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)
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
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
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
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。