背景

  前段时间学习了zookeeper后,在新的项目中刚好派上了用场,我在项目中主要负责分布式任务调度模块的开发,对我自己来说是个不小的挑战。

  分布式的任务调度,技术上我们选择了zookeeper,具体的整个分布式任务调度的架构选择会另起一篇文章进行介绍。

 

  本文主要是介绍自己在项目中zookeeper的一些扩展使用,希望可以对大家有所帮助。

  项目中使用的zookeeper版本3.3.3,对应的文档地址: http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/


扩展一:优先集群

先来点背景知识:

1.zookeeper中的server机器之间会组成leader/follower集群,1:n的关系。采用了paxos一致性算法保证了数据的一致性,就是leader/follower会采用通讯的方式进行投票来实现paxns。

2.zookeeper还支持一种observer模式,提供只读服务不参与投票,提升系统,对应文档: http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperObservers.html

 

我们项目特性的决定了我们需要进行跨机房操作,比如杭州,美国,香港,青岛等多个机房之间进行数据交互。

跨机房之间对应的网络延迟都比较大,比如中美机房走海底光缆有ping操作200ms的延迟,杭州和青岛机房有70ms的延迟。 

 

为了提升系统的网络性能,我们在部署zookeeper网络时会在每个机房部署节点,多个机房之间再组成一个大的网络保证数据一致性。(zookeeper千万别再搞多个集群)

 

最后的部署结构就会是:

  • 杭州机房  >=3台 (构建leader/follower的zk集群)
  • 青岛机房  >=1台 (构建observer的zk集群)
  • 美国机房  >=1台 (构建observer的zk集群)
  • 香港机房  >=1台 (构建observer的zk集群)



zookeeper双机房非对等部署主机房出现问题如何切换 zookeeper 跨机房_大数据


 


一句话概括就是: 在单个机房内组成一个投票集群,外围的机房都会是一个observer集群和投票集群进行数据交互。 这样部署的一些好处,大家可以细细体会一下


 


针对这样的部署结构,我们会引入一个优先集群问题: 比如在美国机房的机器需要优先去访问本机房的zk集群,访问不到后才去访问杭州机房。 


默认在zookeeper3.3.3的实现中,认为所有的节点都是对等的。并没有对应的优先集群的概念,单个机器也没有对应的优先级的概念。


 


扩展代码:(比较暴力,采用反射的方式改变了zk client的集群列表)


  • 先使用美国机房的集群ip初始化一次zk client
  • 通过反射方式,强制在初始化后的zk client中的server列表中又加入杭州机房的机器列表

Java代码   

zookeeper双机房非对等部署主机房出现问题如何切换 zookeeper 跨机房_java_02

    1. ZooKeeper zk = null;  
    2. try {  
    3. new ZooKeeper(cluster1, sessionTimeout, new AsyncWatcher() {  
    4.   
    5. public void asyncProcess(WatchedEvent event) {  
    6. //do nothing   
    7.                 }  
    8.   
    9.             });  
    10. if (serveraddrs.size() > 1) {  
    11. // 强制的声明accessible  
    12.                 ReflectionUtils.makeAccessible(clientCnxnField);  
    13.                 ReflectionUtils.makeAccessible(serverAddrsField);  
    14. // 添加第二组集群列表  
    15. for (int i = 1; i < serveraddrs.size(); i++) {  
    16.                     String cluster = serveraddrs.get(i);  
    17. // 强制获取zk中的地址信息  
    18.                     ClientCnxn cnxn = (ClientCnxn) ReflectionUtils.getField(clientCnxnField, zk);  
    19.                     List<InetSocketAddress> serverAddrs = (List<InetSocketAddress>) ReflectionUtils  
    20.                             .getField(serverAddrsField, cnxn);  
    21. // 添加第二组集群列表  
    22.                     serverAddrs.addAll(buildServerAddrs(cluster));  
    23.                 }  
    24.             }  
    25.         }


    扩展二:异步Watcher处理

      最早在看zookeeper的代码时,一直对它的watcher处理比较满意,使用watcher推送数据可以很方便的实现分布式锁的功能。

    zookeeper的watcher实现原理也挺简单的,就是在zookeeper client和zookeeper server上都保存一份对应的watcher对象。每个zookeeper机器都会有一份完整的node tree数据和watcher数据,每次leader通知follower/observer数据发生变更后,每个zookeeper server会根据自己节点中的watcher事件推送给响应的zookeeper client,每个zk client收到后再根据内存中的watcher引用,进行回调。

     

    这里会有个问题,就是zk client在处理watcher时,回凋的过程是一个串行的执行过程,所以单个watcher的处理慢会影响整个列表的响应。 

    可以看一下ClientCnxn类中的EventThread处理,该线程会定时消费一个queue的数据,挨个调用processEvent(Object event) 进行回调处理。

     

    扩展代码:

     


    Java代码   

    zookeeper双机房非对等部署主机房出现问题如何切换 zookeeper 跨机房_java_02

    1. public abstract class AsyncWatcher implements Watcher {  
    2.   
    3. private static final int       DEFAULT_POOL_SIZE    = 30;  
    4. private static final int       DEFAULT_ACCEPT_COUNT = 60;  
    5.   
    6. private static ExecutorService executor             = new ThreadPoolExecutor(  
    7. 1,  
    8.                                                                 DEFAULT_POOL_SIZE,  
    9.                                                                 0L,  
    10.                                                                 TimeUnit.MILLISECONDS,  
    11. new ArrayBlockingQueue(  
    12.                                                                         DEFAULT_ACCEPT_COUNT),  
    13. new NamedThreadFactory(  
    14. "Arbitrate-Async-Watcher"),  
    15. new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());  
    16.   
    17. public void process(final WatchedEvent event) {  
    18. new Runnable() {//提交异步处理  
    19.   
    20. @Override   
    21. public void run() {  
    22.                         asyncProcess(event);  
    23.                     }  
    24.                 });  
    25.   
    26.     }  
    27.   
    28. public abstract void asyncProcess(WatchedEvent event);  
    29.   
    30. }


     


    说明:


    • zookeeper针对watcher的调用是以单线程串行的方式进行处理,容易造成堵塞影响,monitor的数据同步及时性
    • AsyncWatcher为采取的一种策略为当不超过acceptCount=60的任务时,会采用异步线程的方式处理。如果超过60任务,会变为原先的单线程串行的模式

    扩展三:重试处理

    这个也不多说啥,看一下相关文档就清楚了

     

    需要特殊处理下ConnectionLoss的异常,一种可恢复的异常。


     


    重试处理:


    Java代码   

    zookeeper双机房非对等部署主机房出现问题如何切换 zookeeper 跨机房_java_02

      1. public interface ZooKeeperOperation<T> {  
      2.   
      3. public T execute() throws KeeperException, InterruptedException;  
      4. }  
      5.   
      6.   
      7. /**
      8.      * 包装重试策略
      9.      */  
      10. public <T> T retryOperation(ZooKeeperOperation<T> operation) throws KeeperException,  
      11.             InterruptedException {  
      12. null;  
      13. for (int i = 0; i < maxRetry; i++) {  
      14. try {  
      15. return (T) operation.execute();  
      16. catch (KeeperException.SessionExpiredException e) {  
      17. "Session expired for: " + this + " so reconnecting due to: " + e, e);  
      18. throw e;  
      19. catch (KeeperException.ConnectionLossException e) { //特殊处理Connection Loss  
      20. if (exception == null) {  
      21.                     exception = e;  
      22.                 }  
      23. "Attempt " + i + " failed with connection loss so "  
      24. "attempting to reconnect: " + e, e);  
      25.   
      26.                 retryDelay(i);  
      27.             }  
      28.         }  
      29.   
      30. throw exception;  
      31.     }


      注意点:Watcher原子性

      在使用zookeeper的过程中,需要特别注意一点就是注册对应watcher事件时,如果当前的节点已经满足了条件,比如exist的watcher,它不会触发你的watcher,而会等待下一次watcher条件的满足。

      它的watcher是一个一次性的监听,而不是一个永久的订阅过程。所以在watcher响应和再次注册watcher过程并不是一个原子操作,编写多线程代码和锁时需要特别注意


      总结

        zookeepr是一个挺不错的产品,源代码写的也非常不错,大量使用了queue和异步Thread的处理模式,真是一个伟大的产品。