前段时间看了S4流计算引擎,里面使用到了zookeeper进行集群管理,所以也就花了点时间研究了下zookeeper,不求看懂所有源码,但求了解其实现机制和原理,清楚其基本使用。这也是为后续hadoop,gridgain的分布式计算的产品。
首先就是收集一些前人的一些学习资料和总结内容,方便自己快速入门。
这里罗列了几篇不错的文章:
在zookeeper中实现了一个类似file system系统的数据结构,比如/zookeeper/status。 每个节点都对应于一个znode节点。
znode节点的数据结构模型:
znode的数据结构内容:
czxid
The zxid of the change that caused this znode to be created.
mzxid
The zxid of the change that last modified this znode.
ctime
The time in milliseconds from epoch when this znode was created.
mtime
The time in milliseconds from epoch when this znode was last modified.
version
The number of changes to the data of this znode.
cversion
The number of changes to the children of this znode.
aversion
The number of changes to the ACL of this znode.
ephemeralOwner
The session id of the owner of this znode if the znode is an ephemeral node. If it is not an ephemeral node, it will be zero.
dataLength
The length of the data field of this znode.
numChildren
The number of children of this znode.
说明: zxid (ZooKeeper Transaction Id,每次请求对应一个唯一的zxid,如果zxid a < zxid b ,则可以保证a一定发生在b之前)。
针对树状结构的处理,来看一下客户端使用的api :
String create(String path, byte data[], List acl, CreateMode createMode)
void create(String path, byte data[], List acl, CreateMode createMode, StringCallback cb, Object ctx)
void delete(String path, int version)
void delete(String path, int version, VoidCallback cb, Object ctx)
Stat setData(String path, byte data[], int version)
void setData(String path, byte data[], int version, StatCallback cb, Object ctx)
Stat setACL(String path, List acl, int version)
void setACL(String path, List acl, int version, StatCallback cb, Object ctx)
Stat exists(String path, Watcher watcher)
Stat exists(String path, boolean watch)
void exists(String path, Watcher watcher, StatCallback cb, Object ctx)
void exists(String path, boolean watch , StatCallback cb, Object ctx)
byte[] getData(String path, Watcher watcher, Stat stat)
byte[] getData(String path, boolean watch , Stat stat)
void getData(String path, Watcher watcher, DataCallback cb, Object ctx)
void getData(String path, boolean watch , DataCallback cb, Object ctx)
List getChildren(String path, Watcher watcher)
List getChildren(String path, boolean watch )
void getChildren(String path, Watcher watcher, ChildrenCallback cb, Object ctx)
void getChildren(String path, boolean watch , ChildrenCallback cb, Object ctx)
List getChildren(String path, Watcher watcher, Stat stat)
List getChildren(String path, boolean watch , Stat stat)
void getChildren(String path, Watcher watcher, Children2Callback cb, Object ctx)
void getChildren(String path, boolean watch , Children2Callback cb, Object ctx)
说明:每一种按同步还是异步,添加指定watcher还是默认watcher又分为4种。默认watcher可以在ZooKeeper zk = new ZooKeeper(serverList, sessionTimeout, watcher)中进行指定。如果包含boolean watch的读方法传入true则将默认watcher注册为所关注事件的watch。如果传入false则不注册任何watch
CreateMode主要有几种:
zookeeper为解决数据的一致性,使用了Watcher的异步回调接口,将服务端znode的变化以事件的形式通知给客户端,主要是一种反向推送的机制,让客户端可以做出及时响应。比如及时更新后端的可用集群服务列表。
这里有篇文章介绍Watcher/Callback比较详细,可以参考下:
如果想更好的理解Watcher的使用场景,可以了解下使用Watcher机制实现分布式的Barrier , Queue , Lock同步。
Barrier例子:
public class Barrier implements Watcher {
private static final String addr = "10.20.156.49:2181";
private ZooKeeper zk = null;
private Integer mutex;
private int size = 0;
private String root;
public Barrier(String root, int size){
this.root = root;
this.size = size;
try {
zk = new ZooKeeper(addr, 10 * 1000, this);
mutex = new Integer(-1);
Stat s = zk.exists(root, false);
if (s == null) {
zk.create(root, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public synchronized void process(WatchedEvent event) {
synchronized (mutex) {
mutex.notify();
}
}
public boolean enter(String name) throws Exception {
zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
while (true) {
synchronized (mutex) {
List list = zk.getChildren(root, true);
if (list.size() < size) {
mutex.wait();
} else {
return true;
}
}
}
}
public boolean leave(String name) throws KeeperException, InterruptedException {
zk.delete(root + "/" + name, 0);
while (true) {
synchronized (mutex) {
List list = zk.getChildren(root, true);
if (list.size() > 0) {
mutex.wait();
} else {
return true;
}
}
}
}
}
测试代码:
public class BarrierTest {
public static void main(String args[]) throws Exception {
for (int i = 0; i < 3; i++) {
Process p = new Process("Thread-" + i, new Barrier("/test/barrier", 3));
p.start();
}
}
}
class Process extends Thread {
private String name;
private Barrier barrier;
public Process(String name, Barrier barrier){
this.name = name;
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run() {
try {
barrier.enter(name);
System.out.println(name + " enter");
Thread.sleep(1000 + new Random().nextInt(2000));
barrier.leave(name);
System.out.println(name + " leave");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
通过该Barrier,可以协调不同任务之间的同步处理,这里主要还是利用了Watcher机制的反向推送,避免客户端的循环polling动作,只要针对有事件的变化做一次响应。
我不罗嗦,taobao有几篇文章已经介绍的很详细。
server.1:localhost:2181:3181:observer
[ljh@ccbu-156-49 bin]$ echo stat | nc localhost 2181
Zookeeper version: 3.3.3--1, built on 06/24/2011 13:12 GMT
Clients:
/10.16.4.30:34760[1](queued=0,recved=632,sent=632)
/127.0.0.1:43626[0](queued=0,recved=1,sent=0)
/10.16.4.30:34797[1](queued=0,recved=2917,sent=2917)
Latency min/avg/max: 0/0/33
Received: 3552
Sent: 3551
Outstanding: 0
Zxid: 0x200000003
Mode: follower ##当前模式
Node count: 8
官方文档中,有举了几个应用场景,就是使用zookeeper提供分布式锁机制,从而实现分布式的一致性处理。
典型的几个场景:
zookeeper基本是基于API和console进行znode的操作,并没有一个比较方便的操作界面,这里也发现了taobao 伯岩写的一个工具,可以比较方便的查询zookeeper信息。
工具的开发语言主要是node.js(最近比较火),其标榜的是无阻塞的api使用。其原理主要是基于google的V8(chrome的javascript的解析器,C语言编写),node.js本身是基于js语法进行开发,通过V8解析为C语言的执行代码
其标榜的无阻塞I/O实现,那可想而知就是linux系统下的select/poll的I/O模型。有兴趣的可以看下node.js的官网,下载一个玩玩。
文档地址: http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2011/06/06/351793.html
代码地址: https://github.com/killme2008/node-zk-browser
通过git下载源码后,需要安装下node.js的几个模块express, express-namespace, zookeeper。 node.js下有个比较方便的模块管理器npm,类似于redhat的rpm,ubuntu的apt-get。
安装模块:
npm install -g express
几个界面: