利用Zookeeper实现 - Master选举

网友投稿 802 2022-05-30

Zookeeper 是一个高可用的分布式数据管理与协调框架,基于ZAB协议算法的实现,该框架能够很好的保证分布式环境中数据的一致性。Zookeeper的典型应用场景主要有:数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等。

本文主要介绍如何利用Zookeeper实现Master选举。

Master选举

Master选举在分布式系统中是一个非常常见的场景。在分布式系统中,常常采用主从模式的方式避免单点故障,提高系统服务的可用性。正常情况下,Master节点用来协调集群中其他系统单元,维护系统状态信息,或者负责一些复杂的逻辑,再将处理结果同步给其他节点。当Master节点宕机,或者由于其他问题导致无法提供服务时,系统将发起一次Master选举,从候选节点中选出一个新的Master节点,以继续提供服务。

譬如在一些读写分离的应用中,Master节点负责客户端的写请求,处理完毕之后再将结果同步给从节点。

选举算法?

著名的选举算法有 Paxos算法、Raft算法、Bully算法等,但在业务系统的开发中,实现选举算法并不是我们工作的重心。

Zookeeper有一个非常重要的特性即强一致性,能够很好地保证在分布式高并发情况下节点的创建一定能够保证全局唯一性,即Zookeeper将会保证客户端无法重复创建一个已经存在的数据节点。也就是说,如果同时有多个客户端请求创建同一个节点,那么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,就能很容易地在分布式环境中进行Master选举了。

利用Zookeeper实现Master选举

Apache Curator是一个Zookeeper的开源客户端,它提供了Zookeeper各种应用场景(Recipe,如共享锁服务、master选举、分布式计数器等)的抽象封装,本文使用 Curator 提供的Recipe来实现Master选举。

Curator提供了两种选举方案:Leader Latch 和 Leader Election。下面分别介绍这两种选举方案。

Leader Latch

使用 Leader Latch 方案进行Master选举,系统将随机从候选者中选出一台作为 leader,直到调用 close() 释放leadship,此时再重新随机选举 leader,否则其他的候选者无法成为 leader。

下面的程序将启动 N 个线程用来模拟分布式系统中的节点,每个线程将创建一个Zookeeper客户端和一个 LeaderLatch 对象用于选举;每个线程有一个名称,名称中有一个编号用于区分;每个线程的存活时间为 number * 10秒 ,存活时间结束后将关闭 LeaderLatch 对象和客户端,表示该 '节点' 宕机,如果该节点为 Master节点,这时系统将重新发起 Master选举。

public class LeaderLatchTest {

private static final String zkServerIps = "master:2181,hadoop2:2181";

private static final String masterPath = "/testZK/leader_latch";

public static void main(String[] args) {

final int clientNums = 5;  // 客户端数量,用于模拟

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientNums);

List latchList = new CopyOnWriteArrayList();

List clientList = new CopyOnWriteArrayList();

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);

try {

for (int i = 0; i < clientNums; i++) {

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

CuratorFramework client = getClient();  // 创建客户端

clientList.add(client);

int number = atomicInteger.getAndIncrement();

final LeaderLatch latch = new LeaderLatch(client, masterPath, "client#" + number);

System.out.println("创建客户端:" + latch.getId());

// LeaderLatch 添加监听事件

latch.addListener(new LeaderLatchListener() {

@Override

public void isLeader() {

System.out.println(latch.getId() + ": 我现在被选举为Leader!我开始工作了....");

}

@Override

public void notLeader() {

System.out.println(latch.getId() + ": 我遗憾地落选了,我到一旁休息去吧...");

}

});

latchList.add(latch);

try {

latch.start();

// 随机等待 number * 10秒,之后关闭客户端

Thread.sleep(number * 10000);

} catch (Exception e) {

System.out.println(e.getMessage());

} finally {

System.out.println("客户端 " + latch.getId() + " 关闭");

CloseableUtils.closeQuietly(latch);

CloseableUtils.closeQuietly(client);

countDownLatch.countDown();

}

}

}).start();

}

countDownLatch.await(); // 等待,只有所有线程都退出

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

private static synchronized CuratorFramework getClient() {

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkServerIps)

.sessionTimeoutMs(6000).connectionTimeoutMs(3000) //.namespace("LeaderLatchTest")

.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();

client.start();

return client;

}

}

控制台输出的日志

创建客户端:client#1

创建客户端:client#2

创建客户端:client#3

创建客户端:client#4

创建客户端:client#5

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#1 关闭

客户端 client#2 关闭

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#3 关闭

客户端 client#4 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#5 关闭

系统运行过程中查看 masterPath 可以看见客户端注册的临时节点,当客户端关闭时,临时节点也会被删除

LeaderLatch选举时的ZK节点

Leader Election

通过 Leader Election 选举方案进行 Master选举,需添加 LeaderSelectorListener -对领导权进行控制,当节点被选为leader之后,将调用 takeLeadership 方法进行业务逻辑处理,处理完成会立即释放 leadship,重新进行Master选举,这样每个节点都有可能成为 leader。autoRequeue() 方法的调用确保此实例在释放领导权后还可能获得领导权。

public class LeaderSelectorTest {

private static final String zkServerIps = "master:2181,hadoop2:2181";

private static final String masterPath = "/testZK/leader_selector";

public static void main(String[] args) {

final int clientNums = 5;  // 客户端数量,用于模拟

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientNums);

List selectorList = new CopyOnWriteArrayList();

List clientList = new CopyOnWriteArrayList();

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);

try {

for (int i = 0; i < clientNums; i++) {

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

CuratorFramework client = getClient();  // 创建客户端

clientList.add(client);

int number = atomicInteger.getAndIncrement();

final String name = "client#" + number;

final LeaderSelector selector = new LeaderSelector(client, masterPath, new LeaderSelectorListener() {

@Override

public void takeLeadership(CuratorFramework client) throws Exception {

System.out.println(name + ": 我现在被选举为Leader!我开始工作了....");

Thread.sleep(3000);

}

@Override

public void stateChanged(CuratorFramework curatorFramework, ConnectionState connectionState) {

}

});

System.out.println("创建客户端:" + name);

try {

selector.autoRequeue();

selector.start();

selectorList.add(selector);

// 随机等待 number * 10秒,之后关闭客户端

Thread.sleep(number * 10000);

} catch (Exception e) {

System.out.println(e.getMessage());

} finally {

countDownLatch.countDown();

System.out.println("客户端 " + name + " 关闭");

CloseableUtils.closeQuietly(selector);

if (!client.getState().equals(CuratorFrameworkState.STOPPED)) {

CloseableUtils.closeQuietly(client);

}

}

}

}).start();

}

countDownLatch.await(); // 等待,只有所有线程都退出

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

private static synchronized CuratorFramework getClient() {

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkServerIps)

.sessionTimeoutMs(6000).connectionTimeoutMs(3000) //.namespace("LeaderLatchTest")

.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();

client.start();

return client;

}

}

控制台输出的日志信息

创建客户端:client#2

创建客户端:client#1

创建客户端:client#3

创建客户端:client#5

创建客户端:client#4

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#1 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#2 关闭

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#3 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#4 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#5 关闭

LeaderSelectorListener类继承了ConnectionStateListener。一旦LeaderSelector启动,它会向curator客户端添加-。使用LeaderSelector必须时刻注意连接的变化。一旦出现连接问题如 SUSPENDED,curator实例必须确保它不再是leader,直至它重新收到 RECONNECTED。如果 LOST 出现,curator实例不再是 leader 并且其 takeLeadership() 应该直接退出。

推荐的做法是,如果发生 SUSPENDED 或者 LOST 连接问题,最好直接抛CancelLeadershipException,此时,leaderSelector实例会尝试中断并且取消正在执行 takeLeadership() 方法的线程。 建议扩展LeaderSelectorListenerAdapter,LeaderSelectorListenerAdapter中已经提供了推荐的处理方式 。

后序

代码:https://github.com/whirlys/BigData-In-Practice/tree/master/curator-example/src/main/java/com/whirly/recipes

参考:

《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

Zookeeper开源客户端Curator之Master/Leader选举

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Zookeeper 是一个高可用的分布式数据管理与协调框架,基于ZAB协议算法的实现,该框架能够很好的保证分布式环境中数据的一致性。Zookeeper的典型应用场景主要有:数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等。

本文主要介绍如何利用Zookeeper实现Master选举。

Master选举

Master选举在分布式系统中是一个非常常见的场景。在分布式系统中,常常采用主从模式的方式避免单点故障,提高系统服务的可用性。正常情况下,Master节点用来协调集群中其他系统单元,维护系统状态信息,或者负责一些复杂的逻辑,再将处理结果同步给其他节点。当Master节点宕机,或者由于其他问题导致无法提供服务时,系统将发起一次Master选举,从候选节点中选出一个新的Master节点,以继续提供服务。

譬如在一些读写分离的应用中,Master节点负责客户端的写请求,处理完毕之后再将结果同步给从节点。

著名的选举算法有 Paxos算法、Raft算法、Bully算法等,但在业务系统的开发中,实现选举算法并不是我们工作的重心。

Zookeeper有一个非常重要的特性即强一致性,能够很好地保证在分布式高并发情况下节点的创建一定能够保证全局唯一性,即Zookeeper将会保证客户端无法重复创建一个已经存在的数据节点。也就是说,如果同时有多个客户端请求创建同一个节点,那么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,就能很容易地在分布式环境中进行Master选举了。

利用Zookeeper实现Master选举

Apache Curator是一个Zookeeper的开源客户端,它提供了Zookeeper各种应用场景(Recipe,如共享锁服务、master选举、分布式计数器等)的抽象封装,本文使用 Curator 提供的Recipe来实现Master选举。

Curator提供了两种选举方案:Leader Latch 和 Leader Election。下面分别介绍这两种选举方案。

使用 Leader Latch 方案进行Master选举,系统将随机从候选者中选出一台作为 leader,直到调用 close() 释放leadship,此时再重新随机选举 leader,否则其他的候选者无法成为 leader。

下面的程序将启动 N 个线程用来模拟分布式系统中的节点,每个线程将创建一个Zookeeper客户端和一个 LeaderLatch 对象用于选举;每个线程有一个名称,名称中有一个编号用于区分;每个线程的存活时间为 number * 10秒 ,存活时间结束后将关闭 LeaderLatch 对象和客户端,表示该 '节点' 宕机,如果该节点为 Master节点,这时系统将重新发起 Master选举。

public class LeaderLatchTest {

private static final String zkServerIps = "master:2181,hadoop2:2181";

private static final String masterPath = "/testZK/leader_latch";

public static void main(String[] args) {

final int clientNums = 5;  // 客户端数量,用于模拟

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientNums);

List latchList = new CopyOnWriteArrayList();

List clientList = new CopyOnWriteArrayList();

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);

try {

for (int i = 0; i < clientNums; i++) {

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

CuratorFramework client = getClient();  // 创建客户端

clientList.add(client);

int number = atomicInteger.getAndIncrement();

final LeaderLatch latch = new LeaderLatch(client, masterPath, "client#" + number);

System.out.println("创建客户端:" + latch.getId());

// LeaderLatch 添加监听事件

latch.addListener(new LeaderLatchListener() {

@Override

public void isLeader() {

System.out.println(latch.getId() + ": 我现在被选举为Leader!我开始工作了....");

}

@Override

public void notLeader() {

System.out.println(latch.getId() + ": 我遗憾地落选了,我到一旁休息去吧...");

}

});

latchList.add(latch);

try {

latch.start();

// 随机等待 number * 10秒,之后关闭客户端

Thread.sleep(number * 10000);

} catch (Exception e) {

System.out.println(e.getMessage());

} finally {

System.out.println("客户端 " + latch.getId() + " 关闭");

CloseableUtils.closeQuietly(latch);

CloseableUtils.closeQuietly(client);

countDownLatch.countDown();

}

}

}).start();

}

countDownLatch.await(); // 等待,只有所有线程都退出

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

private static synchronized CuratorFramework getClient() {

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkServerIps)

.sessionTimeoutMs(6000).connectionTimeoutMs(3000) //.namespace("LeaderLatchTest")

.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();

client.start();

return client;

}

}

控制台输出的日志

创建客户端:client#1

创建客户端:client#2

创建客户端:client#3

利用Zookeeper实现 - Master选举

创建客户端:client#4

创建客户端:client#5

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#1 关闭

客户端 client#2 关闭

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#3 关闭

客户端 client#4 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#5 关闭

系统运行过程中查看 masterPath 可以看见客户端注册的临时节点,当客户端关闭时,临时节点也会被删除

通过 Leader Election 选举方案进行 Master选举,需添加 LeaderSelectorListener -对领导权进行控制,当节点被选为leader之后,将调用 takeLeadership 方法进行业务逻辑处理,处理完成会立即释放 leadship,重新进行Master选举,这样每个节点都有可能成为 leader。autoRequeue() 方法的调用确保此实例在释放领导权后还可能获得领导权。

public class LeaderSelectorTest {

private static final String zkServerIps = "master:2181,hadoop2:2181";

private static final String masterPath = "/testZK/leader_selector";

public static void main(String[] args) {

final int clientNums = 5;  // 客户端数量,用于模拟

final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientNums);

List selectorList = new CopyOnWriteArrayList();

List clientList = new CopyOnWriteArrayList();

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1);

try {

for (int i = 0; i < clientNums; i++) {

new Thread(new Runnable() {

@Override

public void run() {

CuratorFramework client = getClient();  // 创建客户端

clientList.add(client);

int number = atomicInteger.getAndIncrement();

final String name = "client#" + number;

final LeaderSelector selector = new LeaderSelector(client, masterPath, new LeaderSelectorListener() {

@Override

public void takeLeadership(CuratorFramework client) throws Exception {

System.out.println(name + ": 我现在被选举为Leader!我开始工作了....");

Thread.sleep(3000);

}

@Override

public void stateChanged(CuratorFramework curatorFramework, ConnectionState connectionState) {

}

});

System.out.println("创建客户端:" + name);

try {

selector.autoRequeue();

selector.start();

selectorList.add(selector);

// 随机等待 number * 10秒,之后关闭客户端

Thread.sleep(number * 10000);

} catch (Exception e) {

System.out.println(e.getMessage());

} finally {

countDownLatch.countDown();

System.out.println("客户端 " + name + " 关闭");

CloseableUtils.closeQuietly(selector);

if (!client.getState().equals(CuratorFrameworkState.STOPPED)) {

CloseableUtils.closeQuietly(client);

}

}

}

}).start();

}

countDownLatch.await(); // 等待,只有所有线程都退出

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

private static synchronized CuratorFramework getClient() {

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkServerIps)

.sessionTimeoutMs(6000).connectionTimeoutMs(3000) //.namespace("LeaderLatchTest")

.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();

client.start();

return client;

}

}

控制台输出的日志信息

创建客户端:client#2

创建客户端:client#1

创建客户端:client#3

创建客户端:client#5

创建客户端:client#4

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#1 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#2: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#2 关闭

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#3: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#3 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#4: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#4 关闭

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

client#5: 我现在被选举为Leader!我开始工作了....

客户端 client#5 关闭

LeaderSelectorListener类继承了ConnectionStateListener。一旦LeaderSelector启动,它会向curator客户端添加-。使用LeaderSelector必须时刻注意连接的变化。一旦出现连接问题如 SUSPENDED,curator实例必须确保它不再是leader,直至它重新收到 RECONNECTED。如果 LOST 出现,curator实例不再是 leader 并且其 takeLeadership() 应该直接退出。

推荐的做法是,如果发生 SUSPENDED 或者 LOST 连接问题,最好直接抛CancelLeadershipException,此时,leaderSelector实例会尝试中断并且取消正在执行 takeLeadership() 方法的线程。 建议扩展LeaderSelectorListenerAdapter,LeaderSelectorListenerAdapter中已经提供了推荐的处理方式 。

代码:https://github.com/whirlys/BigData-In-Practice/tree/master/curator-example/src/main/java/com/whirly/recipes

参考:

《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

Zookeeper开源客户端Curator之Master/Leader选举

大数据 ZooKeeper

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