ZooKeeper之（六）应用实例

6.1 Java API

客户端要连接 Zookeeper服务器可以通过创建 org.apache.zookeeper.ZooKeeper 的一个实例对象，然后调用这个类提供的接口来和服务器交互。

ZooKeeper 主要是用来维护和监控一个目录节点树中存储的数据的状态，所有我们能够操作 ZooKeeper 和操作目录节点树大体一样，如创建一个目录节点，给某个目录节点设置数据，获取某个目录节点的所有子目录节点，给某个目录节点设置权限和监控这个目录节点的状态变化。

下面通过代码实例，来熟悉一下JavaAPI的常用方法。

import java.util.List;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

public class ZkTest {

	private static final String CONNECT_STRING = "127.0.0.1:2181";
	private static final int SESSION_TIMEOUT = 3000;

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		// 定义一个监控所有节点变化的Watcher
		Watcher allChangeWatcher = new Watcher() {
			@Override
			public void process(WatchedEvent event) {
				System.out.println("**watcher receive WatchedEvent** changed path: " + event.getPath()
						+ "; changed type: " + event.getType().name());
			}
		};

		// 初始化一个与ZK连接。三个参数：
		// 1、要连接的服务器地址，"IP:port"格式；
		// 2、会话超时时间
		// 3、节点变化监视器
		ZooKeeper zk = new ZooKeeper(CONNECT_STRING, SESSION_TIMEOUT, allChangeWatcher);

		// 新建节点。四个参数：1、节点路径；2、节点数据；3、节点权限；4、创建模式
		zk.create("/myName", "chenlongfei".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
		System.out.println("create new node '/myName'");

		// 判断某路径是否存在。两个参数：1、节点路径；2、是否监控（Watcher即初始化ZooKeeper时传入的Watcher）
		Stat beforSstat = zk.exists("/myName", true);
		System.out.println("Stat of '/myName' before change : " + beforSstat.toString());

		// 修改节点数据。三个参数：1、节点路径；2、新数据；3、版本，如果为-1，则匹配任何版本
		Stat afterStat = zk.setData("/myName", "clf".getBytes(), -1);
		System.out.println("Stat of '/myName' after change: " + afterStat.toString());

		// 获取所有子节点。两个参数：1、节点路径；2、是否监控该节点
		List<String> children = zk.getChildren("/", true);
		System.out.println("children of path '/': " + children.toString());

		// 获取节点数据。三个参数：1、节点路径；2、书否监控该节点；3、版本等信息可以通过一个Stat对象来指定
		byte[] nameByte = zk.getData("/myName", true, null);
		String name = new String(nameByte, "UTF-8");
		System.out.println("get data from '/myName': " + name);

		// 删除节点。两个参数：1、节点路径；2、 版本，-1可以匹配任何版本，会删除所有数据
		zk.delete("/myName", -1);
		System.out.println("delete '/myName'");

		zk.close();
	}

运行程序，打印结果如下：

更详细的API请参考官方网站。

Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应。

下面通过两个ZooKeeper的典型用用场景来体会下ZooKeeper的特性与使用方法。

6.2 分布式锁

先来回顾一下多线程中的锁控制。

public class MultiThreadTest {

	// 以一个静态变量来模拟公共资源
	private static int counter = 0;

	// 多线程环境下，会出现并发问题
	public static void plus() {

		// 计数器加一
		counter++;

		// 线程随机休眠数毫秒，模拟现实中的耗时操作
		int sleepMillis = (int) (Math.random() * 100);
		try {
			Thread.sleep(sleepMillis);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	// 线程实现类
	static class CountPlus extends Thread {
		@Override
		public void run() {
			for (int i = 0; i < 20; i++) {
				plus();
			}
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "执行完毕：" + counter);
		}

		public CountPlus(String threadName) {
			super(threadName);
		}

	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		// 开启五个线程
		CountPlus threadA = new CountPlus("threadA");
		threadA.start();

		CountPlus threadB = new CountPlus("threadB");
		threadB.start();

		CountPlus threadC = new CountPlus("threadC");
		threadC.start();

		CountPlus threadD = new CountPlus("threadD");
		threadD.start();

		CountPlus threadE = new CountPlus("threadE");
		threadE.start();
	}
}

上例中，开启了五个线程，每个线程通过plus()方法对静态变量counter分别进行20次累加，预期counter最后会变成100。运行程序：

可以发现，五个线程执行完毕之后，counter并没有变成100。plus()方法涉及到对公共资源的改动，但是并没有对它进行同步控制，可能会造成多个线程同时对公共资源发起改动，进而出现并发问题。问题的根源在于，上例中没有保证同一时刻只能有一个线程可以改动公共资源。

给plus()方法加上synchronized关键字，重新运行程序：

可见，最终达到了预期结果。

synchronized关键字的作用是对plus()方法加入锁控制，一个线程想要执行该方法，首先需要获得锁（锁是唯一的），执行完毕后，再释放锁。如果得不到锁，该线程会进入等待池中等待，直到抢到锁才能继续执行。这样就保证了同一时刻只能有一个线程可以改动公共资源，避免了并发问题。

共享锁在同一个进程中很容易实现，可以靠Java本身提供的同步机制解决，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了，这时候就需要一个中间人来协调多个Server之间的各种问题，比如如何获得锁/释放锁、谁先获得锁、谁后获得锁等。

借助Zookeeper 可以实现这种分布式锁：需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren()方法获取列表中最小的目录节点，如果最小节点就是自己创建的目录节点，那么它就获得了这个锁，如果不是那么它就调用 exists() 方法并监控前一节点的变化，一直到自己创建的节点成为列表中最小编号的目录节点，从而获得锁。释放锁很简单，只要删除它自己所创建的目录节点就行了。

流程图如下：

下面我们对刚才的代码进行改造，不用synchronize关键字而是使用ZooKeeper达到锁控制的目的，模拟分布式锁的实现。

import java.util.Collections;
import java.util.List;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

public class ZkDistributedLock {

	// 以一个静态变量来模拟公共资源
	private static int counter = 0;

	public static void plus() {

		// 计数器加一
		counter++;

		// 线程随机休眠数毫秒，模拟现实中的费时操作
		int sleepMillis = (int) (Math.random() * 100);
		try {
			Thread.sleep(sleepMillis);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	// 线程实现类
	static class CountPlus extends Thread {

		private static final String LOCK_ROOT_PATH = "/Locks";
		private static final String LOCK_NODE_NAME = "Lock_";

		// 每个线程持有一个zk客户端，负责获取锁与释放锁
		ZooKeeper zkClient;

		@Override
		public void run() {

			for (int i = 0; i < 20; i++) {

				// 访问计数器之前需要先获取锁
				String path = getLock();

				// 执行任务
				plus();

				// 执行完任务后释放锁
				releaseLock(path);
			}

			closeZkClient();
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "执行完毕：" + counter);
		}

		/**
		 * 获取锁，即创建子节点，当该节点成为序号最小的节点时则获取锁
		 */
		private String getLock() {
			try {
				// 创建EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点
				String lockPath = zkClient.create(LOCK_ROOT_PATH + "/" + LOCK_NODE_NAME,
						Thread.currentThread().getName().getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
						CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " create path : " + lockPath);

				// 尝试获取锁
				tryLock(lockPath);

				return lockPath;
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
			return null;
		}

		/**
		 * 该函数是一个递归函数 如果获得锁，直接返回；否则，阻塞线程，等待上一个节点释放锁的消息，然后重新tryLock
		 */
		private boolean tryLock(String lockPath) throws KeeperException, InterruptedException {

			// 获取LOCK_ROOT_PATH下所有的子节点，并按照节点序号排序
			List<String> lockPaths = zkClient.getChildren(LOCK_ROOT_PATH, false);
			Collections.sort(lockPaths);

			int index = lockPaths.indexOf(lockPath.substring(LOCK_ROOT_PATH.length() + 1));
			if (index == 0) { // lockPath是序号最小的节点，则获取锁
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " get lock, lockPath: " + lockPath);
				return true;
			} else { // lockPath不是序号最小的节点

				// 创建Watcher，监控lockPath的前一个节点
				Watcher watcher = new Watcher() {
					@Override
					public void process(WatchedEvent event) {
						System.out.println(event.getPath() + " has been deleted");
						synchronized (this) {
							notifyAll();
						}
					}
				};
				String preLockPath = lockPaths.get(index - 1);
				Stat stat = zkClient.exists(LOCK_ROOT_PATH + "/" + preLockPath, watcher);

				if (stat == null) { // 由于某种原因，前一个节点不存在了（比如连接断开），重新tryLock
					return tryLock(lockPath);
				} else { // 阻塞当前进程，直到preLockPath释放锁，重新tryLock
					System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " wait for " + preLockPath);
					synchronized (watcher) {
						watcher.wait();
					}
					return tryLock(lockPath);
				}
			}

		}

		/**
		 * 释放锁，即删除lockPath节点
		 */
		private void releaseLock(String lockPath) {
			try {
				zkClient.delete(lockPath, -1);
			} catch (InterruptedException | KeeperException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}

		public void setZkClient(ZooKeeper zkClient) {
			this.zkClient = zkClient;
		}

		public void closeZkClient(){
			try {
				zkClient.close();
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}

		public CountPlus(String threadName) {
			super(threadName);
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		// 开启五个线程
		CountPlus threadA = new CountPlus("threadA");
		setZkClient(threadA);
		threadA.start();

		CountPlus threadB = new CountPlus("threadB");
		setZkClient(threadB);
		threadB.start();

		CountPlus threadC = new CountPlus("threadC");
		setZkClient(threadC);
		threadC.start();

		CountPlus threadD = new CountPlus("threadD");
		setZkClient(threadD);
		threadD.start();

		CountPlus threadE = new CountPlus("threadE");
		setZkClient(threadE);
		threadE.start();
	}

	public static void setZkClient(CountPlus thread) throws Exception {
		ZooKeeper zkClient = new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 3000, null);
		thread.setZkClient(zkClient);
	}

}

注意：运行程序之前需要创建“/Locks”作为存放锁信息的根节点。

一旦某个Server想要获得锁，就会在/Locks”下创建一个EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型的名为“Lock_”子节点，ZooKeeper会自动为每个子节点附加一个递增的编号，该编号为int类型，长度为10，左端以0补全。“/Locks”下会维持着这样一系列的节点：

Lock_0000000001,Lock_0000000002, Lock_0000000003, Lock_0000000004…

一旦这些创建这些节点的Server断开连接，该节点就会被清除（当然也可以主动清除）。

由于节点的编号是递增的，创建越晚排名越靠后。遵循先到先得的原则，Server创建完节点之后会检查自己的节点是不是最小的，如果是，那就获得锁，如果不是，排队等待。执行完任务之后，Server清除自己创建的节点，这样后面的节点会依次获得锁。

程序的运行结果如下：

6.3 分布式队列

很多单机上很平常的事情，放在集群环境中都会发生质的变化。

以一个常见的生产者-消费者模型举例：有一个容量有限的邮筒，寄信者（即生产者）不断地将信件塞入邮筒，邮递员（即消费者）不断地从邮筒取出信件发往目的地。运行期间需要保证：

（1）邮筒已达上限时，寄信者停止活动，等带邮筒恢复到非满状态

（2）邮筒已空时，邮递员停止活动，等带邮筒恢复到非空状态

该邮筒用有序队列实现，保证FIFO（先进先出）特性。

在一台机器上，可以用有序队列来实现邮筒，保证FIFO（先进先出）特性，开启两个线程，一个充当寄信者，一个充当邮递员，通过wait()/notify()很容易实现上述功能。

但是，如果在跨进程或者分布式环境下呢？比如，一台机器运行生产者程序，另一台机器运行消费者程序，代表邮筒的有序队列无法跨机器共享，但是两者需要随时了解邮筒的状态（是否已满、是否已空）以及保证信件的有序（先到达的先发送）。

这种情况下，可以借助ZooKeeper实现一个分布式队列。新建一个“/mailBox”节点代表邮筒。一旦有信件到达，就在该节点下创建PERSISTENT_SEQUENTIAL类型的子节点，当子节点总数达到上限时，阻塞生产者，然后使用getChildren(String path, Watcher watcher)方法监控子节点的变化，子节点总数减少后再回复生产；而消费者每次选取序号最小的子节点进行处理，然后删除该节点，当子节点总数为0时，阻塞消费者，同样设置监控，子节点总数增加后再回复消费。

代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.Watcher;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

public class ZkDistributedQueue {

	// 邮箱上限为10封信
	private static final int MAILBOX_MAX_SIZE = 10;

	// 邮箱路径
	private static final String MAILBOX_ROOT_PATH = "/mailBox";

	// 信件节点
	private static final String LETTER_NODE_NAME = "letter_";

	// 生产者线程，负责接受信件
	static class Producer extends Thread {

		ZooKeeper zkClient;

		@Override
		public void run() {
			while (true) {
				try {
					if (getLetterNum() == MAILBOX_MAX_SIZE) { // 信箱已满
						System.out.println("mailBox has been full");
						// 创建Watcher，监控子节点的变化
						Watcher watcher = new Watcher() {
							@Override
							public void process(WatchedEvent event) {
								// 生产者已停止，只有消费者在活动，所以只可能出现发送信件的动作
								System.out.println("mailBox has been not full");
								synchronized (this) {
									notify(); // 唤醒生产者
								}
							}
						};
						zkClient.getChildren(MAILBOX_ROOT_PATH, watcher);

						synchronized (watcher) {
							watcher.wait(); // 阻塞生产者
						}
					} else {
						// 线程随机休眠数毫秒，模拟现实中的费时操作
						int sleepMillis = (int) (Math.random() * 1000);
						Thread.sleep(sleepMillis);

						// 接收信件，创建新的子节点
						String newLetterPath = zkClient.create(
								MAILBOX_ROOT_PATH + "/" + LETTER_NODE_NAME,
								"letter".getBytes(),
								Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
								CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
						System.out.println("a new letter has been received: "
								+ newLetterPath.substring(MAILBOX_ROOT_PATH.length()+1)
								+ ", letter num: " + getLetterNum());
					}
				} catch (Exception e) {
					System.out.println("producer equit task becouse of exception !");
					e.printStackTrace();
					break;
				}
			}
		}

		private int getLetterNum() throws KeeperException, InterruptedException {
			Stat stat = zkClient.exists(MAILBOX_ROOT_PATH, null);
			int letterNum = stat.getNumChildren();
			return letterNum;
		}

		public void setZkClient(ZooKeeper zkClient) {
			this.zkClient = zkClient;
		}
	}

	// 消费者线程，负责发送信件
	static class Consumer extends Thread {

		ZooKeeper zkClient;

		@Override
		public void run() {
			while (true) {
				try {
					if (getLetterNum() == 0) { // 信箱已空
						System.out.println("mailBox has been empty");
						// 创建Watcher，监控子节点的变化
						Watcher watcher = new Watcher() {
							@Override
							public void process(WatchedEvent event) {
								// 消费者已停止，只有生产者在活动，所以只可能出现收取信件的动作
								System.out.println("mailBox has been not empty");
								synchronized (this) {
									notify(); // 唤醒消费者
								}
							}
						};
						zkClient.getChildren(MAILBOX_ROOT_PATH, watcher);

						synchronized (watcher) {
							watcher.wait(); // 阻塞消费者
						}
					} else {
						// 线程随机休眠数毫秒，模拟现实中的费时操作
						int sleepMillis = (int) (Math.random() * 1000);
						Thread.sleep(sleepMillis);

						// 发送信件，删除序号最小的子节点
						String firstLetter = getFirstLetter();
						zkClient.delete(MAILBOX_ROOT_PATH + "/" +firstLetter, -1);
						System.out.println("a letter has been delivered: " + firstLetter
								+ ", letter num: " + getLetterNum());
					}
				} catch (Exception e) {
					System.out.println("consumer equit task becouse of exception !");
					e.printStackTrace();
					break;
				}
			}
		}

		private int getLetterNum() throws KeeperException, InterruptedException {
			Stat stat = zkClient.exists(MAILBOX_ROOT_PATH, false);
			int letterNum = stat.getNumChildren();
			return letterNum;
		}

		private String getFirstLetter() throws KeeperException, InterruptedException {
			List<String> letterPaths = zkClient.getChildren(MAILBOX_ROOT_PATH, false);
			Collections.sort(letterPaths);
			return letterPaths.get(0);
		}

		public void setZkClient(ZooKeeper zkClient) {
			this.zkClient = zkClient;
		}
	}

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		// 开启生产者线程
		Producer producer = new Producer();
		ZooKeeper zkClientA = new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 3000, null);
		producer.setZkClient(zkClientA);
		producer.start();

		// 开启消费者线程
		Consumer consumer = new Consumer();
		ZooKeeper zkClientB = new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 3000, null);
		consumer.setZkClient(zkClientB);
		consumer.start();
	}
}

打印结果如下：

上例中还有一个可以改进的地方，在分布式环境下，像MAILBOX_MAX_SIZE这类常量是被多台机器共用的，而且运行期间可能发生改变，比如邮筒上限需要从10改为20，只能停掉机器，然后改动每台机器上的参数，再重新部署。可是，如果该服务不允许停机，而且部署在数十台机器上，让参数在运行时生效且保持一致，怎么办？

这就涉及到了ZooKeeper另一个典型的应用场景——配置中心。被多台机器共享的参数可以托管在ZNode上，对该参数关心的机器在Znode上注册Watcher，一旦该参数发生变化，注册者会收到消息，然后做出相应的调整。

ZooKeeper的作用当然不止于此，更多的应用场景就需要使用者在实际项目中发掘跟探索了，毕竟，纸上得来终觉浅，实践出真知。