ZooKeeper实际应用案例-开发实战

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);
}
}

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