使用Curator来控制ZooKeeper

使用Curator来控制ZooKeeper

前言

作为一个了解分布式架构的开发者，一定会用到ZooKeeper,它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。虽然ZooKeeper功能强大，但是ZooKeeper客户端的调用比较复杂，对我们开发者相对而言还是不够友好的，而Apache Curator 就是为了简化ZooKeeper客户端调用而生，利用它，可以更好的使用ZooKeeper。

正文

Apache Curator

Apache Curator是一个比较完善的ZooKeeper客户端框架，通过封装的一套高级API 简化了ZooKeeper的操作。通过查看官方文档，可以发现Curator主要解决了三类问题：

1. 封装ZooKeeper client与ZooKeeper server之间的连接处理。
2. 提供了一套Fluent风格的操作API。
3. 提供ZooKeeper各种应用场景(recipe， 比如：分布式锁服务、集群领导选举、共享计数器、缓存机制、分布式队列等)的抽象封装。

Curator主要从以下几个方面降低了zk使用的复杂性：

• 重试机制:提供可插拔的重试机制, 它将给捕获所有可恢复的异常配置一个重试策略，并且内部也提供了几种标准的重试策略(比如指数补偿)
• 连接状态监控: Curator初始化之后会一直对zk连接进行监听，一旦发现连接状态发生变化将会作出相应的处理
• zk客户端实例管理:Curator会对zk客户端到server集群的连接进行管理，并在需要的时候重建zk实例，保证与zk集群连接的可靠性
• 各种使用场景支持:Curator实现了zk支持的大部分使用场景（甚至包括zk自身不支持的场景），这些实现都遵循了zk的最佳实践，并考虑了各种极端情况

Curator的组件

Maven的依赖

我们在实际的应用时，最常用的是curator-recipes，它可以实现：

• 锁：包括共享锁、共享可重入锁、读写锁等。
• 选举：Leader选举算法。
• Barrier：阻止分布式计算直至某个条件被满足的“栅栏”，可以看做JDK Concurrent包中Barrier的分布式实现。
• 缓存：三种Cache及监听机制。
• 持久化结点：连接或Session终止后仍然在ZooKeeper中存在的结点。
• 队列：分布式队列、分布式优先级队列等。

Maven引入curator-recipes的依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>2.10.0</version>
</dependency>

三种Cache及监听机制，值得是Curator提供了三种Watcher(Cache)来监听结点的变化：

• Path Cache：监视一个路径下1）孩子结点的创建、2）删除，3）以及结点数据的更新。产生的事件会传递给注册的PathChildrenCacheListener。
• Node Cache：监视一个结点的创建、更新、删除，并将结点的数据缓存在本地。
• Tree Cache：Path Cache和Node Cache的“合体”，监视路径下的创建、更新、删除事件，并缓存路径下所有孩子结点的数据。

我们这里以最常使用的分布式锁的实现为例，来简单感受Curator的魅力。

Curator实现分布式锁

InterProcessMutexDemo.class：一个分布式锁的简单实现

• Thread.currentThread().sleep(5000L)这里休眠5秒中，但不释放资源，下一个其他线程必须要在该线程后释放资源后，才能lock.acquire()，即获取分布式锁
• 同时针对这个分布式锁简单实现引入依赖时要注意curator和ZooKeeper版本关系，否则可能会报错。

public class InterProcessMutexDemo {
     


    public static void main(String[] args) {
     
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        final CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("127.0.0.1:2181").sessionTimeoutMs(5000).connectionTimeoutMs(10000).retryPolicy(retryPolicy).namespace("text").build();
        client.start();


        InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client,"/lock");
        try {
     
            lock.acquire();
            System.err.println("生成订单号");
            Thread.currentThread().sleep(5000L);
        } catch (Exception e) {
     
        } finally {
     
            try {
     
                lock.release();
            } catch (Exception e) {
     
                e.printStackTrace();
            }
        }


        try {
     
            lock.acquire();
            System.err.println("生成订单号");
            Thread.currentThread().sleep(Long.MAX_VALUE);
        } catch (Exception e) {
     
        } finally {
     
            try {
     
                lock.release();
            } catch (Exception e) {
     
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

控制台输出一下结果：