前言
上文【从入门到放弃 -ZooKeeper】ZooKeeper 入门中,我们学习了 ZooKeeper 的简单安装和 cli 使用。
接下来我们开始基于 java API 的实战编程。本文先来写一个分布式队列的代码实现。
设计
我们来写一个先进先出的分布式无界公平队列。参考我们之前介绍的【从入门到放弃 -Java】并发编程 -JUC-ConcurrentLinkedQueue 和【从入门到放弃 -Java】并发编程 -JUC-LinkedBlockingQueue。我们直接继承 AbstractQueue 类,并实现 Queue 接口。
主要重写 offer、poll、peek、size 方法。
我们使用 ZooKeeper 的持久化顺序节点来实现分布式队列。
offer 是入队,入队时新创建一个持久化顺序节点,节点后缀会根据 ZooKeeper 的特性自动累加。
poll 的出队,获取根节点下的所有节点,根据后缀数字排序,数组最小的是最先入队的,因此要最先出队。
peek,获取到最下入队的数据,和 poll 的区别是,peek 只获取数据,不出队,不删除已经消费的节点。
size 获取队列长度,实现方式是,获取根节点下的节点数量即可。这个方法在并发时可能会有问题。慎用。
DistributedQueue
// 继承 AbstractQueue 类并实现 Queue 接口
public class DistributedQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements Queue<E> {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedQueue.class);
//ZooKeeper 客户端,进行 ZooKeeper 操作
private ZooKeeper zooKeeper;
// 根节点名称
private String dir;
// 数据节点名称,顺序节点在插入口会变为 node{00000000xx} 格式
private String node;
//ZooKeeper 鉴权信息
private List<ACL> acls;
/**
* Constructor.
*
* @param zooKeeper the zoo keeper
* @param dir the dir
* @param node the node
* @param acls the acls
*/
public DistributedQueue (ZooKeeper zooKeeper, String dir, String node, List<ACL> acls) {
this.zooKeeper = zooKeeper;
this.dir = dir;
this.node = node;
this.acls = acls;
init();}
private void init() {
// 需要先判断根节点是否存在,不存在的话,创建子节点时会出错。try {Stat stat = zooKeeper.exists(dir, false);
if (stat == null) {zooKeeper.create(dir, null, acls, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (Exception e) {logger.error("[DistributedQueue#init] error :" + e.toString(), e);
}
}
}
offer
/**
* Offer boolean.
*
* @param o the o
* @return the boolean
*/
@Override
public boolean offer(E o) {
// 构建要插入的节点名称
String fullPath = dir.concat("/").concat(node);
try {
// 创建子节点成功则返回入队成功
zooKeeper.create(fullPath, objectToBytes(o), acls, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL);
return true;
} catch (Exception e) {logger.error("[DistributedQueue#offer] error :" + e.toString(), e);
}
return false;
}
poll
/**
* Poll e.
*
* @return the e
*/
@Override
public E poll() {
try {
// 获取根节点所有子节点信息。List<String> children = zooKeeper.getChildren(dir, null);
// 如果队列是空的则返回 null
if (children == null || children.isEmpty()) {return null;}
// 将子节点名称排序
Collections.sort(children);
for (String child : children) {
// 拼接子节点的具体名称
String fullPath = dir.concat("/").concat(child);
try {
// 如果获取数据成功,则类型转换后,返回,并删除改队列中该节点
byte[] bytes = zooKeeper.getData(fullPath, false, null);
E data = (E) bytesToObject(bytes);
zooKeeper.delete(fullPath, -1);
return data;
} catch (Exception e) {logger.warn("[DistributedQueue#poll] warn :" + e.toString(), e);
}
}
} catch (Exception e) {logger.error("[DistributedQueue#peek] poll :" + e.toString(), e);
}
return null;
}
peek
/**
* Peek e.
*
* @return the e
*/
@Override
public E peek() {
try {
// 获取根节点所有子节点信息。List<String> children = zooKeeper.getChildren(dir, null);
// 如果队列是空的则返回 null
if (children == null || children.isEmpty()) {return null;}
// 将子节点名称排序
Collections.sort(children);
for (String child : children) {
// 拼接子节点的具体名称
String fullPath = dir.concat("/").concat(child);
try {
// 如果获取数据成功,则类型转换后,返回,不会删除改队列中该节点
byte[] bytes = zooKeeper.getData(fullPath, false, null);
E data = (E) bytesToObject(bytes);
return data;
} catch (Exception e) {logger.warn("[DistributedQueue#peek] warn :" + e.toString(), e);
}
}
} catch (Exception e) {logger.error("[DistributedQueue#peek] warn :" + e.toString(), e);
}
return null;
}
size
/**
* Size int.
*
* @return the int
*/
@Override
public int size() {
try {
// 获取根节点的子节点名称
List<String> children = zooKeeper.getChildren(dir, null);
// 返回子结点信息数量
return children.size();} catch (Exception e) {logger.error("[DistributedQueue#offer] size :" + e.toString(), e);
}
return 0;
}
总结
上面我们一起学习了如何利用持久性顺序节点,创建一个分布式先进先出队列。源代码可见:aloofJr。如果有好的优化建议,欢迎一起讨论。
本文作者:aloof_
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