• ZooKeeper（续）

    目录

    3.3 客户端 API 操作

    3.3.1 IDEA 环境搭建

    3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端

    3.3.3 创建子节点

    3.3.4 获取子节点并监听节点变化

    3.3.5 判断 Znode 是否存在

    3.4 客户端向服务端写数据流程

    四：服务器动态上下线监听案例  

    4.1 需求

    4.2 需求分析

    4.3 具体实现  

    4.4 测试

    五：ZooKeeper 分布式锁案例

    5.1 原生 Zookeeper 实现分布式锁案例  

    5.2 Curator 框架实现分布式锁案例

    六：企业面试真题（面试重点）

    6.1 选举机制

    6.2 生产集群安装多少 zk 合适？

    6.3 常用命令

    3.3 客户端 API 操作

    前提：保证 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上 Zookeeper 集群服务端启动。

    3.3.1 IDEA 环境搭建

    1）创建一个工程：zookeeper

    2）添加pom文件

    1. <dependencies> 
    2.  <dependency> 
    3.  <groupId>junit</groupId> 
    4.  <artifactId>junit</artifactId> 
    5.  <version>RELEASE</version> 
    6.  </dependency> 
    7.  
    8.  <dependency> 
    9.  <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> 
    10.  <artifactId>log4j-core</artifactId> 
    11.  <version>2.8.2</version> 
    12.  </dependency> 
    13.  
    14.  <dependency> 
    15.  <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> 
    16.  <artifactId>zookeeper</artifactId> 
    17.  <version>3.5.7</version> 
    18.  </dependency> 
    19. </dependencies>

    3）拷贝log4j.properties文件到项目根目录

    需要在项目的 src/main/resources 目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在 文件中填入。

    1. log4j.rootLogger=INFO, stdout 
    2. log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
    3. log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
    4. log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n 
    5. log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender 
    6. log4j.appender.logfile.File=target/spring.log 
    7. log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
    8. log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

    4）创建包名com.atguigu.zk

    5）创建类名称zkClient

    3.3.2 创建 ZooKeeper 客户端

    1. // 注意：逗号前后不能有空格 
    2.  
    3. private static String connectString = 
    4.  "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181"; 
    5.  
    6.  private static int sessionTimeout = 2000; 
    7.  private ZooKeeper zkClient = null; 
    8.  
    9.  
    10.  @Before 
    11.  
    12.  public void init() throws Exception { 
    13.  
    14.  zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new 
    15. Watcher() { 
    16.  
    17.  @Override 
    18.  public void process(WatchedEvent watchedEvent) { 
    19.  
    20.  // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑） 
    21.  System.out.println(watchedEvent.getType() + "--" 
    22. + watchedEvent.getPath()); 
    23.  
    24.  // 再次启动监听 
    25.  try { 
    26.  List children = zkClient.getChildren("/", 
    27. true); 
    28.  for (String child : children) { 
    29.  System.out.println(child); 
    30.  } 
    31.  } catch (Exception e) { 
    32.  e.printStackTrace(); 
    33.  } 
    34.  } 
    35.  }); 
    36.  } 
    37. }

    3.3.3 创建子节点

    1. // 创建子节点 
    2.  
    3. @Test 
    4.  
    5. public void create() throws Exception { 
    6.  
    7.  // 参数 1：要创建的节点的路径； 参数 2：节点数据 ； 参数 3：节点权限 ；
    8. 参数 4：节点的类型 
    9.  String nodeCreated = zkClient.create("/atguigu", 
    10. "shuaige".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, 
    11. CreateMode.PERSISTENT); 
    12. }

    测试：在 hadoop102 的 zk 客户端上查看创建节点情况

    1. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get -s /atguigu 
    2. shuaige

    3.3.4 获取子节点并监听节点变化

    1. // 获取子节点 
    2.  
    3. @Test 
    4.  
    5. public void getChildren() throws Exception { 
    6.  
    7.  List<String> children = zkClient.getChildren("/", true); 
    8.  
    9.  for (String child : children) { 
    10.  System.out.println(child); 
    11.  } 
    12.  
    13.  // 延时阻塞 
    14.  Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); 
    15. }

    （1）在 IDEA 控制台上看到如下节点：

    1. zookeeper 
    2. sanguo 
    3. atguigu

    （2）在 hadoop102 的客户端上创建再创建一个节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台

    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /atguigu1 "atguigu1"

    （3）在 hadoop102 的客户端上删除节点/atguigu1，观察 IDEA 控制台

    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /atguigu1

    3.3.5 判断 Znode 是否存在

    1. // 判断 znode 是否存在 
    2.  
    3. @Test 
    4.  
    5. public void exist() throws Exception { 
    6.  
    7.  Stat stat = zkClient.exists("/atguigu", false); 
    8.  
    9.  System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist"); 
    10. }

    3.4 客户端向服务端写数据流程

    1.写流程之写入请求直接发送给Leader节点

    2.写流程之写入请求发送给follower节点  

    四：服务器动态上下线监听案例  

    4.1 需求

    某分布式系统中，主节点可以有多台，可以动态上下线，任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线。

    4.2 需求分析

    服务器动态上下线

    4.3 具体实现  

    1）先在集群上创建/servers 节点

    1. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers" 
    2. Created /servers

    （2）在 Idea 中创建包名：com.atguigu.zkcase1

    （3）服务器端向 Zookeeper 注册代码

    1.  
    2. package com.atguigu.case1;
    3. import java.io.IOException;
    4. import org.apache.zookeeper.CreateMode;
    5. import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
    6. import org.apache.zookeeper.Watcher;
    7. import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
    8. import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
    9.  
    10. public class DistributeServer {
    11.  
    12.     private static String connectString =
    13.             "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    14.     private static int sessionTimeout = 2000;
    15.     private ZooKeeper zk = null;
    16.     private String parentNode = "/servers";
    17.  
    18.  
    19.     // 创建到 zk 的客户端连接
    20.  
    21.     public void getConnect() throws IOException{
    22.  
    23.         zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new
    24.                 Watcher() {
    25.  
    26.                     @Override
    27.                     public void process(WatchedEvent event) {
    28.  
    29.                     }
    30.                 });
    31.     }
    32.  
    33.  
    34.     // 注册服务器
    35.  
    36.     public void registServer(String hostname) throws Exception{
    37.  
    38.         String create = zk.create(parentNode + "/server",
    39.                 hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
    40.                 CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
    41.  
    42.         System.out.println(hostname +" is online "+ create);
    43.     }
    44.  
    45.  
    46.     // 业务功能
    47.  
    48.     public void business(String hostname) throws Exception{
    49.         System.out.println(hostname + " is working ...");
    50.  
    51.         Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    52.     }
    53.  
    54.     public static void main(String[] args) throws Exception {
    55.  
    56.  
    57.         // 1 获取 zk 连接
    58.  
    59.         DistributeServer server = new DistributeServer();
    60.         server.getConnect();
    61.  
    62.         // 2 利用 zk 连接注册服务器信息
    63.  
    64.         server.registServer(args[0]);
    65.  
    66.         // 3 启动业务功能
    67.  
    68.         server.business(args[0]);
    69.     }
    70. }

    （3）客户端代码

    1.  
    2. package com.atguigu.case1;
    3. import java.io.IOException;
    4. import java.util.ArrayList;
    5. import java.util.List;
    6. import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
    7. import org.apache.zookeeper.Watcher;
    8. import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
    9.  
    10. public class DistributeClient {
    11.  
    12.     private static String connectString =
    13.             "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    14.     private static int sessionTimeout = 2000;
    15.     private ZooKeeper zk = null;
    16.     private String parentNode = "/servers";
    17.  
    18.     // 创建到 zk 的客户端连接
    19.  
    20.     public void getConnect() throws IOException {
    21.  
    22.         zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new
    23.                 Watcher() {
    24.                     @Override
    25.                     public void process(WatchedEvent event) {
    26.  
    27.                         // 再次启动监听
    28.  
    29.                         try {
    30.                             getServerList();
    31.                         } catch (Exception e) {
    32.                             e.printStackTrace();
    33.                         }
    34.                     }
    35.                 });
    36.     }
    37.  
    38.     // 获取服务器列表信息
    39.  
    40.     public void getServerList() throws Exception {
    41.  
    42.         // 1 获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
    43.  
    44.         List children = zk.getChildren(parentNode, true);
    45.  
    46.  
    47.         // 2 存储服务器信息列表
    48.  
    49.         ArrayList servers = new ArrayList<>();
    50.  
    51.  
    52.         // 3 遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
    53.  
    54.         for (String child : children) {
    55.             byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child,
    56.                     false, null);
    57.  
    58.             servers.add(new String(data));
    59.         }
    60.  
    61.         // 4 打印服务器列表信息
    62.  
    63.         System.out.println(servers);
    64.     }
    65.  
    66.  
    67.     // 业务功能
    68.  
    69.     public void business() throws Exception{
    70.  
    71.         System.out.println("client is working ...");
    72.         Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
    73.     }
    74.  
    75.     public static void main(String[] args) throws Exception {
    76.  
    77.         // 1 获取 zk 连接
    78.  
    79.         DistributeClient client = new DistributeClient();
    80.         client.getConnect();
    81.  
    82.         // 2 获取 servers 的子节点信息，从中获取服务器信息列表
    83.  
    84.         client.getServerList();
    85.  
    86.         // 3 业务进程启动
    87.  
    88.         client.business();
    89.     }
    90. }

    4.4 测试

    1）在 Linux 命令行上操作增加减少服务器

    （1）启动 DistributeClient 客户端

    （2）在 hadoop102 上 zk 的客户端/servers 目录上创建临时带序号节点

    1. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create -e -s 
    2. /servers/hadoop102 "hadoop102" 
    3.  
    4. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -e -s 
    5. /servers/hadoop103 "hadoop103"

    （3）观察 Idea 控制台变化

    [hadoop102, hadoop103]

    （4）执行删除操作

    1. [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] delete 
    2. /servers/hadoop1020000000000

    （5）观察 Idea 控制台变化

    [hadoop103]

    2）在 Idea 上操作增加减少服务器

    （1）启动 DistributeClient 客户端（如果已经启动过，不需要重启）

    （2）启动 DistributeServer 服务

    ①点击 Edit Configurations…

    ②在弹出的窗口中（Program arguments）输入想启动的主机，例如，hadoop102

     

    ③回到 DistributeServer 的 main 方 法 ， 右 键 ， 在 弹 出 的 窗 口 中 点 击 Run “DistributeServer.main()”

     

    ④观察 DistributeServer 控制台，提示 hadoop102 is working

    ⑤观察 DistributeClient 控制台，提示 hadoop102 已经上线  

    五：ZooKeeper 分布式锁案例

    什么叫做分布式锁呢？

    比如说"进程 1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的 访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。

    5.1 原生 Zookeeper 实现分布式锁案例  

    1）分布式锁实现

    1. package com.atguigu.case2;
    2.  
    3. import org.apache.zookeeper.*;
    4. import org.apache.zookeeper.data.Stat;
    5.  
    6. import java.io.IOException;
    7. import java.util.Collections;
    8. import java.util.List;
    9. import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    10.  
    11. public class DistributedLock {
    12.  
    13.     // zookeeper server 列表
    14.     private String connectString =
    15.             "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    16.     // 超时时间
    17.     private int sessionTimeout = 2000;
    18.  
    19.     private ZooKeeper zk;
    20.  
    21.     private String rootNode = "locks";
    22.     private String subNode = "seq-";
    23.     // 当前 client 等待的子节点
    24.     private String waitPath;
    25.  
    26.     //ZooKeeper 连接
    27.     private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
    28.  
    29.  
    30.     //ZooKeeper 节点等待
    31.     private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);
    32.  
    33.     // 当前 client 创建的子节点
    34.     private String currentNode;
    35.  
    36.     // 和 zk 服务建立连接，并创建根节点
    37.     public DistributedLock() throws IOException,
    38.             InterruptedException, KeeperException {
    39.  
    40.         zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new
    41.                 Watcher() {
    42.                     @Override
    43.                     public void process(WatchedEvent event) {
    44.                         // 连接建立时, 打开 latch, 唤醒 wait 在该 latch 上的线程
    45.                         if (event.getState() ==
    46.                                 Event.KeeperState.SyncConnected) {
    47.                             connectLatch.countDown();
    48.                         }
    49.  
    50.                         // 发生了 waitPath 的删除事件
    51.                         if (event.getType() ==
    52.                                 Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
    53.                             waitLatch.countDown();
    54.                         }
    55.                     }
    56.                 });
    57.  
    58.         // 等待连接建立，等待zk连接成功后，才执行程序的下一段代码
    59.         connectLatch.await();
    60.  
    61.         //获取根节点状态
    62.         Stat stat = zk.exists("/" + rootNode, false);
    63.  
    64.         //如果根节点不存在，则创建根节点，根节点类型为永久节点
    65.         if (stat == null) {
    66.             System.out.println("根节点不存在");
    67.             zk.create("/" + rootNode, new byte[0],
    68.                     ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
    69.         }
    70.     }
    71.  
    72.     // 加锁方法
    73.     public void zkLock() {
    74.  
    75.         try {
    76.             //在根节点下创建临时顺序节点，返回值为创建的节点路径
    77.             currentNode = zk.create("/" + rootNode + "/" + subNode,
    78.                     null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
    79.                     CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
    80.  
    81.             // wait 一小会, 让结果更清晰一些
    82.             Thread.sleep(10);
    83.  
    84.             // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况
    85.  
    86.             List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" +
    87.                     rootNode, false);
    88.  
    89.             // 列表中只有一个子节点, 那肯定就是 currentNode , 说明client 获得锁
    90.             if (childrenNodes.size() == 1) {
    91.                 return;
    92.             } else {
    93.                 //对根节点下的所有临时顺序节点进行从小到大排序
    94.                 Collections.sort(childrenNodes);
    95.  
    96.                 //当前节点名称
    97.                 String thisNode = currentNode.substring(("/" +
    98.                         rootNode + "/").length());
    99.                 //获取当前节点的位置
    100.                 int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);
    101.  
    102.                 if (index == -1) {
    103.                     System.out.println("数据异常");
    104.                 } else if (index == 0) {
    105.                     // index == 0, 说明 thisNode 在列表中最小, 当前client 获得锁
    106.                     return;
    107.                 } else {
    108.                     // 获得排名比 currentNode 前 1 位的节点
    109.                     this.waitPath = "/" + rootNode + "/" +
    110.                             childrenNodes.get(index - 1);
    111.  
    112.                     // 在 waitPath 上注册监听器, 当 waitPath 被删除时,zookeeper 会回调监听器的 process 方法
    113.                     zk.getData(waitPath, true, new Stat());
    114.                     //进入等待锁状态
    115.                     waitLatch.await();
    116.  
    117.                     return;
    118.                 }
    119.             }
    120.         } catch (KeeperException e) {
    121.             e.printStackTrace();
    122.         } catch (InterruptedException e) {
    123.             e.printStackTrace();
    124.         }
    125.     }
    126.  
    127.     // 解锁方法
    128.     public void zkUnlock() {
    129.         try {
    130.             zk.delete(this.currentNode, -1);
    131.         } catch (InterruptedException | KeeperException e) {
    132.             e.printStackTrace();
    133.         }
    134.     }
    135. }
    136.  
    137.  
    138.

    2）分布式锁测试

    1. package com.atguigu.case2;
    2.  
    3. import org.apache.zookeeper.KeeperException;
    4.  
    5. import java.io.IOException;
    6.  
    7. public class DistributedLockTest {
    8.  
    9.     public static void main(String[] args) throws
    10.             InterruptedException, IOException, KeeperException {
    11.  
    12.         // 创建分布式锁 1
    13.         final DistributedLock lock1 = new DistributedLock();
    14.         // 创建分布式锁 2
    15.         final DistributedLock lock2 = new DistributedLock();
    16.  
    17.         new Thread(new Runnable() {
    18.             @Override
    19.             public void run() {
    20.                 // 获取锁对象
    21.                 try {
    22.                     lock1.zkLock();
    23.                     System.out.println("线程 1 获取锁");
    24.                     Thread.sleep(5 * 1000);
    25.  
    26.                     lock1.zkUnlock();
    27.                     System.out.println("线程 1 释放锁");
    28.                 } catch (Exception e) {
    29.                     e.printStackTrace();
    30.                 }
    31.             }
    32.         }).start();
    33.  
    34.         new Thread(new Runnable() {
    35.             @Override
    36.             public void run() {
    37.                 // 获取锁对象
    38.                 try {
    39.                     lock2.zkLock();
    40.                     System.out.println("线程 2 获取锁");
    41.                     Thread.sleep(5 * 1000);
    42.  
    43.                     lock2.zkUnlock();
    44.                     System.out.println("线程 2 释放锁");
    45.                 } catch (Exception e) {
    46.                     e.printStackTrace();
    47.                 }
    48.             }
    49.         }).start();
    50.     }
    51. }

    （2）观察控制台变化：

    线程 1 获取锁

    线程 1 释放锁

    线程 2 获取锁

    线程 2 释放锁

    5.2 Curator 框架实现分布式锁案例

    1）原生的 Java API 开发存在的问题

    （1）会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch

    （2）Watch 需要重复注册，不然就不能生效

    （3）开发的复杂性还是比较高的

    （4）不支持多节点删除和创建。需要自己去递归

    2）Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 Java API 开发分布式遇到的问题。

    详情请查看官方文档：https://curator.apache.org/index.html

    3）Curator 案例实操

    （1）添加依赖

    1. <dependency> 
    2.  <groupId>org.apache.curator</groupId> 
    3.  <artifactId>curator-framework</artifactId> 
    4.  <version>4.3.0</version> 
    5. </dependency> 
    6. <dependency> 
    7.  <groupId>org.apache.curator</groupId> 
    8.  <artifactId>curator-recipes</artifactId> 
    9.  <version>4.3.0</version> 
    10. </dependency> 
    11. <dependency> 
    12.  <groupId>org.apache.curator</groupId> 
    13.  <artifactId>curator-client</artifactId> 
    14.  <version>4.3.0</version> 
    15. </dependency>

    （2）代码实现

    1. package com.atguigu.case3;
    2.  
    3. import org.apache.curator.RetryPolicy;
    4. import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
    5. import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
    6. import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessLock;
    7. import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
    8. import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
    9.  
    10. public class CuratorLockTest {
    11.  
    12.     private String rootNode = "/locks";
    13.  
    14.     // zookeeper server 列表
    15.     private String connectString =
    16.             "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    17.  
    18.     // connection 超时时间
    19.     private int connectionTimeout = 2000;
    20.  
    21.     // session 超时时间
    22.     private int sessionTimeout = 2000;
    23.  
    24.     public static void main(String[] args) {
    25.  
    26.         new CuratorLockTest().test();
    27.     }
    28.  
    29.     // 测试
    30.     private void test() {
    31.  
    32.         // 创建分布式锁 1
    33.         final InterProcessLock lock1 = new
    34.                 InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);
    35.  
    36.         // 创建分布式锁 2
    37.         final InterProcessLock lock2 = new
    38.                 InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode);
    39.  
    40.         new Thread(new Runnable() {
    41.             @Override
    42.             public void run() {
    43.                 // 获取锁对象
    44.                 try {
    45.                     lock1.acquire();
    46.                     System.out.println("线程 1 获取锁");
    47.                     // 测试锁重入
    48.                     lock1.acquire();
    49.                     System.out.println("线程 1 再次获取锁");
    50.                     Thread.sleep(5 * 1000);
    51.                     lock1.release();
    52.                     System.out.println("线程 1 释放锁");
    53.                     lock1.release();
    54.                     System.out.println("线程 1 再次释放锁");
    55.                 } catch (Exception e) {
    56.                     e.printStackTrace();
    57.                 }
    58.             }
    59.         }).start();
    60.         new Thread(new Runnable() {
    61.             @Override
    62.             public void run() {
    63.                 // 获取锁对象
    64.                 try {
    65.                     lock2.acquire();
    66.                     System.out.println("线程 2 获取锁");
    67.                     // 测试锁重入
    68.                     lock2.acquire();
    69.                     System.out.println("线程 2 再次获取锁");
    70.                     Thread.sleep(5 * 1000);
    71.                     lock2.release();
    72.                     System.out.println("线程 2 释放锁");
    73.                     lock2.release();
    74.                     System.out.println("线程 2 再次释放锁");
    75.                 } catch (Exception e) {
    76.                     e.printStackTrace();
    77.                 }
    78.             }
    79.         }).start();
    80.     }
    81.  
    82.     // 分布式锁初始化
    83.     public CuratorFramework getCuratorFramework (){
    84.  
    85.         //重试策略，初试时间 3 秒，重试 3 次
    86.         RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3);
    87.  
    88.         //通过工厂创建 Curator
    89.         CuratorFramework client =
    90.                 CuratorFrameworkFactory.builder()
    91.                         .connectString(connectString)
    92.                         .connectionTimeoutMs(connectionTimeout)
    93.                         .sessionTimeoutMs(sessionTimeout)
    94.                         .retryPolicy(policy).build();
    95.  
    96.         //开启连接
    97.         client.start();
    98.         System.out.println("zookeeper 初始化完成...");
    99.         return client;
    100.     }
    101.  
    102. }

    （2）观察控制台变化：

    线程 1 获取锁

    线程 1 再次获取锁

    线程 1 释放锁

    线程 1 再次释放锁

    线程 2 获取锁

    线程 2 再次获取锁

    线程 2 释放锁

    线程 2 再次释放锁

    六：企业面试真题（面试重点）

    6.1 选举机制

    半数机制，超过半数的投票通过，即通过。

    （1）第一次启动选举规则：

    投票过半数时，服务器 id （myid）大的胜出

    （2）第二次启动选举规则：

    ①EPOCH 大的直接胜出

    ②EPOCH 相同，事务 id 大的胜出

    ③事务 id 相同，服务器 id 大的胜出

    6.2 生产集群安装多少 zk 合适？

    安装奇数台。

    生产经验：

    ⚫ 10 台服务器：3 台 zk；

    ⚫ 20 台服务器：5 台 zk；

    ⚫ 100 台服务器：11 台 zk；

    ⚫ 200 台服务器：11 台 zk

    服务器台数多：好处，提高可靠性；

    坏处：提高通信延时

    6.3 常用命令

    ls、get、create、delete

  • 相关阅读:
    UNIAPP day_02(8.31) 条件编辑、数据绑定、生命周期方法
    分享 6 个 Vue3 开发必备的 VSCode 插件
    VM及WindowsServer安装
    Amazon EC2的出现，是时代的选择了它，还是它选择了时代
    elementui的el-dialog组件与el-tabs同时用导致浏览器卡死的原因解决
    Vue3，Vite，TypeScript，Monorepo，qiankun...... Buff叠满，BUG没有
    图数据挖掘：幂律分布和无标度网络
    数据结构与算法二：时间/空间复杂度（complexity）
    RSA非对称加密解密概念
    iptables 防火墙配置
  • 原文地址：https://blog.csdn.net/JiaXingNashishua/article/details/126722919