ZooKeeper实际应用案例-开发实战
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| 本文主要介绍通过实际工作中的一个例子，讲解zookeeper是如何帮我解决分布式问题，以此引导大家发现自己系统中可以应用zookeeper的场景。 |
项目背景介绍
首先给大家介绍一下本文描述项目的情况。这是一个检索网站，它让你能在几千万份复杂文档数据中检索出你所需要的文档数据。为了加快检索速度，项目的数据分布在100台机器的内存里，我们称之为数据服务器。除了数据，这100台机器上均部署着检索程序。这些server之外，还有数台给前端提供接口的搜索server，这些机器属一个集群，我们称之为检索服务器。当搜索请求过来时，他们负责把搜索请求转发到那100台机器，待所有机器返回结果后进行合并，最终返回给前端页面。结构如下图：
面临问题
网站上线之初，由于数据只有几百万，所以数据服务器只有10多台。是一个规模比较小的分布式系统，当时没有做分布式系统的协调，也能正常工作，偶尔出问题，马上解决。但是到了近期，机器增长到100台，网站几乎每天都会出现问题，导致整个分布式系统挂掉。问题原因如下：
数据服务器之前没有做分布式协调。对于检索服务器来说，并不知道哪些数据服务器还存活，所以检索服务器每次检索，都会等待100台机器返回结果。但假如100台数据服务中某一台死掉了，检索服务器也会长时间等待他的返回。这导致了检索服务器积累了大量的请求，最终被压垮。当所有的检索服务器都被压垮时，那么网站也就彻底不可用了。
问题的本质为检索服务器维护的数据服务器列表是静态不变的，不能感知数据服务器的上下线。
在10台数据服务器的时候，某一台机器出问题的概率很小。但当增长到100台服务器时，出问题的概率变成了10倍。所以才会导致网站几乎每天都要死掉一次。
由于一台机器的问题，导致100台机器的分布式系统不可用，这是极其不合理，也是无法忍受的。
之前此项目的数据和检索不由我负责。了解到此问题的时候，我觉得这个问题得立刻解决，否则不但用户体验差，而且开发和运维也要每天疲于系统维护，浪费了大量资源，但由于还有很多新的需求在开发，原来的团队也没时间去处理。今年我有机会来解决这个问题，当时正好刚刚研究完zookeeper，立刻想到这正是采用zookeeper的典型场景。
如何解决
我直接说方案，程序分为数据服务器和检索服务器两部分。
数据服务器：
1、每台数据服务器启动时候以临时节点的形式把自己注册到zookeeper的某节点下，如/data_servers。这样当某数据服务器死掉时，session断开链接，该节点被删除。
检索服务器：
1、启动时，加载/data_servers下所有子节点数据，获取了目前所有能提供服务的数据服务器列表，并且加载到内存中。
2、启动时，同时监听/data_servers节点，当新的数据server上线或者某个server下线时，获得通知，然后重新加载/data_servers下所有子节点数据，刷新内存中数据服务器列表。
通过以上方案，做到数据服务器上下线时，检索服务器能够动态感知。检索服务器在检索前，从内存中取得的数据服务器列表将是最新的、可用的。即使在刷新时间差内取到了掉线的数据服务器也没关系，最多影响本次查询，而不会拖垮整个集群。见下图：
代码讲解
捋清思路后，其实代码就比较简单了。数据服务器只需要启动的时候写zookeeper临时节点就好了，同时写入自己服务器的相关信息，比如ip、port之类。检索无服务器端会稍微复杂点，不过此处场景和zookeeper官方给的例子十分符合，所以我直接参考官方例子进行修改，实现起来也很简单。
数据服务器
数据服务器程序十分简单，只会做一件事情：启动的时候，把自己以临时节点的形式注册到zookeeper。一旦服务器挂掉，zookeeper自动删除临时znode。
我们创建ServiceRegister.java实现Runnable，数据服务启动的时候，单独线程运行此代码，实现注册到zookeeper逻辑。维系和zookeeper的链接。
检索服务器
检索服务器，代码设计完全采用官方案例，所以详细的代码解读请参考上面提到的两篇文章，这里只做下简述。
代码有两个类DataMonitor和LoadSaidsExecutor。LoadSaidsExecutor是启动入口，他来启动DataMonitor监控zookeeper节点变化。DataMonitor负责监控，初次启动和发现变化时，调用LoadSaidsExecutor的方法来加载最新的数据服务器列表信息。
DataMonitor和LoadSaidsExecutor的工作流程如下：
Excutor把自己注册为DataMonitor的监听
DataMonitor实现watcher接口，并监听znode
znode变化时，触发DataMonitor的监听回调
回调中通过ZooKeeper.exist() 再次监听znode
上一步exist的回调方法中，调用监听自己的Executor，执行业务逻辑6
Executor启新的线程加载数据服务器信息到内存中
注意：图为以前文章配图。图里应该把6，7步改为文字描述的第6步。
检索服务启动的时候，单独线程运行LoadSaIdsExecutor。LoadSaIdsExecutor会阻塞线程，转为事件驱动。
总结
我们通过一个例子，展示了zookeeper在实际系统中的应用，通过zookeeper解决了分布式系统的问题。其实以上代码还有很大的优化空间。我能想到如下两点：
1、数据服务器会假死或者变慢，但和zk链接还在，并不会从zk中删除，但已经拖慢了集群的速度。解决此问题，我们可以在数据服务器中加入定时任务，通过定时跑真实业务查询，监控服务器状态，一旦达到设定的红线阈值，强制下线，而不是等到server彻底死掉。
2、检索服务器每个server都监控zookeeper同一个节点，在节点变化时会出现羊群效应。当然，检索服务器如果数量不多还好。其实检索服务器应该通过zookeeper做一个leader选举，只由leader去监控zookeeper节点变化，更新redis中的数据服务器列表缓存即可。
附：完整代码
数据服务端代码
| public class ServiceRegister implements Runnable{ private ZooKeeper zk; private static final String ZNODE = “/sas”; private static final String SA_NODE_PREFIX = “sa_”; private String hostName=”localhost:2181″; public void setHostName(String hostName) { this.hostName = hostName; } public ServiceRegister() throws IOException { zk = new ZooKeeper(hostName, 10000,null); } @Override public void run() { try { createSaNode(); synchronized (this) { wait(); } } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } //测试用 public static void main(String[] args){ try { new ServiceRegister().run(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } //创建子节点 private String createSaNode() throws KeeperException, InterruptedException { // 如果根节点不存在，则创建根节点 Stat stat = zk.exists(ZNODE, false); if (stat == null) { zk.create(ZNODE, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } String hostName = System.getenv(“HOSTNAME”); // 创建EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点 String saPath = zk.create(ZNODE + “/” + SA_NODE_PREFIX, hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); return saPath; } } |
检索服务端代码
DataMonitor.java
| public class DataMonitor implements Watcher, AsyncCallback.ChildrenCallback { ZooKeeper zk; String znode; Watcher chainedWatcher; boolean dead; DataMonitorListener listener; List<String> prevSaIds; public DataMonitor(ZooKeeper zk, String znode, Watcher chainedWatcher, DataMonitorListener listener) { this.zk = zk; this.znode = znode; this.chainedWatcher = chainedWatcher; this.listener = listener; // 这是整个监控的真正开始，通过获取children节点开始。设置了本对象为监控对象，回调对象也是本对象。以后均是事件驱动。 zk.getChildren(znode, true, this, null); } /** * 其他和monitor产生交互的类，需要实现此listener */ public interface DataMonitorListener { /** * The existence status of the node has changed. */ void changed(List<String> saIds); /** * The ZooKeeper session is no longer valid. * * @param rc * the ZooKeeper reason code */ void closing(int rc); } /* *监控/saids的回调函数。除了处理异常外。 *如果发生变化，和构造函数中一样，通过getChildren，再次监控，并处理children节点变化后的业务 */ public void process(WatchedEvent event) { String path = event.getPath(); if (event.getType() == Event.EventType.None) { // We are are being told that the state of the // connection has changed switch (event.getState()) { case SyncConnected: // In this particular example we don’t need to do anything // here – watches are automatically re-registered with // server and any watches triggered while the client was // disconnected will be delivered (in order of course) break; case Expired: // It’s all over dead = true; listener.closing(Code.SESSIONEXPIRED.intValue()); break; } } else { if (path != null && path.equals(znode)) { // Something has changed on the node, let’s find out zk.getChildren(znode, true, this, null); } } if (chainedWatcher != null) { chainedWatcher.process(event); } } //拿到Children节点后的回调函数。 @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, List<String> children) { boolean exists; switch (rc) { case Code.Ok: exists = true; break; case Code.NoNode: exists = false; break; case Code.SessionExpired: case Code.NoAuth: dead = true; listener.closing(rc); return; default: // Retry errors zk.getChildren(znode, true, this, null); return; } List<String> saIds = null; //如果存在，再次查询到最新children，此时仅查询，不要设置监控了 if (exists) { try { saIds = zk.getChildren(znode,null); } catch (KeeperException e) { // We don’t need to worry about recovering now. The watch // callbacks will kick off any exception handling e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { return; } } //拿到最新saids后，通过listener（executor），加载Saids。 if ((saIds == null && saIds != prevSaIds) || (saIds != null && !saIds.equals(prevSaIds))) { listener.changed(saIds); prevSaIds = saIds; } } } |
LoadSaIdsExecutor.java
public class LoadSaIdsExecutor implements Watcher, Runnable, DataMonitor.DataMonitorListener { private DataMonitor dm; private ZooKeeper zk; private static final String znode = “/sas”; private String hostName=”localhost:2181″; public void setHostName(String hostName) { this.hostName = hostName; } /* *初始化zookeeper及DataMonitor * 自己作为zookeeper的监控者，监控和zookeeper连接的变化 * 自己作为DataMonitor的listener。当dm监控到变化时会调用executor执行业务操作 */ public LoadSaIdsExecutor() throws KeeperException, IOException { zk = new ZooKeeper(hostName, 300000, this); dm = new DataMonitor(zk, znode, null, this); } /** * 入口方法,测试用。 */ public static void main(String[] args) { try { new LoadSaIdsExecutor().run(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 作为单独线程运行 */ public void run() { try { synchronized (this) { while (!dm.dead) { wait(); } } } catch (InterruptedException e) { } } /* *作为zookeeper监控者的回调，直接传递事件给monitor的回调函数统一处理 */ @Override public void process(WatchedEvent event) { dm.process(event); } /* *当关闭时，让线程线继续走完 */ public void closing(int rc) { synchronized (this) { notifyAll(); } } /* *监控到/saids变化后的处理类 */ static class SaIdsLoader extends Thread { List<String> saIds = null; //构造对象后直接启动线程 public SaIdsLoader(List<String> saIds){ this.saIds = saIds; start(); } public void run() { System.out.println(“————加载开始————“); //业务处理的地方 if(saIds!=null){ saIds.forEach(id->{ System.out.println(id); }); } System.out.println(“————加载结束————“); } } /* *作为listener对外暴露的方法，在节点/saids变化时被调用。 */ @Override public void changed(List<String> data) { new SaIdsLoader(data); } } |