Solr源码掘金之 SolrCloud中的zookeeper使用分析

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上一周,对公司搜索引擎工作流程的做改造工作。涉及到不同角色服务器之间的沟通工作。我们试图应用zookeeper到我们的场景,实现应用模块之间的解耦。本文深入到solr源码,从中掘金,看看solr是如何使用zookeeper的。

在做本次改造的时候,公司同事对于zookeeper的使用,提供了很好的建议,其中一个重要原则就是“谁创建,谁修改”,也就是各个服务应用自己创造自己的结点,自己去修改配置自己的最新状态。一般情况下,对结点的修改是结点的创建者,而不应该是其它对些结点数据的关注者,不然会增加操作复杂度与不确定性。

在阅读solr源码会发现,solrzookeeper的使用,使用的是另一种思想,虽然增加了复杂度,但更适用于cloud中各结点角色不确定的场景。

这里涉及的相关代码,主要在package org.apache.solr.cloud中。

 

说明

本人一开始阅读的是4.4的版本的代码,最新的是4.10.1, 后来简单看了一下最新代码,没有发现多少变动。

别看我在这里一本正经地给大家作源码分析,但毕竟一个人看,总有疏漏的地方,存在理解不当的地方,如果错误,请大家指正。

 

solrzookeeper中的结点



Solr源码掘金之 SolrCloud中的zookeeper使用分析_第1张图片

 

       1aliases.json colletion别名,另有妙用(solrcloudbuild search分离),以后再写博客说明。

2clusterstate.json  重要信息文件。包含了colletion ,shard replica的具体描述信息。

3live_nodes ,下面都是瞬时的zk结点,代表当前存活的solrcloud中的节点。

4overseer solrcloud中的重要角色。下面存有三个重要的分布式队列,代表待执行solrcloud相关的zookeeper操作的任务队列。collection-queue-work是存放与collection相关的特办操作,如createcollection reloadcollectioncreatealiasdeletealias splitshard 等。

5queue则存放了所有与collection无关的操作,例如deletecoreremovecollectionremoveshardleadercreateshardupdateshardstate,还有包括节点的状态(downactiverecovering)的变化。

6queue-work是一个临时队列,指正在处理中的消息。操作会先保存到/overseer/queue,在overseser进行处理时,被移到/overseer/queue-work中,处理完后消息之后在从/overseer/queue-work中删除。如果overseer中途挂了,新选举的overseer会选将/overseer/queue-work中的操作执行完,再去处理/overseer/queue中的操作。

注意:以上队列中存放的所有子结点,都是PERSISTENT_SEQUENTIAL类型的。

7overseer_elect ,用于overseer的选举工作

8colletcion,存放当前collection一些简单信息(主要信息都在clusterstate.json中)。 下面的leader_elect自然是用于collectionshard中副本集的leader选举的。

 

 

Overseer zk写流程

在看solrcloud的官方文档的时候,几乎也很少有overseer的这个角色的说明介绍。相信不少成功配置solrcloud的开发者,也没有意识到这个角色的存在。

Overseer,顾名思义,是一个照看全局的角色,做总控工作。体现在代码与zk的相关操作中,就是zookeeper中大多的写操作,是由overseer去处理的,并且维护好clusterstate.josnaliases.json这两个zk结点的内容。与我们“谁创建,谁修改”做法不同。由各个solr node发起的操作,都会publish/overseer结点下面相应的queue中去,再由overseer去些分布式队列中去取这些操作信息,做相应的zk修改,并将整个solrcloud中相关的具体状态信息,更新到cluseterstate.json中去,最终会将个操作,从queue中删除,表示完成操作。

以一个solr node将自身状态标记为down为例。该node会将这种“stateoperation的相关信息,publish/overseer/queue中。由Overseer去从中取得这个操作,然后将node statedown的信息写入clusterstate.json。最后删除queue中的这个结点。

当然overseer这个角色,是利用zookeepersolrcloud中内部选举出来的。

 

一般的zk读操作

  Solr将最重要且信息最全面的内容都放在了cluseterstate.json中。这样做减少了,普通solr node需要关注的zk 结点数。除了clusterstate.json,普通的solr node在需要当前collection整体状态的时候,还会获取zk/live_nodes中的信息,根据live_nodes中的信息,得知collection存活的node, 再从clusterstate.json获得这些node的信息。

 这种处理,其实也好理解。假如一个solr node非正常下线,clusterstate.json中不一定会有变化,但/live_nodes中这个node对应的zk结点就消失了(因为是瞬时的)。

 

总结

看过这部份原码后,跟同事讨论了一下。Solrzookeeper的这种使用方法,比角色分明集群系统,确实复杂得多。但solr为达到群集自感知,高可用,最终形成cloud的效果,内部的角色是动态变化的,所以大家需要一个统一管理的角色。而使用分布式队列,由一个overseer统一处理操作的好处,在于保证了操作的有序,这点也很重要。将最要信息集中在clusterstate.json的作法,减少了其他solr nodezk的关注逻辑的复杂度。

 

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