ZooKeeper实现分布式队列Queue

灰太狼 2022-08-04 13:40 142阅读 0赞

[让Hadoop跑在云端系列文章][Hadoop]，介绍了如何整合虚拟化和Hadoop，让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上，通过云向用户提供存储和计算的服务。

现在硬件越来越便宜，一台非品牌服务器，2颗24核CPU，配48G内存，2T的硬盘，已经降到2万块人民币以下了。这种配置如果简单地放几个web应用，显然是奢侈的浪费。就算是用来实现单节点的hadoop，对计算资源浪费也是非常高的。对于这么高性能的计算机，如何有效利用计算资源，就成为成本控制的一项重要议题了。

通过虚拟化技术，我们可以将一台服务器，拆分成12台VPS，每台2核CPU，4G内存，40G硬盘，并且支持资源重新分配。多么伟大的技术啊！现在我们有了12个节点的hadoop集群， 让Hadoop跑在云端，让世界加速。

**关于作者：**

*  张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
 *  weibo：@Conan\_Z
 *  blog: [http://blog.fens.me][http_blog.fens.me]
 *  email: bsspirit@gmail.com

**转载请注明出处：**

[http://blog.fens.me/zookeeper-queue][http_blog.fens.me_zookeeper-queue]

**前言**

ZooKeeper是一个分步式的协作系统，何为协作，ZooKeeper价值又有何体现。通过这篇文章的**分布式队列**的案例，你将了解到ZooKeeper的强大。关于ZooKeeper的基本使用，请参考：[ZooKeeper伪分步式集群安装及使用][ZooKeeper]

**目录**

1.  分布式队列
2.  设计思路
3.  程序实现

**1. 分布式队列**

队列有很多种产品，大都是消息系统所实现的，像ActiveMQ,JBossMQ,RabbitMQ,IBM-MQ等。分步式队列产品并不太多，像Beanstalkd。

本文实现的分布式对列，是基于ZooKeeper现实的一种同步的分步式队列，当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达。

**2. 设计思路**

创建一个父目录 /queue，每个成员都监控(Watch)标志位目录/queue/start 是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /queue/x(i)的临时目录节点，然后每个成员获取 /queue 目录的所有目录节点，也就是 x(i)。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /queue/start 的出现，如果已经相等就创建 /queue/start。

**产品流程图**

**应用实例**

**图标解释**

1.  app1,app2,app3,app4是4个独立的业务系统
2.  zk1,zk2,zk3是ZooKeeper集群的3个连接点
3.  /queue，是znode的队列，假设队列长度为3
4.  /queue/x1，是znode队列中，1号排对者，由app1提交，同步请求，app1挂载等待
5.  /queue/x2，是znode队列中，2号排对者，由app2提交，同步请求，app2挂起等待
6.  /queue/x3，是znode队列中，3号排对者，由app3提交，同步请求，app3挂起等待
7.  /queue/start，当znode队列中满了，触发创建开始节点
8.  当/qeueu/start被创建后，app4被启动，所有zk的连接通知同步程序(红色线)，队列已完成，所有程序结束

**注：**

*  1). 创建/queue/x1,/queue/x2,/queue/x3没有前后顺序，提交后程序就同步挂起。
 *  2). app1可以通过zk2提交，app2也可通过zk3提交
 *  3). app1可以提交3次请求，生成x1,x2,x3使用队列充满
 *  4). /queue/start被创建后，zk1会监听到这个事件，再告诉app1，队列已完成！

**3. 程序实现**

**1). 单节点模拟实验**

模拟app1，通过zk1，提交3个请求

public static void doOne() throws Exception \{

String host1 = "192.168.1.201:2181";

ZooKeeper zk = connection(host1);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 1);

joinQueue(zk, 2);

joinQueue(zk, 3);

zk.close();

创建一个与服务器的连接

public static ZooKeeper connection(String host) throws IOException \{

ZooKeeper zk = new ZooKeeper(host, 60000, new Watcher() \{

// 监听/queue/start创建的事件

public void process(WatchedEvent event) \{

if (event.getPath() != null && event.getPath().equals("/queue/start") && event.getType() == Event.EventType.NodeCreated) \{

System.out.println("Queue has Completed.Finish testing!!!");

\});

return zk;

出始化队列

public static void initQueue(ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException \{

System.out.println("WATCH => /queue/start");

zk.exists("/queue/start", true);

if (zk.exists("/queue", false) == null) \{

System.out.println("create /queue task-queue");

zk.create("/queue", "task-queue".getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

\} else \{

System.out.println("/queue is exist!");

增加队列节点

public static void joinQueue(ZooKeeper zk, int x) throws KeeperException, InterruptedException \{

System.out.println("create /queue/x" + x + " x" + x);

zk.create("/queue/x" + x, ("x" + x).getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL\_SEQUENTIAL);

isCompleted(zk);

检查队列是否完整

public static void isCompleted(ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException \{

int size = 3;

int length = zk.getChildren("/queue", true).size();

System.out.println("Queue Complete:" + length + "/" + size);

if (length >= size) \{

System.out.println("create /queue/start start");

zk.create("/queue/start", "start".getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);

启动函数main

public static void main(String\[\] args) throws Exception \{

doOne();

运行结果：

WATCH => /queue/start

/queue is exist!

create /queue/x1 x1

Queue Complete:1/3

create /queue/x2 x2

Queue Complete:2/3

create /queue/x3 x3

Queue Complete:3/3

create /queue/start start

Queue has Completed.Finish testing!!!

完全符合我的们预期。接下来我们看分布式环境

**2). 分布式模拟实验**

模拟app1通过zk1提交x1,app2通过zk2提交x2,app3通过zk3提交x3

public static void doAction(int client) throws Exception \{

String host1 = "192.168.1.201:2181";

String host2 = "192.168.1.201:2182";

String host3 = "192.168.1.201:2183";

ZooKeeper zk = null;

switch (client) \{

case 1:

zk = connection(host1);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 1);

break;

case 2:

zk = connection(host2);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 2);

break;

case 3:

zk = connection(host3);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 3);

break;

注：

*  1). 为了简单起见，我们没有增加复杂的多线程控制的机制。
 *  2). 没有调用zk.close()方法，也就是说，app1执行完单独的提交，app1就结束了，但zk1还存在着，所以/queue/x1存在于队列。
 *  3). 程序启动方法，分3次启动，命令行传不同的参数，分别是1,2,3

执行app1–>zk1

\#日志输出

WATCH => /queue/start

/queue is exist!

create /queue/x1 x1

Queue Complete:1/3

\#zookeeper控制台

\[zk: 192.168.1.201:2181(CONNECTED) 4\] ls /queue

\[x10000000011\]

执行app2–>zk2

\#日志输出

WATCH => /queue/start

/queue is exist!

create /queue/x2 x2

Queue Complete:2/3

\#zookeeper控制台

\[zk: 192.168.1.201:2181(CONNECTED) 5\] ls /queue

\[x20000000012, x10000000011\]

执行app3–>zk3

\#日志输出

WATCH => /queue/start

/queue is exist!

create /queue/x3 x3

Queue Complete:3/3

create /queue/start start

Queue has Completed.Finish testing!!!

\#zookeeper控制台

\[zk: 192.168.1.201:2181(CONNECTED) 6\] ls /queue

\[x30000000016, x10000000014, start, x20000000015\]

/queue/stats被建立，打印出“Queue has Completed.Finish testing!!!”，代表调用app4完成！

我们完成分布式队列的实验，由于时间仓促。文字说明及代码难免有一些问题，请发现问题的同学帮忙指正。

下面贴一下完整的代码：

package org.conan.zookeeper.demo;

import java.io.IOException;

import org.apache.zookeeper.CreateMode;

import org.apache.zookeeper.KeeperException;

import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;

import org.apache.zookeeper.Watcher;

import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;

import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;

public class QueueZooKeeper \{

public static void main(String\[\] args) throws Exception \{

if (args.length == 0) \{

doOne();

\} else \{

doAction(Integer.parseInt(args\[0\]));

public static void doOne() throws Exception \{

String host1 = "192.168.1.201:2181";

ZooKeeper zk = connection(host1);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 1);

joinQueue(zk, 2);

joinQueue(zk, 3);

zk.close();

public static void doAction(int client) throws Exception \{

String host1 = "192.168.1.201:2181";

String host2 = "192.168.1.201:2182";

String host3 = "192.168.1.201:2183";

ZooKeeper zk = null;

switch (client) \{

case 1:

zk = connection(host1);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 1);

break;

case 2:

zk = connection(host2);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 2);

break;

case 3:

zk = connection(host3);

initQueue(zk);

joinQueue(zk, 3);

break;

// 创建一个与服务器的连接

public static ZooKeeper connection(String host) throws IOException \{

ZooKeeper zk = new ZooKeeper(host, 60000, new Watcher() \{

// 监控所有被触发的事件

public void process(WatchedEvent event) \{

if (event.getType() == Event.EventType.NodeCreated && event.getPath().equals("/queue/start")) \{

System.out.println("Queue has Completed.Finish testing!!!");

\});

return zk;

public static void initQueue(ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException \{

System.out.println("WATCH => /queue/start");

zk.exists("/queue/start", true);

if (zk.exists("/queue", false) == null) \{

System.out.println("create /queue task-queue");

zk.create("/queue", "task-queue".getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

\} else \{

System.out.println("/queue is exist!");

public static void joinQueue(ZooKeeper zk, int x) throws KeeperException, InterruptedException \{

System.out.println("create /queue/x" + x + " x" + x);

zk.create("/queue/x" + x, ("x" + x).getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL\_SEQUENTIAL);

isCompleted(zk);

public static void isCompleted(ZooKeeper zk) throws KeeperException, InterruptedException \{

int size = 3;

int length = zk.getChildren("/queue", true).size();

System.out.println("Queue Complete:" + length + "/" + size);

if (length >= size) \{

System.out.println("create /queue/start start");

zk.create("/queue/start", "start".getBytes(), Ids.OPEN\_ACL\_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);

**转载请注明出处：**

[http://blog.fens.me/zookeeper-queue][http_blog.fens.me_zookeeper-queue]

[Hadoop]: http://blog.fens.me/series-hadoop-cloud/
[http_blog.fens.me]: http://blog.fens.me/
[http_blog.fens.me_zookeeper-queue]: http://blog.fens.me/zookeeper-queue/
[ZooKeeper]: http://blog.fens.me/hadoop-zookeeper-intro/