zookeeper典型应用场景之一：master选举
窃以为，对于zookeeper这种东西，仅仅知道怎么安装是远远不够的(废话么这不是，，，)，至少要对其几个典型的应用场景进行了解，才能比较全面的知道zk究竟能干啥，怎么玩儿，以后的日子里才能知道这货如何能为我所用。于是，有了如下的学习：
我们知道zookeeper可以用于搭建高可用服务框架，主要先看以下几个应用场景：
1、 master的选举基本思路和编码实现
2、 数据的发布和订阅
3、 软负载均衡
4、 分布式队列
5、 分布式锁
6、 命名服务
目前zookeeper常用的开发包有zkclient跟curator，后者更为方便，日常开发使用较多。
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master选举
1、使用场景及结构
现在很多时候我们的服务需要7*24小时工作，假如一台机器挂了，我们希望能有其它机器顶替它继续工作。此类问题现在多采用master-salve模式，也就是常说的主从模式，正常情况下主机提供服务，备机负责监听主机状态，当主机异常时，可以自动切换到备机继续提供服务(这里有点儿类似于数据库主库跟备库，备机正常情况下只监听，不工作)，这个切换过程中选出下一个主机的过程就是master选举。
对于以上提到的场景，传统的解决方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包后会向备用节点发送应答ack，当备用节点收到应答，就认为主节点还活着，让它继续提供服务，否则就认为主节点挂掉了，自己将开始行使主节点职责。如图1所示：
图1
但这种方式会存在一个隐患，就是网络故障问题。看一下图2：
图2
也就是说，我们的主节点并没有挂掉，只是在备用节点ping主节点，请求应答的时候发生网络故障，这样我们的备用节点同样收不到应答，就会认为主节点挂掉，然后备机会启动自己的master实例。这样就会导致系统中有两个主节点，也就是双master。出现双master以后，我们的从节点会将它做的事情一部分汇报给主节点，一部分汇报给备用节点，这样服务就乱套了。为了防止这种情况出现，我们可以考虑采用zookeeper，虽然它不能阻止网络故障的出现，但它能保证同一时刻系统中只存在一个主节点。我们来看zookeeper是怎么实现的：
在此处，抢主程序是包含在服务程序中，需要程序员来手动写抢主逻辑的，比如当当开源框架elastic-job中，就有关于选主的部分，参见：elastic-job-core/main/java/com/dangdang/ddframe/job/internal/election文件夹下的选主代码。
一点额外的话：zookeeper自己在集群环境下的抢主算法有三种，可以通过配置文件来设定，默认采用FastLeaderElection，不作赘述；此处主要讨论集群环境中，应用程序利用master的特点，自己选主的过程。程序自己选主，每个人都有自己的一套算法，有采用“最小编号”的，有采用类似“多数投票”的，各有优劣，本文的算法仅作演示理解使用：
结构图：
结构图解释：左侧树状结构为zookeeper集群，右侧为程序服务器。所有的服务器在启动的时候，都会订阅zookeeper中master节点的删除事件，以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作；所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点（保存自己的基本信息），以便于应用程序读取当前可用的服务器列表。
选主原理介绍：zookeeper的节点有两种类型，持久节点跟临时节点。临时节点有个特性，就是如果注册这个节点的机器失去连接(通常是宕机)，那么这个节点会被zookeeper删除。选主过程就是利用这个特性，在服务器启动的时候，去zookeeper特定的一个目录下注册一个临时节点(这个节点作为master，谁注册了这个节点谁就是master)，注册的时候，如果发现该节点已经存在，则说明已经有别的服务器注册了(也就是有别的服务器已经抢主成功)，那么当前服务器只能放弃抢主，作为从机存在。同时，抢主失败的当前服务器需要订阅该临时节点的删除事件，以便该节点删除时(也就是注册该节点的服务器宕机了或者网络断了之类的)进行再次抢主操作。从机具体需要去哪里注册服务器列表的临时节点，节点保存什么信息，根据具体的业务不同自行约定。选主的过程，其实就是简单的争抢在zookeeper注册临时节点的操作，谁注册了约定的临时节点，谁就是master。
ps：本文的例子中，并未用到结构图server节点下的数据。但换一种算法或者业务场景就会用到，算法比如提到的最小编号，主要逻辑是主节点挂掉后，从节点里边编号最小的成为主节点，此时会用到该节点内容。换一种业务场景：集群环境中，有很多任务要处理， 主节点负责接收任务，并根据一定算法将任务分配到不同的机器上执行；这种情况下，主节点跟从节点的职责也是不同的，主节点挂掉也会涉及到从节点进行master选举的问题。这种情况下，很显然，作为主节点需要知道当前有多少个从节点还活着，那么此时也会需要用到servers节点下的数据了。
2、编码实现
主要有两个类，WorkServer为主服务类，RunningData用于记录运行数据。因为是简单的demo，我们只做抢master节点的编码，对于从节点应该去哪里注册服务列表信息，不作编码。
采用zkClient实现，代码如下：
WorkServer类：
1 package mastersalve; 2 3 import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener; 4 import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; 5 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkInterruptedException; 6 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkNoNodeException; 7 import org.I0Itec.zkclient.exception.ZkNodeExistsException; 8 import org.apache.zookeeper.CreateMode; 9 10 import java.util.concurrent.Executors; 11 import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; 12 import java.util.concurrent.TimeUnit; 13 14 /** 15 * Created by nevermore on 16/6/22. 16 */ 17 public class WorkServer { 18 19 //客户端状态 20 private volatile boolean running = false; 21 22 private ZkClient zkClient; 23 24 //zk主节点路径 25 public static final String MASTER_PATH = "/master"; 26 27 //监听(用于监听主节点删除事件) 28 private IZkDataListener dataListener; 29 30 //服务器基本信息 31 private RunningData serverData; 32 //主节点基本信息 33 private RunningData masterData; 34 35 //调度器 36 private ScheduledExecutorService delayExector = Executors.newScheduledThreadPool(1); 37 //延迟时间5s 38 private int delayTime = 5; 39 40 41 42 public WorkServer(RunningData runningData){ 43 this.serverData = runningData; 44 this.dataListener = new IZkDataListener() { 45 @Override 46 public void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception { 47 48 } 49 50 @Override 51 public void handleDataDeleted(String s) throws Exception { 52 //takeMaster(); 53 54 if(masterData != null && masterData.getName().equals(serverData.getName())){//若之前master为本机,则立即抢主,否则延迟5秒抢主(防止小故障引起的抢主可能导致的网络数据风暴) 55 takeMaster(); 56 }else{ 57 delayExector.schedule(new Runnable() { 58 @Override 59 public void run() { 60 takeMaster(); 61 } 62 },delayTime, TimeUnit.SECONDS); 63 } 64 65 } 66 }; 67 } 68 69 //启动 70 public void start() throws Exception{ 71 if(running){ 72 throw new Exception("server has startup...."); 73 } 74 running = true; 75 zkClient.subscribeDataChanges(MASTER_PATH,dataListener); 76 takeMaster(); 77 } 78 79 //停止 80 public void stop() throws Exception{ 81 if(!running){ 82 throw new Exception("server has stopped....."); 83 } 84 running = false; 85 delayExector.shutdown(); 86 zkClient.unsubscribeDataChanges(MASTER_PATH,dataListener); 87 releaseMaster(); 88 } 89 90 //抢注主节点 91 private void takeMaster(){ 92 if(!running) return ; 93 94 try { 95 zkClient.create(MASTER_PATH, serverData, CreateMode.EPHEMERAL); 96 masterData = serverData; 97 System.out.println(serverData.getName()+" is master"); 98 99 delayExector.schedule(new Runnable() {//测试抢主用,每5s释放一次主节点 100 @Override 101 public void run() { 102 if(checkMaster()){ 103 releaseMaster(); 104 } 105 } 106 },5,TimeUnit.SECONDS); 107 108 109 }catch (ZkNodeExistsException e){//节点已存在 110 RunningData runningData = zkClient.readData(MASTER_PATH,true); 111 if(runningData == null){//读取主节点时,主节点被释放 112 takeMaster(); 113 }else{ 114 masterData = runningData; 115 } 116 } catch (Exception e) { 117 // ignore; 118 } 119 120 } 121 //释放主节点 122 private void releaseMaster(){ 123 if(checkMaster()){ 124 zkClient.delete(MASTER_PATH); 125 } 126 } 127 //检验自己是否是主节点 128 private boolean checkMaster(){ 129 try { 130 RunningData runningData = zkClient.readData(MASTER_PATH); 131 masterData = runningData; 132 if (masterData.getName().equals(serverData.getName())) { 133 return true; 134 } 135 return false; 136 137 }catch (ZkNoNodeException e){//节点不存在 138 return false; 139 }catch (ZkInterruptedException e){//网络中断 140 return checkMaster(); 141 }catch (Exception e){//其它 142 return false; 143 } 144 } 145 146 public void setZkClient(ZkClient zkClient) { 147 this.zkClient = zkClient; 148 } 149 150 public ZkClient getZkClient() { 151 return zkClient; 152 } 153 }
RunningData类：
1 package mastersalve; 2 3 import java.io.Serializable; 4 5 /** 6 * Created by nevermore on 16/6/22. 7 */ 8 public class RunningData implements Serializable { 9 10 private static final long serialVersionUID = 4260577459043203630L; 11 12 13 //服务器id 14 private long cid; 15 //服务器名称 16 private String name; 17 18 19 public long getCid() { 20 return cid; 21 } 22 23 public void setCid(long cid) { 24 this.cid = cid; 25 } 26 27 public String getName() { 28 return name; 29 } 30 31 public void setName(String name) { 32 this.name = name; 33 } 34 }
说明：在实际生产环境中，可能会由于插拔网线等导致网络短时的不稳定，也就是网络抖动。由于正式生产环境中可能server在zk上注册的信息是比较多的，而且server的数量也是比较多的，那么每一次切换主机，每台server要同步的数据量(比如要获取谁是master，当前有哪些salve等信息，具体视业务不同而定)也是比较大的。那么我们希望，这种短时间的网络抖动最好不要影响我们的系统稳定，也就是最好选出来的master还是原来的机器，那么就可以避免发现master更换后，各个salve因为要同步数据等导致的zk数据网络风暴。所以在WorkServer中，54-63行，我们抢主的时候，如果之前主机是本机，则立即抢主，否则延迟5s抢主。这样就给原来主机预留出一定时间让其在新一轮选主中占据优势，从而利于环境稳定。
测试代码：
1 package mastersalve; 2 3 import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; 4 import org.I0Itec.zkclient.serialize.SerializableSerializer; 5 6 import java.io.BufferedReader; 7 import java.io.InputStreamReader; 8 import java.util.ArrayList; 9 import java.util.List; 10 11 /** 12 * Created by nevermore on 16/6/23. 13 */ 14 public class LeaderSelectorZkClient { 15 16 //启动的服务个数 17 private static final int CLIENT_QTY = 10; 18 //zookeeper服务器的地址 19 private static final String ZOOKEEPER_SERVER = "localhost:2181"; 20 21 22 public static void main(String[] args) throws Exception{ 23 //保存所有zkClient的列表 24 List<ZkClient> clients = new ArrayList<ZkClient>(); 25 //保存所有服务的列表 26 List<WorkServer> workServers = new ArrayList<WorkServer>(); 27 28 try{ 29 for ( int i = 0; i < CLIENT_QTY; ++i ){ 30 //创建zkClient 31 ZkClient client = new ZkClient(ZOOKEEPER_SERVER, 5000, 5000, new SerializableSerializer()); 32 clients.add(client); 33 //创建serverData 34 RunningData runningData = new RunningData(); 35 runningData.setCid(Long.valueOf(i)); 36 runningData.setName("Client #" + i); 37 //创建服务 38 WorkServer workServer = new WorkServer(runningData); 39 workServer.setZkClient(client); 40 41 workServers.add(workServer); 42 workServer.start(); 43 } 44 45 System.out.println("敲回车键退出！\n"); 46 new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)).readLine(); 47 }finally{ 48 System.out.println("Shutting down..."); 49 50 for ( WorkServer workServer : workServers ){ 51 try { 52 workServer.stop(); 53 } catch (Exception e) { 54 e.printStackTrace(); 55 } 56 } 57 for ( ZkClient client : clients ){ 58 try { 59 client.close(); 60 } catch (Exception e) { 61 e.printStackTrace(); 62 } 63 } 64 } 65 } 66 }
两次测试，本地模拟10台server，分别不启用防止网络抖动跟启动防抖动两次测试结果如下：
未启动防抖动：
启用防抖动：
可以看到，未启用的时候，断线后重新选出的主机是随机的，没规律；启用防抖动后，每次选出的master都是id为0的机器。
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至此，我们已经通过编码实现了简单的master选举。但是，不知你有没有发现，，，，这个选主过程的代码还真是麻烦啊！
我们只是做一个demo，其中并未考虑复杂的业务场景，但其中的 监听，异常 等代码的处理还是让我觉得有些头大，怎么办？Curator应运而生！
为了熟悉Apache Curator，接下来，将用curator来实现master选举的demo。
