利用的配置ZooKeeper服务实现分布式系统数据同步

利用ZooKeeper服务实现分布式系统的配置数据同步很多时候，一旦习惯了某些事情，也就习惯了它们的恶劣，习惯了它们的丑陋，习惯了它们“赋予”你的各种痛苦。–TonyBai一、痼疾难解我们目前的业务配置数据同步方案。简单描述这个方案如下：方案涉及两个角色–数据库(DB)与应用节点（app_node)；所有的业务配置数据均统一存储在DB中；应用节点在启动后从DB中读取最新业务配置数据；应用节点运行过程中，如果DB中的业务配置数据发生变更（增/删/改），DB中的触发器(trigger)将会执行。在触发器的脚本中，触发器将会【串行】地与每个应用节点建立TCP链接，并将业务配置表的变更信息发给各个应用节点。应用节点会接收并【解析】触发器发过来变更数据包，并同步到自己的本地内存中。这样就达到了运行时更新配置的目的。曾几何时，在那个还没有集群化，没有分布式的时代，它还是一个不错的方案，至少在线上没有暴露出太多问题，它也不在我们关注的重点范围之内。但随着集群化、分布式的新版本的到来，那一大坨遗留的代码就变得格外让人不顺眼，同时问题也随之在线上暴露开来了。上面我用【】标记了两个关键词：“串行”和“解析”。这两个词隐含有这个方案的两个主要问题。“串行”–意味着每一次DB的业务配置数据变更，trigger脚本都要逐个与应用节点建立链接并收发数据。当应用节点逐渐增多时，每一次业务数据同步都会相当地耗时。尤其是当某个应用节点所在主机出现问题时，到该节点链接建立的过程会阻塞，导致整个业务配置数据同步的时间达到无法忍受的地步。“解析”–我们自定义了trigger与应用节点之间的协议包。协议包中包含了每次变更的详细信息，比如在某个表添加一条记录，trigger会将这个记录的每个字段信息排成一行打包发给应用节点。应用节点收到这个包后，会根据已有的表字段信息对该包进行解析。看得出这是一个很强的耦合：表字段一旦修改，trigger脚本要修改，应用节点的解析函数要修改，还要考虑协议包中表字段的排序。如果应用节点解析时与trigger脚本打包时的字段顺序不同的话，那就可能出现严重错误，而且这种错误有时难于校验并难于发现。二、曾经的努力针对这个方案的不足，我们曾经也做过改进，但主要针对的是解决“串行”这个问题上。第一次改进：同步的发起能否并行做？trigger脚本能否并行发起对各个应用节点的链接建立请求？Java组同事对trigger脚本做了改进。让trigger脚本调用function，而function中又调用了写好的Java方法，Java代码由DB加载到环境中。在Java方法中创建多个同步线程，并发与各应用节点建立链接并发送数据。这个方法的确可以变“串行”为“并行”，但不知为何生产环境中实际运行时偶尔会出现异常，该异常发生在DB中，影响很大。有时还会导致DB的一些异常现象。至今原因尚未明确，我们无奈退回到以前的方案。第二次改进：从Push模式到Pull模式在之前部门新规划的一个产品中，开发人员对数据同步的机制做了重新的设计，将原来的Push模式改为了Pull模式。大致方案是：业务数据变更时，trigger直接将变更内容（以老方案中那个协议包的打包格式）写到一个“变更日志表”中，每条记录有一个唯一的序号，序号递增。应用节点启动后，从DB加载最新配置信息，查询“变更日志表”，得到该表内最新的一条记录的序号n。应用节点以“轮询”的方式定期查询“变更日志表”，并读取和解析那些序号比序号n更新的记录；更新完后，将继续保存最新的一条记录序号。数据库中有job定期对“变更日志表”中的记录进行过期删除处理。个人感觉第二个方案应该是理想方案的一个雏形，虽然目前它的同步更新可能不是那么及时，与DB交互过多（方案细节中每个应用节点在处理完一条记录后还要更新记录的状态）。该方案设计者也完全也可以放弃那个导致耦合的协议包设计，但他最终还是选择保留了原有协议包解析函数。目前该方案在产品环境下运行还算良好，并未暴露出什么问题。这算是一次有效的改进，也为本文中要提到的方案提供了一些思路启示。三、与时俱进ZooKeeper生来就具备解决分布式系统的配置分发和同步的能力。利用ZooKeeper服务实现分布式系统的统一配置中心已经不是那么新鲜的话题了。最简单的模型莫过于将配置数据存储在ZooKeeper上的路径节点上，然后应用节点在这些配置节点上添加watch。当配置数据变更时，每个应用节点都可以及时得到通知，同步到最新数据。这种模型对于一些量少简单的系统配置来说较为合适。对于我们每个表动辄上万条配置的情形似乎不那么适合，想象一下每个应用节点要添加上万个watch，这对ZooKeeper而言也是压力山大啊。因此用ZooKeeper提供的诸多服务如何来优化我们上面提到的两个主要问题呢？这里提出一种方案仅供参考。方案示意图：DB—-ConfigCenterServices(css_agent+ZooKeeper)—AppNode在新方案中，我们要：保留–保留trigger脚本，作为业务数据变更的唯一的触发起点；摒弃–摒弃那个复杂的带来耦合的协议格式；借鉴–借鉴“Push-Pull”的数据获取方式。新方案中除了DB、应用节点(app_node)外，新增加了一个角色ConfigCenterServices(缩写为ccs），ccs由ZooKeeper+ccs_agent的集群组成。简单起见，每个ZooKeeper节点上部署一个ccs_agent。这些角色之间的数据流和指令流关系，即该方案的原理如下：初始化ZooKeeper集群启动；ccs_agent启动，利用ZooKeeper提供的leaderelection服务，选出ccs_agentleader。ccs_agentleader启动后负责在ZooKeeper中建立业务配置表node，比如：表employee_info_tab对应的node路径为“/ccs/foo_app/employee_info_tab”；ccs_agent启动后会监听一个端口，用来接受DBtrigger向其发起的数据链接；应用节点启动，监听ZooKeeper上所有（数量有限的）业务配置表node的childevent；数据变更DB中某业务表比如employee_info_tab增加了一条id为1234567的记录；触发器启动，向ccs_agentcluster中任意一个可用的节点建立链接，并将数据包“^employee_info_tab|ADD|1234567$发送给ccs_agent；ccs_agent收取并解析trigger发来的数据包，在对应的/ccs/foo_app/employee_info_tab下建立ZOO_SEQUENCE类型节点“item-000000000”，该节点的值为“ADD1234567；ZooKeeper将/ccs/foo_app/employee_info_tab节点的child事件发给所有watch该节点事件的应用节点；应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的children节点item-000000000，并读取其值，后续到DB的employee_info_tab中将id=1234567的这条记录select出来，将该条记录更新到本地内存中。应用节点记录下处理过的当下节点id为item-000000000；DB业务表employee_info_tab又增加了两条记录，id分别为7777777和8888888，经过上面描述的流程，/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下会增加item-000000001和item-000000002两项；应用节点最终会收到child事件通知。应用节点“取出”/ccs/foo_app/employee_info_tab节点下的所有children节点并排序。之后，处理那些id号大于item-000000000的节点，并将当前节点id记录为“item-000000002。依次类推。过期处理ccs_agentleader负责定期扫描ZooKeeper中/ccs下各个表节点下的子项，对于超出过期时间的item进行删除处理。应用节点重启应用节点重启后，会首先从db读取最新信息，并记录启动时间戳；应用节点重启后，在收到zookeeper的数据变更事件后，会根据当前时间戳与变更表节点下的item创建时间进行比较，并仅处理比启动时间戳新的item的数据。这个方案主要利用了ZooKeeper提供的leaderelection服务以及sequence节点的特性，几点好处在于：串行通知变为并行通知，且通知到达及时；变更数据的Push模式为Pull模式，降低了或去除了诸多耦合，包括：1.去除trigger脚本与表字段及字段顺序的耦合；2.3.去除应用节点与表字段顺序的耦合；4.5.降低应用节点与表字段构成的耦合。6.应用节点无需复杂的包解析，简化后期维护。当然为了该方案新增若干网元会给产品部署和维护带来一些复杂性，这算是不足之处吧。