ZooKeeper典型應(yīng)用場景一覽

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數(shù)據(jù)發(fā)布與訂閱（配置中心）

發(fā)布與訂閱模型，即所謂的配置中心，顧名思義就是發(fā)布者將數(shù)據(jù)發(fā)布到ZK節(jié)點上，供訂閱者動態(tài)獲取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)配置信息的集中式管理和動態(tài)更新。例如全局的配置信息，服務(wù)式服務(wù)框架的服務(wù)地址列表等就非常適合使用。

應(yīng)用中用到的一些配置信息放到ZK上進行集中管理。這類場景通常是這樣：應(yīng)用在啟動的時候會主動來獲取一次配置，同時，在節(jié)點上注冊一個Watcher，這樣一來，以后每次配置有更新的時候，都會實時通知到訂閱的客戶端，從來達到獲取最新配置信息的目的。

分布式搜索服務(wù)中，索引的元信息和服務(wù)器集群機器的節(jié)點狀態(tài)存放在ZK的一些指定節(jié)點，供各個客戶端訂閱使用。

分布式日志收集系統(tǒng)。這個系統(tǒng)的核心工作是收集分布在不同機器的日志。收集器通常是按照應(yīng)用來分配收集任務(wù)單元，因此需要在ZK上創(chuàng)建一個以應(yīng)用名作為path的節(jié)點P，并將這個應(yīng)用的所有機器ip，以子節(jié)點的形式注冊到節(jié)點P上，這樣一來就能夠?qū)崿F(xiàn)機器變動的時候，能夠?qū)崟r通知到收集器調(diào)整任務(wù)分配。

系統(tǒng)中有些信息需要動態(tài)獲取，并且還會存在人工手動去修改這個信息的發(fā)問。通常是暴露出接口，例如JMX接口，來獲取一些運行時的信息。引入ZK之后，就不用自己實現(xiàn)一套方案了，只要將這些信息存放到指定的ZK節(jié)點上即可。

注意：在上面提到的應(yīng)用場景中，有個默認前提是：數(shù)據(jù)量很小，但是數(shù)據(jù)更新可能會比較快的場景。

負載均衡

這里說的負載均衡是指軟負載均衡。在分布式環(huán)境中，為了保證高可用性，通常同一個應(yīng)用或同一個服務(wù)的提供方都會部署多份，達到對等服務(wù)。而消費者就須要在這些對等的服務(wù)器中選擇一個來執(zhí)行相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯，其中比較典型的是消息中間件中的生產(chǎn)者，消費者負載均衡。

消息中間件中發(fā)布者和訂閱者的負載均衡，linkedin開源的KafkaMQ和阿里開源的 metaq 都是通過zookeeper來做到生產(chǎn)者、消費者的負載均衡。這里以metaq為例如講下：

生產(chǎn)者負載均衡：metaq發(fā)送消息的時候，生產(chǎn)者在發(fā)送消息的時候必須選擇一臺broker上的一個分區(qū)來發(fā)送消息，因此metaq在運行過程中，會把所有broker和對應(yīng)的分區(qū)信息全部注冊到ZK指定節(jié)點上，默認的策略是一個依次輪詢的過程，生產(chǎn)者在通過ZK獲取分區(qū)列表之后，會按照brokerId和partition的順序排列組織成一個有序的分區(qū)列表，發(fā)送的時候按照從頭到尾循環(huán)往復(fù)的方式選擇一個分區(qū)來發(fā)送消息。

消費負載均衡：

在消費過程中，一個消費者會消費一個或多個分區(qū)中的消息，但是一個分區(qū)只會由一個消費者來消費。MetaQ的消費策略是：

每個分區(qū)針對同一個group只掛載一個消費者。

如果同一個group的消費者數(shù)目大于分區(qū)數(shù)目，則多出來的消費者將不參與消費。

如果同一個group的消費者數(shù)目小于分區(qū)數(shù)目，則有部分消費者需要額外承擔消費任務(wù)。

在某個消費者故障或者重啟等情況下，其他消費者會感知到這一變化（通過 zookeeper watch消費者列表），然后重新進行負載均衡，保證所有的分區(qū)都有消費者進行消費。

命名服務(wù)(Naming Service)

命名服務(wù)也是分布式系統(tǒng)中比較常見的一類場景。在分布式系統(tǒng)中，通過使用命名服務(wù)，客戶端應(yīng)用能夠根據(jù)指定名字來獲取資源或服務(wù)的地址，提供者等信息。被命名的實體通常可以是集群中的機器，提供的服務(wù)地址，遠程對象等等——這些我們都可以統(tǒng)稱他們?yōu)槊郑∟ame）。其中較為常見的就是一些分布式服務(wù)框架中的服務(wù)地址列表。通過調(diào)用ZK提供的創(chuàng)建節(jié)點的API，能夠很容易創(chuàng)建一個全局唯一的path，這個path就可以作為一個名稱。

阿里巴巴集團開源的分布式服務(wù)框架Dubbo中使用ZooKeeper來作為其命名服務(wù)，維護全局的服務(wù)地址列表， 點擊這里 查看Dubbo開源項目。在Dubbo實現(xiàn)中：

服務(wù)提供者在啟動的時候，向ZK上的指定節(jié)點/dubbo/${serviceName}/providers目錄下寫入自己的URL地址，這個操作就完成了服務(wù)的發(fā)布。

服務(wù)消費者啟動的時候，訂閱/dubbo/${serviceName}/providers目錄下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目錄下寫入自己的URL地址。

注意，所有向ZK上注冊的地址都是臨時節(jié)點，這樣就能夠保證服務(wù)提供者和消費者能夠自動感應(yīng)資源的變化。

另外，Dubbo還有針對服務(wù)粒度的監(jiān)控，方法是訂閱/dubbo/${serviceName}目錄下所有提供者和消費者的信息。

分布式通知/協(xié)調(diào)

ZooKeeper中特有watcher注冊與異步通知機制，能夠很好的實現(xiàn)分布式環(huán)境下不同系統(tǒng)之間的通知與協(xié)調(diào)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)變更的實時處理。使用方法通常是不同系統(tǒng)都對ZK上同一個znode進行注冊，監(jiān)聽znode的變化（包括znode本身內(nèi)容及子節(jié)點的），其中一個系統(tǒng)update了znode，那么另一個系統(tǒng)能夠收到通知，并作出相應(yīng)處理

另一種心跳檢測機制：檢測系統(tǒng)和被檢測系統(tǒng)之間并不直接關(guān)聯(lián)起來，而是通過zk上某個節(jié)點關(guān)聯(lián)，大大減少系統(tǒng)耦合。

另一種系統(tǒng)調(diào)度模式：某系統(tǒng)有控制臺和推送系統(tǒng)兩部分組成，控制臺的職責是控制推送系統(tǒng)進行相應(yīng)的推送工作。管理人員在控制臺作的一些操作，實際上是修改了ZK上某些節(jié)點的狀態(tài)，而ZK就把這些變化通知給他們注冊Watcher的客戶端，即推送系統(tǒng)，于是，作出相應(yīng)的推送任務(wù)。

另一種工作匯報模式：一些類似于任務(wù)分發(fā)系統(tǒng)，子任務(wù)啟動后，到zk來注冊一個臨時節(jié)點，并且定時將自己的進度進行匯報（將進度寫回這個臨時節(jié)點），這樣任務(wù)管理者就能夠?qū)崟r知道任務(wù)進度。

總之，使用zookeeper來進行分布式通知和協(xié)調(diào)能夠大大降低系統(tǒng)之間的耦合

集群管理與Master選舉

集群機器監(jiān)控：這通常用于那種對集群中機器狀態(tài)，機器在線率有較高要求的場景，能夠快速對集群中機器變化作出響應(yīng)。這樣的場景中，往往有一個監(jiān)控系統(tǒng)，實時檢測集群機器是否存活。過去的做法通常是：監(jiān)控系統(tǒng)通過某種手段（比如ping）定時檢測每個機器，或者每個機器自己定時向監(jiān)控系統(tǒng)匯報“我還活著”。 這種做法可行，但是存在兩個比較明顯的問題：

集群中機器有變動的時候，牽連修改的東西比較多。

有一定的延時。

利用ZooKeeper有兩個特性，就可以實時另一種集群機器存活性監(jiān)控系統(tǒng)：

客戶端在節(jié)點 x 上注冊一個Watcher，那么如果 x?的子節(jié)點變化了，會通知該客戶端。

創(chuàng)建EPHEMERAL類型的節(jié)點，一旦客戶端和服務(wù)器的會話結(jié)束或過期，那么該節(jié)點就會消失。

例如，監(jiān)控系統(tǒng)在 /clusterServers 節(jié)點上注冊一個Watcher，以后每動態(tài)加機器，那么就往 /clusterServers 下創(chuàng)建一個 EPHEMERAL類型的節(jié)點：/clusterServers/{hostname}. 這樣，監(jiān)控系統(tǒng)就能夠?qū)崟r知道機器的增減情況，至于后續(xù)處理就是監(jiān)控系統(tǒng)的業(yè)務(wù)了。

Master選舉則是zookeeper中最為經(jīng)典的應(yīng)用場景了。

在分布式環(huán)境中，相同的業(yè)務(wù)應(yīng)用分布在不同的機器上，有些業(yè)務(wù)邏輯（例如一些耗時的計算，網(wǎng)絡(luò)I/O處理），往往只需要讓整個集群中的某一臺機器進行執(zhí)行，其余機器可以共享這個結(jié)果，這樣可以大大減少重復(fù)勞動，提高性能，于是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。

利用ZooKeeper的強一致性，能夠保證在分布式高并發(fā)情況下節(jié)點創(chuàng)建的全局唯一性，即：同時有多個客戶端請求創(chuàng)建 /currentMaster 節(jié)點，最終一定只有一個客戶端請求能夠創(chuàng)建成功。利用這個特性，就能很輕易的在分布式環(huán)境中進行集群選取了。

另外，這種場景演化一下，就是動態(tài)Master選舉。這就要用到?EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節(jié)點的特性了。

上文中提到，所有客戶端創(chuàng)建請求，最終只有一個能夠創(chuàng)建成功。在這里稍微變化下，就是允許所有請求都能夠創(chuàng)建成功，但是得有個創(chuàng)建順序，于是所有的請求最終在ZK上創(chuàng)建結(jié)果的一種可能情況是這樣： /currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master，如果這個機器掛了，由于他創(chuàng)建的節(jié)點會馬上小時，那么之后最小的那個機器就是Master了。

在搜索系統(tǒng)中，如果集群中每個機器都生成一份全量索引，不僅耗時，而且不能保證彼此之間索引數(shù)據(jù)一致。因此讓集群中的Master來進行全量索引的生成，然后同步到集群中其它機器。另外，Master選舉的容災(zāi)措施是，可以隨時進行手動指定master，就是說應(yīng)用在zk在無法獲取master信息時，可以通過比如http方式，向一個地方獲取master。

在Hbase中，也是使用ZooKeeper來實現(xiàn)動態(tài)HMaster的選舉。在Hbase實現(xiàn)中，會在ZK上存儲一些ROOT表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以臨時節(jié)點（Ephemeral）的方式注冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的存活狀態(tài)，同時，一旦HMaster出現(xiàn)問題，會重新選舉出一個HMaster來運行，從而避免了HMaster的單點問題

分布式鎖

分布式鎖，這個主要得益于ZooKeeper為我們保證了數(shù)據(jù)的強一致性。鎖服務(wù)可以分為兩類，一個是保持獨占，另一個是控制時序。

所謂保持獨占，就是所有試圖來獲取這個鎖的客戶端，最終只有一個可以成功獲得這把鎖。通常的做法是把zk上的一個znode看作是一把鎖，通過create znode的方式來實現(xiàn)。所有客戶端都去創(chuàng)建 /distribute_lock 節(jié)點，最終成功創(chuàng)建的那個客戶端也即擁有了這把鎖。

控制時序，就是所有視圖來獲取這個鎖的客戶端，最終都是會被安排執(zhí)行，只是有個全局時序了。做法和上面基本類似，只是這里 /distribute_lock 已經(jīng)預(yù)先存在，客戶端在它下面創(chuàng)建臨時有序節(jié)點（這個可以通過節(jié)點的屬性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL來指定）。Zk的父節(jié)點（/distribute_lock）維持一份sequence,保證子節(jié)點創(chuàng)建的時序性，從而也形成了每個客戶端的全局時序。

分布式隊列

隊列方面，簡單地講有兩種，一種是常規(guī)的先進先出隊列，另一種是要等到隊列成員聚齊之后的才統(tǒng)一按序執(zhí)行。對于第一種先進先出隊列，和分布式鎖服務(wù)中的控制時序場景基本原理一致，這里不再贅述。

第二種隊列其實是在FIFO隊列的基礎(chǔ)上作了一個增強。通?？梢栽?/queue 這個znode下預(yù)先建立一個/queue/num 節(jié)點，并且賦值為n（或者直接給/queue賦值n），表示隊列大小，之后每次有隊列成員加入后，就判斷下是否已經(jīng)到達隊列大小，決定是否可以開始執(zhí)行了。這種用法的典型場景是，分布式環(huán)境中，一個大任務(wù)Task A，需要在很多子任務(wù)完成（或條件就緒）情況下才能進行。這個時候，凡是其中一個子任務(wù)完成（就緒），那么就去 /taskList 下建立自己的臨時時序節(jié)點（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），當 /taskList 發(fā)現(xiàn)自己下面的子節(jié)點滿足指定個數(shù)，就可以進行下一步按序進行處理了。最后一句，分享點我 redis緩存技術(shù)交流組： 1903832579 

網(wǎng)站題目：jeesz-zookeeper使用場景
標題網(wǎng)址：http://www.rwnh.cn/article18/pcogdp.html

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