使用Akka构建集群(一)
概述
Akka提供的非常吸引人的特性之一就是轻松构建自定义集群,这也是我要选择Akka的最基本原因之一。如果你不想敲太多代码,也可以通过简单的配置构建一个非常简单的集群。本文为说明Akka集群构建的学习成本低廉,以Akka官网的例子代码出发,进行简单改造后与Spring集成,有关Spring集成的信息你可以选择阅读《Spring与Akka的集成》一文。本文所讲述的是一款十分简便的集群监听器,它通过订阅集群成员的消息,对整个集群的成员进行管理(管理的方式只是打印一行日志)。
Akka集群规范
根据Akka官网的描述——Akka集群特性提供了容错的、去中心化的、基于集群成员关系点对点的,不存在单点问题、单点瓶颈的服务。其实现原理为闲聊协议和失败检查。
集群概念
- 节点(node):集群中的逻辑成员。允许一台物理机上有多个节点。由元组hostname:port:uid唯一确定。
- 集群(cluster):由成员关系服务构建的一组节点。
- 领导(leader):集群中唯一扮演领导角色的节点。
- 种子节点(seed node):作为其他节点加入集群的连接点的节点。实际上,一个节点可以通过向集群中的任何一个节点发送Join(加入)命令加入集群。
节点状态
这里以Akka官网提供的成员状态状态图为例,如图1所示。
图1
图1展示了状态转换的两个因素:动作和状态。
状态
- joining:节点正在加入集群时的状态。
- weekly up:配置了akka.cluster.allow-weakly-up-members=on时,启用的状态。
- up:集群中节点的正常状态。
- leaving/exiting:优雅的删除节点时,节点的状态。
- down:标记为已下线的状态。
- removed:墓碑状态,表示已经不再是集群的成员。
动作
- join:加入集群。
- leave:告知节点优雅的离开集群。
- down:标记集群为已下线。
配置
本节将要展示构建集群所需要的最基本的配置,几乎不会引入过多的开发成本,一个集群就构建完成了。application.conf文件的内容如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 | akka { actor { provider = "akka.cluster.ClusterActorRefProvider" } remote { log-remote-lifecycle-events = off netty.tcp { hostname = "127.0.0.1" port = 2551 } } cluster { seed-nodes = [ "akka.tcp://metadataAkkaSystem@127.0.0.1:2551" , "akka.tcp://metadataAkkaSystem@127.0.0.1:2552" ] #//#snippet # excluded from snippet auto-down-unreachable-after = 10s #//#snippet # auto downing is NOT safe for production deployments. # you may want to use it during development, read more about it in the docs. # # auto-down-unreachable-after = 10s # Disable legacy metrics in akka-cluster. metrics.enabled=off } } |
此配置文件与我在《使用Akka的远程调用》一文中的配置有很多不同:
- provider不再是akka.remote.RemoteActorRefProvider,而是akka.cluster.ClusterActorRefProvider。这说明ActorRef将由akka.cluster.ClusterActorRefProvider提供;
- 增加了cluster配置;
cluster配置详解
简单集群监听器
我们创建一个简单的集群监听器SimpleClusterListener(实际上是一个Actor,因为继承了UntypedActor),它向集群订阅MemberEvent(成员事件)和UnreachableMember(不可达成员)两种消息,来对集群成员进行管理(打印),其实现见代码清单1所示。
代码清单1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 | @Named ( "SimpleClusterListener" ) @Scope ( "prototype" ) public class SimpleClusterListener extends UntypedActor { LoggingAdapter log = Logging.getLogger(getContext().system(), this ); Cluster cluster = Cluster.get(getContext().system()); // subscribe to cluster changes @Override public void preStart() { // #subscribe cluster.subscribe(getSelf(), ClusterEvent.initialStateAsEvents(), MemberEvent. class , UnreachableMember. class ); // #subscribe } // re-subscribe when restart @Override public void postStop() { cluster.unsubscribe(getSelf()); } @Override public void onReceive(Object message) { if (message instanceof MemberUp) { MemberUp mUp = (MemberUp) message; log.info( "Member is Up: {}" , mUp.member()); } else if (message instanceof UnreachableMember) { UnreachableMember mUnreachable = (UnreachableMember) message; log.info( "Member detected as unreachable: {}" , mUnreachable.member()); } else if (message instanceof MemberRemoved) { MemberRemoved mRemoved = (MemberRemoved) message; log.info( "Member is Removed: {}" , mRemoved.member()); } else if (message instanceof MemberEvent) { // ignore } else { unhandled(message); } } } |
运行展示
1 2 3 4 | logger.info( "Start simpleClusterListener" ); final ActorRef simpleClusterListener = actorSystem.actorOf(springExt.props( "SimpleClusterListener" ), "simpleClusterListener" ); actorMap.put( "simpleClusterListener" , simpleClusterListener); logger.info( "Started simpleClusterListener" ); |
我们首先启动第一个种子节点,配置跟第一小节完全一致。我们观察SimpleClusterListener的日志输出如下图所示。
我们再启动第二个种子节点,其配置的akka.remote.netty.tcp.port为2552,我们观察SimpleClusterListener的日志输出如下图所示。
我们再启动一个非种子节点,没有为其指定akka.remote.netty.tcp.port,我们观察SimpleClusterListener的日志输出如下图所示。
可以看到新加入的节点信息被SimpleClusterListener打印出来了,细心的同学可能发现了一些Akka集群中各个节点的状态迁移信息,第一个种子节点正在加入自身创建的集群时的状态时JOINING,由于第一个种子节点将自己率先选举为Leader,因此它还将自己的状态改变为Up。后面它还将第二个种子节点和第三个节点从JOINING转换到Up状态。
我们停止第三个加入的节点,我们观察SimpleClusterListener的日志输出如下图所示。
可以看到其状态首先被标记为Down,最后被转换为Removed。
总结
通过以上介绍相信大家对使用Akka构建集群有了基本的认识,是不是很轻松?如果想要继续了解如何使用Akka构建集群,请阅读《使用Akka构建集群(二)》。
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