分布式设计与开发（三）------高一致性服务ZooKeeper
转载自：http://blog.csdn.net/cutesource/article/details/5822459
分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求：
- 高可用性
- 高一致性
- 高性能
对于这种有些挑战CAP原则 的服务该如何设计，是一个挑战，也是一个不错的研究课题，Apache的ZooKeeper也许给了我们一个不错的答案。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务， 它暴露了一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。关于ZooKeeper更多信息可以参见 官方文档
ZooKeeper的基本使用
搭一个分布式的ZooKeeper环境比较简单，基本步骤如下：
1）在各服务器安装 ZooKeeper
下载ZooKeeper后在各服务器上进行解压即可
tar -xzf zookeeper-3.2.2.tar.gz
2）配置集群环境
分别各服务器的zookeeper安装目录下创建名为zoo.cfg的配置文件，内容填写如下：
public static void main(String[] args) {
try {
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("10.20.147.35:2181", 30000, null);
String name = zk.create("/company", "alibaba".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
Stat stat = new Stat();
System.out.println(new String(zk.getData(name, null, stat)));
zk.setData(name, "taobao".getBytes(), stat.getVersion(), null, null);
System.out.println(new String(zk.getData(name, null, stat)));
stat = zk.exists(name, null);
zk.delete(name, stat.getVersion(), null, null);
System.out.println(new String(zk.getData(name, null, stat)));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} 以上代码比较简单，查看一下zooKeeper的api doc就知道如何使用了
ZooKeeper的实现机理
ZooKeeper的实现机理是我看过的开源框架中最复杂的，它的解决是分布式环境中的一致性问题，这个场景也决定了其实现的复杂性。看了两三天的源码还是有些摸不着头脑，有些超出了我的能力，不过通过看文档和其他高人写的文章大致清楚它的原理和基本结构。
1）ZooKeeper的基本原理
ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的，在前一篇 blog 中大致介绍了一下paxos，而没有提到的是paxos存在活锁的问题，也就是当有多个 proposer交错提交时，有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos作了一些优化，通过选举产生一个leader，只有leader才能提交propose，具体算法可见Fast Paxos 。因此，要想弄得ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。
2）ZooKeeper的基本运转流程
ZooKeeper主要存在以下两个流程：
- 选举Leader
- 同步数据
选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的：
- Leader要具有最高的zxid
- 集群中大多数的机器得到响应并follow选出的Leader
同步数据这个流程是ZooKeeper的精髓所在，并且就是Fast Paxos算法的具体实现。一个牛人画了一个ZooKeeper数据流动图，比较直观地描述了ZooKeeper是如何同步数据的。
以上两个核心流程我暂时还不能悟透其中的精髓，这也和我还没有完全理解Fast Paxos算法有关，有待后续深入学习
ZooKeeper的应用领域
Tim在blog中提到了Paxos所能应用的几个主要场景，包括database replication、naming service、config配置管理、access control list等等，这也是ZooKeeper可以应用的几个主要场景。此外， ZooKeeper官方文档中提到了几个更为基础的分布式应用，这也算是ZooKeeper的妙用吧
1）分布式Barrier
Barrier是一种控制和协调多个任务触发次序的机制，简单说来就是搞个闸门把欲执行的任务给拦住，等所有任务都处于可以执行的状态时，才放开闸门。它的机理可以见下图所示：
在单机上JDK提供了CyclicBarrier这个类来实现这个机制，但在分布式环境中JDK就无能为力了。在分布式里实现Barrer需要高一致性做保障，因此 ZooKeeper可以派上用场，所采取的方案就是用一个Node作为Barrer的实体，需要被Barrer的任务通过调用exists()检测这个Node的存在，当需要打开Barrier的时候，删掉这个Node，ZooKeeper的watch机制会通知到各个任务可以开始执行。
2） 分布式 Queue
与 Barrier类似 分布式环境中 实现Queue也需要高一致性做保障， ZooKeeper提供了一个种简单的方式，ZooKeeper通过一个Node来维护Queue的实体，用其children来存储Queue的内容，并且 ZooKeeper的create方法中提供了顺序递增的模式，会自动地在name后面加上一个递增的数字来插入新元素。可以用其 children来构建一个queue的数据结构，offer的时候使用create，take的时候按照children的顺序删除第一个即可。 ZooKeeper保障了各个server上数据是一致的，因此也就实现了一个 分布式 Queue。take和offer的实例代码如下所示：
/**
* Removes the head of the queue and returns it, blocks until it succeeds.
* @return The former head of the queue
* @throws NoSuchElementException
* @throws KeeperException
* @throws InterruptedException
*/
public byte[] take() throws KeeperException, InterruptedException {
TreeMap<Long,String> orderedChildren;
// Same as for element. Should refactor this.
while(true){
LatchChildWatcher childWatcher = new LatchChildWatcher();
try{
orderedChildren = orderedChildren(childWatcher);
}catch(KeeperException.NoNodeException e){
zookeeper.create(dir, new byte[0], acl, CreateMode.PERSISTENT);
continue;
}
if(orderedChildren.size() == 0){
childWatcher.await();
continue;
}
for(String headNode : orderedChildren.values()){
String path = dir +"/"+headNode;
try{
byte[] data = zookeeper.getData(path, false, null);
zookeeper.delete(path, -1);
return data;
}catch(KeeperException.NoNodeException e){
// Another client deleted the node first.
}
}
}
}
/**
* Inserts data into queue.
* @param data
* @return true if data was successfully added
*/
public boolean offer(byte[] data) throws KeeperException, InterruptedException{
for(;;){
try{
zookeeper.create(dir+"/"+prefix, data, acl, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
return true;
}catch(KeeperException.NoNodeException e){
zookeeper.create(dir, new byte[0], acl, CreateMode.PERSISTENT);
}
}
} 3）分布式lock
利用 ZooKeeper实现 分布式lock，主要是通过一个Node来代表一个Lock，当一个client去拿锁的时候，会在这个Node下创建一个自增序列的child，然后通过getChildren()方式来check创建的child是不是最靠前的，如果是则拿到锁，否则就调用exist()来check第二靠前的child，并加上watch来监视。当拿到锁的child执行完后归还锁，归还锁仅仅需要删除自己创建的child，这时watch机制会通知到所有没有拿到锁的client，这些child就会根据前面所讲的拿锁规则来竞争锁。