zookeeper典型应用场景之一：master选举

对于zookeeper这种东西，仅仅知道怎么安装是远远不够的，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。

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                 @Override
101                 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：

package mastersalve;

import java.io.Serializable;

/**
 * Created by nevermore on 16/6/22.
 */
public class RunningData implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 4260577459043203630L;

    //服务器id
    private long cid;
    //服务器名称
    private String name;

    public long getCid() {
        return cid;
    }

    public void setCid(long cid) {
        this.cid = cid;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

　　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zkClient
31                 ZkClient client = new ZkClient(ZOOKEEPER_SERVER, 5000, 5000, new SerializableSerializer());
32                 clients.add(client);
33                 //创建serverData
34                 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。