zookeeper实现主从选举

窃以为，对于zookeeper这种东西，仅仅知道怎么安装是远远不够的(废话么这不是，，，)，至少要对其几个典型的应用场景进行了解，才能比较全面的知道zk究竟能干啥，怎么玩儿，以后的日子里才能知道这货如何能为我所用。于是，有了如下的学习：

我们知道zookeeper可以用于搭建高可用服务框架，主要先看以下几个应用场景：
1、 master的选举基本思路和编码实现
2、 数据的发布和订阅
3、 软负载均衡
4、 分布式队列
5、 分布式锁
6、 命名服务

目前zookeeper常用的开发包有zkclient跟curator，后者更为方便，日常开发使用较多。

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master选举

1、使用场景及结构

　　现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作，假如一台机器挂了，我们希望能有其它机器顶替它继续工作。此类问题现在多采用master-salve模式，也就是常说的主从模式，正常情况下主机提供服务，备机负责监听主机状态，当主机异常时，可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库，备机正常情况下只监听，不工作)，这个切换过程中选出下一个主机的过程就是master选举。

　　对于以上提到的场景，传统的解决方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包后会向备用节点发送应答ack，当备用节点收到应答，就认为主节点还活着，让它继续提供服务，否则就认为主节点挂掉了，自己将开始行使主节点职责。如图1所示：

　　　　                                                        

　　　　              图1                                                                                                                                

　　　但这种方式会存在一个隐患，就是网络故障问题。看一下图2：

　　　　

　　　　　　　　　　图2

　　　也就是说，我们的主节点并没有挂掉，只是在备用节点ping主节点，请求应答的时候发生网络故障，这样我们的备用节点同样收不到应答，就会认为主节点挂掉，然后备机会启动自己的master实例。这样就会导致系统中有两个主节点，也就是双master。出现双master以后，我们的从节点会将它做的事情一部分汇报给主节点，一部分汇报给备用节点，这样服务就乱套了。为了防止这种情况出现，我们可以考虑采用zookeeper，虽然它不能阻止网络故障的出现，但它能保证同一时刻系统中只存在一个主节点。我们来看zookeeper是怎么实现的：

　　在此处，抢主程序是包含在服务程序中，需要程序员来手动写抢主逻辑的，比如当当开源框架elastic-job中，就有关于选主的部分，参见：elastic-job-core/main/java/com/dangdang/ddframe/job/internal/election文件夹下的选主代码。

　　一点额外的话：zookeeper自己在集群环境下的抢主算法有三种，可以通过配置文件来设定，默认采用FastLeaderElection，不作赘述；此处主要讨论集群环境中，应用程序利用master的特点，自己选主的过程。程序自己选主，每个人都有自己的一套算法，有采用“最小编号”的，有采用类似“多数投票”的，各有优劣，本文的算法仅作演示理解使用：

　　结构图：

       

　　结构图解释：左侧树状结构为zookeeper集群，右侧为程序服务器。所有的服务器在启动的时候，都会订阅zookeeper中master节点的删除事件，以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作；所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点（保存自己的基本信息），以便于应用程序读取当前可用的服务器列表。

　　选主原理介绍：zookeeper的节点有两种类型，持久节点跟临时节点。临时节点有个特性，就是如果注册这个节点的机器失去连接(通常是宕机)，那么这个节点会被zookeeper删除。选主过程就是利用这个特性，在服务器启动的时候，去zookeeper特定的一个目录下注册一个临时节点(这个节点作为master，谁注册了这个节点谁就是master)，注册的时候，如果发现该节点已经存在，则说明已经有别的服务器注册了(也就是有别的服务器已经抢主成功)，那么当前服务器只能放弃抢主，作为从机存在。同时，抢主失败的当前服务器需要订阅该临时节点的删除事件，以便该节点删除时(也就是注册该节点的服务器宕机了或者网络断了之类的)进行再次抢主操作。从机具体需要去哪里注册服务器列表的临时节点，节点保存什么信息，根据具体的业务不同自行约定。选主的过程，其实就是简单的争抢在zookeeper注册临时节点的操作，谁注册了约定的临时节点，谁就是master。

　　ps：本文的例子中，并未用到结构图server节点下的数据。但换一种算法或者业务场景就会用到，算法比如提到的最小编号，主要逻辑是主节点挂掉后，从节点里边编号最小的成为主节点，此时会用到该节点内容。换一种业务场景：集群环境中，有很多任务要处理， 主节点负责接收任务，并根据一定算法将任务分配到不同的机器上执行；这种情况下，主节点跟从节点的职责也是不同的，主节点挂掉也会涉及到从节点进行master选举的问题。这种情况下，很显然，作为主节点需要知道当前有多少个从节点还活着，那么此时也会需要用到servers节点下的数据了。

2、编码实现

 　　主要有两个类，WorkServer为主服务类，RunningData用于记录运行数据。因为是简单的demo，我们只做抢master节点的编码，对于从节点应该去哪里注册服务列表信息，不作编码。

　　采用zkClient实现，代码如下：

　　WorkServer类：

　　

　　

  1 package mastersalve;  2   3 import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;  4 import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;  5 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkInterruptedException;  6 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkNoNodeException;  7 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkNodeExistsException;  8 import org.apache.zookeeper.CreateMode;  9  10 import java.util.concurrent.Executors; 11 import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; 12 import java.util.concurrent.TimeUnit; 13  14 /** 15  * Created by nevermore on 16/6/22. 16  */ 17 public class WorkServer { 18  19     //客户端状态 20     private volatile boolean running = false; 21  22     private ZkClient zkClient; 23  24     //zk主节点路径 25     public static final String MASTER_PATH = "/master"; 26  27     //监听(用于监听主节点删除事件) 28     private IZkDataListener dataListener; 29  30     //服务器基本信息 31     private RunningData serverData; 32     //主节点基本信息 33     private RunningData masterData; 34  35     //调度器 36     private ScheduledExecutorService delayExector = Executors.newScheduledThreadPool(1); 37     //延迟时间5s 38     private int delayTime = 5; 39  40  41  42     public WorkServer(RunningData runningData){ 43         this.serverData = runningData; 44         this.dataListener = new IZkDataListener() { 45             @Override 46             public void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception { 47  48             } 49  50             @Override 51             public void handleDataDeleted(String s) throws Exception { 52                 //takeMaster(); 53  54                 if(masterData != null && masterData.getName().equals(serverData.getName())){//若之前master为本机,则立即抢主,否则延迟5秒抢主(防止小故障引起的抢主可能导致的网络数据风暴) 55                     takeMaster(); 56                 }else{ 57                     delayExector.schedule(new Runnable() { 58                         @Override 59                         public void run() { 60                             takeMaster(); 61                         } 62                     },delayTime, TimeUnit.SECONDS); 63                 } 64  65             } 66         }; 67     } 68  69     //启动 70     public void start() throws Exception{ 71         if(running){ 72             throw new Exception("server has startup...."); 73         } 74         running = true; 75         zkClient.subscribeDataChanges(MASTER_PATH,dataListener); 76         takeMaster(); 77     } 78  79     //停止 80     public void stop() throws Exception{ 81         if(!running){ 82             throw new Exception("server has stopped....."); 83         } 84         running = false; 85         delayExector.shutdown(); 86         zkClient.unsubscribeDataChanges(MASTER_PATH,dataListener); 87         releaseMaster(); 88     } 89  90     //抢注主节点 91     private void takeMaster(){ 92         if(!running) return ; 93  94         try { 95             zkClient.create(MASTER_PATH, serverData, CreateMode.EPHEMERAL); 96             masterData = serverData; 97             System.out.println(serverData.getName()+" is master"); 98  99             delayExector.schedule(new Runnable() {//测试抢主用,每5s释放一次主节点100                 @Override101                 public void run() {102                     if(checkMaster()){103                         releaseMaster();104                     }105                 }106             },5,TimeUnit.SECONDS);107 108 109         }catch (ZkNodeExistsException e){//节点已存在110             RunningData runningData = zkClient.readData(MASTER_PATH,true);111             if(runningData == null){//读取主节点时,主节点被释放112                 takeMaster();113             }else{114                 masterData = runningData;115             }116         } catch (Exception e) {117             // ignore;118         }119 120     }121     //释放主节点122     private void releaseMaster(){123         if(checkMaster()){124             zkClient.delete(MASTER_PATH);125         }126     }127     //检验自己是否是主节点128     private boolean checkMaster(){129         try {130             RunningData runningData = zkClient.readData(MASTER_PATH);131             masterData = runningData;132             if (masterData.getName().equals(serverData.getName())) {133                 return true;134             }135             return false;136 137         }catch (ZkNoNodeException e){//节点不存在138             return  false;139         }catch (ZkInterruptedException e){//网络中断140             return checkMaster();141         }catch (Exception e){//其它142             return false;143         }144     }145 146     public void setZkClient(ZkClient zkClient) {147         this.zkClient = zkClient;148     }149 150     public ZkClient getZkClient() {151         return zkClient;152     }153 }

　　RunningData类：

   

 1 package mastersalve; 2  3 import java.io.Serializable; 4  5 /** 6  * Created by nevermore on 16/6/22. 7  */ 8 public class RunningData implements Serializable { 9 10     private static final long serialVersionUID = 4260577459043203630L;11 12 13     //服务器id14     private long cid;15     //服务器名称16     private String name;17 18 19     public long getCid() {20         return cid;21     }22 23     public void setCid(long cid) {24         this.cid = cid;25     }26 27     public String getName() {28         return name;29     }30 31     public void setName(String name) {32         this.name = name;33     }34 }

 　　说明：在实际生产环境中，可能会由于插拔网线等导致网络短时的不稳定，也就是网络抖动。由于正式生产环境中可能server在zk上注册的信息是比较多的，而且server的数量也是比较多的，那么每一次切换主机，每台server要同步的数据量(比如要获取谁是master，当前有哪些salve等信息，具体视业务不同而定)也是比较大的。那么我们希望，这种短时间的网络抖动最好不要影响我们的系统稳定，也就是最好选出来的master还是原来的机器，那么就可以避免发现master更换后，各个salve因为要同步数据等导致的zk数据网络风暴。所以在WorkServer中，54-63行，我们抢主的时候，如果之前主机是本机，则立即抢主，否则延迟5s抢主。这样就给原来主机预留出一定时间让其在新一轮选主中占据优势，从而利于环境稳定。

　　测试代码：

   

 1 package mastersalve; 2  3 import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; 4 import org.I0Itec.zkclient.serialize.SerializableSerializer; 5  6 import java.io.BufferedReader; 7 import java.io.InputStreamReader; 8 import java.util.ArrayList; 9 import java.util.List;10 11 /**12  * Created by nevermore on 16/6/23.13  */14 public class LeaderSelectorZkClient {15 16     //启动的服务个数17     private static final int        CLIENT_QTY = 10;18     //zookeeper服务器的地址19     private static final String     ZOOKEEPER_SERVER = "localhost:2181";20 21 22     public static void main(String[] args) throws Exception{23         //保存所有zkClient的列表24         List<ZkClient> clients = new ArrayList<ZkClient>();25         //保存所有服务的列表26         List<WorkServer>  workServers = new ArrayList<WorkServer>();27 28         try{29             for ( int i = 0; i < CLIENT_QTY; ++i ){30                 //创建zkClient31                 ZkClient client = new ZkClient(ZOOKEEPER_SERVER, 5000, 5000, new SerializableSerializer());32                 clients.add(client);33                 //创建serverData34                 RunningData runningData = new RunningData();35                 runningData.setCid(Long.valueOf(i));36                 runningData.setName("Client #" + i);37                 //创建服务38                 WorkServer  workServer = new WorkServer(runningData);39                 workServer.setZkClient(client);40 41                 workServers.add(workServer);42                 workServer.start();43             }44 45             System.out.println("敲回车键退出！\n");46             new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)).readLine();47         }finally{48             System.out.println("Shutting down...");49 50             for ( WorkServer workServer : workServers ){51                 try {52                     workServer.stop();53                 } catch (Exception e) {54                     e.printStackTrace();55                 }56             }57             for ( ZkClient client : clients ){58                 try {59                     client.close();60                 } catch (Exception e) {61                     e.printStackTrace();62                 }63             }64         }65     }66 }

　　两次测试，本地模拟10台server，分别不启用防止网络抖动跟启动防抖动两次测试结果如下：

　　未启动防抖动：

　　

　　启用防抖动：

　　

　　可以看到，未启用的时候，断线后重新选出的主机是随机的，没规律；启用防抖动后，每次选出的master都是id为0的机器。

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　　至此，我们已经通过编码实现了简单的master选举。但是，不知你有没有发现，，，，这个选主过程的代码还真是麻烦啊！

　　我们只是做一个demo，其中并未考虑复杂的业务场景，但其中的  监听，异常  等代码的处理还是让我觉得有些头大，怎么办？Curator应运而生！

　　为了熟悉Apache Curator，接下来，将用curator来实现master选举的demo。