我工作的公司是怎样使用zookeeper的？
我通过实际工作中的一个例子，讲解 zookeeper 是如何帮我解决分布式问题，以此引导大家发现自己系统中可以应用 zookeeper 的场景。真正把 zookeeper 使用起来！
项目背景介绍
首先给大家介绍一下本文描述项目的情况。这是一个检索网站，它让你能在几千万份复杂文档数据中检索出你所需要的文档数据。为了加快检索速度，项目的数据分布在 100 台机器的内存里，我们称之为数据服务器。除了数据，这 100 台机器上均部署着检索程序。这些 server 之外，还有数台给前端提供接口的搜索 server，这些机器属一个集群，我们称之为检索服务器。当搜索请求过来时，他们负责把搜索请求转发到那 100 台机器，待所有机器返回结果后进行合并，最终返回给前端页面。结构如下图：
面临问题
网站上线之初，由于数据只有几百万，所以数据服务器只有 10 多台。是一个规模比较小的分布式系统，当时没有做分布式系统的协调，也能正常工作，偶尔出问题，马上解决。但是到了近期，机器增长到 100 台，网站几乎每天都会出现问题，导致整个分布式系统挂掉。问题原因如下：
数据服务器之前没有做分布式协调。对于检索服务器来说，并不知道哪些数据服务器还存活，所以检索服务器每次检索，都会等待 100 台机器返回结果。但假如 100 台数据服务中某一台死掉了，检索服务器也会长时间等待他的返回。这导致了检索服务器积累了大量的请求，最终被压垮。当所有的检索服务器都被压垮时，那么网站也就彻底不可用了。
问题的本质为检索服务器维护的数据服务器列表是静态不变的，不能感知数据服务器的上下线。
在 10 台数据服务器的时候，某一台机器出问题的概率很小。但当增长到 100 台服务器时，出问题的概率变成了 10 倍。所以才会导致网站几乎每天都要死掉一次。
由于一台机器的问题，导致 100 台机器的分布式系统不可用，这是极其不合理，也是无法忍受的。
之前此项目的数据和检索不由我负责。了解到此问题的时候，我觉得这个问题得立刻解决，否则不但用户体验差，而且开发和运维也要每天疲于系统维护，浪费了大量资源，但由于还有很多新的需求在开发，原来的团队也没时间去处理。今年我有机会来解决这个问题，当时正好刚刚研究完 zookeeper，立刻想到这正是采用 zookeeper 的典型场景。
如何解决
我直接说方案，程序分为数据服务器和检索服务器两部分。
数据服务器：
1、每台数据服务器启动时候以临时节点的形式把自己注册到 zookeeper 的某节点下，如 / data_servers。这样当某数据服务器死掉时，session 断开链接，该节点被删除。
检索服务器：
1、启动时，加载 / data_servers 下所有子节点数据，获取了目前所有能提供服务的数据服务器列表，并且加载到内存中。
2、启动时，同时监听 / data_servers 节点，当新的数据 server 上线或者某个 server 下线时，获得通知，然后重新加载 / data_servers 下所有子节点数据，刷新内存中数据服务器列表。
通过以上方案，做到数据服务器上下线时，检索服务器能够动态感知。检索服务器在检索前，从内存中取得的数据服务器列表将是最新的、可用的。即使在刷新时间差内取到了掉线的数据服务器也没关系，最多影响本次查询，而不会拖垮整个集群。见下图：
代码讲解
捋清思路后，其实代码就比较简单了。数据服务器只需要启动的时候写 zookeeper 临时节点就好了，同时写入自己服务器的相关信息，比如 ip、port 之类。检索无服务器端会稍微复杂点，不过此处场景和 zookeeper 官方给的例子十分符合，所以我直接参考官方例子进行修改，实现起来也很简单。关于官方例子我写过两篇博文，可以参考学习：
zookeeper 官方例子翻译：https://blog.csdn.net/liyiming2017/article/details/83275882
zookeeper 官方例子解读：https://blog.csdn.net/liyiming2017/article/details/83276706
数据服务器
数据服务器程序十分简单，只会做一件事情：启动的时候，把自己以临时节点的形式注册到 zookeeper。一旦服务器挂掉，zookeeper 自动删除临时 znode。
我们创建 ServiceRegister.java 实现 Runnable，数据服务启动的时候，单独线程运行此代码，实现注册到 zookeeper 逻辑。维系和 zookeeper 的链接。
检索服务器
检索服务器，代码设计完全采用官方案例，所以详细的代码解读请参考上面提到的两篇文章，这里只做下简述。
代码有两个类 DataMonitor 和 LoadSaidsExecutor。LoadSaidsExecutor 是启动入口，他来启动 DataMonitor 监控 zookeeper 节点变化。DataMonitor 负责监控，初次启动和发现变化时，调用 LoadSaidsExecutor 的方法来加载最新的数据服务器列表信息。
DataMonitor 和 LoadSaidsExecutor 的工作流程如下：
Excutor 把自己注册为 DataMonitor 的监听
DataMonitor 实现 watcher 接口，并监听 znode
znode 变化时，触发 DataMonitor 的监听回调
回调中通过 ZooKeeper.exist() 再次监听 znode
上一步 exist 的回调方法中，调用监听自己的 Executor，执行业务逻辑 6
Executor 启动新的线程加载数据服务器信息到内存中
注意：图为以前文章配图。图里应该把 6，7 步改为文字描述的第 6 步。
检索服务启动的时候，单独线程运行 LoadSaIdsExecutor。LoadSaIdsExecutor 会阻塞线程，转为事件驱动。
总结
我们通过一个例子，展示了 zookeeper 在实际系统中的应用，通过 zookeeper 解决了分布式系统的问题。其实以上代码还有很大的优化空间。我能想到如下两点：
1、数据服务器会假死或者变慢，但和 zk 链接还在，并不会从 zk 中删除，但已经拖慢了集群的速度。解决此问题，我们可以在数据服务器中加入定时任务，通过定时跑真实业务查询，监控服务器状态，一旦达到设定的红线阈值，强制下线，而不是等到 server 彻底死掉。
2、检索服务器每个 server 都监控 zookeeper 同一个节点，在节点变化时会出现羊群效应。当然，检索服务器如果数量不多还好。其实检索服务器应该通过 zookeeper 做一个 leader 选举，只由 leader 去监控 zookeeper 节点变化，更新 redis 中的数据服务器列表缓存即可。
附：完整代码
数据服务端代码ServiceRegister.java
public class ServiceRegister implements Runnable{
private ZooKeeper zk;
private static final String ZNODE = "/sas";
private static final String SA_NODE_PREFIX = "sa_";
private String hostName="localhost:2181";
public void setHostName(String hostName) {
this.hostName = hostName;
}
public ServiceRegister() throws IOException {
zk = new ZooKeeper(hostName, 10000,null);
}
@Override
public void run() {
try {
createSaNode();
synchronized (this) {
wait();
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//测试用
public static void main(String[] args){
try {
new ServiceRegister().run();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//创建子节点
private String createSaNode() throws KeeperException, InterruptedException {
// 如果根节点不存在，则创建根节点
Stat stat = zk.exists(ZNODE, false);
if (stat == null) {
zk.create(ZNODE, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
String hostName = System.getenv("HOSTNAME");
// 创建EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点
String saPath = zk.create(ZNODE + "/" + SA_NODE_PREFIX,
hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
return saPath;
}
}
检索服务端代码DataMonitor.java
public class DataMonitor implements Watcher, AsyncCallback.ChildrenCallback {
ZooKeeper zk;
String znode;
Watcher chainedWatcher;
boolean dead;
DataMonitorListener listener;
List prevSaIds;
public DataMonitor(ZooKeeper zk, String znode, Watcher chainedWatcher,
DataMonitorListener listener) {
this.zk = zk;
this.znode = znode;
this.chainedWatcher = chainedWatcher;
this.listener = listener;
// 这是整个监控的真正开始，通过获取children节点开始。设置了本对象为监控对象，回调对象也是本对象。以后均是事件驱动。
zk.getChildren(znode, true, this, null);
}
/**
* 其他和monitor产生交互的类，需要实现此listener
*/
public interface DataMonitorListener {
/**
* The existence status of the node has changed.
*/
void changed(List saIds);
/**
* The ZooKeeper session is no longer valid.
*
* @param rc
* the ZooKeeper reason code
*/
void closing(int rc);
}
/*
*监控/saids的回调函数。除了处理异常外。
*如果发生变化，和构造函数中一样，通过getChildren，再次监控，并处理children节点变化后的业务
*/
public void process(WatchedEvent event) {
String path = event.getPath();
if (event.getType() == Event.EventType.None) {
// We are are being told that the state of the
// connection has changed
switch (event.getState()) {
case SyncConnected:
// In this particular example we don't need to do anything
// here - watches are automatically re-registered with
// server and any watches triggered while the client was
// disconnected will be delivered (in order of course)
break;
case Expired:
// It's all over
dead = true;
listener.closing(Code.SESSIONEXPIRED.intValue());
break;
}
} else {
if (path != null && path.equals(znode)) {
// Something has changed on the node, let's find out
zk.getChildren(znode, true, this, null);
}
}
if (chainedWatcher != null) {
chainedWatcher.process(event);
}
}
//拿到Children节点后的回调函数。
@Override
public void processResult(int rc, String path, Object ctx, List children) {
boolean exists;
switch (rc) {
case Code.Ok:
exists = true;
break;
case Code.NoNode:
exists = false;
break;
case Code.SessionExpired:
case Code.NoAuth:
dead = true;
listener.closing(rc);
return;
default:
// Retry errors
zk.getChildren(znode, true, this, null);
return;
}
List saIds = null;
//如果存在，再次查询到最新children，此时仅查询，不要设置监控了
if (exists) {
try {
saIds = zk.getChildren(znode,null);
} catch (KeeperException e) {
// We don't need to worry about recovering now. The watch
// callbacks will kick off any exception handling
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
return;
}
}
//拿到最新saids后，通过listener（executor），加载Saids。
if ((saIds == null && saIds != prevSaIds)
|| (saIds != null && !saIds.equals(prevSaIds))) {
listener.changed(saIds);
prevSaIds = saIds;
}
}
}
LoadSaIdsExecutor.java
public class LoadSaIdsExecutor
implements Watcher, Runnable, DataMonitor.DataMonitorListener
{
private DataMonitor dm;
private ZooKeeper zk;
private static final String znode = "/sas";
private String hostName="localhost:2181";
public void setHostName(String hostName) {
this.hostName = hostName;
}
/*
*初始化zookeeper及DataMonitor
* 自己作为zookeeper的监控者，监控和zookeeper连接的变化
* 自己作为DataMonitor的listener。当dm监控到变化时会调用executor执行业务操作
*/
public LoadSaIdsExecutor() throws KeeperException, IOException {
zk = new ZooKeeper(hostName, 300000, this);
dm = new DataMonitor(zk, znode, null, this);
}
/**
* 入口方法,测试用。
*/
public static void main(String[] args) {
try {
new LoadSaIdsExecutor().run();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 作为单独线程运行
*/
public void run() {
try {
synchronized (this) {
while (!dm.dead) {
wait();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
}
}
/*
*作为zookeeper监控者的回调，直接传递事件给monitor的回调函数统一处理
*/
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
dm.process(event);
}
/*
*当关闭时，让线程线继续走完
*/
public void closing(int rc) {
synchronized (this) {
notifyAll();
}
}
/*
*监控到/saids变化后的处理类
*/
static class SaIdsLoader extends Thread {
List saIds = null;
//构造对象后直接启动线程
public SaIdsLoader(List saIds){
this.saIds = saIds;
start();
}
public void run() {
System.out.println("------------加载开始------------");
//业务处理的地方
if(saIds!=null){
saIds.forEach(id->{
System.out.println(id);
});
}
System.out.println("------------加载结束------------");
}
}
/*
*作为listener对外暴露的方法，在节点/saids变化时被调用。
*/
@Override
public void changed(List data) {
new SaIdsLoader(data);
}
}
作者：稀有气体
链接：
https://blog.csdn.net/liyiming2017/article/details/85063868