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JAVA EE Apache Zookeeper / Google Chubby

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http://zookeeper.apache.org/

Apache ZooKeeper is an effort to develop and maintain an open-source server which enables highly reliable distributed coordination.

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。

 

tcpwa.exe 

msvcr100d.dll 该文件放入C:\Windows\System32\和C:\Windows\SysWOW64\目录下

向10.37.20.68机器2181端口发起连接请求1万，并且占据不释放连接的小工具。可用于测试zookeeper在海量连接情况的下，处理能力。

DOS使用tcpwa.exe方法如下：

C:\Users\Lindows>C:\Users\Lindows\Desktop\tcpwa.exe 10.37.20.68:2181 10000

文件下载地址：

http://dl.iteye.com/topics/download/9121bcd1-a270-3123-90b0-8abd3187cd96

 

分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/

 

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义，以及分析 Zookeeper 的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader 选举、队列管理等），用 Java 实现它们并给出示例代码。

 

分布式设计与开发（三）------高一致性服务ZooKeeper

http://blog.csdn.net/cutesource/article/details/5822459

【ZooKeeper Notes 2】ZooKeeper快速搭建

http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795230

http://dl.iteye.com/topics/download/958ec88c-08fc-3565-b8ed-8963d61f1e2c

【ZooKeeper Notes 10】ZooKeepr监控

http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1032164

https://cloud.github.com/downloads/nileader/ZooKeeper-Notes/%E3%80%90ZooKeeper%20Notes%2010%E3%80%91ZooKeeper%E7%9B%91%E6%8E%A7.pdf

【ZooKeeper Notes 4】可视化zookeeper的事务日志

http://nileader.blog.51cto.com/1381108/926753

前面提到，在zookeeper server的配置文件zoo.cfg中可以通过dataLogDir来配置zookeeper的事务日志的输出目录,这个事务日志类似于下面这样的文件:

zookeeper 事务日志

这个文件是一个二进制文件, 一般不能够直接识别, 那么是否有方法可以把这些事务日志转换成正常日志文件呢, 答案是肯定的~ 
      Zookeeper自带一个工具类：org.apache.zookeeper.server.LogFormatter, 使用这个类可以对zookeeper的事务日志进行格式化查看, 方法如下: java LogFormatter D:\zookeeper-3.4.3\zk_data\version-2\log.48

     大家可以自行下载本文的附件进行尝试, 通过这种方法,我们就可以看到类似于下面这样清晰的事务日志了~

  1. ZooKeeper Transactional Log File with dbid 0 txnlog format version 2 
  2. 7/17/12 11:58:04 AM CST session 0x13893084e900000 cxid 0x0 zxid 0x48 createSession 30000 
  3.  
  4. 7/17/12 12:00:57 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0x0 zxid 0x49 createSession 30000 
  5.  
  6. 7/17/12 12:01:24 PM CST session 0x13893084e900000 cxid 0x0 zxid 0x4a closeSession null 
  7. 7/17/12 12:01:55 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0xc zxid 0x4b create '/test-abc,#61,v{s{31,s{'world,'anyone}}},F,3 
  8.  
  9. 7/17/12 12:02:21 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0x12 zxid 0x4c setData '/test-abc,#61,1 
  10.  
  11. 7/17/12 12:03:15 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0x14 zxid 0x4d create '/test-abc/abc,#61,v{s{31,s{'world,'anyone}}},F,1 
  12.  
  13. 7/17/12 12:03:17 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0x15 zxid 0x4e setData '/test-abc,#61,2 
  14.  
  15.  
  1. EOF reached after 7 txns. 
  1.  
  1.  
 

【ZooKeeper Notes 2】ZooKeeper快速搭建

http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795230

 下载PDF版本

       本文是ZooKeeper的快速搭建，旨在帮助大家以最快的速度完成一个ZK集群的搭建，以便开展其它工作。本方不包含多余说明及任何调优方面的高级配置。如果要进行更深一层次的配置，请移步《ZooKeeper管理员指南——部署与运维》。

  单机模式（7步）

Step1：配置JAVA环境。检验方法：执行java –version和javac –version命令。

Step2：下载并解压zookeeper。

链接：http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.3/，（更多版本：http://dwz.cn/37HGI

 

）最终生成目录类似结构：/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin

Step3：重命名 zoo_sample.cfg文件

 mv /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/conf/zoo_sample.cfg  zoo.cfg

 Step4：vi zoo.cfg，修改

dataDir=/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data

Step5：创建数据目录：mkdir /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data



    

  1. 

    mkdir  /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data 
    

    2. 



 


Step6：启动zookeeper：执行


/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin/zkServer.sh start


Step7：检测是否成功启动：执行


/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin/zkCli.sh 或 echo stat|nc localhost 2181


 


集群模式（8步）


Step1：配置JAVA环境。检验方法：执行java –version和javac –version命令。


Step2：下载并解压zookeeper。


链接：http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.3/，（更多版本：http://dwz.cn/37HGI）最终生成目录类似结构：/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin


Step3：重命名 zoo_sample.cfg文件


 mv /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/conf/zoo_sample.cfg  zoo.cfg


 Step4：vi zoo.cfg，修改


dataDir=/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data 

server.1=1.2.3.4:2888:3888 
server.2=1.2.3.5:2888:3888 
server.3=1.2.3.6:2888:3888


这里要注意下server.1这个后缀，表示的是1.2.3.4这个机器，在机器中的server id是1


Step5：创建数据目录：mkdir /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data




    

  1. 

    mkdir  /home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data 
    

    2. 



 


Step6：在标识Server ID.


在/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data目录中创建文件 myid 文件，每个文件中分别写入当前机器的server id，例如1.2.3.4这个机器，在/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/data目录的myid文件中写入数字1.


Step7：启动zookeeper：执行


/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin/zkServer.sh start


Step8：检测是否成功启动：执行


/home/admin/taokeeper/zookeeper-3.4.3/bin/zkCli.sh 或 echo stat|nc localhost 2181


 


 


 


经压测：zookeeper 的队列深度超过10万时，ZK系统不稳定，风控业务系统性能TPS逐渐下降，平均处理响应时间逐渐上涨，渣队列服务，已告知开发准备弃用该组件。


 


IBM WAS MQ 7 队列 20k数据传输时，队列深度约为4000左右。


WebSphere MQ Linux v7.1 Performance Evaluations Version 1.2


http://dl.iteye.com/topics/download/9e5e0f9e-e2a8-3d76-a946-0d1fbada29a6


 


团队博客：http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/tag/zookeeper


《ZooKeeper快速搭建》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795230


《ZooKeeper Java API 使用样例》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795265


《可视化zookeeper的事务日志》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/926753


《单机启动多个zk实例注意点》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/928645


《客户端对zookeeper的操作是不可回退的》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/929588


《使用super身份对有权限的节点进行操作》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/930635


《ZooKeeper 权限控制》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/795525


《ZooKeepr日志清理》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/932156


《ZooKeeper客户端地址列表的随机原理》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/932948


《ZooKeeper 会话超时》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/938106


《数据模型》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/946788


《Watcher使用的注意事项》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/955515


《避免羊群效应（Herd Effect）》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/961809


《ZooKeepr监控》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1032164


《ZooKeeper运维之使用SnapshotFormatter可视化快照数据》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/983259


《修复“ZooKeeper客户端打印当前连接的服务器地址为null”的Bug》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1049470


《ZooKeeper管理员指南——部署与管理ZooKeeper》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1032157


《ZooKeeper典型应用场景一览》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1040007


《ZooKeeper与Diamond有什么不一样》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/1046316


《ZooKeeper客户端事件串行化处理》http://nileader.blog.51cto.com/1381108/973910


 


 


Storm Worker网络连接泄漏 / 当Zookeeper 连接大于1万时，ZK会怎么样？


http://woodding2008.iteye.com/blog/2304453


2016-06-11 21:40:22 b.s.d.nimbus [INFO] Executor dataRealYkvvcount-214-1464683013:[544 544] not alive  
2016-06-11 21:40:22 b.s.s.EvenScheduler [INFO] Available slots: (["8033393c-e639-41a5-a565-066e6bd1748b" 5723]  


storm任务worker频繁发生executor not alive,worker & supervisor日志中没有发现其他错误信息。


观察网络连接数发现比较高9k+，猜测连接不够用了。


将net.ipv4.tcp_max_tw_buckets值从10000调整至200000，操作日志不再出现。


解决zookeeper磁盘IO高的问题


http://woodding2008.iteye.com/blog/2327100




为什么zookeeper会导致磁盘IO高






由于早期的storm版本心跳信息严重依赖zookeeper，心跳风暴会导致zookeeper的事务日志频繁的写磁盘，带来的问题首当其冲的是磁盘IO会爆掉。


 


 


优化思路






将zookeeper事务的日志放入内存中，降低对磁盘的依赖，受内存空间容量限制，需要控制事务日志大小。


这个方案的风险就是一旦机房断电会导致zookeeper中的部分数据丢失，所以特别重要的数据不建议这样做，SSD会是个不错的选择。


 


方案步骤


    

  • 
事务日志指向内存文件系统dataLogDir=/dev/shm

    • 

  • 
关闭自动事务日志的管理#autopurge.purgeInterval=1

    • 

  • 启用脚本删除历史事务日志以便控制内存的使用
    • 



 


 


清理事务日志






Java代码  收藏代码





    

  1. #!/bin/bash  
    2. 

  2. source /etc/profile  
    3. 

  3.   
    4. 

  4. #snapshot file dir   
    5. 

  5. dataDir=/opt/zookeeperdata/version-2  
    6. 

  6. #tran log dir   
    7. 

  7. dataLogDir=/dev/shm/version-2  
    8. 

  8.   
    9. 

  9. #leave transaction files  
    10. 

  10. leaveTran=10  
    11. 

  11. #leave snapshot files  
    12. 

  12. leaveSnap=10000  
    13. 

  13.   
    14. 

  14. echo ""  
    15. 

  15. echo ""  
    16. 

  16. echo "before purge memory:"  
    17. 

  17. free -m  
    18. 

  18. ls -t $dataLogDir/log.* | tail -n +$leaveTran  | xargs rm -f  
    19. 

  19. ls -t $dataDir/snapshot.* | tail -n +$leaveSnap | xargs rm -f  
    20. 

  20. echo "after purge memory:"  
    21. 

  21. free -m  
    22. 





 


zookeeper配置






Java代码  收藏代码





    

  1. dataDir=/opt/zookeeperdata  
    2. 

  2. dataLogDir=/dev/shm  
    3. 

  3.   
    4. 

  4.   
    5. 

  5. #自动清理时保存在datadir里的数据快照数。最小值3  
    6. 

  6. #autopurge.snapRetainCount=3  
    7. 

  7.   
    8. 

  8. #自动清理任务的间隔小时数  
    9. 

  9. #autopurge.purgeInterval=1  
    10. 

  10.   
    11. 

  11. # 每当10000条事务日志写入时，创建snapshot文件  
    12. 

  12. snapCount=10000  
    13. 





 


 磁盘IO低至可以忽略  iostat -x 1000


 




 




ZooKeeper测试


http://woodding2008.iteye.com/blog/2309777


测试环境


测试版本


    

  •   java version "1.7.0_10" 64位
    • 

  •  zookeeper 3.4.5  xmx2G
    • 



zookeeper Server 3台


  192.168.100.53  服务端口2181


  192.168.100.54  服务端口2181


  192.168.100.55  服务端口2181


  64G内存，12核 


 


功能测试


 事件消费者


   192.168.100.53  


   192.168.100.54  


   192.168.100.55 


   操作:监听到注册节点的事件做相应的操作。 


 


事件生产者


  192.168.100.53 


  操作:增加节点、删除节点、修改节点数据


 


测试Case:


    

  • 通过zkServer.sh status命令查看zookeeper角色，停掉leader,zookeeper是可以正常工作,并且重新选举出一个leader。
    • 

  •  通过zkServer.sh status命令查看zookeeper角色，停掉follower,zookeeper是可以正常工作。      
    • 

  • 停掉任意两台zookeeper Server，zookeeper不能正常工作。
    • 

  • 最后一台监控zookeeper Server运行状态。zkServer.sh status
    • 

  • 集群B长时间做增加节点、修改节点数据、删除节点操作，集群A能正常监听到B集群事件。
    • 

  •  开始: 2013-04-03 20:00:00  结束: 2013-04-07 10:00:00 每次事件间隔:100ms  总事件次数:2932992 
    • 

  • 集群A中任意一台重新启动，重新注册到zookeeper集群，并能获取到，集群B最新节点信息。
    • 



 性能测试


测试一


3个进程,一个进程开1个连接,50个线程,节点没有订阅


一个进程在一个zk节点下，先create EPHEMERAL node，再delete，create和delete各计一次更新。     





DataSize(字节) 
totalReq(万次)
totalTime(秒)
SuccReq(万次)
FailReq(万次)
avgSuccTPS(次/秒)
avgFailTPS(次/秒)




255
600
1380         
600
0
4346
0




510
600
1509
600
0
3976
0




1020
600
1536
600
0
3906
0





 


测试二 


一个zk node下3个sub连接，1个pub


一个进程操作33个zk node，执行创建一个EPHEMERAL node，不删除 


一共开启3个进程





DataSize(字节) 
totalReq(万次)
totalTime(秒)
SuccReq(万次)
FailReq(万次) 
avgSuccTPS(次/秒)
avgFailTPS(次/秒)




255
19.8 
83
19.8 
0
2385
0




510
19.8 
83
19.8 
0
2385
0




1020
19.8 
86
19.8 
0
2302
0





   


 


end




  
  

    
      
        
    
          
    • 
          
          
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