zookeeper增加集群节点

1）描述：原有节点是130-132，新增节点为133 134节点

2）克隆虚拟机

4)在133 134节点上的zookeeper的data目录增加myid文件，并删除version-2与zookeeper_server.pid

133的myid=4 --------------------------- 134的myid=5

5)启动各个节点上的zookeeper

使用./zkServer sh start 启动zk

使用./zkServer sh status 查看zk状态

在了解 ZK 底层原理之前，咱们先简单了解常用的 ZK 命令，熟悉常用 ZK 命令有利于排查相关问题或了解基于 ZK 自研系统等场景。比如在开发的时候，发现有些Dubbo服务无法被调用，这有可能是服务没有注册到ZK或者断开连接；也有可能公司有自研的系统使用 ZK 作为配置中心，熟悉 ZK 命令就能知道是如何做到服务发现注册和配置动态更新。

话不多说，咱们先来了解常见的 ZK 命令吧！

实际上，ZK并没有help命令，你可以随意敲一两个字符也会这样显示，只不过基于使用Linux的习惯，姑且认为输入help能打印出ZK支持的命令吧。

ls 命令可以查看指定目录下的节点，使用可选的参数，能够更加详细的看到节点的相关信息

stat / 等价于 ls -s /

和 ls 命令相似的，加上-w参数添加监听

在ZK 3.5版本之后，新增了容器和TTL节点，分别是使用 -c 和 -t 创建。所以读者们要注意你当前使用的版本，如果版本低于3.5的，是没有容器和TTL节点。

特别说明一下容器节点和TTL节点的使用：

另外关于 TTL节点 的使用，需要特别注意的是，如果使用默认的配置文件启动zk，想创建有存活时间的节点，比如执行 create -t 10 /test 是会报 KeeperErrorCode = Unimplemented for XXX 这样的错误。解决办法是需要在ZK启动前，先在配置文件加上 extendedTypesEnabled=true 然后重启ZK（集群部署的话，所有ZK都需要修改配置文件再重启）

配置后重启，执行 create -t 10 /test 这样的命令就不会报错啦

例子：get -s /demo

例子：先查询节点版本号，模拟并发下修改同一节点

get -s /demo 可知当前 dataVersion = 1

客户端1：set -v 1 /demo demo-data1

客户端2：set -v 1 /demo demo-data2

客户端1比客户端2先执行，客户端2再执行的话，这时显示报错

-v version：和 set 命令相似，-v 参数用于判断当前 *** 作的版本

例子：先创建一个delNode节点，然后删除

在前面使用create命令的时候，有一个acl参数是设置节点权限的，那么我们应该怎么设置？

举个例子： create /testAcl demo world:anyone:crwda

这行命令的意思是，创建 testAcl 这个节点，节点值为demo，其权限策略是所有人都可以执行 crwda *** 作。那么接下来，咱们先看下 ACL 是什么东东？

ACL 全称是 Access Control List ，也就是访问控制列表，ACL可以设置节点的 *** 作权限。那么控制权限的粒度是怎样呢？

对于节点 ACL 权限控制，是通过使用： scheme:id:perm 来标识（也就是例子中的格式 ->world:anyone:crwda），其含义是：

Scheme 有哪些授权策略？

ID 授权对象有哪些？

Permission 权限有哪些？

根据上面的参数可知，我们可以通过给所有人、特定的账号密码、特定的 ip 设置节点权限，这样能够更加方面地管理节点的访问。

值得注意的是，节点可以设置多种授权策略，但对于上下节点而言，权限的设置只对当前节点有效。换言之，权限不存在继承关系，即使节点被设置权限，但不会影响上下节点原来的权限！

上面执行了 create /testAcl demo world:anyone:crwda 命令给节点设置权限，那怎么看节点的权限咧？

很简单，执行 getAcl 节点路径 就可以查看对应节点的权限，比如 getAcl /testAcl，执行结果如下

除了在执行create命令创建节点的时候设置权限，还可以通过 setAcl 指定节点设置权限，比如我想指定/testAcl这个节点只可以通过特定 IP *** 作，并且限制执行权限为crdw，那么可以执行 setAcl /testAcl ip:127.0.0.1:crwd ，再次执行 getAcl /testAcl 结果如下：

ZK 的命令还有部分没有演示，这并不阻碍咱们学习ZK的原理，先掌握常见的命令，如果日后有其他场景的话，再根据特定的命令学习就可以啦。

无意中发现有 Zookeeper的客户端，感兴趣的读者可以玩一下～ 友情提醒，可能在节点数量很多的时候，打开很慢，甚至卡死，所以这个可视化工具可以在自己本地玩玩，不建议应用在生产上哈。这也侧面的说明，学会 ZK 命令的重要性（认真脸.jpg）

解压缩后，进入ZooInspector的build目录，执行 java -jar zookeeper-dev-ZooInspector.jar 就可以启动工具。

连接上 ZK 后，就可以看到节点的信息和节点的ACL，具体玩法，可以再自己摸索哈～

好了，以上是 ZK 常见命令的基本使用和可视化工具的基本使用。

参考资料：

《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

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dubbo 是一个远程调用服务的分布式框架，可以实现远程通讯、动态配置、地址路由等等功能。比如在入门demo里的暴露服务，使得远程调用的协议可以使用dobbo协议( dubbo://x.x.x.x )或者其它协议，可以配置zookeeper集群地址，实现软负载均衡并配置均衡方式等。在不搭配注册中心的时候，它也是可以实现服务端和调用端的通信的，这种方式是点对点通信的，所谓“没有中间商”。但是如果配置服务发布和调用端过多特别是集群的方式提供服务的时候，就会暴露许多的问题：增加节点需要修改配置文件、服务端机器宕机后不能被感知等。它可以通过集成注册中心，来动态地治理服务发布和服务调用。相当于把服务注册和发布推送的功能分摊给了(zookeeper)注册中心。

Dubbo实现服务调用是通过RPC的方式，即客户端和服务端共用一个接口(将接口打成一个jar包，在客户端和服务端引入这个jar包)，客户端面向接口写调用，服务端面向接口写实现，中间的网络通信交给框架去实现。

咱们来看下Spring 配置声明暴露服务，provider.xml文件

再来看服务消费者，consumer.xml文件

这就是典型的点对点的服务调用。当然我们为了高可用，可以在consumer.xml中配置多个服务提供者，并配置响应的负载均衡策略。

配置多个服务调用者在comsumer.xml的dubbo:reference标签的url属性中加入多个地址，中间用分号隔开即可；配置负载均衡策略在comsumer.xml的dubbo:reference标签中增加loadbalance属性即可，值可以为如下四种类型：

那么目前的架构有什么问题呢？

1.当服务提供者增加节点时，需要修改配置文件。

2.当其中一个服务提供者宕机时，服务消费者不能及时感知到，还会往宕机的服务发送请求。

这个时候就需要引入注册中心了，Dubbo目前支持4种注册中心(multicast、zookeeper、redis、simple)推荐使用Zookeeper注册中心，要使用注册中心，只需要将provider.xml和consumer.xml更改为如下：

如果zookeeper是一个集群，则多个地址之间用逗号分隔即可

把consumer.xml中配置的直连的方式去掉

注册信息在zookeeper中如何保存？

启动上面服务后，我们观察zookeeper的根节点多了一个dubbo节点及其他，图示如下

最后一个节点中服务的地址，为什么把最后一个节点标成绿色？因为最后一个节点是临时节点，而其他节点是持久节点，这样，当服务宕机时，这个节点就会自动消失，不再提供服务，服务消费者也不会再请求。如果部署多个DemoService，则providers下面会有好几个节点，一个节点保存一个DemoService的服务地址。

其实一个zookeeper集群能被多个应用公用，因为不同的框架会在zookeeper上建不同的节点，互不影响。如dubbo会创建一个/dubbo节点，storm会创建一个/storm节点。

zookeeper 介绍：

zookeeper是 Apacahe Hadoop 的子项目，是一个树型的目录服务，支持变更推送，适合作为 Dubbo 服务的注册中心，工业强度较高，可用于生产环境，并推荐使用。

流程说明：

支持以下功能：

补充：

dubbo的协议使用什么序列化框架？

dubbo有多种协议，不同的协议默认使用不同的序列化框架。比如dubbo协议默认使用 Hessian2 序列化(说明：Hessian2 是阿里在 Hessian 基础上进行的二次开发，起名为Hessian2)。rmi协议默认为 java 原生序列化，http协议默认为为 json。

dubbo的通信方式？

采用单一长连接和NIO异步通信，基于Hessian2作为序列化协议。适合于小数据量（每次请求在100kb以内）大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。具体实现是消费者使用 NettyClient，提供者使用 NettyServer，Provider 启动的时候，会开启端口监听，使用我们平时启动 Netty 一样的方式。而 Client 在 Spring getBean 的时候，会创建 Client，调用远程方法的时候，将数据通过DubboCodec编码发送到 NettyServer，然后 NettServer 收到数据后解码，并调用本地方法，并返回数据，完成一次完美的 RPC 调用。

zookeeper选举机制？

zookeeper选举算法默认的是FastLeaderElection，选举机制的概念：

1.服务器ID：比如有三台服务器，编号分别是1、2、3，编号越大在选择算法中的权重越大。

2.事务ID：服务器中存放的最大数据ID(致使ZooKeeper节点状态改变的每一个 *** 作都将更新事务id，即时间戳)，值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。

3.逻辑时钟，或者叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。

选举状态：LOOKING：竞选状态；FOLLOWING：随从状态，同步leader状态，参与投票；OBSERVING：观察状态,同步leader状态，不参与投票；LEADING：领导者状态。

初次选举简述：

目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：

1.服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。

2.服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。

3.服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息，由于服务器3的编号最大所以服务器3胜出，此时投票数为3正好大于半数，所以服务器3成为领导者，服务器1,2成为小弟。

4.服务器4启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2,3交换信息，尽管服务器4的编号大，但之前服务器3已经胜出，所以服务器4只能成为小弟。

5.服务器5启动，后面的逻辑同服务器4成为小弟。

如果中间有节点挂掉，只要有半数以上节点存活，就可以正常服务，如果leader挂掉，则所有节点处于Looking状态 ，各自依次发起投票，投票包含自己的服务器ID和最新事务ID，如果发现别人的事务id比自己大，也就是数据比自己新，那么就重新发起投票，投票给目前已知最大的事务id所属节点(事务id一样，则数据id大的胜出)。每次投票后，服务器都会统计投票数量，判断是否有某个节点得到半数以上的投票。如果存在这样的节点，该节点将会成为准Leader，状态变为Leading。其他节点的状态变为Following。

引用：

https://www.cnblogs.com/iisme/p/10620125.html

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