向爬虫而生---Redis 拓宽篇6＜redis分布式锁 ---ZooKeeper＞

前言:

用到scrapy-redis的时候,很多时候,那个锁是关键!!! 那么怎么用锁呢?当然,redis也有自己自带的,但它自己都承认说不是很好,那果断就用这个api...

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，旨在通过提供高可用、高性能的分布式协调机制来帮助构建可靠的分布式系统。kazoo则是一个常用的ZooKeeper的Python客户端库，提供了简洁易用的接口，使开发者能够轻松地与ZooKeeper集群进行交互;

正文:

ZooKeeper介绍:

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，旨在帮助构建可靠的分布式系统。它通过提供高可用、高性能的分布式协调机制来解决分布式应用中的一致性和协作问题。

首先，我们来看ZooKeeper的起源、特点和应用场景。

ZooKeeper最初由雅虎研究团队开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。它被广泛应用于诸如分布式锁管理、配置管理、命名服务等场景。ZooKeeper具有高性能、高可用和可靠性的特点，可以有效减少分布式系统中的并发问题和数据不一致性。

ZooKeeper通过分布式数据模型和一致性协议提供了高可用、高性能的分布式协调功能。ZooKeeper使用了一种称为ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议的一致性协议来确保数据的一致性和可靠性。ZooKeeper将数据存储在称为Znode的树状结构中，每个Znode可以是目录或者数据节点。Znode提供了基本的数据操作，如创建、修改、删除以及数据的读取。

ZooKeeper中的关键概念包括Watcher、ACL和版本控制。Watcher是一种事件监听机制，允许客户端监听Znode的变化。当Znode的状态发生变化时，Watcher会接收通知并触发相应的事件。ACL（Access Control List）提供了对Znode的权限控制，确保只有具有权限的客户端可以对Znode进行操作。版本控制允许客户端通过版本号来实现并发控制和数据一致性。

ZooKeeper的数据模型是一个类似文件系统的层次化命名空间，类似于Unix文件系统。ZooKeeper集群中的服务器采用主从模式，其中一个被选举为Leader，负责处理所有客户端的写请求，并将数据复制到其他服务器。客户端可以连接到ZooKeeper集群的任何服务器进行读写操作，数据的一致性由ZooKeeper集群自动保证。

总而言之，ZooKeeper是一个可靠的分布式协调服务，通过提供高可用、高性能的分布式协调机制来解决分布式系统中的一致性和协作问题。通过ZooKeeper的关键概念、数据模型和工作原理的解析，我们可以深入理解ZooKeeper的工作原理和应用场景。

kazoo库 

kazoo是一个常用的ZooKeeper客户端库，专为Python开发人员设计。它提供了简洁易用的接口，使开发人员能够轻松地与ZooKeeper集群进行交互。

首先，kazoo具有良好的背景和可靠的使用记录。作为一个成熟且经过广泛使用的库，kazoo已经赢得了许多Python开发人员的信赖。它提供了完整的ZooKeeper功能，并具有广泛的社区支持和文档资源。

kazoo的主要特点和优势在于其简洁性和易用性。它提供了直观的API，使开发人员能够轻松地创建、删除和管理Znode，实现数据的读取和写入，并使用Watcher机制来监听节点的变化。无论是初学者还是有经验的开发人员，都能够快速上手并使用kazoo构建稳定的ZooKeeper应用程序。

kazoo支持的主要功能：

1. 创建和删除Znode：kazoo提供了简单的方法来创建和删除ZooKeeper节点。例如，使用create()方法可以轻松创建一个新的Znode。

2. 数据的读取和写入：通过kazoo，开发人员可以方便地读取和写入节点中的数据。使用get()和set()方法，可以轻松地获取和更新节点的数据。

3. 使用Watcher：kazoo支持Watcher机制，开发人员可以注册Watcher以监视节点的变化。当节点的状态发生变化时，kazoo会自动触发相应的回调函数。

除了基本功能之外，kazoo还提供了一些高级功能，使得它在构建复杂分布式系统时变得更加强大和灵活。例如，kazoo提供了分布式锁、选举和序列化器等功能。这些功能可以帮助开发人员解决分布式系统中的并发问题，并确保数据的一致性和可靠性。

小总结:

kazoo作为Python开发人员常用的ZooKeeper客户端库，以其简洁易用的接口、可信赖的背景和丰富的功能而广受欢迎。通过kazoo，可以轻松地与ZooKeeper集群进行交互，并构建稳定、可靠的分布式系统。

使用kazoo进行ZooKeeper交互：

为了展示如何使用kazoo与ZooKeeper集群进行交互，讲一个例子: 从连接到ZooKeeper集群开始，介绍会话管理和异常处理等常用操作。

首先，建立与ZooKeeper集群的连接。在使用kazoo之前，需要通过指定ZooKeeper服务器的地址和端口来创建一个kazoo客户端实例。例如：

from kazoo.client import KazooClient

zk = KazooClient(hosts='localhost:2181')
zk.start()

接下来，介绍会话管理和异常处理。

在与ZooKeeper集群进行交互时，要确保与集群之间的连接处于活动状态。kazoo已经对会话进行了管理，当会话超时或连接中断时，它会自动处理重连等操作。

现在，演示如何创建Znode并设置Watcher来监视Znode的变化。

使用create()方法可以创建一个新的Znode，并通过exists()方法为该Znode设置Watcher。示例代码如下：

zk.create('/myznode', b"data", makepath=True)  # 创建Znode
@zk.DataWatch('/myznode')
def watch_my_znode(data, stat, event):
    print(f"Znode数据变更：{data}")

在这个例子中，创建了一个名为/myznode的Znode，并设置了Watcher来监听它的数据变化。当/myznode的数据发生变化时，Watcher会调用watch_my_znode函数并输出变化的数据。

此外，我们还要讨论处理分布式锁和选举时使用kazoo的最佳实践。在进行分布式锁时，我们可以使用kazoo提供的Lock类来实现。通过Lock()实例化一个锁对象，然后使用acquire()和release()方法来申请和释放锁，确保在分布式系统中只有一个进程能够执行临界区代码。

对于选举，kazoo提供了选举器(Election)的功能。使用Election()实例化一个选举器对象，并使用run()方法参与选举，等待选举结果。选举器会与其他参与者进行通信并选择出一个领导者。

在处理分布式锁和选举时，要确保异常处理和错误恢复的机制。kazoo提供了异常处理功能，例如捕获和处理SessionExpiredError等异常，并及时进行重新连接和重新选举以保持系统的稳定性和可靠性。

----通过kazoo库，我们可以方便地与ZooKeeper集群进行交互。从连接到ZooKeeper集群，到创建Znode和设置Watcher，再到处理分布式锁和选举，kazoo提供了简洁易用的接口和最佳实践，帮助我们构建稳定可靠的分布式系统。

案例:

假设我们正在构建一个分布式爬虫系统，需要使用分布式锁来保证爬虫的唯一执行。我们可以使用kazoo来实现这一功能。

首先，使用kazoo建立与ZooKeeper集群的连接：

from kazoo.client import KazooClient

zk = KazooClient(hosts='localhost:2181')
zk.start()

接下来，我们创建锁对象并使用acquire()方法申请锁，并在完成爬取任务后使用release()方法释放锁：

from kazoo.recipe.lock import Lock

# 创建锁对象
lock = Lock(zk, "/mylock")

if lock.acquire():
    try:
        # 执行爬取任务
        print("获取到锁，执行爬取任务...")
        # 爬取代码...
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()
else:
    print("未获取到锁，等待其他进程释放锁...")

这里，我们使用了kazoo中提供的Lock类来实现分布式锁。首先创建锁对象lock，并使用acquire()方法申请锁，如果成功获取到锁，则执行爬取任务。在任务完成后，使用release()方法释放锁，以允许其他进程获取到锁并执行相应的任务。

总结:

ZooKeeper和kazoo库为我们解决分布式系统中的一致性和协作问题提供了强大的工具和功能。它们的使用和应用可以帮助我们构建稳定、高效的分布式系统，并提供灵活的解决方案。