分布式之zk的应用场景

分布式应用系统中，经常会用到zk，比如dubbo注册中心，kafka分布式集群等都用到zk这一工具。除了这些用来做分布式集群外，zk还有那西应用场景事我们可以使用到该工具的呢？所以接下来就是我们要了解的重点了。

首先在使用zk的各种应用之前，我们需要了解zk 的相关功能模块，这样才能让我们更清晰的了解为什么可以这么去使用：

zookeeper以目录树的形式管理数据，提供znode监听、数据设置等接口，基于这些接口，我们可以实现Leader选举、配置管理、命名服务等功能，ZK提供了以下API，供client操作znode和znode中存储的数据：

• create(path, data, flags)：创建路径为path的znode，在其中存储data[]数据，flags可设置为Regular或Ephemeral，并可选打上sequential标志。
• delete(path, version)：删除相应path/version的znode
• exists(path,watch)：如果存在path对应znode，则返回true；否则返回false，watch标志可设置监听事件
• getData(path, watch)：返回对应znode的数据和元信息（如version等）
• setData(path, data, version)：将data[]数据写入对应path/version的znode
• getChildren(path, watch)：返回指定znode的子节点集合

1.统一服务器名称

命名服务器事一个比较常用的应用场景，客户端通过制定名字来获取服务器资源获或提供者信息等，被命名的可以服务器地址，远程对象。通过zk提供的创建节点的api，很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以做一个名称，

dubbo使用zk就是用来做服务器名称。维护全局的服务地址列表。

服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。

服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。

注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。 另外，Dubbo还有针对服务粒度的监控，方法是订阅/dubbo/${serviceName}目录下所有提供者和消费者的信息

2.统一配置管理

zk客户端api提供了操作znode数据的功能。再分布式环境中我们可以配置文件存放在znode上，不同的服务需要使用到哪些配置的时候可以直接从znode上去获取。而且通过zk 的心跳极值，我们的配置文件是可以做到动态配置的。一般的配置中心的做法是在系统启动之后加载我们的内存当中，一但配置文件需要做响应的调整的时候，需要重启服务进行load配置操作，但是很多的场景事我们只需要更改一点点的内容就去重启服务，代价不可谓不大。但zk就可以避免这问题的发生，当配置文件发生改变的时候，watch为通知到我们的服务对其修改操作。

3.分布式通知／协调

ZooKeeper中特有watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对ZK上同一个znode进行注册，监听znode的变化（包括znode本身内容及子节点的），其中一个系统update了znode，那么另一个系统能够收到通知，并作出相应处理

1. 另一种心跳检测机制：检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来，而是通过zk上某个节点关联，大大减少系统耦合。

2. 另一种系统调度模式：某系统有控制台和推送系统两部分组成，控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作，实际上是修改了ZK上某些节点的状态，而ZK就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端，即推送系统，于是，作出相应的推送任务。

3. 另一种工作汇报模式：一些类似于任务分发系统，子任务启动后，到zk来注册一个临时节点，并且定时将自己的进度进行汇报（将进度写回这个临时节点），这样任务管理者就能够实时知道任务进度。

总之，使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合

4.共享锁

分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类，一个是 保持独占，另一个是 控制时序。

1. 所谓保持独占，就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。

2. 控制时序，就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distribute_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。

5.队列管理

队列方面，简单地讲有两种，一种是常规的先进先出队列，另一种是要等到队列成员聚齐之后的才统一按序执行。对于第一种先进先出队列，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，这里不再赘述。 第二种队列其实是在FIFO队列的基础上作了一个增强。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。

6.master选举

在分布式环境中，相同的业务应用分布在不同的机器上，有些业务逻辑（例如一些耗时的计算，网络I/O处理），往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行，其余机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复劳动，提高性能，于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。

利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性，即：同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点，最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。利用这个特性，就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。

另外，这种场景演化一下，就是动态Master选举。这就要用到EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型节点的特性了。

上文中提到，所有客户端创建请求，最终只有一个能够创建成功。在这里稍微变化下，就是允许所有请求都能够创建成功，但是得有个创建顺序，于是所有的请求最终在ZK上创建结果的一种可能情况是这样： /currentMaster/{sessionId}-1 ,/currentMaster/{sessionId}-2,/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次选取序列号最小的那个机器作为Master，如果这个机器挂了，由于他创建的节点会马上小时，那么之后最小的那个机器就是Master了。

1. 在搜索系统中，如果集群中每个机器都生成一份全量索引，不仅耗时，而且不能保证彼此之间索引数据一致。因此让集群中的Master来进行全量索引的生成，然后同步到集群中其它机器。另外，Master选举的容灾措施是，可以随时进行手动指定master，就是说应用在zk在无法获取master信息时，可以通过比如http方式，向一个地方获取master。

2. 在Hbase中，也是使用ZooKeeper来实现动态HMaster的选举。在Hbase实现中，会在ZK上存储一些ROOT表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以临时节点（Ephemeral）的方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的存活状态，同时，一旦HMaster出现问题，会重新选举出一个HMaster来运行，从而避免了HMaster的单点问题

附上zk负载均衡响应的实现代码

1.权重轮询模式

package com.samp.zk.balance;

import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

public class RoundRobin {

    private int currentIndex = -1;// 当前位置
    private int currentWeight = 0 ;//当前权重
    private int maxGcd = 0 ;    //最大权重数
    private int maxWeight = 0;// 最大公约数
    private int servetCount = 0 ;// 总服务器数量

    private List<Server> serverLst; // 服务器列表 

    private int gcd (int a , int b){
        BigInteger b1 = new BigInteger(String.valueOf(a));
        BigInteger b2 = new BigInteger(String.valueOf(b));
        BigInteger result = b1.gcd(b2);
        return result.intValue();
    }

    private int getMaxCurrentGcd (List<Server> serverList){
        int result = 0 ;
        for(int i = 0,len = serverLst.size();i< len -1 ;i++){
            if(result == 0){
                result = gcd(serverLst.get(i).weight, serverLst.get(i+1).weight);
            }else{
                result = gcd (result,serverLst.get(i+1).weight);
            }
        }
        return result;
    }

    private int getMaxCurrentWeight(List<Server> serverList){
        int result = 0 ;
        for(int i = 0,len = serverLst.size();i< len -1 ;i++){
            if( result ==0 ){
                result = Math.max(serverLst.get(i).weight, serverLst.get(i+1).weight);
            }else{
                result= Math.max(result, serverLst.get(i).weight);
            }
        }
        return result ;
    }

    public static void main(String[] args){
        RoundRobin obj =new RoundRobin();
        obj.init();
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>();
        for(int i=0;i<100;i++){

            Server ser = obj.getServer();
            String ip = ser.getIp();
            if(map.containsKey(ip)){
                map.put(ip, map.get(ip)+1);
            }else{
                map.put(ip, 1);
            }
        }

        for (Entry<String, Integer> m: map.entrySet()) {
            System.out.println("服务器 " + m.getKey() + " 请求次数： " + m.getValue());
        }

    }

    /**
     *
     * @Title: getServer
     * @Description: 服务获取方式：
     *     1.初始化开始位置为-1,权重是0,
     *     2.第1次轮询获取服务器未当前服务器权重最高的
     *  3.第2次轮询权重递减1,获取有大于等于该权限的服务器
     *  4.重复第3步,直到权重为最小值0时,从第1步开始从新轮询
     * @return 参数说明
     * @return Server    返回类型
     */
    public Server getServer(){
        while (true){
            currentIndex = (currentIndex + 1) % servetCount;
            if(currentIndex ==0 ){
                currentWeight = currentWeight - maxGcd;
                if(currentWeight <= 0 ){
                    currentWeight = maxWeight ;
                    if(currentWeight == 0 )
                        return null;
                }
            }
            if(serverLst.get(currentIndex).weight >= currentWeight ){
                return serverLst.get(currentIndex);
            }
        }

    }

    public Server getServerBy(){

        return null;
    }

    public Server getServerFromDubbo(){
        AtomicInteger sequence = new AtomicInteger(1);
        int maxWeight = 0; // 最大权重
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // 最小权重
        int weightSum = 0;
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>();
        for (int i = 0; i < serverLst.size(); i++) {
            int weight = serverLst.get(i).weight;
            String ip = serverLst.get(i).getIp();
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // 累计最大权重
            minWeight = Math.min(minWeight, weight); // 累计最小权重
            if (weight > 0) {
                map.put(ip, weight);
                weightSum += weight;
            }
        }
        System.out.println("============"+JSONObject.toJSON(map)+"======"+weightSum);
        int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) { // 权重不一样
            int mod = currentSequence % weightSum;
            for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
                for (Map.Entry<String,Integer> each : map.entrySet()) {
                    final String ip = each.getKey();
                    final Integer v = each.getValue();
                    if (mod == 0 && v > 0) {
                        return new Server(ip, v);
                    }
                    if (v > 0) {
                        mod--;
                    }
                }
            }
        }
        return null;
    }

    public void getServer2(){
        List<String> lst = new ArrayList<String>();
        for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
            for (Server ser :serverLst) {
                final String ip = ser.getIp();
                int num = ser.getWeight();
                if((num -1 )>0){
                    continue;
                }
                lst.add(ip);
            }
        }
    }

    private List<Server> getNewList(List<Server> sers){
        List<Server> l = new ArrayList<Server>();
        for(Server ser:sers){
            String ip = ser.getIp();
            int weight = ser.getWeight()-1;
            Server s = new Server(ip, weight);
            l.add(s);
        }
        return l;
    }

    public void init2(){
        Server s11 = new Server("127.0.0.1", 1);
        Server s12 = new Server("127.0.0.1", 1);
        Server s13 = new Server("127.0.0.1", 1);
        Server s21 = new Server("127.0.0.2", 1);
        Server s31 = new Server("127.0.0.3", 1);
        Server s32 = new Server("127.0.0.3", 1);
        Server s41 = new Server("127.0.0.4", 1);
        Server s42 = new Server("127.0.0.4", 1);
        Server s51 = new Server("127.0.0.5", 1);
        Server s52 = new Server("127.0.0.5", 1);
        Server s53 = new Server("127.0.0.5", 1);
        Server s54 = new Server("127.0.0.5", 1);

        serverLst = new ArrayList<Server>();
        serverLst.add(s11);
        serverLst.add(s12);
        serverLst.add(s13);
        serverLst.add(s21);
        serverLst.add(s31);
        serverLst.add(s32);

        serverLst.add(s41);
        serverLst.add(s42);
        serverLst.add(s53);
        serverLst.add(s54);
        serverLst.add(s51);
        serverLst.add(s52);

        maxWeight = getMaxCurrentWeight(serverLst);

    }

    public void init(){
        Server s1 = new Server("127.0.0.1", 3);
        Server s2 = new Server("127.0.0.2", 1);
        Server s3 = new Server("127.0.0.3", 2);
        Server s4 = new Server("127.0.0.4", 2);
        Server s5 = new Server("127.0.0.5", 4);

        serverLst = new ArrayList<Server>();
        serverLst.add(s1);
        serverLst.add(s2);
        serverLst.add(s3);
        serverLst.add(s4);
        serverLst.add(s5);

        maxGcd = getMaxCurrentGcd(serverLst);
        maxWeight = getMaxCurrentWeight(serverLst);
        currentIndex = -1 ;
        currentWeight = 0 ;
        servetCount = serverLst.size();
    }

    public int getCurrentIndex() {
        return currentIndex;
    }
    public void setCurrentIndex(int currentIndex) {
        this.currentIndex = currentIndex;
    }
    public int getCurrentWeight() {
        return currentWeight;
    }
    public void setCurrentWeight(int currentWeight) {
        this.currentWeight = currentWeight;
    }
    public int getMaxGcd() {
        return maxGcd;
    }
    public void setMaxGcd(int maxGcd) {
        this.maxGcd = maxGcd;
    }
    public int getMaxWeight() {
        return maxWeight;
    }
    public void setMaxWeight(int maxWeight) {
        this.maxWeight = maxWeight;
    }
    public int getServetCount() {
        return servetCount;
    }
    public void setServetCount(int servetCount) {
        this.servetCount = servetCount;
    }

    class Server {
        private String ip;
        private int weight;

        public Server(String ip, int weight) {
            super();
            this.ip = ip;
            this.weight = weight;
        }
        public String getIp() {
            return ip;
        }
        public void setIp(String ip) {
            this.ip = ip;
        }
        public int getWeight() {
            return weight;
        }
        public void setWeight(int weight) {
            this.weight = weight;
        }

    }

}

2.随机分配

package com.samp.zk.balance;

import java.util.List;
import java.util.Random;

import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

/** 
 * @ClassName RandomLoadBalance  
 * @Description 随机方式实现负载均衡 
 * @author hezc 
 * @date 2017年2月14日  
 *   
 */
public class RandomLoadBalance implements LoadBalance {  

    @Override
    public String select(String zkServer) {
        ZkClient zkClient = new ZkClient(zkServer);
        List<String> serverList = zkClient.getChildren(Constant.root);
        zkClient.close();
        Random r=new Random();
        if(serverList.size()>=1){
            String server=serverList.get(r.nextInt(serverList.size()));
            return server;
        }else{
            return null;
        }
    }  

}

3.一致hash

package com.samp.zk.balance;

import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.List;

import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

/** 
 * @ClassName ConsistentHashLoadBalance  
 * @Description 一致hash实现zk负载均衡 
 * @author hezc 
 * @date 2017年2月13日  
 *   
 */
public class ConsistentHashLoadBalance implements LoadBalance {
    private String client;  

    public void SetClient(String client){
        this.client=client;
    }  

    @Override
    public String select(String zkServer) {
        ZkClient zkClient = new ZkClient(zkServer);
        List<String> serverList = zkClient.getChildren(Constant.root);
        ConsistentHashSelector selector=new ConsistentHashSelector(client,serverList);
        return selector.select();  

    }  

     private static final class ConsistentHashSelector {
            public ConsistentHashSelector(String client,List<String> appServer){
                this.client=client;
                this.appServer=appServer;
            }  

            private String client;
            private List<String> appServer;  

            public String select() {
                String key =client ;
                byte[] digest = md5(key);
                String server =appServer.get((int) hash(digest, 0));
                return server;
            }  

            private long hash(byte[] digest, int number) {
                return (((long) (digest[3 + number * 4] & 0xFF) << 24)
                        | ((long) (digest[2 + number * 4] & 0xFF) << 16)
                        | ((long) (digest[1 + number * 4] & 0xFF) << 8)
                        | (digest[0 + number * 4] & 0xFF))
                        & 0xFFFFFFFFL;
            }  

            private byte[] md5(String value) {
                MessageDigest md5;
                try {
                    md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
                } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
                    throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
                }
                md5.reset();
                byte[] bytes = null;
                try {
                    bytes = value.getBytes("UTF-8");
                } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                    throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
                }
                md5.update(bytes);
                return md5.digest();
            }  

        }  

}

4.最小活动优先

package com.samp.zk.balance;

import java.util.List;

import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

/** 
 * @ClassName LeastActiveLoadBalance  
 * @Description TODO 
 * @author hezc 
 * @date 2017年2月14日  
 *   
 */
public class LeastActiveLoadBalance implements LoadBalance {  

    @Override
    public String select(String zkServer) {
        ZkClient zkClient = new ZkClient(zkServer);
        List<String> serverList = zkClient.getChildren(Constant.root);  

        String tempServer = null;
        int tempConn = -1;
        for (int i = 0; i < serverList.size(); i++) {
            String server = serverList.get(i);
            if (zkClient.readData(Constant.root + "/" + server) != null) {
                int connNum = zkClient.readData(Constant.root + "/" + server);
                if (tempConn == -1) {
                    tempServer = server;
                    tempConn = connNum;
                }
                if (connNum < tempConn) {
                    tempServer = server;
                    tempConn = connNum;
                }
            }else{
                zkClient.close();
                return server;
            }
        }
        zkClient.close();
        if (tempServer != null && !tempServer.equals("")) {
            return tempServer;
        }  

        return null;
    }  

}