Zookeeper

2026年9月17日星期四·2465 字·12 分钟·
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微服务与中间件微服务框架与注册配置Zookeeper
AI 摘要- DeepSeek

zookeeper是Yahoo开发的后来贡献给了Apache,是用于分布式管理和协调的框架。

Zookeeper - 封面图

Zookeeper#

概述#

zookeeper是Yahoo开发的后来贡献给了Apache,是用于分布式管理和协调的框架。

提供了中心化的服务:统一的配置、统一的命名、提供分布式锁,以及提供组服务

安装#

单机模式#

就是解压就可用,只能使用一部分功能,往往是学习阶段刚入手使用

伪分布式模式#

是在一台机器上,利用多线程模拟不同的角色,来达到集群的效果,能够启动大部分功能,可以满足学习阶段使用

完全分布式模式#

在多台机器上安装,每一台机器都扮演自己的角色,一般情况下生产模式中使用

单机#

解压即可,注意路径中没有中文和空格

找到conf/zoo_sample.cfg文件,复制一份更名为zoo.cfg,

zoo.cfg中有一个dataDir属性,是ZK运行期间数据的存放目录

直接双击zkServer.cmd脚本运行ZK的服务端即可

找到zkCli.cmd脚本运行ZK的客户端

image-20230220201535048
image-20230220201535048
有以上提示,就是客户端连接成功,如果只显示了None paht,回车即可有以上提示

ZK特点#

  1. ZK的底层是一个树状结构,根节点是 /
  2. ZK自带了一个子节点 /zookeeper
  3. ZK中没有相对路径的概念,只有绝对路径
  4. ZK中每一个节点称之为Znode节点,所以这棵树也称为Znode树
  5. ZK在创建节点的时候,可以携带数据也可以不携带数据(3.5.7之前的版本必须携带数据,之后的版本可以不携带),数据可以是对节点的描述,或者可以是一些配置信息
  6. zookeeper中携带的数据存储在内存以及磁盘中
  7. ZK中数据的存储位置由dataDir属性决定的,默认是在/tmp目录下
  8. 在ZK中会将每一个写操作(创建、修改、删除)看成一个事务,并且会给这个事务分配一个全局递增的事务id,这个变化就是Zxid
  9. 临时节点不能挂载子节点,持久节点可以挂载子节点
  10. 在ZK中不能存在同名节点

ZK命令#

命令解释
ls / [ls 节点名称]查看根节点的子节点
create /video “123”创建节点video,并携带数据123
get /video获取节点数据和节点详情
stat /video获取节点详情
set /video “123456”修改节点数据
create -e /aa “aa”临时节点
close关闭本次会话,但是不退出客户端
connect ip连接到指定的服务器
create -s /video创建持久顺序节点
create -s -e /txt创建临时顺序节点
delete /video删除没有子节点的节点
rmr /video强制删除节点

ZK节点详情#

plaintext
123 节点数据
cZxid = 0x2 节点的创建的事务id
ctime = Mon Feb 20 20:26:33 CST 2023 节点的创建时间
mZxid = 0x2 节点的数据修改的事务id
mtime = Mon Feb 20 20:26:33 CST 2023 节点的数据的修改时间
pZxid = 0x2 子节点个数变化的事务id
cversion = 0 子节点变化的次数
dataVersion = 0 节点的数据变化次数
aclVersion = 0 节点的权限策略变化的次数
ephemeralOwner = 0x0 当前节点是否是临时节点,0是永久节点,临时节点是sessionId的
dataLength = 3 节点的数据的长度
numChildren = 0 当前节点的子节点的个数

ZK节点类型#

临时节点:主要退出本次会话就会失效

ZK的API#

xml
<!--添加ZK的依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.8</version>
</dependency>
java
package cn.tedu.csmall.cart.webapi;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class ZookeeperTest {
private ZooKeeper zk;
@Before
public void connect() throws IOException, InterruptedException {
//获取zk对象
//connectString:连接ZK的ip和端口号
//sessionTimeout:会话超时时间
//Watcher:监控合格者,用于监控连接是否建立
//ZK底层是基于netty来完成连接
//netty是基于nio的异步非阻塞的通信框架
//非阻塞:无论连上与否都会向下执行
//异步:ZK可能还没有建立连接或者还在监控中,测试线程可能已经资源
final CountDownLatch cd = new CountDownLatch(1);
zk=new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 5000, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
if(watchedEvent.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected){
System.out.println("连接成功");
cd.countDown();
}
}
});
//上面的连接线程执行完成之前,这个的测试线程不能执行
//即使抢到了执行权也要阻塞
cd.await();
System.out.println("finish...");
}
//创建节点
@Test
public void createNode() throws InterruptedException, KeeperException {
//path:节点路径
//data:节点数据
//acl: 权限策略
//createMode: 创建节点的类型
//返回值是节点名
String s = zk.create("/log","hello zookeeper".getBytes(),
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(s);
}
//修改节点数据
@Test
public void setData() throws InterruptedException, KeeperException {
//path:节点路径
//data:节点数据
//version: 实际上指的就是dataVersion
//当客户端尝试修改数据的时候,会校验version和节点的dataVersion是否一致
//如果不一致就会报错BadVersionException
//如果一致直接修改
//如果不想受版本的控制,那么需要将version设置成-1
Stat stat = zk.setData("/log", "bbb".getBytes(), -1);
}
//查看节点数据
@Test
public void getData() throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = new Stat();
byte[] data = zk.getData("/log", null, stat);
System.out.println(new String(data));
}
//获取子节点
@Test
public void getNode() throws InterruptedException, KeeperException {
List<String> children = zk.getChildren("/", null);
System.out.println(children);
}
//判断节点是否存在
@Test
public void exist() throws InterruptedException, KeeperException {
Stat exists = zk.exists("/log", null);
System.out.println(exists==null);
}
//删除节点
@Test
public void deleteNode() throws InterruptedException, KeeperException {
zk.delete("/log",-1);
}
}

搭建ZK集群#

windows系统下的伪分布式

找到单机安装好的ZK,复制两份分别命名为zkServer1、zkServer2、zkServer3

ZK节点有三种角色:leader(1)、follower(n)、observer(n)

配置zoo.cfg#

打开zkServer1中的conf下的zoo.cfg文件,添加以下内容

plaintext
dataDir=D:/zookeeper/data1
clientPort=2181
server.1=127.0.0.1:2777:3777
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2999:3999

打开zkServer2中的conf下的zoo.cfg文件,添加以下内容

plaintext
dataDir=D:/zookeeper/data2
clientPort=2182
server.1=127.0.0.1:2777:3777
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2999:3999

打开zkServer3中的conf下的zoo.cfg文件,添加以下内容

plaintext
dataDir=D:/zookeeper/data3
clientPort=2183
server.1=127.0.0.1:2777:3777
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2999:3999
格式是 server.A=B:C:D ,A表示myid文件的内容,即zkServer的id,B表示Zk所在的地址ip,C表示leader和follower之间的通信端口,D表示选举新leader端口

配置myid#

image
image

带dataDir属性指定的目录下,创建myid文件(注意没有后缀)

image
image

myid在zkServer1的内容: 1

myid在zkServer2的内容: 2

myid在zkServer3的内容: 3

myid中的值在集群中不允许重复

启动集群#

分别启动三台ZK的bin目录下的zkServer.cmd,启动期间可能会报错,忽略即可,等三台启动结束就不会在报错了

利用netcat查看三台节点的状态

**下载课前资料的netcat **,解压即可(需要注意 ,会被当成病毒,所有关闭所有的查杀软件),有一个nc.exe脚本文件,复制nc.exe到C:\Windows\System32目录下,就可以全局可用(或者配置环境变量)

通过 echo stat|nc 127.0.0.1 2181来查看该节点的状态

plaintext
echo stat|nc 127.0.0.1 2181
echo stat|nc 127.0.0.1 2182
echo stat|nc 127.0.0.1 2183

如果发送命令一直未响应,需要重启ZK集群

image-20230222212439027
image-20230222212439027
响应的内容,可能是上图所示

如果以上查看节点状态的命令无法使用,可以运行ZK客户端,输入

plaintext
connect 127.0.0.1:2181
connect 127.0.0.1:2182
connect 127.0.0.1:2183

如果能连接上,说明集群都没有问题

kafka配置外置的zookeeper集群#

打开kafka的config目录下的server.properties

properties
zookeeper.connect=localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183

ZK集群选举#

有过半性,集群中半数以上的节点同意才能当leader

初次选举,看myid的值,谁大谁赢

非初次选举,看事务id,谁大谁赢

zk集群的容灾,也符合过半原则,ZK集群半数以上的节点存活集群才可用,所以一般情况下ZK集群是奇数台

过半存活的优点#

防止脑裂,所谓脑裂就是指集群中出现两个及其以上的leader。

如果多台服务器放置在不同的机柜中,如果某一机柜突然断网,连不上,成为一个单独的个体,那么单独分出去的也会重新选举一个新的leader,又恢复网络,这个时候集群中出现了两个leader,这个就是脑裂现象

出现脑裂条件:集群产生分裂;分裂后产生选举

但是ZK集群中加入了过半性,如果分裂出去的不足一半是无法成功选举新的leader的

观察者#

  1. observer在zookeeper中即不参与选举也不参与投票,但是会监听选举和投票的结果,根据结果进行指定操作

  2. observer可以理解成没有选举权和投票权的follower—只有干活的义务没有选举的权利

  3. 在实际开发中,当集群规模庞大(节点个数比较多)或者网络环境一般的时候,会将一个集群中90%~97%的节点设置为observer

    a. 在集群规模庞大的时候,此时选举投票效率低

    b. 在集群规模庞大的前提下,选举结果实际上会受网络环境的影响,如果网络环境的变化比较大,就可能会导致选举或者投票无效,从而触发新一轮的选举\投票,导致效率较低

    c. 大部分节点设置成observer,可以提高效率

  4. 由于observer不参与投票也不参与选举,所以observer存活与否并不会影响整个集群是否对外提供服务。比如:21节点集群(1leader,6follower,14observer),如果四个follower宕机了,即便14个observer全部存活也不会对外提供服务了。但是如果leader和follower全部存活,14个observer全部宕机也不会影响集群对外提供服务。在ZK集群中,过半性是以能够参加选举或者投票的节点的个数来决定的。

  5. observer的配置

​ a. 找打conf目录的下zoo.cfg

​ b. 添加server.1=B:C:D

Zookeeper
https://www.cati.cc.cd/posts/springcloud-zookeeper-notes/
作者
MIAOWU
发布于
2026-09-17
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0

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    更新日期: 2026 年 7 月 15 日
    生效日期: 2026 年 7 月 15 日

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