Zookeeper3.7源码剖析

能力目标

• 能基于Maven导入最新版Zookeeper源码
• 能说出Zookeeper单机启动流程
• 理解Zookeeper默认通信中4个线程的作用
• 掌握Zookeeper业务处理源码处理流程
• 能够在Zookeeper源码中Debug测试通信过程

1 Zookeeper源码导入

Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架，并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性。在越来越多的分布式系。在越来越多的分布式系统（Hadoop、HBase、Kafka）中，Zookeeper都作为核心组件使用。

我们当前课程主要是研究Zookeeper源码，需要将Zookeeper工程导入到IDEA中，老版的zk是通过ant进行编译的，但最新的zk(3.7)源码中已经没了build.xml，而多了pom.xml，也就是说构建方式由原先的Ant变成了Maven，源码下下来后，直接编译、运行是跑不起来的，有一些配置需要调整。

1.1 工程导入

Zookeeper各个版本源码下载地址https://github.com/apache/zookeeper，我们可以在该仓库下选择不同的版本，我们选择最新版本，当前最新版本为3.7，如下图：

找到项目下载地址，我们选择https地址，并复制该地址，通过该地址把项目导入到IDEA中。

点击IDEA的VSC>Checkout from Version Controller>GitHub，操作如下图：

克隆项目到本地：

项目导入本地后，效果如下：

项目运行的时候，缺一个版本对象，创建org.apache.zookeeper.version.Info，代码如下：

public interface Info {
    public static final int MAJOR=3;
    public static final int MINOR=4;
    public static final int MICRO=6;
    public static final String QUALIFIER=null;
    public static final int REVISION=-1;
    public static final String REVISION_HASH = \"1\";
    public static final String BUILD_DATE=\"2020-12-03 09:29:06\";
}

1.2 Zookeeper源码错误解决

在zookeeper-server中找到org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain并启动该类，启动前做如下配置：

启动的时候会会报很多错误，比如缺包、缺对象，如下几幅图：

为了解决上面的错误，我们需要手动引入一些包，pom.xml引入如下依赖：

<!--引入依赖-->
<dependency>
  <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
  <artifactId>metrics-core</artifactId>
  <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.xerial.snappy</groupId>
  <artifactId>snappy-java</artifactId>
  <version>1.1.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
  <artifactId>jetty-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
  <artifactId>jetty-servlet</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>commons-cli</groupId>
  <artifactId>commons-cli</artifactId>
</dependency>

1.3 Zookeeper命令(自学)

我们要想学习Zookeeper，需要先学会使用Zookeeper，它有很多丰富的命令，借助这些命令可以深入理解Zookeeper，我们启动源码中的客户端就可以使用Zookeeper相关命令。

启动客户端org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain，如下图：

启动后，日志如下：

1)节点列表:ls /

ls /
[dubbo, zookeeper]
ls /dubbo
[com.itheima.service.CarService]

2)查看节点状态:stat /dubbo

stat /dubbo
cZxid = 0x3
ctime = Thu Dec 03 09:19:29 CST 2020
mZxid = 0x3
mtime = Thu Dec 03 09:19:29 CST 2020
pZxid = 0x4
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 13
numChildren = 1

节点信息参数说明如下：

3)创建节点:create /dubbo/code java

create /dubbo/code java
Created /dubbo/code

其中code表示节点，java表示节点下的内容。

4)查看节点数据:get /dubbo/code

get /dubbo/code
java

5)删除节点:delete /dubbo/code || deleteall /dubbo/code

删除没有子节点的节点：delete /dubbo/code

删除所有子节点：deleteall /dubbo/code

6)历史操作命令:history

history
1 - ls /dubbo
2 - ls /dubbo/code
3 - get /dubbo/code
4 - get /dubbo/code
5 - create /dubbo/code java
6 - get /dubbo/code
7 - get /dubbo/code
8 - delete /dubbo/code
9 - get /dubbo/code
10 - listquota path
11 - history

1.4 Zookeeper分析工具

Zookeeper安装比较方便，在安装一个集群以后，查看数据却比较麻烦，下面介绍Zookeeper的数据查看工具——ZooInspector。

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

下载压缩包后，解压后，我们需要运行zookeeper-dev-ZooInspector.jar：

输入账号密码，就可以连接Zookeeper了，如下图：

连接后，Zookeeper信息如下：

节点操作：增加节点、修改节点、删除节点

1.5 Zookeeper案例应用

我们将资料中工程\\dubbo工程导入到IDEA中，上图是他们的调用关系，那么问题来了：

• 生产者向Zookeeper注册服务信息，Zookeeper把数据存哪儿了？
• 集群环境下，如果某个节点数据变更了，Zookeeper如何监听到的？
• 集群环境下各个节点的数据如何同步？
• 如果某个节点挂了，Zookeeper如何选举呢？
• ........

带着上面的疑问，我们开始研究Zookeeper源码。

2 ZK服务启动流程源码剖析

ZooKeeper可以以standalone、分布式的方式部署，standalone模式下只有一台机器作为服务器,ZooKeeper会丧失高可用特性，分布式是使用多个机器,每台机器上部署一个ZooKeeper服务器,即使有服务器宕机,只要少于半数,ZooKeeper集群依然可以正常对外提供服务，集群状态下Zookeeper是具备高可用特性。

我们接下来对ZooKeeper以standalone模式启动以及集群模式做一下源码分析。

2.1 ZK单机/集群启动流程

如上图，上图是Zookeeper单机/集群启动流程，每个细节所做的事情都在上图有说明，我们接下来按照流程图对源码进行分析。

2.2 ZK启动入口分析

启动入口类：QuorumPeerMain

该类是zookeeper单机/集群的启动入口类，是用来加载配置、启动QuorumPeer(选举相关)线程、创建ServerCnxnFactory等，我们可以把代码切换到该类的主方法(main)中，从该类的主方法开始分析，main方法代码分析如下：

上面main方法虽然只是做了初始化配置，但调用了initializeAndRun()方法，initializeAndRun()方法中会根据配置来决定启动单机Zookeeper还是集群Zookeeper，源码如下：

如果启动单机版，会调用ZooKeeperServerMain.main(args);，如果启动集群版，会调用QuorumPeerMain.runFromConfig(config);，我们接下来对单机版启动做源码详细剖析，集群版在后面章节中讲解选举机制时详细讲解。

2.3 ZK单机启动源码剖析

针对ZK单机启动源码方法调用链，我们已经提前做了一个方法调用关系图，我们讲解ZK单机启动源码，将和该图进行一一匹对，如下图：

1)单机启动入口

按照上面的源码分析，我们找到ZooKeeperServerMain.main(args)方法，该方法调用了ZooKeeperServerMain的initializeAndRun方法，在initializeAndRun方法中执行初始化操作，并运行Zookeeper服务，main方法如下：

2)配置文件解析

initializeAndRun()方法会注册JMX，同时解析zoo.cfg配置文件，并调用runFromConfig()方法启动Zookeeper服务，源码如下：

3)单机启动主流程

runFromConfig方法是单机版启动的主要方法，该方法会做如下几件事：

1:初始化各类运行指标，比如一次提交数据最大花费多长时间、批量同步数据大小等。
2:初始化权限操作，例如IP权限、Digest权限。
3:创建事务日志操作对象，Zookeeper中每次增加节点、修改数据、删除数据都是一次事务操作，都会记录日志。
4:定义Jvm监控变量和常量，例如警告时间、告警阀值次数、提示阀值次数等。
5:创建ZookeeperServer，这里只是创建，并不在ZooKeeperServerMain类中启动。
6:启动Zookeeper的控制台管理对象AdminServer，该对象采用Jetty启动。
7:创建ServerCnxnFactory，该对象其实是Zookeeper网络通信对象，默认使用了NIOServerCnxnFactory。
8:在ServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer服务。
9:创建并启动ContainerManager，该对象通过Timer定时执行,清理过期的容器节点和TTL节点,执行周期为分钟。
10:防止主线程结束，阻塞主线程。

方法源码如下：

4)网络通信对象创建

上面方法在创建网络通信对象的时候调用了ServerCnxnFactory.createFactory(),该方法其实是根据系统配置创建Zookeeper通信组件，可选的有NIOServerCnxnFactory(默认)和NettyServerCnxnFactory，关于通信对象我们会在后面进行详细讲解，该方法源码如下：

5)单机启动

cnxnFactory.startup(zkServer);方法其实就是启动了ZookeeperServer，它调用NIOServerCnxnFactory的startup方法，该方法中会调用ZookeeperServer的startup方法启动服务，ZooKeeperServerMain运行到shutdownLatch.await();主线程会阻塞住,源码如下：

启动后，日志如下：

3 ZK网络通信源码剖析

Zookeeper作为一个服务器,自然要与客户端进行网络通信,如何高效的与客户端进行通信,让网络IO不成为ZooKeeper的瓶颈是ZooKeeper急需解决的问题,ZooKeeper中使用ServerCnxnFactory管理与客户端的连接,其有两个实现,一个是NIOServerCnxnFactory,使用Java原生NIO实现;一个是NettyServerCnxnFactory,使用netty实现;使用ServerCnxn代表一个客户端与服务端的连接。

从单机版启动中可以发现Zookeeper默认通信组件为NIOServerCnxnFactory，他们和ServerCnxnFactory的关系如下图：

3.1 NIOServerCnxnFactory工作流程

一般使用Java NIO的思路为使用1个线程组监听OP_ACCEPT事件,负责处理客户端的连接;使用1个线程组监听客户端连接的OP_READ和OP_WRITE事件,处理IO事件(netty也是这种实现方式).
但ZooKeeper并不是如此划分线程功能的,NIOServerCnxnFactory启动时会启动四类线程：

1:accept thread:该线程接收来自客户端的连接,并将其分配给selector thread(启动一个线程)。

2:selector thread:该线程执行select(),由于在处理大量连接时,select()会成为性能瓶颈,因此启动多个selector thread,使用系统属性zookeeper.nio.numSelectorThreads配置该类线程数,默认个数为 核心数/2。

3:worker thread:该线程执行基本的套接字读写,使用系统属性zookeeper.nio.numWorkerThreads配置该类线程数,默认为核心数∗2核心数∗2.如果该类线程数为0,则另外启动一线程进行IO处理,见下文worker thread介绍。

4:connection expiration thread:若连接上的session已过期,则关闭该连接。

这四个线程在NIOServerCnxnFactory类上有说明，如下图：

ZooKeeper中对线程需要处理的工作做了更细的拆分,解决了有大量客户端连接的情况下,selector.select()会成为性能瓶颈,将selector.select()拆分出来,交由selector thread处理。

3.2 NIOServerCnxnFactory源码

NIOServerCnxnFactory的源码分析我们将按照上面所介绍的4个线程实现相关分析，并实现数据操作，在程序中获取指定数据。

3.2.1 AcceptThread剖析

为了让大家更容易理解AcceptThread，我们把它的结构和方法调用关系画了一个详细的流程图，如下图：

在NIOServerCnxnFactory类中有一个AccpetThread线程，为什么说它是一个线程？我们看下它的继承关系：AcceptThread > AbstractSelectThread > ZooKeeperThread > Thread，该线程接收来自客户端的连接,并将其分配给selector thread(启动一个线程)。

该线程执行流程：run执行selector.select(),并调用doAccept()接收客户端连接，因此我们可以着重关注doAccept()方法,该类源码如下：

doAccept()方法用于处理客户端链接，当客户端链接Zookeeper的时候，首先会调用该方法，调用该方法执行过程如下：

1:和当前服务建立链接。
2:获取远程客户端计算机地址信息。
3:判断当前链接是否超出最大限制。
4:调整为非阻塞模式。
5:轮询获取一个SelectorThread，将当前链接分配给该SelectorThread。
6:将当前请求添加到该SelectorThread的acceptedQueue中，并唤醒该SelectorThread。

doAccept()方法源码如下：

上面代码中addAcceptedConnection方法如下：

我们把项目中的分布式案例服务启动，可以看到如下日志打印：

AcceptThread----------链接服务的IP：127.0.0.1

3.2.2 SelectorThread剖析

同样为了更容易梳理SelectorThread，我们也把它的结构和方法调用关系梳理成了流程图，如下图：

该线程的主要作用是从Socket读取数据，并封装成workRequest，并将workRequest交给workerPool工作线程池处理，同时将acceptedQueue中未处理的链接取出，并未每个链接绑定OP_READ读事件，并封装对应的上下文对象NIOServerCnxn。SelectorThread的run方法如下：

run()方法中会调用select()，而select()中的核心调用地方是handleIO()，我们看名字其实就知道这里是处理客户端请求的数据，但客户端请求数据并非在SelectorThread线程中处理，我们接着看handleIO()方法。

handleIO()方法会封装当前SelectorThread为IOWorkRequest,并将IOWorkRequest交给workerPool来调度，而workerPool调度才是读数据的开始，源码如下：

3.2.3 WorkerThread剖析

WorkerThread相比上面的线程而言，调用关系颇为复杂，设计到了多个对象方法调用，主要用于处理IO，但并未对数据做出处理，数据处理将有业务链对象RequestProcessor处理，调用关系图如下：

ZooKeeper中通过WorkerService管理一组worker thread线程,前面我们在看SelectorThread的时候，能够看到workerPool的schedule方法被执行，如下图：

我们跟踪workerPool.schedule(workRequest);可以发现它调用了WorkerService.schedule(workRequest) > WorkerService.schedule(WorkRequest, long)，该方法创建了一个新的线程ScheduledWorkRequest,并启动了该线程，源码如下：

ScheduledWorkRequest实现了Runnable接口，并在run()方法中调用了IOWorkRequest中的doWork方法，在该方法中会调用doIO执行IO数据处理，源码如下：

IOWorkRequest的doWork源码如下：

接下来的调用链路比较复杂，我们把核心步骤列出，在能直接看到数据读取的地方详细分析源码。上面方法调用链路：NIOServerCnxn.doIO()>readPayload()>readRequest() >ZookeeperServer.processPacket() ，最后一步方法是获取核心数据的地方，我们可以修改下代码读取数据：

添加测试代码如下：

//==========测试 Start===========
//定义接收输入流对象（输出流）
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();

//将网络输入流读取到输出流中
byte[] buffer = new byte[1024];
int len=0;
while ((len=bais.read(buffer))!=-1){
    os.write(buffer,0,len);
}
String result = new String(os.toByteArray(),\"UTF-8\");
System.out.println(\"processPacket---------------读到的数据：\"+result);
//==========测试 End===========

我们启动客户端创建一个demo节点，并添加数据为 abcdefg

create /demo abcdefg

控制台数据如下：

测试完成后，不要忘了将该测试注释掉。我们可以执行其他增删改查操作，可以输出RequestHeader.type查看操作类型，操作类型代码在ZooDefs中有标识,常用的操作类型如下：

int create = 1;
int delete = 2;
int exists = 3;
int getData = 4;
int setData = 5;
int getACL = 6;
int setACL = 7;
int getChildren = 8;
int sync = 9;
int ping = 11;

2.3.4 ConnectionExpirerThread剖析

后台启动ConnectionExpirerThread清理线程清理过期的session,线程中无限循环,执行工作如下:

2.3 ZK通信优劣总结

Zookeeper在通信方面默认使用了NIO，并支持扩展Netty实现网络数据传输。相比传统IO，NIO在网络数据传输方面有很多明显优势：

1:传统IO在处理数据传输请求时，针对每个传输请求生成一个线程，如果IO异常，那么线程阻塞，在IO恢复后唤醒处理线程。在同时处理大量连接时，会实例化大量的线程对象。每个线程的实例化和回收都需要消耗资源，jvm需要为其分配TLAB，然后初始化TLAB，最后绑定线程，线程结束时又需要回收TLAB，这些都需要CPU资源。

2:NIO使用selector来轮询IO流，内部使用poll或者epoll，以事件驱动形式来相应IO事件的处理。同一时间只需实例化很少的线程对象，通过对线程的复用来提高CPU资源的使用效率。

3:CPU轮流为每个线程分配时间片的形式，间接的实现单物理核处理多线程。当线程越多时，每个线程分配到的时间片越短，或者循环分配的周期越长，CPU很多时间都耗费在了线程的切换上。线程切换包含线程上个线程数据的同步(TLAB同步)，同步变量同步至主存，下个线程数据的加载等等，他们都是很耗费CPU资源的。

4:在同时处理大量连接，但活跃连接不多时，NIO的事件响应模式相比于传统IO有着极大的性能提升。NIO还提供了FileChannel，以zero-copy的形式传输数据，相较于传统的IO，数据不需要拷贝至用户空间，可直接由物理硬件(磁盘等)通过内核缓冲区后直接传递至网关，极大的提高了性能。

5:NIO提供了MappedByteBuffer，其将文件直接映射到内存（这里的内存指的是虚拟内存，并不是物理内存），能极大的提高IO吞吐能力。

ZK在使用NIO通信虽然大幅提升了数据传输能力，但也存在一些代码诟病问题：

1:Zookeeper通信源码部分学习成本高，需要掌握NIO和多线程
2:多线程使用频率高，消耗资源多，但性能得到提升
3:Zookeeper数据处理调用链路复杂，多处存在内部类，代码结构不清晰，写法比较经典

4 RequestProcessor处理请求源码剖析

zookeeper 的业务处理流程就像工作流一样，其实就是一个单链表；在zookeeper启动的时候，会确立各个节点的角色特性，即leader、follower和observer，每个角色确立后，就会初始化它的工作责任链；

4.1 RequestProcessor结构

客户端请求过来，每次执行不同事务操作的时候，Zookeeper也提供了一套业务处理流程RequestProcessor，RequestProcessor的处理流程如下图：

我们来看一下RequestProcessor初始化流程，ZooKeeperServer.setupRequestProcessors()方法源码如下：

它的创建步骤：

1:创建finalProcessor。
2:创建syncProcessor，并将finalProcessor作为它的下一个业务链。
3:启动syncProcessor。
4:创建firstProcessor(PrepRequestProcessor)，将syncProcessor作为firstProcessor的下一个业务链。
5:启动firstProcessor。

syncProcessor创建时，将finalProcessor作为参数传递进来源码如下：

firstProcessor创建时，将syncProcessor作为参数传递进来源码如下：

PrepRequestProcessor/SyncRequestProcessor关系图：

PrepRequestProcessor和SyncRequestProcessor的结构一样，都是实现了Thread的一个线程，所以在这里初始化时便启动了这两个线程。

4.2 PrepRequestProcessor剖析

PrepRequestProcessor是请求处理器的第1个处理器，我们把之前的请求业务处理衔接起来，一步一步分析。ZooKeeperServer.processPacket()>submitRequest()>enqueueRequest()>RequestThrottler.submitRequest() ，我们来看下RequestThrottler.submitRequest()源码,它将当前请求添加到submittedRequests队列中了，源码如下：

而RequestThrottler继承了 ZooKeeperCriticalThread > ZooKeeperThread > Thread，也就是说当前RequestThrottler是个线程，我们看看它的run方法做了什么事，源码如下：

RequestThrottler调用了ZooKeeperServer.submitRequestNow()方法，而该方法又调用了firstProcessor的方法，源码如下：

ZooKeeperServer.submitRequestNow()方法调用了firstProcessor.processRequest()方法，而这里的firstProcessor就是初始化业务处理链中的PrepRequestProcessor，也就是说三个RequestProecessor中最先调用的是PrepRequestProcessor。

PrepRequestProcessor.processRequest()方法将当前请求添加到了队列submittedRequests中，源码如下：

上面方法中并未从submittedRequests队列中获取请求，如何执行请求的呢，因为PrepRequestProcessor是一个线程，因此会在run中执行，我们查看run方法源码的时候发现它调用了pRequest()方法，pRequest()方法源码如下：

首先先执行pRequestHelper()方法，该方法是PrepRequestProcessor处理核心业务流程，主要是一些过滤操作，操作完成后，会将请求交给下一个业务链，也就是SyncRequestProcessor.processRequest()方法处理请求。

我们来看一下PrepRequestProcessor.pRequestHelper()方法做了哪些事，源码如下：

从上面源码可以看出PrepRequestProcessor.pRequestHelper()方法判断了客户端操作类型，但无论哪种操作类型几乎都调用了pRequest2Txn()方法，我们来看看源码：

从上面代码可以看出pRequest2Txn()方法主要做了权限校验、快照记录、事务信息记录相关的事，还并未涉及数据处理，也就是说PrepRequestProcessor其实是做了操作前权限校验、快照记录、事务信息记录相关的事。

我们DEBUG调试一次，看看业务处理流程是否和我们上面所分析的一致。

添加节点：

create /zkdemo itheima

DEBUG测试如下：

客户端请求先经过ZooKeeperServer.submitRequestNow()方法，并调用firstProcessor.processRequest()方法，而firstProcessor=PrepRequestProcessor，如下图：

进入PrepRequestProcessor.pRequest()方法，执行完pRequestHelper()方法后，开始执行下一个业务链的方法，而下一个业务链nextProcessor=SyncRequestProcessor，如下测试图：

4.3 SyncRequestProcessor剖析

分析了PrepRequestProcessor处理器后，接着来分析SyncRequestProcessor，该处理器主要是将请求数据高效率存入磁盘，并且请求在写入磁盘之前是不会被转发到下个处理器的。

我们先看请求被添加到队列的方法：

同样SyncRequestProcessor是一个线程，执行队列中的请求也在线程中触发，我们看它的run方法，源码如下：

run方法会从queuedRequests队列中获取一个请求，如果获取不到就会阻塞等待直到获取到一个请求对象，程序才会继续往下执行，接下来会调用Snapshot Thread线程实现将客户端发送的数据以快照的方式写入磁盘，最终调用flush()方法实现数据提交，flush()方法源码如下：

flush()方法实现了数据提交，并且会将请求交给下一个业务链，下一个业务链为FinalRequestProcessor。

4.4 FinalRequestProcessor剖析

前面分析了SyncReqeustProcessor，接着分析请求处理链中最后的一个处理器FinalRequestProcessor,该业务处理对象主要用于返回Response。

4.5 ZK业务链处理优劣总结

Zookeeper业务链处理，思想遵循了AOP思想，但并未采用相关技术，为了提升效率，仍然大幅使用到了多线程。正因为有了业务链路处理先后顺序，使得Zookeeper业务处理流程更清晰更容易理解，但大量混入了多线程，也似的学习成本增加。

本文由传智教育博学谷 - 狂野架构师教研团队发布
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