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ZooKeeper之(六)应用实例-安度博客

时间:2019-02-08 15:55:50   作者:   来源:   阅读:140   评论:0
内容摘要: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......
  • 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WatcherWatcher allChangeWatcher = new Watcher() {@Overridepublic 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 &#39;/myName&#39;");// 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 &#39;/myName&#39; 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 &#39;/myName&#39; 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 &#39;/&#39;: " + 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 &#39;/myName&#39;: " + 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 &#39;/myName&#39;");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 {@Overridepublic 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;@Overridepublic 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_NAMEThread.currentThread().getName().getBytes() Ids.OPEN_ACL_UNSAFECreateMode.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() {@Overridepublic 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tryLockreturn tryLock(lockPath);} else { // 阻塞当前进程,直到preLockPath释放锁,重新tryLockSystem.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_0000000001Lock_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;@Overridepublic 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() {@Overridepublic 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;@Overridepublic 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() {@Overridepublic 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。


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