使用zookeeper如何模拟实现一个分布式队列

可以将程序设计语言可以分为两类:编译型语言和解释型语言。

 

介绍了基于zookeeper实现的分布式公平锁,以及非公平锁,那么本篇呢,散仙就来介绍下关于使用zookeeper如何模拟实现一个分布式队列。

那么为什么需要分布式队列呢?,我们都知道队列,在我们的编程开发中,是一种比不可少的数据结构,最典型莫过于,生产者与消费者的例子了,我们在程序过经常使用的队列是基于非分布式的环境,JAVA JDK也自带了非常多的队列的实现,有基于阻塞模式的,也有基于非阻塞模式的,这些我们可以在不同的场景下使用。

要想把JDK自带的队列给设计成分布式的队列,是一件非常繁琐的事,这时候我就可以轻而易举的使用zookeeper来完成这个功能,zookeeper由于其特殊的文件系统,所以在分布式环境下,能做许多有用的事。



例如在Hadoop中,map任务完成后,我们启动reduce,我们都知道Hadoop的MapReduce是一种分布式的计算框架,所以这时候我们就可以使用zookeeper来完成这里的分布式队列的运用,虽然,hadoop本身用的并不是zookeeper来实现的。

代码如下:

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  1. package com.qin.queue;  
  2.   
  3. import java.util.Collections;  
  4. import java.util.List;  
  5. import java.util.concurrent.CountDownLatch;  
  6.   
  7. import org.apache.zookeeper.CreateMode;  
  8. import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;  
  9. import org.apache.zookeeper.Watcher;  
  10. import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;  
  11. import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.EventType;  
  12. import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;  
  13.   
  14. import com.test.Lock1;  
  15.   
  16. /** 
  17.  *  
  18.  * 基于zookeeper实现的 
  19.  * 分布式队列 
  20.  * @author qindongliang 
  21.  *  
  22.  * **/  
  23. public class DistributeQueue1 {  
  24.       
  25.       
  26.      private ZooKeeper zk;  
  27.      private CountDownLatch down=new CountDownLatch(1);  
  28.        
  29.        
  30.      public DistributeQueue1(String zkHost) {  
  31.         try{  
  32.          zk=new ZooKeeper(zkHost, 5000new Watcher(){  
  33.   
  34.             @Override  
  35.             public void process(WatchedEvent event) {  
  36.                   
  37.                 if(event.getState()==Event.KeeperState.SyncConnected){  
  38.                     down.countDown();  
  39.                 }  
  40.                   
  41.             }  
  42.                
  43.                
  44.          });  
  45.            
  46.         }catch(Exception e){  
  47.             e.printStackTrace();  
  48.         }  
  49.     }  
  50.       
  51.       
  52.        
  53.      /** 
  54.       * 创建一个持久node, 
  55.       *  
  56.       * **/  
  57.      public void createPersist()throws Exception{  
  58.            
  59.          zk.create("/a""主节点".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE  , CreateMode.PERSISTENT);  
  60.            
  61.          System.out.println("创建主节点成功........");  
  62.            
  63.            
  64.      }  
  65.        
  66.      /** 
  67.          *  
  68.          * 校验队列情况 
  69.          *  
  70.          * **/  
  71.          public void check()throws Exception{  
  72.              List<String> list=zk.getChildren("/a"null);  
  73.                
  74.              if(list.size()==3){  
  75.                  execute();  
  76.              }else{  
  77.                  System.out.println("阻塞中......,队列成员数量:"+list.size());  
  78.              }  
  79.                
  80.                
  81.                 
  82.                     
  83.                     
  84.               }  
  85.                
  86.            
  87.        
  88.        
  89.   public void execute(){  
  90.         
  91.       System.out.println("队列已满,开始执行任务......");  
  92.         
  93.   }  
  94.   
  95.   /*** 
  96.       *  
  97.       * 注册队列 
  98.       *  
  99.       *  
  100.       * */  
  101.      public void createTemp()throws Exception{  
  102.            
  103.          zk.create("/a/b""a".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);  
  104.          System.out.println("有任务注册队列成功");  
  105.         check();   
  106.            
  107.      }  
  108.     
  109.   public static void main(String[] args)throws Exception {  
  110.           
  111.      DistributeQueue1 dq=new DistributeQueue1("192.168.120.128:2181");  
  112.      //dq.createPersist();  
  113.      dq.createTemp();  
  114.      Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);  
  115. }  
  116.       
  117.   
  118. }  
package com.qin.queue;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Watcher.Event.EventType;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;

import com.test.Lock1;

/**
 * 
 * 基于zookeeper实现的
 * 分布式队列
 * @author qindongliang
 * 
 * **/
public class DistributeQueue1 {
	
	
 	 private ZooKeeper zk;
 	 private CountDownLatch down=new CountDownLatch(1);
 	 
 	 
 	 public DistributeQueue1(String zkHost) {
		try{
 		 zk=new ZooKeeper(zkHost, 5000, new Watcher(){

			@Override
			public void process(WatchedEvent event) {
				
				if(event.getState()==Event.KeeperState.SyncConnected){
					down.countDown();
				}
				
			}
 			 
 			 
 		 });
 		 
		}catch(Exception e){
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
	
 	 
 	 /**
	  * 创建一个持久node,
	  * 
	  * **/
	 public void createPersist()throws Exception{
		 
		 zk.create("/a", "主节点".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE	, CreateMode.PERSISTENT);
		 
		 System.out.println("创建主节点成功........");
		 
		 
	 }
	 
	 /**
		 * 
		 * 校验队列情况
		 * 
		 * **/
		 public void check()throws Exception{
			 List<String> list=zk.getChildren("/a", null);
			 
			 if(list.size()==3){
				 execute();
			 }else{
				 System.out.println("阻塞中......,队列成员数量:"+list.size());
			 }
			 
			 
			  
				  
				  
			  }
			 
		 
	 
	 
  public void execute(){
	  
	  System.out.println("队列已满,开始执行任务......");
	  
  }

  /***
	  * 
	  * 注册队列
	  * 
	  * 
	  * */
	 public void createTemp()throws Exception{
		 
		 zk.create("/a/b", "a".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
		 System.out.println("有任务注册队列成功");
	    check(); 
		 
	 }
  
  public static void main(String[] args)throws Exception {
		
	 DistributeQueue1 dq=new DistributeQueue1("192.168.120.128:2181");
	 //dq.createPersist();
	 dq.createTemp();
	 Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}
	

}



代码如上,散仙在代码里设定队列的总数为3,就执行干某一件事,我可以去zk的主节点上注册临时有序的节点,每注册一次都会校验,当前队列是不是以及满队,如果满队的话,就开始执行某个任务,从而达到分布式队列的模拟,这与JDK自带的CountDownLatch和CyclicBarrier是非常类似的,当然我们也可也使用zk模拟,这两个非分布式的功能,从而为我们的应用程序在分布式的环境下提供便利。

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