zookeeper 最大会话超时 zookeeper state change

ZooKeeper使用案例

1、配置中心案例

工作中有这样的一个场景: 数据库用户名和密码信息放在一个配置文件中，应用读取该配置文件，配置文件信息放入缓存。

若数据库的用户名和密码改变时候，还需要重新加载缓存，比较麻烦，通过ZooKeeper可以轻松完成，当数据库发生变化时自动完成配置同步。

设计思路：

1. 连接zookeeper服务器
2. 读取zookeeper中的配置信息，注册watcher监听器，存入本地变量
3. 当zookeeper中的配置信息发生变化时，通过watcher的回调方法捕获数据变化事件
4. 重新获取配置信息

public class MyConfigCenter implements Watcher {

    //  zk的连接串
    String IP = "127.0.0.1:2181";
    //  计数器对象
    static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    // 连接对象
    static ZooKeeper zooKeeper;

    // 用于本地化存储配置信息
    private static String url;
    private static String username;
    private static String password;

    @Override
    public void process(WatchedEvent event) {
        // 捕获事件状态
        if (event.getType() == Event.EventType.None) {
            if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
                System.out.println("连接成功");
                countDownLatch.countDown();
            } else if (event.getState() == Event.KeeperState.Disconnected) {
                System.out.println("连接断开!");
            } else if (event.getState() == Event.KeeperState.Expired) {
                System.out.println("连接超时!");
            } else if (event.getState() == Event.KeeperState.AuthFailed) {
                System.out.println("验证失败!");
            }
            // 当配置信息发生变化时
        } else if (event.getType() == EventType.NodeDataChanged) {
            initValue();
        }
    }

    // 读取配置信息
    public static void initValue(){
        try {
            url = new String(zooKeeper.getData("/config/url", true, null));
            username = new String(zooKeeper.getData("/config/username", true, null));
            password = new String(zooKeeper.getData("/config/password", true, null));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            zooKeeper = new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 5000, new MyConfigCenter());
            initValue();
            // 阻塞线程，等待连接的创建成功
            countDownLatch.await();
            MyConfigCenter myConfigCenter = new MyConfigCenter();
            for (int i = 1; i <= 20; i++) {
                Thread.sleep(10000);
                System.out.println("url:"+myConfigCenter.getUrl());
                System.out.println("username:"+myConfigCenter.getUsername());
                System.out.println("password:"+myConfigCenter.getPassword());
                System.out.println("########################################");
            }
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }
	//。。。省略getter/setter方法
}

2、生成分布式唯一ID

在过去的单库单表型系统中，通常可以使用数据库字段自带的auto_increment属性来自动为每条记录生成一个唯一的ID。但是分库分表后，就无法在依靠数据库的auto_increment属性来唯一标识一条记录了。此时我们就可以用zookeeper在分布式环境下生成全局唯一ID。

设计思路：

1. 连接zookeeper服务器
2. 指定路径生成永久有序节点
3. 取序列号及为分布式环境下的唯一ID

public class GloballyUniqueId implements Watcher {
    //  zk的连接串
    static String IP = "127.0.0.1:2181";
    //  计数器对象
    static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
    //  用户生成序号的节点
    String defaultPath = "/uniqueId";
    //  连接对象
    static ZooKeeper zooKeeper;

    @Override
    public void process(WatchedEvent event) {
        // 捕获事件状态
        if (event.getType() == Watcher.Event.EventType.None) {
            if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected) {
                System.out.println("连接成功");
                countDownLatch.countDown();
            } else if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.Disconnected) {
                System.out.println("连接断开!");
            } else if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.Expired) {
                System.out.println("连接超时!");
            } else if (event.getState() == Watcher.Event.KeeperState.AuthFailed) {
                System.out.println("验证失败!");
            }
        }
    }

    // 生成id的方法
    public String getUniqueId() throws Exception {
        String path = "";

        //创建持久化有序节点
        path = zooKeeper.create(defaultPath, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);

        // /uniqueId0000000001
        return path.substring(9);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //打开连接
        zooKeeper = new ZooKeeper(IP, 5000, new GloballyUniqueId());
        // 阻塞线程，等待连接的创建成功
        countDownLatch.await();
        GloballyUniqueId globallyUniqueId = new GloballyUniqueId();
        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            String id = globallyUniqueId.getUniqueId();
            System.out.println(id);
            Thread.sleep(3000);
        }
    }
}

3、分布式锁

分布式锁有多种实现方式，比如通过数据库、redis都可实现。作为分布式协同工具ZooKeeper，当然也有着标准的实现方式。下面介绍在zookeeper中如何实现排他锁。

设计思路：

1. 每个客户端往/Locks下创建临时有序节点/Locks/Lock_，创建成功后/Locks下面会有每个客户端对应的节点，如/Locks/Lock_000000001
2. 客户端取得/Locks下子节点，并进行排序，判断排在最前面的是否为自己，如果自己的锁节点在第一位，代表获取锁成功
3. 如果自己的锁节点不在第一位，则监听自己前一位的锁节点。例如，自己锁节点Lock_000000002，那么则监听Lock_000000001
4. 当前一位锁节点Lock_000000001对应的客户端执行完成，释放了锁。将会触发监听客户端（Lock_000000002）的逻辑
5. 监听客户端重新执行第2步逻辑，判断自己是否获得了锁

4、服务注册中心

在 zookeeper 中，进行服务注册，实际上就是在 zookeeper 中创建了一个 znode 节点，该节点存储了该服务的ip、端口、调用方式(协议、序列化方式)等。该节点由服务提供者(发布服务时)创建，以供服务消费者获取节点中的信息；

1. 服务提供者启动时，会将其服务名称，ip地址注册到配置中心；
2. 服务消费者在第一次调用服务时，会通过注册中心找到相应服务的ip地址列表，并缓存到本地，以供后续使用；
3. 当服务提供者的某台服务器宕机或下线时，相应的ip会从服务提供者ip列表中移除。同时，注册中心会将新的服务ip地址列表发送给服务消费者机器，缓存在消费者本机；
4. 当某个服务的所有服务器都下线了，那么这个服务也就下线了；
5. 同样，当服务提供者的某台服务器上线时，注册中心会将新的服务ip地址列表发送给服务消费者机器，缓存在消费者本机

zookeeper 集群搭建

单机环境下，jdk、zookeeper 安装完毕，进行zookeeper伪集群搭建。zookeeper集群中包含3个节点，节点对外提供服务端口号分别为2181、2182、2183

2. 复制三份zookeeper文件



3. 修改zookeeper2181对应配置文件

#服务器对应端口号
clientPort=2181
#数据快照文件所在路径
dataDir=E:/apache-zookeeper-3.6.2-bin-0/data
dataLogDir=E:/apache-zookeeper-3.6.2-bin-0/log
#集群配置信息
#server.A=B:C:D
#A：是一个数字，表示这个是服务器的编号
#B：是这个服务器的ip地址
#C：Zookeeper服务器之间的通信端口
#D：Leader选举的端口
server.1=localhost:2881:3881
server.2=localhost:2882:3882
server.3=localhost:2883:3883

1. 在上一步 dataDir 指定的目录下，创建 myid 文件（没有后缀名），该文件只要一个数字，就是上一步server 配置的对应 A 数字
2. zookeeper2182、zookeeper2183参照步骤2/3进行相应配置
3. 分别启动三台服务器（启动三个安装包的 bin 下的 zkServer.cmd），检验集群状态

注意：一开始启动第一个会一直报错，不管它，都启动成功就不报错了；

一致性协议zab协议（二阶段提交）

zab协议的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （zookeeper原子广播）。zookeeper 是通过 zab协议来保证分布式事务的最终一致性；

zab广播模式工作原理，主要分为以下几个步骤：

1. leader从客户端收到一个写请求（如果是follower收到写请求则会转发给leader）
2. leader生成一个新的事务并为这个事务生成一个唯一的ZXID
3. leader将这个事务提议(propose)发送给所有的follows节点
4. follower节点将收到的事务请求加入到历史队列(history queue)中,并发送ack给leader
5. 当leader收到大多数follower（半数以上节点）的ack消息，leader会发送commit请求
6. 当follower收到commit请求时，从历史队列中将事务请求commit

ACK (Acknowledge character）：即是确认字符，接收方发给发送方的，表示发来的数据已确认接收无误！

zookeeper的leader选举

服务器状态

服务器状态总共分为四种：

• looking：寻找leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有leader，因此需要进入leader选举状态
• leading： 领导者状态。表明当前服务器角色是leader
• following： 跟随者状态。表明当前服务器角色是follower
• observing：观察者状态。表明当前服务器角色是observer

服务器启动时期的leader选举

在集群初始化阶段，当有一台服务器server1启动时，其单独无法进行和完成leader选举，当第二台服务器server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到leader，于是进入leader选举过程。选举过程如下:

1. 每个server发出一个投票。由于是初始情况，server1和server2都会将自己作为leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和zxid，使用(myid, zxid)来表示，此时server1的投票为(1, 0)，server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器；
2. 集群中的每台服务器接收来自集群中各个服务器的投票；
3. 处理投票，针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行pk，pk规则如下：

优先检查zxid，zxid比较大的服务器优先作为leader。
如果zxid相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为leader服务器。

示例：
对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的zxid，均为0，再比较myid，此时server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票。
对于server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。

1. 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于server1、server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了leader；
2. 改变服务器状态。一旦确定了leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是follower，那么就变更为following，如果是leader，就变更为leading；

服务器运行时期的Leader选举

在zookeeper运行期间，leader与非leader服务器各司其职，即便当有非leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响leader，但是一旦leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。

假设正在运行的有server1、server2、server3三台服务器，当前leader是server2，若某一时刻leader挂了，此时便开始Leader选举。选举过程如下:

1. 变更状态。leader挂后，余下的服务器都会将自己的服务器状态变更为looking，然后开始进入leader选举过程。
2. 每个server会发出一个投票。在运行期间，每个服务器上的zxid可能不同，此时假定server1的zxid为122，server3的zxid为122，在第一轮投票中，server1和server3都会投自己，产生投票(1, 122)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。
3. 接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同
4. 处理投票。与启动时过程相同，此时，server3将会成为leader。
5. 统计投票。与启动时过程相同。
6. 改变服务器的状态。与启动时过程相同。

observer角色及其配置

observer角色特点：

1. 不参与集群的leader选举
2. 不参与集群中写数据时的ack反馈

要使用observer角色，在任何想变成observer角色的配置文件中加入如下配置：

peerType=observer

并在所有server的配置文件中，配置server的那行追加:observer，例如：

server.3=192.168.60.130:2289:3389:observer

zookeeperAPI连接集群

ZooKeeper(String connectionString, int sessionTimeout, Watcher watcher)

• connectionString - zooKeeper集合主机。
• sessionTimeout - 会话超时（以毫秒为单位）。
• watcher - 实现“监视器”界面的对象。ZooKeeper集合通过监视器对象返回连接状 态。

zookeeper 开源客户端curator介绍

curator是Netflix公司开源的一个zookeeper客户端，curator框架在zookeeper原生API接口上进行了包装，解决了很多zooKeeper客户端非常底层的细节开发。提供zooKeeper各种应用场景的抽象封装，实现了Fluent风格的API接口，是最好用，最流行的zookeeper的客户端。

原生zookeeperAPI的不足：

• 连接对象异步创建，需要开发人员自行编码等待
• 连接没有自动重连超时机制
• watcher一次注册生效一次
• 不支持递归创建树形节点

curator特点：

• 解决session会话超时重连
• watcher反复注册
• 简化开发api
• 遵循Fluent风格的API
• 提供了分布式锁服务、共享计数器、缓存机制等机制

前言：使用异步方式操作的话，那么取数据一定要在异步回调里取。

1、连接到ZooKeeper

public class CuratorConnection {
    public static void main(String[] args) {
        // session重连策略
        /*
            3秒后重连一次，只重连1次
            RetryPolicy retryPolicy = new RetryOneTime(3000);
        */
        /*
            每3秒重连一次，重连3次
            RetryPolicy retryPolicy = new RetryNTimes(3,3000);
        */
       /*
            每3秒重连一次，总等待时间超过10秒后停止重连
            RetryPolicy retryPolicy=new RetryUntilElapsed(10000,3000);
       */
        /**
            随着重连的次数增加，重连的间隔会变长，重连间隔基于此公式计算出来
            baseSleepTimeMs * Math.max(1, random.nextInt(1 << (retryCount + 1)))
         */
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);

        // 创建连接对象
        CuratorFramework client= CuratorFrameworkFactory.builder()
                // IP地址端口号
                .connectString("127.0.0.1:2181")
                // 会话超时时间
                .sessionTimeoutMs(5000)
                // 重连机制
                .retryPolicy(retryPolicy)
                // 命名空间，可以不传
                .namespace("create")
                // 构建连接对象
                .build();
        // 打开连接
        client.start();
        System.out.println(client.isStarted());
        // 关闭连接
        client.close();
    }
}

2、新增节点

public class CuratorCreate {
    @Test
    public void create1() throws Exception {
        //自定义权限列表
        List<ACL> list = new ArrayList<ACL>();
        // 授权模式和授权对象
        Id id = new Id("ip", "127.0.0.1");
        list.add(new ACL(ZooDefs.Perms.ALL, id));

        // 新增节点
        client.create()
                // 递归创建节点树
                .creatingParentsIfNeeded()
                // 节点的类型
                .withMode(CreateMode.PERSISTENT)
                // 节点的权限列表 world:anyone:cdrwa
                .withACL(ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE)
                //.withACL(list)
                // 异步回调接口
                .inBackground(new BackgroundCallback() {
                    public void processResult(CuratorFramework curatorFramework, CuratorEvent curatorEvent) throws Exception {
                        // 事件类型
                        System.out.println(curatorEvent.getType());
                    }
                })
                // arg1:节点的路径,arg2:节点的数据
                .forPath("/node1/node11", "node1".getBytes());
    }
}

3、更新节点

public class CuratorSet {
    @Test
    public void set1() throws Exception {
        // 更新节点
        client.setData()
                // 指定版本号
                .withVersion(2)
                // 异步方式修改节点数据
				inBackground((curatorFramework, curatorEvent) -> {
                    // 事件的类型
                    System.out.println(curatorEvent.getType());
                })
                // arg1:节点的路径,arg2:节点的数据
                .forPath("/node1", "node11".getBytes());
    }
}

4、删除节点

public class CuratorDelete {
    @Test
    public void delete1() throws Exception {
       // 删除节点
        client.delete()
                // 删除包含字节点的节点
                .deletingChildrenIfNeeded()
                // 版本号
                .withVersion(0)
                // 异步方式删除节点
                .inBackground((curatorFramework, curatorEvent) -> {
                    // 事件类型
                    System.out.println(curatorEvent.getType());
                })
                // 节点的路径
                .forPath("/node1");
    }
}

5、查看节点

public class CuratorGet {
    @Test
    public void get1() throws Exception {
        // 读取数据时读取节点的属性
        Stat stat=new Stat();
        // 读取节点数据
        byte [] bys=client.getData()
                // 读取属性
                .storingStatIn(stat)
                 // 节点的路径
                .forPath("/node1");
        System.out.println(new String(bys));
        System.out.println(stat.getVersion());
    }
    
    @Test
    public void get2() throws Exception {
        // 异步方式读取节点的数据
        client.getData()
                 .inBackground((curatorFramework, curatorEvent) -> {
                     // 节点的路径
                     System.out.println(curatorEvent.getPath());
                     // 事件类型
                     System.out.println(curatorEvent.getType());
                     // 数据
                     System.out.println(new String(curatorEvent.getData()));
                 })
                .forPath("/node1");
        Thread.sleep(5000);
    }
}

6、 查看子节点

public class CuratorGetChild {
    @Test
    public void getChild1() throws Exception {
        // 读取子节点数据
        List<String> list = client.getChildren()
                // 节点路径
                .forPath("/get");
        for (String str : list) {
            System.out.println(str);
        }
    }

    @Test
    public void getChild2() throws Exception {
        // 异步方式读取子节点数据
        client.getChildren()
                .inBackground((curatorFramework, curatorEvent) -> {
                    // 节点路径
                    System.out.println(curatorEvent.getPath());
                    // 事件类型
                    System.out.println(curatorEvent.getType());
                    // 读取子节点数据
                    List<String> list=curatorEvent.getChildren();
                    for (String str : list) {
                        System.out.println(str);
                    }
                })
                .forPath("/get");
        Thread.sleep(5000);
    }
}

8、检查节点是否存在

public class CuratorExists {
    @Test
    public void exists1() throws Exception {
        // 判断节点是否存在
       Stat stat= client.checkExists()
                 // 节点路径
                .forPath("/node2");
        System.out.println(stat.getVersion());
    }

    @Test
    public void exists2() throws Exception {
        // 异步方式判断节点是否存在
        client.checkExists()
                 .inBackground((curatorFramework, curatorEvent) -> {
                     // 节点路径
                     System.out.println(curatorEvent.getPath());
                     // 事件类型
                     System.out.println(curatorEvent.getType());
                     System.out.println(curatorEvent.getStat().getVersion());
                 })
                .forPath("/node2");
        Thread.sleep(5000);
    }
}

9、watcherAPI

curator提供了两种Watcher(Cache)来监听结点的变化：

• Node Cache : 只是监听某一个特定的节点，监听节点的新增和修改
• PathChildren Cache : 监控一个ZNode的子节点. 当一个子节点增加， 更新，删除时， Path Cache会改变它的状态，会包含最新的子节点，子节点的数据和状态

public class CuratorWatcher {
    @Test
    public void watcher1() throws Exception {
        // 监视某个节点的数据变化
        // arg1:连接对象,arg2:监视的节点路径
       final NodeCache nodeCache=new NodeCache(client,"/watcher1");
        // 启动监视器对象
        nodeCache.start();
        nodeCache.getListenable().addListener(()->{
            System.out.println(nodeCache.getCurrentData().getPath());
            System.out.println(new String(nodeCache.getCurrentData().getData()));
        });
        Thread.sleep(100000);
        //关闭监视器对象
        nodeCache.close();
    }

    @Test
    public void watcher2() throws Exception {
         // 监视子节点的变化
        // arg1:连接对象,arg2:监视的节点路径,arg3:事件中是否可以获取节点的数据
        PathChildrenCache pathChildrenCache=new PathChildrenCache(client,"/watcher1",true);
        // 启动监听
        pathChildrenCache.start();
        // 当子节点方法变化时回调的方法
        pathChildrenCache.getListenable().addListener((curatorFramework, pathChildrenCacheEvent) -> {
            // 节点的事件类型
            System.out.println(pathChildrenCacheEvent.getType());
            // 节点的路径
            System.out.println(pathChildrenCacheEvent.getData().getPath());
            // 节点数据
            System.out.println(new String(pathChildrenCacheEvent.getData().getData()));
        });
        Thread.sleep(100000);
        // 关闭监听
        pathChildrenCache.close();
    }
}

10、事务

public class CuratorTransaction {
    @Test
    public void tra1() throws Exception {
        // 开启事务
        client.inTransaction()
                .create().forPath("/node1","node1".getBytes())
                .and()
                .create().forPath("/node2","node2".getBytes())
                .and()
                //事务提交
                .commit();
    }
}

11、分布式锁

• InterProcessMutex：分布式可重入排它锁（在这一时刻只能有一个线程进入）
• InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁（在同一时刻可以允许多个读线程访问，但是在写线程访问的时候，所有的读线程和其他写线程都会被阻塞）

public class CuratorLock {
    @Test
    public void lock1() throws Exception {
        // 排他锁
        // arg1:连接对象
        // arg2:节点路径
        InterProcessLock interProcessLock = new InterProcessMutex(client, "/lock1");
        System.out.println("等待获取锁对象!");
        // 获取锁
        interProcessLock.acquire();
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            Thread.sleep(3000);
            System.out.println(i);
        }
        // 释放锁
        interProcessLock.release();
        System.out.println("等待释放锁!");
    }

    @Test
    public void lock2() throws Exception {
        // 读写锁
        InterProcessReadWriteLock interProcessReadWriteLock=new InterProcessReadWriteLock(client, "/lock1");
        // 获取读锁对象
        InterProcessLock interProcessLock=interProcessReadWriteLock.readLock();
        // 获取写锁对象
        //InterProcessLock interProcessLock=interProcessReadWriteLock.writeLock();
        System.out.println("等待获取锁对象!");
        // 获取锁
        interProcessLock.acquire();
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            Thread.sleep(3000);
            System.out.println(i);
        }
        // 释放锁
        interProcessLock.release();
        System.out.println("等待释放锁!");
    }
}

zookeeper四字监控命令

zooKeeper支持某些特定的四字命令与其的交互。它们大多是查询命令，用来获取 zooKeeper服务的当前状态及相关信息。用户在客户端可以通过 telnet 或 nc 向zooKeeper提交相应的命令。 zooKeeper常用四字命令见下表 所示：

命令	描述
conf	输出相关服务配置的详细信息。比如端口、zk数据及日志配置路径、最大连接数，session超时时间、serverId等
cons	列出所有连接到这台服务器的客户端连接/会话的详细信息。包括“接受/发送”的包数量、session id 、操作延迟、最后的操作执行等信息
crst	重置当前这台服务器所有连接/会话的统计信息
dump	列出未经处理的会话和临时节点
envi	输出关于服务器的环境详细信息
ruok	测试服务是否处于正确运行状态。如果正常返回"imok"，否则返回空
stat	输出服务器的详细信息：接收/发送包数量、连接数、模式（leader/follower）、节点总数、延迟。 所有客户端的列表
srst	重置server状态
wchs	列出服务器watches的简洁信息：连接总数、watching节点总数和watches总数
wchc	通过session分组，列出watch的所有节点，它的输出是一个与 watch 相关的会话的节点列表
mntr	列出集群的健康状态。包括“接受/发送”的包数量、操作延迟、当前服务模式（leader/follower）、节点总数、watch总数、临时节点总数

nc命令工具安装，下载地址：https://eternallybored.org/misc/netcat/

四字命令使用方法：echo 命令| nc localhost 2181，如果执行提示如下信息：

conf is not executed because it is not in the whitelist.

需要在zoo_sample.cfg或zoo.cfg（看你使用的哪个）配置文件末尾添加如下一行代码并保存退出：

4lw.commands.whitelist=*

重启zookeeper即可！

注意：解压就可以使用，如果报病毒，在隔离区恢复文件就行！

1、conf命令

输出相关服务配置的详细信息

shell终端输入：echo conf| nc localhost 2181（后续命令都不再重复赘述）

属性	含义
clientPort	客户端端口号
dataDir	数据快照文件目录 默认情况下100000次事务操作生成一次快照
dataLogDir	事物日志文件目录，生产环境中放在独立的磁盘上
tickTime	服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔(以毫秒为单位)
maxClientCnxns	最大连接数
minSessionTimeout	最小session超时 minSessionTimeout=tickTime*2
maxSessionTimeout	最大session超时 maxSessionTimeout=tickTime*20
serverId	服务器编号
initLimit	集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数
syncLimit	集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间 请求和应答之间能容忍的最多心跳数
electionAlg	0:基于UDP的LeaderElection 1:基于UDP的FastLeaderElection 2:基于UDP和认证的FastLeaderElection 3:基于TCP的FastLeaderElection 在3.4.10版本中，默认值为3另外三种算法已经被弃用，并且有计划在之后的版本中将它们彻底删除而不再支持
electionPort	选举端口
quorumPort	数据通信端口
peerType	是否为观察者 1为观察者

2、cons命令

列出所有连接到这台服务器的客户端连接/会话的详细信息

属性	含义
ip	ip地址
port	端口号
queued	等待被处理的请求数，请求缓存在队列中
received	收到的包数
sent	发送的包数
sid	会话id
lop	最后的操作 GETD-读取数据 DELE-删除数据 CREA-创建数据
est	连接时间戳
to	超时时间
lcxid	当前会话的操作id
lzxid	最大事务id
lresp	最后响应时间戳
llat	最后/最新 延时
minlat	最小延时
maxlat	最大延时
avglat	平均延时

3、crst命令

重置当前这台服务器所有连接/会话的统计信息

4、dump命令

列出未经处理的会话和临时节点

属性	含义
session id	znode path(1对多 , 处于队列中排队的session和临时节点)

5、envi命令

输出关于服务器的环境配置信息

属性	含义
zookeeper.version	版本
host.name	host信息
java.version	java版本
java.vendor	供应商
java.home	运行环境所在目录
java.class.path	classpath
java.library.path	第三方库指定非java类包的位置（如：dll，so）
java.io.tmpdir	默认的临时文件路径
java.compiler	JIT 编译器的名称
os.name	Linux
os.arch	amd64
os.version	3.10.0-514.el7.x86_64
user.name	zookeeper
user.home	/home/zookeeper
user.dir	/home/zookeeper/zookeeper2181/bin

6、ruok命令

测试服务是否处于正确运行状态

7、stat命令

输出服务器的详细信息与srvr相似，但是多了每个连接的会话信息

属性	含义
Zookeeper version	版本
Latency min/avg/max	延时
Received	收包
Sent	发包
Connections	连接数
Outstanding	堆积数
Zxid	最大事物id
Mode	服务器角色
Node count	节点数

8、srst命令

重置server状态

9、wchs命令

列出服务器watches的简洁信息

属性	含义
connectsions	连接数
watch-paths	watch节点数
watchers	watcher数量

10、wchc命令
通过session分组，列出watch的所有节点，它的输出的是一个与 watch 相关的会话的节点列表

11、wchp命令

通过路径分组，列出所有的 watch 的session id信息

12、mntr命令

列出服务器的健康状态

属性	含义
zk_version	版本
zk_avg_latency	平均延时
zk_max_latency	最大延时
zk_min_latency	最小延时
zk_packets_received	收包数
zk_packets_sent	发包数
zk_num_alive_connections	连接数
zk_outstanding_requests	堆积请求数
zk_server_state	leader/follower 状态
zk_znode_count	znode数量
zk_watch_count	watch数量
zk_ephemerals_count	临时节点（znode）
zk_approximate_data_size	数据大小
zk_open_file_descriptor_count	打开的文件描述符数量
zk_max_file_descriptor_count	最大文件描述符数量

zookeeper图形化的客户端工具(ZooInspector)

ZooInspector下载地址：

https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12436620/ZooInspector.zip

解压后进入目录ZooInspector\build，运行zookeeper-dev-ZooInspector.jar

#执行命令如下
java -jar zookeeper-dev-ZooInspector.jar

总结

深入学习zookeeper（一）