在上文的基础上本文来介绍下zookeeper的集群搭建。准备环境如果不清楚的可以参考上文:

Zookeeper01之介绍和安装环境准备

Zookeeper集群搭建

1.获取安装文件并解压

官网地址:http://zookeeper.apache.org/
下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/
Linux下载命令:

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz

  

 

  
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解压缩安装文件

tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz

  

 

  
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目录结构说明
cd命令进入解压文件夹

2.配置zoo.cfg文件

从上面的目录结构我们指定配置文件保存在conf目录下，所以我们cd到conf目录下

[root@hadoop-node01 zookeeper-3.4.10]# cd conf
[root@hadoop-node01 conf]# ll
总用量 12
-rw-rw-r--. 1 1001 1001  535 3月  23 2017 configuration.xsl
-rw-rw-r--. 1 1001 1001 2161 3月  23 2017 log4j.properties
-rw-rw-r--. 1 1001 1001  922 3月  23 2017 zoo_sample.cfg
[root@hadoop-node01 conf]# 

  

 

  
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1.将zoo_sample.cfg重命名为zoo.cfg

[root@hadoop-node01 conf]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@hadoop-node01 conf]# ll
总用量 12
-rw-rw-r--. 1 1001 1001  535 3月  23 2017 configuration.xsl
-rw-rw-r--. 1 1001 1001 2161 3月  23 2017 log4j.properties
-rw-rw-r--. 1 1001 1001  922 3月  23 2017 zoo.cfg
[root@hadoop-node01 conf]# 

  

 

  
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2.修改zoo.cfg配置文件

修改的地方有两处:

1. 修改zookeeper存储数据的位置
2. 添加集群节点信息

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
dataDir=/root/app/zookeeper-3.4.10/zkData
dataLogDir=/root/app/zookeeper-3.4.10/zkLog
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=hadoop-node01:2888:3888
server.2=hadoop-node02:2888:3888
server.3=hadoop-node03:2888:3888

  

 

  
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配置说明

3.myid配置

在 zookeeper的数据的存储目录中创建 myid文件，本文既是zkData目录下，这个myid中的内容只有一行信息，即表示我们集群节点的标示，范围在1~255之间。每个节点中的myid的数字和我们在zoo.cfg中的server.数字=host…对应，
创建这块Data目录:

mkdir zkData

  

 

  
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创建myid并设置值为1(hadoop-node01节点)

[root@hadoop-node01 zookeeper-3.4.10]# echo 1 > zkData/myid
[root@hadoop-node01 zookeeper-3.4.10]# cat zkData/myid
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4.分发安装文件

将我们hadoop-node01上安装配置的环境分发到hadoop-node02和hadoop-node03两个节点相同的目录下:

scp -r zookeeper-3.4.10 hadoop-node02:`pwd`
scp -r zookeeper-3.4.10 hadoop-node03:`pwd`

  

 

  
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确认分发成功后分别修改hadoop-node02和hadoop-node03上的myid的值分别为2,3

5.启动

分别在三个节点的zookeeper的安装根目录下执行如下启动命令:

./bin/zkServer.sh start

  

 

  
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查看状态，分别在每个节点上执行

./bin/zkServer.sh status

  

 

  
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hadoop-node01

hadoop-node02

hadoop-node03

说明启动成功

6.测试

我们将zookeeper集群节点半数存活即可用，我们现在是3个节点，那么我们kill掉一个节点应该还可以继续使用，kill掉两个就不能够使用了。所以我们来测试下

查看zookeeper进程编号

通过jps命令即可查看

[root@hadoop-node02 zookeeper-3.4.10]# jps
1559 QuorumPeerMain #这个是zookeeper的服务
1646 Jps

  

 

  
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kill 掉这个节点，也就是leader节点

[root@hadoop-node02 zookeeper-3.4.10]# jps
1559 QuorumPeerMain
1646 Jps
[root@hadoop-node02 zookeeper-3.4.10]# kill -9 1559
[root@hadoop-node02 zookeeper-3.4.10]# jps
1668 Jps

  

 

  
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再次查看另外两个节点情况

hadoop-node01

hadoop-node03

hadoop-node03变成了leader节点了。

再次将leader节点kill掉

再次将leader节点kill掉，也就是将3个集群节点中的两个kill掉后发现集群不可用了。

[root@hadoop-node03 zookeeper-3.4.10]# jps
1237 QuorumPeerMain
1325 Jps
[root@hadoop-node03 zookeeper-3.4.10]# kill -9 1237
[root@hadoop-node03 zookeeper-3.4.10]# 

  

 

  
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查看hadoop-node01

Zookeeper的选举机制

为什么要进行Leader选举？
Leader 主要作用是保证分布式数据一致性，即每个节点的存储的数据同步。遇到以下两种情况需要进行Leader选举

• 服务器初始化启动
• 服务器运行期间无法和Leader保持连接，Leader节点崩溃，逻辑时钟崩溃。

1.服务器初始化时Leader选举

  zookeeper由于其自身的性质，一般建议选取奇数个节点进行搭建分布式服务器集群。以3个节点组成的服务器集群为例，说明服务器初始化时的选举过程。启动第一台安装zookeeper的节点时，无法单独进行选举，启动第二台时，两节点之间进行通信，开始选举Leader。

1）每个Server投出一票。他们两都选自己为Leader，投票的内容为（SID，ZXID）。
SID即Server的id，安装zookeeper时配置文件中所配置的myid；ZXID，事务id，
为节点的更新程度，ZXID越大，代表Server对Znode的操作越新。由于服务器初始化，
每个Sever上的Znode为0，所以Server1投的票为（1,0），Server2为（2,0）。
两Server将各自投票发给集群中其他机器。

2）每个Server接收来自其他Server的投票。集群中的每个Server先判断投票有效性，
如检查是不是本轮的投票，是不是来Looking状态的服务器投的票。

3）对投票结果进行处理。先了解下处理规则
 - 首先对比ZXID。ZXID大的服务器优先作为Leader
 - 若ZXID相同，比如初始化的时候，每个Server的ZXID都为0，
 - 就会比较myid，myid大的选出来做Leader。

对于Server而言，他接受到的投票为（2,0），因为自身的票为（1,0），所以此时它会选举Server2为Leader，
将自己的更新为（2,0）。而Server2收到的投票为Server1的（1,0）由于比他自己小，
Server2的投票不变。Server1和Server2再次将票投出，投出的票都为（2,0）。

4） 统计投票。每次投票之后，服务器都会统计投票信息，如果判定某个Server有过半的票数投它，
那么该Server将会作为Leader。对于Server1和Server2而言,统计出已经有两台机器接收了（2,0）的投票信息，
此时认为选出了Leader。

5）改变服务器状态。当确定了Leader之后，每个Server更新自己的状态，
Leader将状态更新为Leading，Follower将状态更新为Following。


  

 

  
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2.服务器运行期间的Leader选举

  zookeeper运行期间，如果有新的Server加入，或者非Leader的Server宕机，那么Leader将会同步数据到新Server或者寻找其他备用Server替代宕机的Server。若Leader宕机，此时集群暂停对外服务，开始在内部选举新的Leader。假设当前集群中有Server1、Server2、Server3三台服务器，Server2为当前集群的Leader，由于意外情况，Server2宕机了，便开始进入选举状态。过程如下

1） 变更状态。其他的非Observer服务器将自己的状态改变为Looking，开始进入Leader选举。

2） 每个Server发出一个投票（myid，ZXID），由于此集群已经运行过，所以每个Server上的ZXID可能不同。
假设Server1的ZXID为145，Server3的为122，第一轮投票中，Server1和Server3都投自己，
票分别为（1，145）、（3,122）,将自己的票发送给集群中所有机器。

3） 每个Server接收接收来自其他Server的投票，接下来的步骤与初始化时相同。


  

 

  
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文章来源: dpb-bobokaoya-sm.blog.csdn.net，作者：波波烤鸭，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：dpb-bobokaoya-sm.blog.csdn.net/article/details/87924077