一篇文章读懂分布式服务框架ZooKeeper
在SOA架构设计中。系统对于业务逻辑复用的需求十分强烈,上层业务都想借用已有的底层服务，来快速搭建更多，更丰富的业务。从而降低新业务开展的人力和时间成本，已快速满足瞬息万变的市场需求。而公共的业务被拆分出来，形成可共用的服务，最大程度地保障了代码和逻辑的复用，避免重复建设。因此，服务消费者要通过服务名称，根据服务的路由，在众多服务中找到要调用的服务的地址列表：
大致流程图如下所示：
服务消费者 服务列表 地址列表
service1---> server_address1
service2 server_address2
consumer --->service3 server_address3
service4
....
而对于负载较高的服务来说，往往对应着多台主机组成的服务集群。在请求到来时，为了将请求均衡地分配到后端服务器,负载均衡程序将从服务对应的地址列表中，通过负载均衡算法和规则，选出一台最佳的服务器进行访问，这个过程称为负载均衡。
调用者 负载均衡算法 地址列表
round_robin server_address1
consumer --->random ---> server_address2
weight_random server_address3
.... ....
服务规模较小，可以采用硬编码的方法将服务地址和配置写在代码中，提高编码解决服务的路由和负载均衡问题，也可以通过软硬件负载均衡设备LVS,Nginx等通过相关配置来解决服务的路由和负载均衡问题。
当服务的机器数量在可控范围内，上述维护成功较低，配置也简单明了，但当服务越来越多，规模越来越大时，机器数量越来越庞大，靠上述维护方案将会越来越困难并且单点故障的问题也开始凸显，一旦服务路由或者负载均衡服务器宕机，所有依赖于它的服务全部不可用。
service1--->负载均衡算法-->xxxx(集群)
consumer --->service2--->负载均衡算法-->xxxx(集群)
service3--->负载均衡算法-->xxxx(集群)
此时需要一个能够动态注册和获取服务信息的地方，来统一管理服务名称和其对应的服务器列表信息，称之为服务配置中心。当服务提供者在启动时，将其提供的服务名称，服务地址注册到服务配置中心。服务消费者通过服务配置中心来获得需要调用的服务的机器列表，通过负载均衡算法。选出其中一台服务器进行调用。当服务器宕机或者下线时，相应的机器需要能够动态的从服务配置中心中移除。并通知相应的服务消费者，否则服务消费者就有可能因为调用到已失效的服务而发生错误。在这个过程中，服务消费者只有第一次调用服务时需要查询服务配置中心然后将查询到的信息缓存到本地，后面的调用直接使用本地缓存的服务地址列表信息，而不需要重新发起请求到服务配置中心去获取相应的服务地址列表。直到服务的地址有变更(机器上线和下线)。这种无中心化的结构解决了之前负载均衡设备所导致的单点故障问题并且大大减轻了服务配置中心的压力。
基于ZooKeeper的持久和非持久的特点，我们能够近乎实时地感觉到后端服务的状态(上线,下线,宕机)通过其集群间的zab协议，使得服务配置信息能够保持一致。而zk本身的容错特性和选举机制能够保障我们方便的进行扩容。通过zk来实现服务的动态注册，机器上线和下线的动态感知，扩容方便容错性好。且无中心化结构能够解决之前使用负载均衡设备所带来的单机故障问题，只有当配置信息更新时才回去zk上获取最新的服务地址列表，其他的时候使用本地缓存。
了解了zk之后，我们来看看zk的使用
关于zk的单机模式安装与大部分软件一样，下载，解压，修改环境变量。这里不浪费篇幅了，也不浪费篇幅来写配置文件的含义了。只介绍几个zk的关键特性和典型的应用场景：
数据模型
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图所示：
了解该数据接口特点前，先了解Zookeeper的节点类型：
持久节点（PERSISTENT）
所谓持久节点，是指在节点创建后，就一直存在，直到有删除操作来主动清除这个节点——不会因为创建该节点的客户端会话失效而消失。
持久顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
这类节点的基本特性和上面的节点类型是一致的。额外的特性是，在ZK中，每个父节点会为他的第一级子节点维护一份时序，会记录每个子节点创建的先后顺序。基于这个特性，在创建子节点的时候，可以设置这个属性，那么在创建节点过程中，ZK会自动为给定节点名加上一个数字后缀，作为新的节点名。这个数字后缀的范围是整型的最大值。
在创建节点的时候只需要传入节点 “/test_”，这样之后，zookeeper自动会给”test_”后面补充数字。
临时节点（EPHEMERAL）
和持久节点不同的是，临时节点的生命周期和客户端会话绑定。也就是说，如果客户端会话失效，那么这个节点就会自动被清除掉。注意，这里提到的是会话失效，而非连接断开。另外，在临时节点下面不能创建子节点。
这里还要注意一件事，就是当你客户端会话失效后，所产生的节点也不是一下子就消失了，也要过一段时间，大概是10秒以内，可以试一下，本机操作生成节点，在服务器端用命令来查看当前的节点数目，你会发现客户端已经stop，但是产生的节点还在。
临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
此节点是属于临时节点，不过带有顺序，客户端会话结束节点就消失。可以利用该特性实现一个分布式锁。
Zookeeper 这种数据结构有如下这些特点：
- 每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode，这个 znode 是被它所在的路径唯一标识，如 Server1 这个 znode 的标识为 /NameService/Server1
- znode 可以有子节点目录，并且每个 znode 可以存储数据，注意 EPHEMERAL 类型的目录节点不能有子节点目录
- znode 是有版本的，每个 znode 中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据
- znode 可以是临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个 znode 也将自动删除，Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为 session，如果 znode 是临时节点，这个 session 失效，znode 也就删除了
- znode 的目录名可以自动编号，如 App1 已经存在，再创建的话，将会自动命名为 App2
- znode 可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的，后面在典型的应用场景中会有实例介绍
如何使用
Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理，后面将会详细介绍 Zookeeper 能够解决的一些典型问题，这里先介绍一下，Zookeeper 的操作接口和简单使用示例。
基本操作
客户端要连接 Zookeeper 服务器可以通过创建 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 的一个实例对象，然后调用这个类提供的接口来和服务器交互。
前面说了 ZooKeeper 主要是用来维护和监控一个目录节点树中存储的数据的状态，所有我们能够操作 ZooKeeper 的也和操作目录节点树大体一样，如创建一个目录节点，给某个目录节点设置数据，获取某个目录节点的所有子目录节点，给某个目录节点设置权限和监控这个目录节点的状态变化。
public class App {
public static void main(String[] args) {
try {
// 创建一个与服务器的连接
// 参数三 watch 参数4 canBeReadOnly
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 2000, null, false);
// 创建一个目录节点
/*
* 参数1 ：节点路径 参数2 ：节点数据 参数3 ：访问权限 Ids.OPEN_ACL_UNSAFE表示无权限 参数4 ：节点类型
* CreateMode.PERSISTENT持久节点，当该客户端断开链接时不会删除节点
*/
zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
// 创建一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath", false, null)));
// 取出子目录节点列表
System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath", true));
// 修改子目录节点数据
zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne", "modifyChildDataOne".getBytes(), -1);
System.out.println("目录节点状态：[" + zk.exists("/testRootPath", true) + "]");
// 创建另外一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo", true, null)));
/*
* // 删除子目录节点 zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1);
* zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1); // 删除父目录节点
* zk.delete("/testRootPath",-1); // 关闭连接 zk.close();
*/
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
对于生成ZooKeeper的实例,最后一个参数可以指定一个Watch:
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT,
ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() {
// 监控所有被触发的事件
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
}
});当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的 process 方法就会被调用。
ZooKeeper 典型的应用场景
Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式。
下面详细介绍这些典型的应用场景，也就是 Zookeeper 到底能帮我们解决那些问题？下面将给出答案。
统一命名服务（Name Service）
分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了 JNDI，没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。
Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能，你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。
配置管理（Configuration Management）
配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。
像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理，将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
集群管理（Group Membership）
Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。
Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。
它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。
Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点，不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点，所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，是因为我们可以给每台 Server 编号，我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master，假如这个最小编号的 Server 死去，由于是 EPHEMERAL 节点，死去的 Server 对应的节点也被删除，所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点，我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master，避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。
Leader Election 关键代码:
void findLeader() throws InterruptedException {
byte[] leader = null;
try {
leader = zk.getData(root + "/leader", true, null);
} catch (Exception e) {
logger.error(e);
}
if (leader != null) {
following();
} else {
String newLeader = null;
try {
byte[] localhost = InetAddress.getLocalHost().getAddress();
newLeader = zk.create(root + "/leader", localhost,
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
} catch (Exception e) {
logger.error(e);
}
if (newLeader != null) {
leading();
} else {
mutex.wait();
}
}
}共享锁（Locks）
共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得了这个锁，如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化，一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点，从而获得锁，释放锁很简单，只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。
同步锁的关键代码
void getLock() throws KeeperException, InterruptedException{
List<String> list = zk.getChildren(root, false);
String[] nodes = list.toArray(new String[list.size()]);
Arrays.sort(nodes);
if(myZnode.equals(root+"/"+nodes[0])){
doAction();
}
else{
waitForLock(nodes[0]);
}
}
void waitForLock(String lower) throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true);
if(stat != null){
mutex.wait();
}
else{
getLock();
}
}队列管理
Zookeeper 可以处理两种类型的队列：
- 当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。
- 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。
同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下：
创建一个父目录 /synchronizing，每个成员都监控标志（Set Watch）位目录 /synchronizing/start 是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点，然后每个成员获取 / synchronizing 目录的所有目录节点，也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。
同步队列
void addQueue() throws KeeperException, InterruptedException{
zk.exists(root + "/start",true);
zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
synchronized (mutex) {
List list = zk.getChildren(root, false);
if (list.size() < size) {
mutex.wait();
} else {
zk.create(root + "/start", new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
}
}
}
当队列没满是进入 wait()，然后会一直等待 Watch 的通知，Watch 的代码如下：
public void process(WatchedEvent event) {
if(event.getPath().equals(root + "/start") &&
event.getType() == Event.EventType.NodeCreated){
System.out.println("得到通知");
super.process(event);
doAction();
}
}FIFO 队列用 Zookeeper 实现思路如下：
实现的思路也非常简单，就是在特定的目录下创建 SEQUENTIAL 类型的子目录 /queue_i，这样就能保证所有成员加入队列时都是有编号的，出队列时通过 getChildren( ) 方法可以返回当前所有的队列中的元素，然后消费其中最小的一个，这样就能保证 FIFO。
下面是生产者和消费者这种队列形式的示例代码：
生产者代码
boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException{
ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4);
byte[] value;
b.putInt(i);
value = b.array();
zk.create(root + "/element", value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
return true;
} 消费者代码
int consume() throws KeeperException, InterruptedException{
int retvalue = -1;
Stat stat = null;
while (true) {
synchronized (mutex) {
List list = zk.getChildren(root, true);
if (list.size() == 0) {
mutex.wait();
} else {
Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7));
for(String s : list){
Integer tempValue = new Integer(s.substring(7));
if(tempValue < min) min = tempValue;
}
byte[] b = zk.getData(root + "/element" + min,false, stat);
zk.delete(root + "/element" + min, 0);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b);
retvalue = buffer.getInt();
return retvalue;
}
}
}
} 总结
Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
本文介绍的 Zookeeper 的基本知识，以及介绍了几个典型的应用场景。这些都是 Zookeeper 的基本功能，最重要的是 Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构，并对树中的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型，而不仅仅局限于上面提到的几个常用应用场景。