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ZooKeeper典型使用場景一覽[轉]

本文轉自:http://www.kuqin.com/system-analysis/20111120/315148.html ZooKeeper是一個高可用的分布式數據管理與係統協調框架。基於對Paxos算法的實現,使該框架保證了分布式環境中數據的強一致性,也正是基於這樣的特性,使得zookeeper能夠應用於很多場景。網上對zk的使用場景也有不少介紹,本文將結合作者身邊的項目例子,係統的對zk的使用場景進行歸類介紹。 值得注意的是,zk並不是生來就為這些場景設計,都是後來眾多開發者根據框架的特性,摸索出來的典型使用方法。因此,也非常歡迎你分享你在ZK使用上的奇技淫巧。

場景類別 典型場景描述(ZK特性,使用方法) 應用中的具體使用
數據發布與訂閱 發布與訂閱即所謂的配置管理,顧名思義就是將數據發布到zk節點上,供訂閱者動態獲取數據,實現配置信息的集中式管理和動態更新。例如全局的配置信息,地址列表等就非常適合使用。 1. 索引信息和集群中機器節點狀態存放在zk的一些指定節點,供各個客戶端訂閱使用。2. 係統日誌(經過處理後的)存儲,這些日誌通常2-3天後被清除。3. 應用中用到的一些配置信息集中管理,在應用啟動的時候主動來獲取一次,並且在節點上注冊一個Watcher,以後每次配置有更新,實時通知到應用,獲取最新配置信息。4. 業務邏輯中需要用到的一些全局變量,比如一些消息中間件的消息隊列通常有個offset,這個offset存放在zk上,這樣集群中每個發送者都能知道當前的發送進度。
5. 係統中有些信息需要動態獲取,並且還會存在人工手動去修改這個信息。以前通常是暴露出接口,例如JMX接口,有了zk後,隻要將這些信息存放到zk節點上即可。
Name Service 這個主要是作為分布式命名服務,通過調用zk的create node api,能夠很容易創建一個全局唯一的path,這個path就可以作為一個名稱。
分布通知/協調 ZooKeeper中特有watcher注冊與異步通知機製,能夠很好的實現分布式環境下不同係統之間的通知與協調,實現對數據變更的實時處理。使用方法通常是不同係統都對ZK上同一個znode進行注冊,監聽znode的變化(包括znode本身內容及子節點的),其中一個係統update了znode,那麽另一個係統能夠收到通知,並作出相應處理。 1. 另一種心跳檢測機製:檢測係統和被檢測係統之間並不直接關聯起來,而是通過zk上某個節點關聯,大大減少係統耦合。2. 另一種係統調度模式:某係統有控製台和推送係統兩部分組成,控製台的職責是控製推送係統進行相應的推送工作。管理人員在控製台作的一些操作,實際上是修改了ZK上某些節點的狀態,而zk就把這些變化通知給他們注冊Watcher的客戶端,即推送係統,於是,作出相應的推送任務。3. 另一種工作匯報模式:一些類似於任務分發係統,子任務啟動後,到zk來注冊一個臨時節點,並且定時將自己的進度進行匯報(將進度寫回這個臨時節點),這樣任務管理者就能夠實時知道任務進度。總之,使用zookeeper來進行分布式通知和協調能夠大大降低係統之間的耦合。
分布式鎖 分布式鎖,這個主要得益於ZooKeeper為我們保證了數據的強一致性,即用戶隻要完全相信每時每刻,zk集群中任意節點(一個zk server)上的相同znode的數據是一定是相同的。鎖服務可以分為兩類,一個是保持獨占,另一個是控製時序。所謂保持獨占,就是所有試圖來獲取這個鎖的客戶端,最終隻有一個可以成功獲得這把鎖。通常的做法是把zk上的一個znode看作是一把鎖,通過create znode的方式來實現。所有客戶端都去創建 /distribute_lock 節點,最終成功創建的那個客戶端也即擁有了這把鎖。控製時序,就是所有視圖來獲取這個鎖的客戶端,最終都是會被安排執行,隻是有個全局時序了。做法和上麵基本類似,隻是這裏 /distribute_lock 已經預先存在,客戶端在它下麵創建臨時有序節點(這個可以通過節點的屬性控製:CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL來指定)。Zk的父節點(/distribute_lock)維持一份sequence,保證子節點創建的時序性,從而也形成了每個客戶端的全局時序。
集群管理 1. 集群機器監控:這通常用於那種對集群中機器狀態,機器在線率有較高要求的場景,能夠快速對集群中機器變化作出響應。這樣的場景中,往往有一個監控係統,實時檢測集群機器是否存活。過去的做法通常是:監控係統通過某種手段(比如ping)定時檢測每個機器,或者每個機器自己定時向監控係統匯報“我還活著”。 這種做法可行,但是存在兩個比較明顯的問題:1. 集群中機器有變動的時候,牽連修改的東西比較多。2. 有一定的延時。利用ZooKeeper有兩個特性,就可以實時另一種集群機器存活性監控係統:a. 客戶端在節點 x 上注冊一個Watcher,那麽如果 x 的子節點變化了,會通知該客戶端。b. 創建EPHEMERAL類型的節點,一旦客戶端和服務器的會話結束或過期,那麽該節點就會消失。例如,監控係統在 /clusterServers 節點上注冊一個Watcher,以後每動態加機器,那麽就往 /clusterServers 下創建一個 EPHEMERAL類型的節點:/clusterServers/{hostname}. 這樣,監控係統就能夠實時知道機器的增減情況,至於後續處理就是監控係統的業務了。
2. Master選舉則是zookeeper中最為經典的使用場景了。 在分布式環境中,相同的業務應用分布在不同的機器上,有些業務邏輯(例如一些耗時的計算,網絡I/O處理),往往隻需要讓整個集群中的某一台機器進行執行,其餘機器可以共享這個結果,這樣可以大大減少重複勞動,提高性能,於是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。
利用ZooKeeper的強一致性,能夠保證在分布式高並發情況下節點創建的全局唯一性,即:同時有多個客戶端請求創建 /currentMaster 節點,最終一定隻有一個客戶端請求能夠創建成功。
利用這個特性,就能很輕易的在分布式環境中進行集群選取了。
另外,這種場景演化一下,就是動態Master選舉。這就要用到 EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節點的特性了。
上文中提到,所有客戶端創建請求,最終隻有一個能夠創建成功。在這裏稍微變化下,就是允許所有請求都能夠創建成功,但是得有個創建順序,於是所有的請求最終在ZK上創建結果的一種可能情況是這樣: /currentMaster/{sessionId}-1 , /currentMaster/{sessionId}-2 , /currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master,如果這個機器掛了,由於他創建的節點會馬上小時,那麽之後最小的那個機器就是Master了。
1. 在搜索係統中,如果集群中每個機器都生成一份全量索引,不僅耗時,而且不能保證彼此之間索引數據一致。因此讓集群中的Master來進行全量索引的生成,然後同步到集群中其它機器。2. 另外,Master選舉的容災措施是,可以隨時進行手動指定master,就是說應用在zk在無法獲取master信息時,可以通過比如http方式,向一個地方獲取master。
分布式隊列 隊列方麵,我目前感覺有兩種,一種是常規的先進先出隊列,另一種是要等到隊列成員聚齊之後的才統一按序執行。對於第二種先進先出隊列,和分布式鎖服務中的控製時序場景基本原理一致,這裏不再贅述。第二種隊列其實是在FIFO隊列的基礎上作了一個增強。通常可以在 /queue 這個znode下預先建立一個/queue/num 節點,並且賦值為n(或者直接給/queue賦值n),表示隊列大小,之後每次有隊列成員加入後,就判斷下是否已經到達隊列大小,決定是否可以開始執行了。這種用法的典型場景是,分布式環境中,一個大任務Task A,需要在很多子任務完成(或條件就緒)情況下才能進行。這個時候,凡是其中一個子任務完成(就緒),那麽就去 /taskList 下建立自己的臨時時序節點(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL),當 /taskList 發現自己下麵的子節點滿足指定個數,就可以進行下一步按序進行處理了。

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