//2、创建节点带子节点（如果不给子节点赋值，子节点的值默认为当前系统的IP地址） String path = client.create().creatingParentsIfNeeded().forPath("/zuxia/abc"); System.out.println("创建节点："+path); //3、创建临时节点（当断开连接时临时节点会自动删除,withMode中的属性可选择） String path =client.create().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath("/a","helloworld".getBytes()); System.out.println("创建节点："+path);
###### 4）、查询节点
//1、查询节点的数据 byte[] bytes = client.getData().forPath("/zuxia"); System.out.println(new String(bytes)); //2、查询节点的数据（详情信息） Stat stats=new Stat(); System.out.println(stats);//为了区分两个结果的不同 byte[] be = client.getData().storingStatIn(stats).forPath("/zuxia"); System.out.println(stats);
###### 5）、更新节点
//给节点赋值（返回值为Stat,可写可不写） client.setData().forPath("/ab", "hello".getBytes());
###### 6）、删除节点
//1、删除节点 System.out.println("删除节点："+client.delete().forPath("/wjh")); //2、删除带有子节点的目录节点 System.out.println("删除子节点："+client.delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath("/zuxia"));
###### 7）、**Watch**事件监听
•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，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提供了三种Watcher：
NodeCache : 只是监听某一个特定的节点
PathChildrenCache : 监控一个ZNode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
**1、NodeCache 监听事件**
@Test void testNodeCache() throws Exception { // 1. 创建NodeCache NodeCache nodeCache = new NodeCache(client, "/ab"); // 2. 注册监听 nodeCache.getListenable().addListener(new NodeCacheListener() { @Override public void nodeChanged() throws Exception { System.out.println("/ab节点发生变更"); byte[] dataBytes = nodeCache.getCurrentData().getData(); System.out.println("节点修改后的数据：" + new String(dataBytes)); } }); // 3. 开启监听，如果设置为true，则开启监听时，加载缓冲数据 nodeCache.start(true); while(true){} }
**2、PathChildrenCache 监听事件**
@Test void testPathChildrenCache() throws Exception { //创建监听对象(监听指定节点下的) PathChildrenCache pathChildrenCache= new PathChildrenCache(client, "/zuxia", true); //注册监听事件 pathChildrenCache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() { @Override public void childEvent(CuratorFramework cf, PathChildrenCacheEvent event) throws Exception { System.out.println("节点发生变化了"); PathChildrenCacheEvent.Type type = event.getType(); //当前判断的是当节点发生更新时进入改方法，可以选择添加或者删除的方法 if (type.equals(PathChildrenCacheEvent.Type.CHILD_UPDATED)){ byte[] bytes = event.getData().getData(); System.out.println("节点修改后的数据"+new String(bytes)); } } }); //开启监听 pathChildrenCache.start(); while (true){} }
**3、TreeCache 监听事件**
@Test void testTreeCache() throws Exception { //创建监听对象 TreeCache treeCache = new TreeCache(client, "/zuxia"); //注册监听 treeCache.getListenable().addListener(new TreeCacheListener() { @Override public void childEvent(CuratorFramework curatorFramework, TreeCacheEvent treeCacheEvent) throws Exception { System.out.println("节点发生变化了"); TreeCacheEvent.Type type = treeCacheEvent.getType(); if (type.equals(TreeCacheEvent.Type.NODE_ADDED)){ System.out.println("节点添加了"); } } }); //开启监听 treeCache.start(); while (true){} }
###### 8）、分布式锁实现
* 首先我们要了解什么是分布式锁？
在我们进行单机应用开发，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。
但当我们的应用是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**处理种跨机器的进程之间的数据同步问题**——这就是分布式锁。
* 
* 其次也要悉知分布式锁的原理：
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点之后，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
是否是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到比自己小的一个节点
并注册监听。
* 
* 案例操作----模拟12306售票：
•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
方法类：
package com.wjh; 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 TickTest implements Runnable{ private int x=10;//票数 //创建分布式可重入排它锁对象 private InterProcessMutex lock; CuratorFramework client; //当前方法的构造方法 public TickTest() { //超时重试（连接间隔时间和超时连接次数） RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 5); //连接zookeeper对象 client = CuratorFrameworkFactory.newClient( "ip:port", 1000, 60*1000, retryPolicy); //开始连接 client.start(); //创建分布式可重入排它锁对象连接zookeeper注册中心客户端 //客户端中不用创建，这里会自动创建 lock = new InterProcessMutex(client, "/lock"); } @Override public void run() { try { //设置锁 lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS); while (true) { if(x>0){ //输出的调用线程的对象以及票数的数量 System.out.println(Thread.currentThread()+"票数:" + x); //间隔200毫秒输出一次 Thread.sleep(200); x--; } } } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); }finally { try { //释放锁 lock.release(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } } } }
测试类：
package com.wjh; public class MaiTest { //使用main方法调用 public static void main(String[] args) { //实现线程方法 TickTest tick = new TickTest(); //创建线程对象 Thread t1 = new Thread(tick,"携程"); Thread t2 = new Thread(tick,"飞猪"); //启动线程 t1.start(); t2.start(); } }
#### 三、Zookeeper集群搭建
###### 1、zookeeper集群介绍
Leader选举：
•
Serverid
：服务器
ID
比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。
编号越大在选择算法中的权重越大。
•
Zxid
：数据
ID
服务器中存放的最大数据ID.值越大说明数据 越新，在选举算法中数据越新权重越大。
•
在
Leader
选举的过程中，如果某台
ZooKeeper
获得了超过半数的选票，
则此ZooKeeper就可以成为Leader了
###### 2、zookeeper集群搭建
附录文件上有详细搭建步骤.....
#### 四、Zookeeper核心理论
在ZooKeeper集群服中务中有三个角色：
•Leader 领导者 ：
1. 处理事务请求
2. 集群内部各服务器的调度者
•Follower 跟随者 ：
1. 处理客户端非事务请求，转发事务请求给Leader服务器
2. 参与Leader选举投票
•Observer 观察者：
1. 处理客户端非事务请求，转发事务请求给Leader服务器
最后附注：
**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！**
**由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**
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