深入探索Zookeeper:实战应用与高效策略

1. Zookeeper 非公平锁/公平锁/共享锁
2. Leader 选举在分布式场景中的应用
3. Spring Cloud Zookeeper注册中心实战

Zookeeper 分布式锁加锁原理

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如上实现方式在并发问题比较严重的情况下,性能会下降的比较厉害,主要原因是,所有的连接
都在对同一个节点进行监听,当服务器检测到删除事件时,要通知所有的连接,所有的连接同时
收到事件,再次并发竞争,这就是 羊群效应 。这种加锁方式是 非公平锁 的具体实现:如何避免
呢,我们看下面这种方式。
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如上借助于临时顺序节点,可以避免同时多个节点的并发竞争锁,缓解了服务端压力。这种实
现方式所有加锁请求都进行排队加锁,是 公平锁 的具体实现。
前面这两种加锁方式有一个共同的特质,就是都是 互斥锁 ,同一时间只能有一个请求占用,如果
是大量的并发上来,性能是会急剧下降的,所有的请求都得加锁,那是不是真的所有的请求都需
要加锁呢?答案是否定的,比如如果数据没有进行任何修改的话,是不需要加锁的,但是如果读
数据的请求还没读完,这个时候来了一个写请求,怎么办呢?有人已经在读数据了,这个时候是
不能写数据的,不然数据就不正确了。直到前面读锁全部释放掉以后,写请求才能执行,所以需
要给这个读请求加一个标识(读锁),让写请求知道,这个时候是不能修改数据的。不然数据就
不一致了。如果已经有人在写数据了,再来一个请求写数据,也是不允许的,这样也会导致数据
的不一致,所以所有的写请求,都需要加一个写锁,是为了避免同时对共享数据进行写操作。
举个例子
1、读写并发不一致
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2、双写不一致情况
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Zookeeper 共享锁实现原理

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注册中心实战

注册中心场景分析:

1. 在分布式服务体系结构比较简单的场景下,我们的服务可能是这样的
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现在 Order-Service 需要调用外部服务的 User-Service ,对于外部的服务依赖,我们直接配置在
我们的服务配置文件中,在服务调用关系比较简单的场景,是完全OK的。随着服务的扩张,
User-Service 可能需要进行集群部署,如下:
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如果系统的调用不是很复杂,可以通过配置管理,然后实现一个简单的客户端负载均衡也是OK
的,但是随着业务的发展,服务模块进行更加细粒度的划分,业务也变得更加复杂,再使用简单
的配置文件管理,将变得难以维护。当然我们可以再前面加一个服务代理,比如nginx做反向代
理, 如下
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如果我们是如下场景呢?
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服务不再是A-B,B-C 那么简单,而是错综复杂的微小服务的调用
这个时候我们可以借助于Zookeeper的基本特性来实现一个注册中心,什么是注册中心,顾名思
义,就是让众多的服务,都在Zookeeper中进行注册,啥是注册,注册就是把自己的一些服务信
息,比如IP,端口,还有一些更加具体的服务信息,都写到 Zookeeper节点上, 这样有需要的
服务就可以直接从zookeeper上面去拿,怎么拿呢? 这时我们可以定义统一的名称,比如,
User-Service, 那所有的 用户服务 启动 的时候,都在User-Service 这个节点下面创建一个子节
点(临时节点),这个子节点保持唯一就好,代表了每个服务实例的唯一标识,有依赖 用户服务
的比如 Order-Service 就可以通过 User-Service 这个父节点,就能获取所有的User-Service 子
节点,并且获取所有的子节点信息(IP,端口等信息),拿到子节点的数据后 Order-Service
以对其进行缓存,然后实现一个客户端的负载均衡,同时还可以对这个User-Service 目录进行
监听, 这样有新的节点加入,或者退出, Order-Service 都能收到通知,这样 Order-Service
新获取所有子节点,且进行数据更新。这个用户服务的子节点的类型为临时节点。 第一节课有
讲过,Zookeeper中临时节点生命周期是和SESSION绑定的,如果SESSION超时了,对应的节
点会被删除,被删除时,Zookeeper 会通知对该节点父节点进行监听的客户端, 这样对应的客户
端又可以刷新本地缓存了。当有新服务加入时,同样也会通知对应的客户端,刷新本地缓存,要
达到这个目标需要客户端重复的注册对父节点的监听。这样就实现了服务的自动注册和自动退
出。
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Spring Cloud 生态也提供了Zookeeper注册中心的实现,这个项目叫 Spring Cloud
Zookeeper 下面我们来进行实战。
项目说明:
为了简化需求,我们以两个服务来进行讲解,实际使用时可以举一反三
user-center : 用户服务
product-center: 产品服务
用户调用产品服务,且实现客户端的负载均衡,产品服务自动加入集群,自动退出服务。

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