Zookeeper实现集群和负载均衡---（2）方案改造

1.前言
上一章描述了现有系统架构的模式和改造方向，本章节主要描述改造的基本方案和相关问题描述。
2.改造方案

基本流程:
1) 服务提供者B启动到Zookeeper服务器处进行注册;
2) 服务消费者A启动时，请求Zookeeper服务器获取最新的B服务存活列表，并保存到本地缓存中;
3)A请求B服务器时，根据缓存中的B服务器列表，随机选取一个进行请求。

服务变动:
1) 当B出现异常或人工关闭不能提供服务时，Zookeeper服务器某个节点会探测到B节点的变化，更新本节点B服务器列表；
2) Zookeeper内部节点进行数据同步；
3) 服务消费者A监听到B服务列表的变化，更新本地缓存。

自动重发机制:
B服务挂掉到A缓存更新大约需要3-5s的时间（根据网络环境不同还需仔细测试）。为了保证服务的实时可用，A请求B发生异常时，需要根据服务消费报错信息，处理特定异常进行自动重发。

3. 存在风险和问题
1) 服务发现速度慢的问题，上述描述服务延迟问题。
2) Zookeeper 作为服务发现存在的问题
在分布式系统领域有个著名的CAP定理（C-数据一致性；A-服务可用性；P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个）。
ZooKeeper是个CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性；但是它不能保证每次服务请求的可用性（注：也就是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的职责是保证数据（注：配置数据，状态数据）在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致；所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果（注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗？）。而且，作为ZooKeeper的核心实现算法Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。
参考:
为什么不应该使用Zookeeper做服务发现 http://dockone.io/article/78
Ribbon和Eureka的集成使用 http://blog.csdn.net/defonds/article/details/38016301
3) Zookeeper不是为高可用性设计的
4) Zookeeper的选举过程速度很慢
5) Zookeeper的性能是有限的
4 制定回滚方案
初步使用Zookeeper时，要考虑Zookeeper使用和现在架构的切换。实现更改程序配置进行 使用Zookeeper和F5之间的切换。
Q&A
1) 中心化B-Proxy存在的意义
中心化的B-Proxy使用代理模式实现，B模块的改变对于上层服务是不可见的，降低了系统的耦合度。
模块的增加、删除无需修改上层服务请求者。但交易量过大时需要考虑B-Proxy的负载问题。
2) 当Zookeeper服务和B之间通讯全部异常，Zookeeper监听到的可用服务为零的时候，服务请求端如何容错。
服务请求者需要配置除Zookeeper之外特定的一个服务提供者地址，该服务不受Zookeeper监控。
当Zookeeper监控的服务列表由于某种情况全部挂掉之后，服务请求者判断可用列表为空时自动请求该固定的服务提供者（backup）。
要求服务提供者需要配置开关，开关开启请求Zookeeper，开关关闭不请求Zookeeper。