Ubuntu 14.10 下ZooKeeper+Hadoop2.6.0+HBase1.0.0 的HA機羣高可用配置

時間  2019-11-12
標籤 ubuntu 14.10 zookeeper+hadoop2.6.0+hbase1.0.0 zookeeper hadoop hbase 機羣 可用 配置 欄目 Ubuntu 简体版
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1 硬件環境

Ubuntu 14.10 64位java

2 軟件環境

openjdk-7-jdknode

hadoop 2.6.0web

zookeeper-3.4.6apache

hbase-1.0.0bootstrap

3 機羣規劃

3.1 zookeeper配置-機器結點

192.168.1.100 1421-0000
192.168.1.106 1421-0003
192.168.1.107 1421-0004
192.168.1.108 1421-0005
192.168.1.109 1421-0006安全

3.2 hadoop配置-機器結點

192.168.1.100 1421-0000 DN節點，Journal節點，zookeeper節點
192.168.1.101 1421-0001 備NN，DN節點
192.168.1.102 1421-0002 主NN
192.168.1.103 1423-0001 DN節點，主RM
192.168.1.104 1423-0002 DN節點，備RM
192.168.1.105 1423-0003 DN節點，JobHistory
192.168.1.106 1421-0003 DN節點，Journal節點，zookeeper節點
192.168.1.107 1421-0004 DN節點，Journal節點，zookeeper節點
192.168.1.108 1421-0005 DN節點，Journal節點，zookeeper節點
192.168.1.109 1421-0006 DN節點，Journal節點，zookeeper節點app

說明：
框架

1.在hadoop2.0中一般由兩個NameNode組成，一個處於active狀態，另外一個處於standby狀態。Active NameNode對外提供服務，而Standby NameNode則不對外提供服務，僅同步active namenode的狀態，以便可以在它失敗時快速進行切換。
hadoop2.0官方提供了兩種HDFS HA的解決方案，一種是NFS，另外一種是QJM。這裏咱們使用簡單的QJM。在該方案中，主備NameNode之間經過一組JournalNode同步元數據信息，一條數據只要成功寫入多數JournalNode即認爲寫入成功。一般配置奇數個JournalNode
這裏還配置了一個zookeeper集羣，用於ZKFC（DFSZKFailoverController）故障轉移，當Active NameNode掛掉了，會自動切換Standby NameNode爲standby狀態ssh

2.hadoop-2.2.0中依然存在一個問題，就是ResourceManager只有一個，存在單點故障，hadoop-2.4.1解決了這個問題，有兩個ResourceManager，一個是Active，一個是Standby，狀態由zookeeper進行協調webapp

4 集羣配置

機羣的安裝步驟大概以下：1 JDK配置；2 SSH免密碼登陸設置；3 ZooKeeper配置；4 Hadoop配置；5 HBase配置

4.1 Hadoop編譯與基本配置

下載Hadoop穩定版，而後用mvn進行編譯

mvn package -Pdist,native -DskipTests –Dtar

便可在其目錄下:/hadoop-dist/target 就能夠找到編譯好的 hadoop 了。編譯 過程須要 jdk,maven,protobuf 和 cmake 爲基礎。

SSH 也可經過 apt 進行下載,在生成 key 的時候指定密碼爲空,其餘用回車跳過設置爲默認便可,在 home 下的用戶目錄下,找到.ssh 文件夾,經過建立
文件夾 authorized_keys,主要 Shell 命令以下:
ssh-keygen -t rsa -P ''
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
其中 id_rsa.pub 位於.ssh 文件夾下,爲 ssh 公鑰,添加爲信任方後,便可完成免密碼登錄操做。

4.2 ZooKeeper配置

ZooKeeper的配置文件在conf中，名爲zoo.conf，主要配置的內容位其log和data的磁盤路徑，以及各個節點的基礎信息。它自己提供了一個zoo_sample.cfg，咱們將他複製一份，命名爲

zoo.cfg，而後在其中添加一些配置，下面之列出新增的部分。

dataDir=/home/hadoop/software/cloud/zookeeper-3.4.6/zoodata
dataLogDir=/home/hadoop/software/cloud/zookeeper-3.4.6/zoolog


server.0=1421-0000:2888:3888
server.1=1421-0003:2888:3888
server.2=1421-0004:2888:3888
server.3=1421-0005:2888:3888
server.4=1421-0006:2888:3888

接下來須要在每一個dataDir目錄下新建myid文件，每一個文件中輸入響應的server.後面的數字，例如在1421-0000中的myid輸入0.在各個目錄下作相同處理，同時還要在每一個文件夾創建dataDir和dataLogDir文件夾，這樣ZooKeeper配置完畢　　

 

4.3 Hadoop配置

4.3.1 將hadoop_home添加到系統環境變量中

4.3.2 配置hadoop-env.sh，添加JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-amd64

4.3.3 配置core-site.xml，主要配置ha.zookeeper.quorum等

<configuration>
    <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://hadoop-cluster</value>
     </property>

    <property>
            <name>ha.zookeeper.quorum</name>
            <value>1421-0000:2181,1421-0003:2181,1421-0004:2181,1421-0005:2181,1421-0006:2181</value>
     </property>

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/tmp</value>
        <description>
          adoop的臨時目錄，其它目錄會基於此路徑。本地目錄。只能夠設置一個值；建議設置到一個足夠空間的地方，而不是默認的/tmp下，服務端參數，修改需重啓。本地路徑
        </description>
    </property>
</configuration>

4.3.4 配置hdfs-site.xml，主要配置 dfs.nameservices、hdfs HA 特性、hdfs 副本數和 hdfs的 name 與 data 文件的磁盤存放位置,以及 SSH 文件夾位置。

<configuration>
        
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hadoop-cluster</value>
        <description>指定命名空間名稱，可隨易取</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop-cluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
        <description>在命名空間下指定NameNode邏輯名</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn1</name>
        <value>1421-0002:9000</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn2</name>
        <value>1421-0001:9000</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop-cluster.nn1</name>
        <value>1421-0002:50070</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop-cluster.nn2</name>
        <value>1421-0001:50070</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.servicerpc-address.hadoop-cluster.nn1</name>
        <value>1421-0002:53310</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.servicerpc-address.hadoop-cluster.nn2</name>
        <value>1421-0001:53310</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
        <description></description>
    </property>

    
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop-cluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        <description>出現故障，哪一個實現類負責執行故障切換</description>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
        <description>一旦NameNode切換，使用ssh方式進行操做</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
        <description>若是使用ssh進行故障切換，使用ssh通訊時用的密鑰存儲的位置  </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>3000</value>
        <description>ssh鏈接超時的最大時間</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/journal</value>
        <description>配置項用於設置journalnode節點保存本地狀態的目錄。本地路徑</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
        <description>數據備份數目</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://1421-0000:8485;1421-0003:8485;1421-0004:8485;1421-0005:8485;1421-0006:8485/hadoop-journal</value>
        <description>這是NameNode讀寫JNs組的uri。經過這個uri，NameNodes能夠讀寫edit log內容。hadoop-journal指journalnode設置的「dfs.journalnode.edits.dir」下的本地路徑</description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/name</value>
        <description>本地磁盤目錄，NN存儲fsimage文件的地方。能夠是按逗號分隔的目錄列表，fsimage文件會存儲在所有目錄，冗餘安全。這裏多個目錄設定，最好在多個磁盤，另外，若是其中一個磁盤故障，不會致使系統故障，會跳過壞磁盤。因爲使用了HA，建議僅設置一個。本地路徑</description>
    </property>

        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/data</value>
        <description>本地磁盤目錄，HDFS數據應該存儲Block的地方。能夠是逗號分隔的目錄列表（典型的，每一個目錄在不一樣的磁盤）。這些目錄被輪流使用，一個塊存儲在這個目錄，下一個塊存儲在下一個目錄，依次循環。每一個塊在同一個機器上僅存儲一份。不存在的目錄被忽略。必須建立文件夾，不然被視爲不存在。本地路徑</description>
    </property>
</configuration>

4.3.5 mapred-site.xml配置:

該文檔主要配置 MapReduce 的計算框架類型和 Job 日誌記錄節點內容與保存路徑便可,如需對 MapReduce 過程資源分配調優,則能夠配置其 mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.map.cpu.vcores、mapreduce.map.java.opts 等等,即對其 MapReduce 具體的每項流程進行資源配置,Map、Shuffle 和 Reduce 各佔用的內存與 CPU 核數,是否壓縮數據傳遞,在 Map 的到達百分之幾時開始進行 Reduce 操做,並行數與 Shuffle 佔 Reduce內存中的百分比等等

<configuration>
    <property>
           <name>mapreduce.framework.name</name>
           <value>yarn</value>
    </property>

    <property>
           <name>mapreduce.map.output.compress</name>
           <value>true</value>
    </property>

    <property>
           <name>mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent</name>
           <value>0.66</value>
    </property>

    <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
          <value>1421-0003:10020</value>
    </property>
        
    <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
          <value>1421-0003:19888</value>
    </property>

    <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
          <value>/hadoop/mr_history/tmp</value>
          <description>
            參數解釋：MapReduce做業產生的日誌存放位置。HDFS路徑
          </description>
    </property>

    <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
          <value>/hadoop/mr_history/done</value>
          <description>
            參數解釋：MR JobHistory Server管理的日誌的存放位置。HDFS路徑
          </description>
    </property>
</configuration>

4.3.6 yarn-site.xml:這裏採用ResourceManager HA配置

<configuration>

        <!-- configeration for ResourceManger-->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>1423-0001</value>
        </property>    


        <!-- configeration for NodeManager-->
        <property>
               <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
               <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>

        <property>                                                                
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
               <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>

        <property>                                                                
                <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
               <value>16384</value>
        </property>

        <property>                                                                
               <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
               <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/yarn/local</value>
               <description>
                數據寫入本地文件系統路徑的列表用逗號分隔，多條存儲路徑能夠提升磁盤的讀寫速度
              </description>
        </property>

        <property>                                                                
               <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
               <value>/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/yarn/log</value>
               <description>
                本地文件系統日誌路徑的列表逗號分隔，多條存儲路徑能夠提升磁盤的讀寫速度
              </description>
        </property>

         <!-- HA 配置 =============================================================== -->
        <!-- Resource Manager Configs -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
                <value>2000</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <!-- 使嵌入式自動故障轉移。HA環境啓動，與 ZKRMStateStore 配合 處理fencing -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <!-- 集羣名稱，確保HA選舉時對應的集羣 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
                <value>yarn-cluster</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
                <value>rm1,rm2</value>
        </property>
        <!-- 這裏RM主備結點須要單獨指定,（可選）
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
                <value>rm2</value>
        </property>
        -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
                <value>5000</value>
        </property>
        <!-- ZKRMStateStore 配置 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
                <value>1421-0000:2181,1421-0003:2181,1421-0004:2181,1421-0005:2181,1421-0006:2181</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
                <value>1421-0000:2181,1421-0003:2181,1421-0004:2181,1421-0005:2181,1421-0006:2181</value>
        </property>
        <!-- Client訪問RM的RPC地址 (applications manager interface) -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23140</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23140</value>
        </property>
        <!-- AM訪問RM的RPC地址(scheduler interface) -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23130</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23130</value>
        </property>
        <!-- RM admin interface -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23141</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23141</value>
        </property>
        <!--NM訪問RM的RPC端口 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23125</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23125</value>
        </property>
        <!-- RM web application 地址 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23188</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23188</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>
                <value>1423-0001:23189</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>
                <value>1423-0002:23189</value>
        </property>
</configuration>

 4.3.7 配置slaves

1421-0000

1423-0001
1423-0002
1423-0003

1421-0003
1421-0004
1421-0005
1421-0006

4.3.8 配置masters

1421-0001

4.3.9 建立須要的目錄

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/data　　

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/name

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/hdfs/journal

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/tmp

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/yarn/local

/home/hadoop/software/cloud/hadoop-2.6.0/yarn/log

5 啓動機羣

5.1 第一次啓動

5.1.1 啓動ZK：

在全部的 ZK 節點執行命令:zkServer.sh start,查看各個 ZK 的從屬關係:zkServer.sh status 結果爲 Mode: follower or leader,注意:哪一個 ZK 節點會成爲 leader 默認是經過 ZK 快速選舉誕生的,這裏就不介紹其快速選舉的具體流程了。此時,在各個節點均可以查看到 ZK 進程,在 Shell 窗口下輸入jps 便可,內容以下:

xxxx QuorumPeerMain
xxxx Jps

5.1.2 格式化ZK(僅第一次須要作)

任意 namenode 節點上執行:hdfs zkfc –formatZK

5.1.3 啓動 ZKFC:

ZookeeperFailoverController 是用來監控 NN 狀態,協助實現主備 NN 切換的,因此僅僅在主備 NN 節點上啓動就行:hadoop-daemon.sh start zkfc,啓動後咱們能夠看到 ZKFC 進程:

xxxx Jps
xxxx DFSZKFailoverController

5.1.4 啓動JournalNode

啓動用於主備 NN 之間同步元數據信息的共享存儲系統 JournalNode,參見角色分配表,在各個 JN 節點上啓動:hadoop-daemon.sh start journalnode,啓動後在各個 JN 節點均可以看到 JournalNode 進程:

xxxx QuorumPeerMain
xxxx Jps
xxxx JournalNode

5.1.5 格式化並啓動NN

格式化:hdfs namenode –format hadoop-cluster,注意:只有第一次啓動系統時需格式化,請勿重複格式化。在主 NN 節點執行命令啓動 NN:hadoop-daemon.sh start namenode

啓動後能夠看到 NN 進程:
xxxx Jps
xxxx NameNode
xxxx DFSZKFailoverController

5.1.6 在備 NN 上同步主 NN 的元數據信息:

hdfs namenode –bootstrapStandby,正常執行時的最後部分日誌中,INFO util.ExitUtil: Exiting with status 後的數字爲0 則是正常退出,即正常啓動。而若是爲其餘數字,則須要到 hadoop 安裝目錄下的 log 中查詢 namenode 啓動失敗的緣由,根據其描述進行解決。

5.1.7 啓動備 NN,在備 NN 上執行命令:hadoop-daemon.sh start namenode

5.1.8 設置主 NN

(這一步能夠省略,這是在設置手動切換 NN 時的步驟,ZK 已經自動選擇一個節點做爲主 NN 了，若是兩個節點都是Standby，那麼能夠用下面的命令設置主NN，可是由於是自動切換的，因此兩個都是standby說明機羣有問題)

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

5.1.9 在主 NN 上啓動 Datanode,在[nn1]上,啓動全部 datanode:hadoop-daemons.sh start datanode

5.1.10 啓動yarn：

由於namenode和resourcemanger都要戰勇很大量資源，因此把他倆分開部署。首先在1423-0001啓動yarn：start-yarn.sh，在備機啓動RM:yarn-daemon.sh start resourcemanager

5.1.11 在運行 MRJS 的  1423-003上執行如下命令啓動 MR JobHistory Server:mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

5.2 整個集羣的啓動與關閉

在以後若是沒有特殊緣由,能夠經過命令 start-all.sh 和 stop-all.sh 分別啓動或關閉整個 Hadoop 集羣。

 5.3 測試Wordcount

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount /hadoop/input/zookeeper.out /hadoop/output/wordcount

6 HBase配置

6.1 配置hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-amd64
export HBASE_MANAGES_ZK=false

6.2 配置hbase-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://1421-0002:9000/hbase</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.master</name>
        <value>1421-0002:6000</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>1421-0000,1421-0003,1421-0004,1421-0005,1421-0006</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
        <value>2181</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/zookeeper-3.4.6/zoodata</value>
        <description></description>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.logDir</name>
        <value>/home/hadoop/software/cloud/zookeeper-3.4.6/zoolog</value>
        <description></description>
    </property>

</configuration>

6.3 配置regionservers：這裏將全部的DN做爲regionservers

1421-0000
1421-0001

1423-0001
1423-0002
1423-0003

1421-0003
1421-0004
1421-0005
1421-0006

6.4 啓動

Hbase 的啓動很是簡單,只須要在主節點上輸入 start-hbase.sh 便可啓動HMaster 與 HRegionServer 守護進程。

 

7 常見問題

7.1 在我修改了整個機羣的機器名和hadoop，zookeeper配置後，在啓動hadoop，發現兩個namenode都是standby，以前都是好好的，可是又一次啓動以後發現兩個NN都是standby，那麼只能手動切換了，可是手動切換後剛開始是好的，可是過了一小會就海變成了standby，後來看日誌發現多是由於修改了機器名，可是沒有從新格式化，致使了文件中主機名不一致，其中有一個錯誤是關於ZK中edit的，而後只能從新格式化NN，格式化完就行了，可是數據沒備份，沒了。。

hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1

附上一些實用命令

執行命令「hdfs  haadmin」，會顯示子命令列表，以下

Usage: DFSHAAdmin [-ns <nameserviceId>]
    [-transitionToActive <serviceId>]
    [-transitionToStandby <serviceId>]
    [-failover [--forcefence] [--forceactive] <serviceId> <serviceId>]
    [-getServiceState <serviceId>]
    [-checkHealth <serviceId>]
    [-help <command>]

 

若是要查看具體用法，使用「hdfs  haadmin  -help  <command>」。其中，
transitionToActive和transitionToStandby是用於在不一樣狀態之間切換的。這些命令沒有任何防禦錯誤，不多使用。
failover 初始化一個故障恢復。該命令會從一個失效的NameNode切換到另外一個上面。
getServiceState 獲取當前NameNode的狀態。
checkHealth 檢查NameNode的狀態。正常就返回0，不然返回非0值。
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