Apache ZooKeeper入门2

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Apache ZooKeeper入门2

18 十一月, 2010 (13:28) |
Hadoop, zookeeper, 云计算, 架构设计
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   记得在大约在2006年的时候Google出了Chubby来解决分布一致性的问题(distributed consensus problem)，所有集群中的服务器通过Chubby最终选出一个Master Server ，最后这个Master Server来协调工作。简单来说其原理就是：在一个分布式系统中，有一组服务器在运行同样的程序，它们需要确定一个Value，以那个服务器提供的信息为主/为准，当这个服务器经过n/2+1的方式被选出来后，所有的机器上的Process都会被通知到这个服务器就是主服务器 Master服务器，大家以他提供的信息为准。很想知道Google Chubby中的奥妙，可惜人家Google不开源，自家用。

  但是在2009年3年以后沉默已久的Yahoo在Apache上推出了类似的产品ZooKeeper，并且在Google原有Chubby的设计思想上做了一些改进，因为ZooKeeper并不是完全遵循Paxos协议，而是基于自身设计并优化的一个2 phase commit的协议，如图所示：

  ZooKeeper跟Chubby一样用来存放一些相互协作的信息(Coordination)，这些信息比较小一般不会超过1M，在zookeeper中是以一种hierarchical tree的形式来存放，这些具体的Key/Value信息就store在tree node中，如图所示：

当有事件导致node数据，例如：变更，增加，删除时，Zookeeper就会调用 triggerWatch方法，判断当前的path来是否有对应的监听者(watcher),如果有watcher，会触发其process方法，执行process方法中的业务逻辑，如图所示：

 

应用实例

   ZooKeeper有了上述的这些用途，让我们设想一下，在一个分布式系统中有这这样的一个应用：

     2个任务工厂(Task Factory)一主一从，如果从的发现主的死了以后，从的就开始工作，他的工作就是向下面很多台代理(Agent)发送指令，让每台代理(Agent)获得不同的账户进行分布式并行计算，而每台代理(Agent)中将分配很多帐号，如果其中一台代理(Agent)死掉了，那么这台死掉的代理上的账户就不会继续工作了。

上述，出现了3个最主要的问题：

    1.Task Factory 主/从一致性的问题

    2.Task Factory 主/从心跳如何用简单+稳定 或者2者折中的方式实现。

    3.一台代理(Agent)死掉了以后，一部分的账户就无法继续工作，需要通知所有在线的代理(Agent)重新分配一次帐号。

怕文字阐述的不够清楚，画了系统中的Task Factory和Agent的大概系统关系，如图所示：

 

OK，让我们想想ZooKeeper是不是能帮助我们去解决目前遇到的这3个最主要的问题呢？

解决思路

1. 任务工厂Task Factory都连接到ZooKeeper上，创建节点，设置对这个节点进行监控，监控方法例如：

    event= new WatchedEvent(EventType.NodeDeleted, KeeperState.SyncConnected, "/TaskFactory");

   这个方法的意思就是只要Task Factory与zookeeper断开连接后，这个节点就会被自动删除。

2.原来主的任务工厂断开了TCP连接，这个被创建的/TaskFactory节点就不存在了，而且另外一个连接在上面的Task Factory可以立刻收到这个事件(Event)，知道这个节点不存在了，也就是说主TaskFactory死了。

3.接下来另外一个活着的TaskFactory会再次创建/TaskFactory节点，并且写入自己的ip到znode里面，作为新的标记。

4.此时Agents也会知道主的TaskFactory不工作了，为了防止系统中大量的抛出异常，他们将会先把自己手上的事情做完，然后挂起，等待收到Zookeeper上重新创建一个/TaskFactory节点，收到 EventType.NodeCreated 类型的事件将会继续工作。

5.原来从的TaskFactory 将自己变成一个主TaskFactory，当系统管理员启动原来死掉的主的TaskFactory，世界又恢复平静了。

6.如果一台代理死掉，其他代理他们将会先把自己手上的事情做完，然后挂起，向TaskFactory发送请求，TaskFactory会重新分配(sharding)帐户到每个Agent上了，继续工作。

上述内容，大致如图所示：

口水：

1.以上内容说的还不够好，希望能和有经验的同学们交流一下，说说你们在大规模计算中是如何解决分布式一致性的问题，谢谢

2.大量了很多文章，最后的确是看了Hbase部分和zookeeper的源代码 有了点启发。

http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100726/xref/org/apache/hadoop/hbase/master/ZKMasterAddressWatcher.html

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