本文小编为大家详细介绍“ZooKeeper命令及JavaAPI操作代码分析”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“ZooKeeper命令及JavaAPI操作代码分析”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
ZooKeeper是一个树形目录服务，其数据模型和Uiix的文件目录树很类似，拥有一个层次化结构。
这里面的每一个节点都被称为：ZNode，每个节点上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：
PEFSISTENT持久化节点
EPHEMERAL临时节点：-e
PERSISTENT_SEQUENTIAL持久化顺序节点：-s
EPHEMERAL_SEQUENTIAL临时顺序节点：-es
启动ZooKeeper服务：./zkServer.sh start
查看ZooKeeper服务：./zkServer.sh status
停止ZooKeeper服务：./zkServer.sh stop
重启ZooKeeper服务：./zkServer.sh restart
./zkCli.sh -server localhost:2181连接服务端，如果是单机后面的可以省略不写。
ls [/] ：查看指定节点下子节点
create [/app] [hrbu]：创建一个名为/app1的子节点，并存放数据。
get [/app] ：获取节点下的数据。
set [/app] [hrbu]：给指定节点设置数据
delete [/app] ：删除指定节点 ps：此命令无法删除存在子节点的节点，如果要删除带有子节点的节点可以是使用deleteall [/app] 命令。
quit 断开连接
help 查看命令帮助
create -e [/app] 创建临时节点，会话关闭就会删除
create -s [/app] 创建顺序节点
create -es [/app] 创建临时顺序节点
ls -s [/app] 查看节点的详细信息
@Test
public void testConnect() {
//重试策略
ExponentialBackoffRetry retry = new ExponentialBackoffRetry(3000, 10);
//第一种方式
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("192.168.130.120:2181", 60 * 1000, 15 * 1000, retry);
//第二种方式
CuratorFramework client1 = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.130.120:2181")
.sessionTimeoutMs(60 * 1000)
.connectionTimeoutMs(15 * 1000)
.retryPolicy(retry).namespace("hrbu").build();
//开启连接
client.start();
}参数解读
connectString – list of servers to connect to （ZooKeeper的地址）
sessionTimeoutMs – session timeout （会话超时时间）
connectionTimeoutMs – connection timeout （连接超时时间）
retryPolicy – retry policy to use （重试策略）
会话超时时间和连接超时时间有默认值。
第二种链式编程的方式可以指定一个工作空间，在此客户端下的所有操作都会将此工作空间作为根目录。
注意
如果使用的是云服务器需要将指定端口打开
firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent 开放端口
firewall-cmd --zone=public --list-ports 查看已经开放的端口
systemctl restart firewalld 重启防火墙生效
最后别忘了在服务器的安全组里面添加端口，将2181端口打开
添加节点
@Test
public void testCreate1() throws Exception {
//基本创建
CreateBuilder createBuilder = client.create();
//创建时不指定数据，会将当前客户端ip存到里面
createBuilder.forPath("/app1");
//指定数据
createBuilder.forPath("/app2", "hello".getBytes());
}
@Test
public void testCreate2() throws Exception {
CreateBuilder createBuilder = client.create();
//设置节点类型，默认的类型是持久化
//CreateMode是枚举类型
createBuilder.withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath("/app3");
}
@Test
public void testCreate3() throws Exception {
CreateBuilder createBuilder = client.create();
//创建多级节点，如果父节点不存在，则创建父节点。
createBuilder.creatingParentContainersIfNeeded().forPath("/app4/app4_1");
}查询节点
@Test
public void testGet() throws Exception {
//查询数据
byte[] bytes = client.getData().forPath("/app1");
System.out.println(new String(bytes));
//查询子节点
List<String> strings = client.getChildren().forPath("/app4");
strings.forEach(System.out::println);
//查询节点状态信息
Stat stat = new Stat();
client.getData().storingStatIn(stat).forPath("/app1");
System.out.println(stat);
}修改节点
@Test
public void testSet() throws Exception {
//修改数据
client.setData().forPath("/app1","hrbu".getBytes());
//根据版本修改
int version = 0;
Stat stat = new Stat();
client.getData().storingStatIn(stat).forPath("/app1");
version = stat.getVersion();
client.setData().withVersion(version).forPath("/app1", "HRBU".getBytes());
}删除节点
@Test
public void testDelete() throws Exception {
//删除单个节点
client.delete().forPath("/app4/app4_1");
//删除带有子节点的节点
client.delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath("/app4");
//强制删除
client.delete().guaranteed().forPath("/app4");
//回调
client.delete().guaranteed().inBackground(new BackgroundCallback() {
@Override
public void processResult(CuratorFramework client, CuratorEvent event) throws Exception {
System.out.println("执行删除操作");
}
}).forPath("/app4");
}Zookeeper允许用户在指定节点上注册一些Watcher，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，该机制是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时，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来时限对Zookeeper服务端事件的监听。
ZooKeeper提供了三种Watcher：
NodeCache：只是监听某一个特定的节点。
PathChildrenCache：监控一个Node的子节点。
TreeCache：可以监控整个树上的所有节点，类似于PathChildrenCache和NodeCache的组合。
NodeCache
@Test
public void testNodeCache() throws Exception {
//NodeCache:指定一个节点注册监听器
//创建NodeCache对象
final NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, "/app1");
//注册监听
nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() {
@Override
public void nodeChanged() throws Exception {
System.out.println("app1节点发生变化");
//获取修改节点后的数据
byte[] data = nodeCache.getCurrentData().getData();
System.out.println("变化后的节点："+new String(data));
}
});
//开启监听，如果为true，则开启则开启监听，加载缓冲数据
nodeCache.start(true);
}PathChildrenCache
@Test
public void testPathChildrenCache() throws Exception {
//PathChildrenCache:监听某个节点的所有子节点
//创建监听对象
PathChildrenCache pathChildrenCache = new PathChildrenCache(client, "/hrbu", true);
//绑定监听器
pathChildrenCache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() {
@Override
public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, PathChildrenCacheEvent pathChildrenCacheEvent) throws Exception {
System.out.println("子节点发生变化");
System.out.println(pathChildrenCacheEvent);
//监听子节点的数据变更，并且得到变更后的数据
//获取类型
PathChildrenCacheEvent.Type type = pathChildrenCacheEvent.getType();
//判断类型
if (type.equals(PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_UPDATED)) {
//获取数据
byte[] data = pathChildrenCacheEvent.getData().getData();
System.out.println(new String(data));
}
}
});
//开启
pathChildrenCache.start();
}TreeCache
@Test
public void testTreeCache() throws Exception {
//创建监听器
TreeCache treeCache = new TreeCache(client, "/");
//注册监听
treeCache.getListenable().addListener(new TreeCacheListener() {
@Override
public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, TreeCacheEvent treeCacheEvent) throws Exception {
System.out.println("节点发生变化");
System.out.println(treeCacheEvent);
}
});
//开启
treeCache.start();
}我们在进行单机应用开发，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间的代码同步问题，这时候多线程的运行都是在同一个JVM之下，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，属于多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。
那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理跨机器进程之间的数据同步问题，这就是分布式锁。
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。
1.客户端获取锁时，在lock节点下创建临时顺序节点。
2.然后获取lock下面的所有子节点，客户端获取到所有的子节之后，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。使用完锁后，将该节点删除。
3.如果发现自己创建的节点并非lock所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，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。
4.如果发现比自己小的那个节点被删除，则客户端的Watcher会收到相应通知，此时再次判断自己创建的节点是否时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。
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
package com.hrbu.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("8.130.32.75:2181")
.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) {
e.printStackTrace();
}finally {
//释放锁
try {
lock.release();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}package com.hrbu.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();
}
}读到这里，这篇“ZooKeeper命令及JavaAPI操作代码分析”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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