
 public void testCreate4() throws Exception {
     //4.创建多级节点 /app1/p1
     //creatingParentsIfNeeded():如果父节点不存在，则创建父节点
     String path = client.create().creatingParentsIfNeeded().forPath("/app4/p1");
     System.out.println(path);
 }

4.3 删除节点

删除节点：delete deleteall
1.删除单个节点 : delete().forPath()
2.删除带有子节点的节点 : delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath()
3.必须成功的删除(为了防止网路抖动，本质就是重试) : delete().guaranteed().forPath()
4.回调 : inBackground

4.3.1 删除单个节点

  @Test
  public void testDelete() throws Exception {
      //1.删除单个节点
      client.delete().forPath("/app1");
  }

4.3.2 删除带有子节点的节点

  @Test
  public void testDelete2() throws Exception {
      //2.删除带有子节点的节点
      client.delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath("/app4");
  }

4.3.3 必须成功的删除

  @Test
  public void testDelete3() throws Exception {
      //3.必须成功的删除
      client.delete().guaranteed().forPath("/app2");
  }

4.3.4 回调

  @Test
  public void testDelete4() throws Exception {
      //4.回调
      client.delete().guaranteed().inBackground(new BackgroundCallback() {
          @Override
          public void processResult(CuratorFramework client, CuratorEvent event) throws Exception {
              System.out.println("我被删除了~");
              System.out.println(event);
          }
      }).forPath("/app1");
  }

4.4 修改节点

修改数据
1.修改数据 : setData().forPath()
2.根据版本修改 : setData().withVersion(version).forPath()
version是通过查询出来的。目的就是为了让其他客户端或线程不干扰我。

4.4.1 修改数据

@Test
public void testSet() throws Exception {
   client.setData().forPath("/app1","jm666".getBytes());
}

4.4.2 根据版本修改

@Test
public void testSetForVersion() throws Exception {
    Stat stat = new Stat();
    //3.查询节点的状态信息：ls -s
    client.getData().storingStatIn(stat).forPath("/app1");

    int version=stat.getVersion();//查询出来的版本号
    System.out.println(version);
    client.setData().withVersion(version).forPath("/app1","hahaha".getBytes());
}

4.5 查询节点

查询节点：
1.查询数据：get : getData().forPath(“”)
2.查询子节点：ls : getChildren().forPath(“”)
3.查询节点的状态信息：ls -s : getData().storingStatIn(stat).forPath(“”)

4.5.1 查询数据

@Test
public void testGet() throws Exception {
    //1.查询数据：get
    byte[] data = client.getData().forPath("/app1");
    System.out.println(new String(data));
}

4.5.2 查询子节点

@Test
public void testGet2() throws Exception {
    //2.查询子节点：ls
    List<String> path = client.getChildren().forPath("/");
    System.out.println(path);
}

4.5.3 查询节点的状态信息

@Test
public void testGet3() throws Exception {
    Stat stat = new Stat();
    //3.查询节点的状态信息：ls -s
    client.getData().storingStatIn(stat).forPath("/app1");
    System.out.println(stat);
}

5.Watch事件监听

5.1 基本概念

• ZooKeeper允许用户在指定节点上注册一些Watchr,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上去,该机制时ZooKeeper实现分布式协调服务的重要特性.

• ZooKeeper中引入了Watcher机制来实现了发布/订阅功能.能够让多个订阅者同时监听某一个对象,当一个对象自身状态变化的时候,会通知所有订阅者.

• ZooKeeper原生支持通过注册Watcher来进行事件监听,但是其使用并不是特别方便需要开发人员自己反复注册Watcher,比较繁琐.

• Curator引入了Cache来实现对ZooKeeper服务端事件的监听.

• ZooKeeper提供了三种Watcher：

  • NodeCache : 只是监听了某一特定节点

  • PathChildrenCache : 监控一个ZNode的子节点

  • TreeCache : 可以监控整个树上的所有节点,类似于PathChildrenCache和NodeCache组合.

5.1 NodeCache

/**
 * nodeCache：监听某个节点
 */
@Test
public void testNodeCatch() throws Exception {
    //1.创建NodeCatch对象
    NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, "/app1");
    //2.注册监听
    nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {
        @Override
        public void nodeChanged() throws Exception {
            System.out.println("节点变化了~");
            //获取节点更改后的数据
            byte[] data = nodeCache.getCurrentData().getData();
            System.out.println(new String(data));
        }
    });
    //3.开启监听,如果设置为true，则开启监听，加载缓冲数据
    nodeCache.start(true);

    while (true){

    }
}

5.2 PathChildrenCache

/**
 * PathChildrenCache：监听某个节点的所有子节点们
 */
@Test
public void testPathChildrenCache() throws Exception {
    //1.创建监听对象
    PathChildrenCache pathChildrenCache = new PathChildrenCache(client,"/app2",true);
    //2.绑定监听器
    pathChildrenCache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() {
        @Override
        public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, PathChildrenCacheEvent pathChildrenCacheEvent) throws Exception {
            System.out.println("子节点变化了~");
            System.out.println(pathChildrenCacheEvent);
            //监听子节点的数据变更，并且拿到变更后的数据
            //1.获取类型
            PathChildrenCacheEvent.Type type = pathChildrenCacheEvent.getType();
            //2.判断类型是否为update
            if (type.equals(PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_UPDATED)){
                System.out.println("数据变了！！！");
                byte[] data = pathChildrenCacheEvent.getData().getData();
                System.out.println(new String(data));
            }
        }
    });
    //3.开启
    pathChildrenCache.start();

    while (true) {

    }
}

5.3 TreeCache

/**
 * TreeCache：监听某个节点的所有子节点们
 */
@Test
public void testTreeCache() throws Exception {
    //1.创建监听器
    TreeCache treeCache = new TreeCache(client, "/app2");
    //2.注册监听器
    treeCache.getListenable().addListener(new TreeCacheListener() {
        @Override
        public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, TreeCacheEvent treeCacheEvent) throws Exception {
            System.out.println("节点变化了~");
            System.out.println(treeCacheEvent);
            if(treeCacheEvent.getType()== TreeCacheEvent.Type.NODE_UPDATED){
                System.out.println("更改操作!!");
            }
        }
    });
    //3.开启
    treeCache.start();

    while (true){

    }
}

6.分布式锁

6.1 分布式锁

• 在我们进行单机应用开发,涉及并发同步的时候,我们往往采用synchronized或者lock的方式来解决多线程见的代码同步问题,这时多线程的运行都是运行在同一 JVM下,没有任何问题

• 但当我们的应用时分布式集群工作的情况下,属于JVM下的工作环境,跨JVM之间已经无法通过多线程的锁解决同步问题

• 那么久需要一种更加高级的锁机制,来处理跨机器的进程之间的数据同步问题—这就是分布式锁.

6.2 分布式锁原理

• 核心思想 : 当客户端要获取锁,则创建节点,使用完锁则删除该节点

  • 客户端获取锁时,在lock节点下创建临时顺序节点

  • 然后分别获取lock下面的所有子节点,客户端获取到所有子节点之后,如果发现自己创建的子节点序号最小,那么就认为该客户端获取到了锁.

  • 如果发现自己创建的节点并非lock所有子节点中最小的,说明还没有获取到锁,此时客户端需要找到比自己小的那个节点,同时对其注册事件监听器,监听删除事件.

  • 如果发现比自己小得那个节点被删除,则客户端的Watcher会受到相应通知,此时再次判断自己创建的节点是否是lock子节点中序号最小的,如果是则获取到了锁,如果不是则重复以上步骤继续获取比自己小的一个节点并注册监听.

6.3 模拟12306售票案例

• 在Curator中有五种锁方案

  • InterProcessSemaphoreMutex : 分布式排它锁 (非可重入锁)

  • InterProcessMutex : 分布式可重入排它锁

  • InterProcessReadWriteLock : 分布式读写锁

  • InterProcessMultiLock : 将多个锁作为单个实体管理的容器

  • InterProcessSemaphoreV2 : 共享信号量

Runnable

package com.jm.curator;

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

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Ticket12306 implements Runnable{
    private int tickets=10;//数据库的票数

    private InterProcessMutex lock;

    public Ticket12306(){
        //重试策略
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 10);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("192.168.36.100:2181")
                .sessionTimeoutMs(60 * 1000)
                .connectionTimeoutMs(15 * 1000)
                .retryPolicy(retryPolicy)
                .build();

        //开启连接
        client.start();

        lock=new InterProcessMutex(client,"/lock");
    }

    @Override
    public void run() {
        while(true){
            //获取锁
            try {
                lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS);
                if(tickets>0){
                    System.out.println(Thread.currentThread()+":"+tickets);
                    Thread.sleep(100);
                    tickets--;
                }
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }finally {
                //释放锁
                try {
                    lock.release();
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            }
        }
    }
}

Main

package com.jm.curator;

public class LockTest {
    public static void main(String[] args) {
        Ticket12306 ticket12306=new Ticket12306();

        //创建客户端
        Thread t1=new Thread(ticket12306,"携程");
        Thread t2=new Thread(ticket12306,"飞猪");

        t1.start();
        t2.start();
    }
}

7.ZooKeeper集群

7.1 集群简介

最典型集群模式：Master/Slave 模式（主备模式）。在这种模式中，通常 Master 服务器作为主服务器提供写服务，其他的 Slave 服务器从服务器通过异步复制的方式获取 Master 服务器最新的数据提供读服务。

7.2 ZooKeeper集群搭建

与创建单机环境类似

修改conf目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

修改data目录为指定目录,每个集群成员分别配置

在data目录下创建myid文件,内容分别为1,2,3

分别在conf目录下的zoo.cfg文件加入如下内容

server.1=192.168.149.135:2881:3881
server.2=192.168.149.135:2882:3882
server.3=192.168.149.135:2883:3883

• 解释：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,搭建伪集群,端口可以写成127.0.0.1

7.3 ZooKeeper集群角色

• Leader领导者

  • 处理事务请求(增删改)

  • 集群内部各个服务器的调度者

• Follower跟随者

  • 处理客户端非事务请求(查),转发事务请求给Leader服务器.

  • 参数Leader选举投票

• Observer观察者

  • 处理客户端非事务请求,转发事务请求给Leader服务器.

7.4 ZooKeeper 集群中的服务器状态

• LOOKING ：寻找 Leader。
• LEADING ：Leader 状态，对应的节点为 Leader。
• FOLLOWING ：Follower 状态，对应的节点为 Follower。
• OBSERVING ：Observer 状态，对应节点为 Observer，该节点不参与 Leader 选举。

7.5 ZooKeeper选举流程

• Leader选举 :

  • Serverid ; 服务器ID

    • 比如有三台机器,编号为1,2,3.编号越大在选择算法中权重越大.

  • Zxid : 数据ID

    • 服务器中存放的最大数据ID,值越大说明数据越新,在选举算法中数据越新则权重越大

  • 在Leader选举的过程中,如果某台ZooKeeper获得了超过半数的选票,则此ZooKeeper就可以成为Leader了

每个节点都有自己携带的唯一id

• 1.启动第一台机器1，发起选举，自己投票给自己，票数不过半，选举失败，服务器1保持looking状态。

• 2.启动第二台机器2，发起选举，1和2都先给自己投一票，1发现2 比自己的id大，所以把自己的票也投给服务器2，此时服务器2有2票，服务器1有0票，票数不过半，选举失败。服务器1,2均保持looking 状态

• 3.启动第三台机器3，发起选举，1,2,3都先给自己投上一票，但是1和2发现服务器3的id比自己大，所以把自己的票都投给服务器3，次数服务器3票数过半，选举成功，服务器3当选leader服务器1，2变为follower,服务器3变为leader.此时已经选举成功了，后面两台机器的选举不会改变结果

• 4.启动第四台机器
  发起一次选举，此时服务器1，2，3是folllower 状态，不会更改选票信息。此时：服务器3为3票，服务器4为1票。服务器4少数服从多数，更改选票信息为服务器3。服务器4更改状态为follower

• 5.启动第五台机器
  与服务器4一样投票给3，此时服务器3一共5票，服务器5为0票。服务器5更改状态为follower