分布式存储ShardingSphere 分布式治理 （based on zookeeper）

分布式存储-ShardingSphere 分布式治理 （based on zookeeper）

  其实前面几篇，关于shardingSphere的我知道的功能点已经聊得差不多了，但是现在多节点集群部署的方式已经成为了一种趋势，而如果每个节点中的配置文件都需要手动一个个修改的话，那将为运维工作带来了很大的不愉快，所有ShardingShere内部整合了Zk，实现了配置文件的动态配置。本篇主要聊聊：

  • ShardingSphere整合zookeeper的配置动态更新。
  • zookeeper的大体介绍

ShardingSphere和Zk实现（一处修改配置文件，多处通过感知）

首先导入pom

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-governance-repository-zookeeper-curator</artifactId>
            <version>5.0.0-alpha</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-governance-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>5.0.0-alpha</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
                    <artifactId>shardingsphere-test</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
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然后在application文件中加上zk的路径和配置

spring.shardingsphere.governance.registry-center.type=ZooKeeper
spring.shardingsphere.governance.registry-center.server-lists=192.168.43.3:2181
spring.shardingsphere.governance.registry-center.props.maxRetries=4
spring.shardingsphere.governance.registry-center.props.retryIntervalMilliseconds=6000
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【这个时候application中还有咱们对shardingSphere的配置，因为在初始化的时候，shardingSphere会把和它相关的配置变成yml传递到zk上，我们以后只要修改zk上面rule下面的配置就可以被shardingShpere感知了！】

 当我们修改zk上的信息的时候，我们本地就动态感知了。

 问题来了，sharingSphere为啥就要用zk呢，zk为啥这么受欢迎？下面我们就开始聊聊zk!

outline of Apache Zookeeper

zookeeper是一个分布式协调中间件，目的就是在分布式情况下，大家都基于某个点达成一致。为啥要引入他呢，因为在分布式的情况下由于网络通信的原因，在某些场景下必须在多个节点下做出一个决定，比如，和数据一致性。有一个有名的例子就是拜占庭将军的故事。拜占庭将军分布在不同的拜占庭王国中，当他们要决定是否要打仗的时候，就发出票据去投票决定，但是在发送票据的途中可能有叛徒，最终让战争失败。那针对这些问题就要有一个规则。这个规则就是paxos算法(一个非常早期的数据一致性算法)，而zk就是基于paxos算法上的一个中间件。总而言之：那就所有节点去找zk，然后zk帮忙决定谁是leader.

chubby的分布式协调：

zk的前身是chubby，因为chubby不开源，所以zk就被创造出来了。chubby当时是这样做的：所有的节点去chubby上创建一个文件，前提是，文件名是唯一的，那也就证明，多个节点创建只有一个节点是成功的。那这个创建成功的节点就是learder。

zk的分布式协调：

zk也是，类似chubby的文件，但是他不是文件，他是树形节点，也就是说他的数据是以树的形式去存储的。然后每个节点都是key和value的形式存储数据的。就像上面的shardingSphere的配置文件一样。rule是key，value存储的就是yml格式的配置。 就像这样。

他和chubby一样，他的节点在同一节点下也是唯一的，比如我们创建一个glen的key，就不能再次创建相同的key了。那以这种方式，谁先创建谁就是learder了，

 zk使用：我这里使用的是zk 3.6.3版本，这是一个稳定版本。安装这里不赘述了，使用下面地址，直接在linux上解压就行，初次使用zookeeper，需要将conf目录下的zoo_sample.cfg文件copy一份重命名为zoo.cfg，并且修改dataDir目录，dataDir表示日志文件存放的路径 

【下载地址】：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz 
【常用命令】：
  • 启动ZK服务:
    • 　　bin/zkServer.sh start
  • 查看ZK服务状态:
    • 　　bin/zkServer.sh status
  • 停止ZK服务:
    • 　　bin/zkServer.sh stop
  •  重启ZK服务:
    • 　　bin/zkServer.sh restart
  • 连接服务器
    • zkCli.sh -timeout 0 -r -server ip:port　　

【Zookeeper的数据结构】 ：

zookeeper的视图结构和标准的文件系统非常类似，每一个节点称之为ZNode， 是zookeeper的最小单元。每个znode上都可以保存数据以及挂载子节点，构成一个层次化的树形结构 。
比如说要创建一个名称为Glen,年龄为18的person，他展示的就是这样的一个树形。

我们在创建的时候就要一步一步创建。

 

【 ZK节点的特性】

【持久化节点】： 数据会一直存储在磁盘，默认情况下创建的都是持久化节点

【临时节点】：这是和会话周期绑定的，当会话结束，临时节点就会被删除。

【他们的不同】：持久化节点没有临时id，而临时节点有临时id【ephemeralOwner】,zk就可以通过这个临时id去删除对应的节点。

 

 其他的节点：

【有序节点（分为临时和持久化有序节点）】：他会按照顺序进行排列，我们创建了一个seq节点，在他下面创建这些有序节点。

 

 【容器节点】：当容器节点下面的最后一个子节点被删除后，他就会被标记，并且在一定时间内删除。

 【ttl节点】：如果某个节点设置为TTL节点类型，那么这个节点在指定TTL时间（单位为毫秒）段内没有修改并且没有子节点时，该节点会在一段时间后被删除。（默认情况下没有被开启，需要被手动开启）必须在zookeeper的bin/zkService.sh中的启动zookeeper的java环境中设置环境变量zookeeper.extendedTypesEnabled=true。

【节点特性】：

  • 同级节点不能有相同的名称的节点
  • 临时节点不能有子节点（因为如果临时节点中有一个持久化节点被创建就不合理，是为了规避这种现象）

我们可以用上面的这些特性去实现相关的功能，比如分布式锁：比如有三个客户端抢占锁，那我这三个客户端就都去zk上创建一个临时有序节点，谁的序号最小，谁就可以获得这个分布式锁。

 

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原文地址：https://www.cnblogs.com/UpGx/p/15560507.html