Barrier

在分布式系统中常使用Barrier来阻塞进程,当满足一定条件后再恢复进行后续操作。Barrier在Zookeeper中可以通过设计一个Barrier节点来实现。Barrier 节点存在时会进行阻塞,下面是伪代码:

1.客户端调用exists方法来检查Barrier节点是否存在,并设置watch为true。

2.如exists返回false,表示Barrier条件满足,继续运行。

3.如exists返回true,客户端等待Zookeeper的节点上的watch事件。

4.当watch触发后,返回第一步继续进行检查exist直到节点被删除。

双重Barrier(Double Barrier)

双重Barrier让客户端同步地开始和结束进程。当进程数满足Barrier需求,就开始运行,并在运行完后释放Barrier,下面介绍如何使用Zookeeper的节点创建一个双重Barrier。

在本例的伪代码中创建一个节点b作为Barrier。每个客户端p注册在Barrier节点上并在离开时注销。一个节点通过下面的注册流程进行注册,直到x个客户端注册后再继续运行。(x可以由你自己系统决定)

注册 注销
1.定义n = b+"/"+p

2.设置watch进行判断是否存在:exists(b + "/ready", true)

3.创建子节点create( n, EPHEMERAL)

4.获得存在的子节点L = getChildren(b, false)

5.如果L的个数比x小则等待watch事件

6.否则创建create(b + "/ready", REGULAR)
1.获得存在的子节点数L = getChildren(b, false)

2.如果没有子节点则退出

3.如果p是唯一子节点,则删除n并退出

4.如果p是L中最小的子节点,等最大的节点注销

5.否则delete(n),并等待最小的节点删除

6.返回第1步

在注册时,所有进程监视ready节点并在Barrier节点下创建一个ephemeral节点。除了最后注册的节点,每个进程在第5步等待ready节点创立,最后一个进程会看到所有x个子节点并创建ready节点,从而唤醒其他进程。

在注销时,由于需要监视的是节点的删除,就无法使用ready标志了。注册时,使用ephemeral节点,就算进程在触发Barrier之后报错也不会影响其他正常的进程。当进程准备退出,他们需要删除自己的进程节点并等待其他进程全部删除。

b下没有进程子节点时,进程退出。然而,为了提高效率,你可以使用最小的进程节点作为ready标志。所有其他进程准备删除时,watch最小的进程节点删除,而最小的进程本身,监视其他任何一个节点(为了方便可以取最大的那个节点)。这意味着,每个节点删除最多只会唤醒一个进程,只有最后一个节点在删除时会唤醒所有进程。

使用Curator

Barrier

public DistributedBarrier(CuratorFramework client,String barrierPath)
/** client 客户端实例
barrierPath barrier节点的路径**/
public void waitOnBarrier() 阻塞进程
public void setBarrier() 设置Barrier
public void removeBarrier() 移除Barrier

双重Barrier

public DistributedDoubleBarrier(CuratorFramework client,String barrierPath,int memberQty)
/** client 客户端实例
barrierPath barrier节点的路径
memberQty 期望节点的数量**/
public void enter() 注册
public void leave() 注销

返回引言

[译]ZOOKEEPER RECIPES-Barriers的更多相关文章

  1. ZooKeeper Recipes and Solutions 翻译

    ZooKeeper 秘诀 与解决方案 A Guide to Creating Higher-level Constructs with ZooKeeper Out of the Box Applica ...

  2. ZooKeeper Recipes and Solutions

    原文地址:http://zookeeper.apache.org/doc/current/recipes.html 参考:https://zookeeper.apache.org/doc/trunk/ ...

  3. [译]ZOOKEEPER RECIPES-Locks

    锁 全局式分布式锁要求任何时刻没有两个客户端会获得同一个锁对象,这可以通过使用ZooKeeper实现.像优先级队列一样,首先需要定义一个锁节点. 在ZooKepeer的发布中src/recipes/l ...

  4. [译]ZOOKEEPER RECIPES-Queues

    队列 分布式队列是一种常见的数据结构.为了在ZooKepeer中实现分布式队列,第一步是要使用一个znode代表队列本身.分布式客户端通过create()方法将内容放入一个名叫"queue- ...

  5. [译]ZooKeeper recipes-引言

    ZooKeeper高级应用 本系列将指导使用ZooKeeper来实现高级功能,所有功能都在客户端完成,不需要ZooKeeper的特殊支持.希望可以得到社区的支持将这些加入到一个标准的客户端类库中(Cu ...

  6. [译]ZOOKEEPER RECIPES-Leader Election

    选主 使用ZooKeeper选主的一个简单方法是,在创建znode时使用Sequence和Ephemeral标志.主要思想是,使用一个znode,比如"/election",每个客 ...

  7. [译]ZOOKEEPER RECIPES-TWO PHASED COMMIT

    两段式提交 两段式提交协议可以让所有分布式系统中的客户端达成协议同时提交或回滚事务. 在ZooKeeper中你可以通过协调者(coordinator)创建一个事务节点来实现两段式提交.例如" ...

  8. <译>Zookeeper官方文档

    apache原文地址:http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperOver.html ZooKeeper ZooKeeper: A Distribut ...

  9. [译]Zookeeper的优点与局限性

    1.Zookeeper的优点与局限性 在学习了Zookeeper(后文都简称zk)的介绍和功能后,您已经很好地理解了zk. 现在,在这个zk教程中,我们将讨论zk的优点和局限性. zk有几个功能对用户 ...

随机推荐

  1. Android Studio配置 AndroidAnnotations——Hi_博客 Android App 开发笔记

    以前用Eclicps 用习惯了现在 想学学 用Android Studio 两天的钻研终于 在我电脑上装了一个Android Studio 并完成了AndroidAnnotations 的配置. An ...

  2. Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects)

    示例代码下载:Linq之旅:Linq入门详解(Linq to Objects) 本博文详细介绍 .NET 3.5 中引入的重要功能:Language Integrated Query(LINQ,语言集 ...

  3. C语言 · 数位分离

    问题描述 编写一个程序,输入一个1000 以内的正整数,然后把这个整数的每一位数字都分离出来,并逐一地显示. 输入格式:输入只有一行,即一个1000以内的正整数. 输出格式:输出只有一行,即该整数的每 ...

  4. C语言 · 最大值与最小值计算

    输入11个整数,计算它们的最大值和最小值. 样例输入 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 样例输出 10 0   #include<stdio.h> int main(){ ]; ...

  5. ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(70)-微信公众平台开发-成为开发者

    系列目录 前言: 一.阅读这段系列之前,你必须花半天时间大致阅读微信公众平台的API文档,我尽量以简短快速的语言与大家分享一个过程 二.借助微信公众平台SDK Senparc.Weixin for C ...

  6. 学习ASP.NET Core,怎能不了解请求处理管道[2]: 服务器在管道中的“龙头”地位

    ASP.NET Core管道由注册的服务器和一系列中间件构成.我们在上一篇中深入剖析了中间件,现在我们来了解一下服务器.服务器是ASP .NET Core管道的第一个节点,它负责完整请求的监听和接收, ...

  7. CRL快速开发框架系列教程十二(MongoDB支持)

    本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框 ...

  8. RabbitMq应用一的补充(RabbitMQ的应用场景)

    直接进入正题. 一.异步处理 场景:发送手机验证码,邮件 传统古老处理方式如下图 这个流程,全部在主线程完成,注册->入库->发送邮件->发送短信,由于都在主线程,所以要等待每一步完 ...

  9. 用MongoDB分析合肥餐饮业

    看了<从数据角度解析福州美食>后难免心痒,动了要分析合肥餐饮业的念头,因此特地写了Node.js爬虫爬取了合肥的大众点评数据.分析数据库我并没有采用MySQL而是用的MongoDB,是因为 ...

  10. [算法]——快速排序(Quick Sort)

    顾名思义,快速排序(quick sort)速度十分快,时间复杂度为O(nlogn).虽然从此角度讲,也有很多排序算法如归并排序.堆排序甚至希尔排序等,都能达到如此快速,但是快速排序使用更加广泛,以至于 ...