关于阿里巴巴:ZooKeeper-在阿里巴巴的服务形态演进

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简介:本文将给大家介绍下 ZooKeeper 的最佳实际场景,归为了 3 类,别离是:微服务畛域,代表的集成产品是 Dubbo/SpringCloud;大数据畛域,代表的集成产品是 Flink/Hbase/Hadoop/Kafka;自研的分布式系统,包含大家本人公司外部的分布式系统,对分布式协调有需要,如分布式锁。
作者:草谷

Apache ZooKeeper 在阿里巴巴经验了开源自用、深度优化、反哺社区、开发企业版服务云上客户的演进过程,为了厘清本文脉络,咱们对演进过程中提到的要害名词做以下定义。

Apache ZooKeeper:提供分布式协调服务如分布式锁、分布式队列等,还可用于注册配置核心的能力。
TaoKeepeer:基于 ZooKeeper 做了深度革新,于 2008 年服务于淘宝。
MSE:阿里云的一个面向业界支流开源微服务生态的一站式微服务平台。
ZooKeeper 企业服务:MSE 的子产品,提供开源加强的云上服务,分为根底版和专业版两种。

ZooKeeper 在阿里巴巴的服务状态演进历程

早在 2008 年,阿里巴巴基于 ZooKeeper 的开源实现和淘宝的电商业务,设计 Taokeeper 这款分布式协调软件,彼时恰逢淘宝启动服务化革新,那时候,也诞生了各类分布式中间件,例如 HSF/ConfigServer/VIPServer 等。

10 年后的 2019 年,阿里巴巴施行全站上云战斗,所有的产品都须要降级到私有云架构,MSE 就是在那个时候诞生的,上线后便兼容了支流的 ZooKeeper 版本。

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整个过程经验了以下 3 个阶段:

第一个阶段:08 年的 1.0 版本,次要反对团体有分布式协调需要的利用,那时候所有的业务都是混着用,有 1000 多个利用,最终大略手动运维着 150+ 个共享集群。随着工夫的推移,业务都在做微服务拆分,共享集群的容量爆炸式增长,这样带来的问题就是:业务混部,爆炸半径大,稳定性存在着很大的危险;日常的运维,例如机器置换等,牵一发而动全身,如果配置出问题,影响所有业务。

第二个阶段:为了解决阶段一的问题,咱们将 ZooKeeper 演进到 2.0 版本。那时候耿直容器化刚刚衰亡,在认真钻研过容器化的革新计划后,咱们在性能和运维可能同时满足要求的状况下,进行了大量的革新,业务进行拆分、集群迁徙、按最小稳固单元去运维一个集群,这样咱们终于能够睡个安稳觉了,拆分完后,依靠于 K8s 的规模化运维能力,这些问题都失去了很好的解决,由此实现了独享模式集群、资源隔离,SLA 失去了晋升,能达到 99.9%。

第三个阶段:上云提供公共云服务,也就演进到了 3.0。这个版本重点打造了开源加强,例如,基于 Dragonwell 进行构建、JVM 参数调优、集成了 Prometheus、部署状态多 AZ 强制均匀打散、反对动静配置、平滑扩缩容等革新,在性能、免运维、可观测、高可用和平安等方面做了诸多晋升,SLA 可能达到 99.95%。

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ZooKeeper 在技术场景上的最佳实际

接下来,给大家介绍下 ZooKeeper 的最佳实际场景,归为了 3 类,别离是:

微服务畛域,代表的集成产品是 Dubbo/SpringCloud
大数据畛域,代表的集成产品是 Flink/Hbase/Hadoop/Kafka
自研的分布式系统,包含大家本人公司外部的分布式系统,对分布式协调有需要,如分布式锁

微服务畛域 - 注册核心

ZooKeeper 在微服务场景外面,次要是用作注册核心,利用了 ZooKeeper 的注册 / 订阅模式,能够看下 Dubbo 在 ZooKeeper 外面的数据结构:

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在 Provider 启动时,会向 ZooKeeper 固定门路 providers 上面创立一个长期节点,在这个节点外面存入本机的服务信息,例如,利用名,IP 和端口等,Consumer 启动的时候,监听对应服务下 Providers 的所有子节点,ZooKeeper 会把所有子节点信息被动告诉到 Consumer,Consumer 此时就拿到所有 Provider 的地址列表信息了,Provider 注册到 ZooKeeper 下面的长期节点,它的生命周期和 Provider 与 ZooKeeper 之间建设的长链接时统一的,除非 Provider 被动下线,当 Provider 宕机或者被动下线,这个长期节点就会被删除,那么订阅这个服务的 Consumer 们,会通过 Watch 监听到事件,更新一下地址列表,把它摘除调。

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在这里有 2 个留神的点:

注册到 ZooKeeper 的服务数据,不要太多,在 Provider 或者 Consumer 十分多的状况下,频繁高低线的时候,非常容易导致 ZooKeeper FullGC。

Provider 在非正常下线时,长期节点的生命周期取决于 SessionTimeOut 的工夫,这个能够依据业务自行设置,防止过长或者过短影响业务调用。

大数据畛域 -HA 高可用

在大数据畛域,Flink/Hadoop/Hbase/Kafka 等零碎都默认的把 ZooKeeper 当作分布式协调的组件,在这外面,ZooKeeper 利用本人的个性,帮忙它们解决了十分多的分布式问题,其中最次要的就是利用 ZooKeeper 做了 HA(Highly Available)计划,进步集群可用性,个别有两个或两个以上的节点,且分为流动节(Active)点及备用节点(standby)。

下方图例中有 2 个 Server,组成 HA 模式,在 Server 启动的时候,往 ZooKeeper 写入一个约定好的门路下长期节点,因为 ZooKeeper 只容许 1 个写胜利,谁先写胜利,谁就作为 Active,并且由 ZooKeeper 告诉到集群中其余节点,其余节点则状态改成 standby 状态。

当 Active 节点宕机的时候,ZooKeeper 将节点状态告诉上来,其余的 standby 节点立即往该节点外面写数据,写胜利了,就接替成为 Active。

整个流程大略就是这样,这里要留神一个点,就是在网络异常情况下,主备节点切换不那么实时,可能会呈现脑裂,也就是存在 2 个主节点的状况,这种状况的话,能够客户端在切换的时候,能够尝试等一等,状态稳固之后,再切换。

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自研零碎的分布式协调场景

在自研分布式系统的时候,必然会遇到许多分布式协调的问题,ZooKeeper 就像一个万能的工具箱。

针对不同的场景,基于 ZooKeeper 的个性,都能组合成一个解决方案;在写分布式系统的时候,常常须要用到的有这几个性能:

Master 的选举

咱们的零碎须要选举进去 1 个 Maseter 来执行工作;例如 ScheduleX 就是利用 ZooKeeper 做到这个的,Schedulex 的 Worker 节点有十分多,一些工作是非幂等的,只能由一个过程执行,这时候就须要从泛滥的 Worker 当选一个 master 来,实现的形式次要有 2 种:

抢占主节点的形式:约定一个固定的门路,谁往里面写长期节点数据写胜利了,就算当 master,当 Master 宕机后,长期节点会过期开释,ZooKeeper 告诉到其余节点,其余节点再持续往里面写数据抢占。

最小节点形式:利用的是 ZooKeeper 的长期有序节点实现的,如图所示:要进行选主的时候,每台 Server 往目录上面写一个长期有序节点,约定好,序号最小的节点作为 master 即可。

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分布式锁

在分布式环境中,程序都散布独立的节点中,分布式锁是管制分布式系统之间同步访问共享资源的一种形式,上面介绍下 Zookeeper 如何实现分布式锁,分布式锁次要有 2 种类型:

1、排他锁(Exclusive Locks):称为独占锁,获取到这个锁后,其余的过程都不容许读写

实现的原理也很简略,利用 ZooKeeper 一个具体门路下只能创立一个节点的个性,约定谁创立胜利了,就抢到了锁,同时其余节点要监听这个变动,长期节点删除了,能够被告诉到去抢(Create), 这个和 Master 选举外面抢占 Master 节点,是一样的做法:

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2、共享锁(Shared Locks):又称为读锁,多个过程能够同时获取这把锁,进行读操作,然而如果要写操作,必须没有读操作了,且本人是第一个获取到写操作类型锁的

实现的形式如图示;读的时候,创立一个 R 的长期程序节点,如果比他小的节点外面没有 W 节点,那么写入胜利,能够读,如果要写,则判断所有 R 的节点中,本人是否最小的即可。

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分布式队列

分布式队列最常见的 FIFO(First Input First Output)先入先出队列模型,先进入队列的申请操作先实现后,才会开始解决前面的申请:

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Zookeeper 实现 FIFO 队列,和共享锁实现相似,相似于一个全写的共享锁模型:

1、获取 /Queue 节点下的所有子节点,获取队列中的所有元素

2、确定本人的节点序号在所有子节点中的程序

3、如果本人的序号不是最小,那么就须要期待,同时向比本人序号小的最初一个节点注册 Watcher 监听

4、接管到 Watcher 告诉后,反复第一个步骤

配置核心

应用 ZooKeeper 作为配置核心,利用的也是 ZooKeeper 的注册 / 订阅模式,这里有个留神点,ZooKeeper 不适用于存储太大的数据,个别不超过 1M,否则容易呈现性能问题。

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MSE 提供的 ZooKeeper 企业服务

MSE 和 ZooKeeper 的关系

微服务引擎(Micro Service Engine,简称 MSE)是一个面向业界支流开源微服务生态的一站式微服务平台,微服务生态的所有服务都可能在这个平台下面被集成,它提供的引擎都是独立托管的,目标就是为了给大家提供高性能、高可用、高集成、平安的服务,目前,MSE 提供了如下模块:

注册配置核心 -(ZooKeeper/Nacos/Eureka)
云原生网关 -(Envoy)
分布式事务 -(Seata)
微服务治理(Dubbo/Spring Cloud/Sentinel/OpenSergo)

ZooKeeper 和 Nacos 一样,提供注册配置核心性能,然而 ZooKeeper 还提供了分布式协调的能力,利用在大数据畛域。

MSE 提供的 ZooKeeper 企业服务分为根底版和专业版两种,前者实用于开发测试环境和简略的生产环境,后者在性能、可观测、高可用不便做了诸多晋升,接下来,咱们将介绍专业版,相比自建的劣势。

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比自建的 ZooKeeper 更稳固和高可用

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MSE 的产品架构图

ZooKeeper 是多 AZ 部署的:大家晓得 ZooKeeper 只有过半的节点能力选出主来,当一个 5 节点的 ZooKeeper 集群,部署在 3 个可用区的时候,它应该要 2/2/1 的散布,这样的话,任意一个可用区呈现故障,ZooKeeper 整体还是可用的,阿里云 AZ 之间的延时,目前是低于 3ms 的,十分短是可控的。

高可用负载平衡:用户节点拜访 ZooKeeper 的 endpoint,是 MSE 提供的一个 SingleTunnelSLB,这个 SLB 是一个主备高可用的,它会主动对用户申请做负载平衡,将申请压力扩散到后端节点,当后端节点故障时,会主动摘除,保障申请到失常的节点下面。

节点故障自愈:依靠于 K8s 的 Liveness 能力,在节点呈现故障的时候,会主动复原故障节点,及时的保障服务的可持续性。

数据安全:专业版 ZooKeeper 提供了快照的备份能力,在集群呈现非预期的状况下,可能疾速重建复原集群中的数据,保障数据的平安。

下面介绍的是架构设计下面,对高可用的一个保障。

在研发过程,咱们有一套齐备的稳定性保障体系:从研发阶段,到最初的变更上线,都有对应的标准制度,例如变更三板斧,在变更时,必须要满足可观测 / 可回滚 / 可灰度的状况下能力上线,否则会被打回;在运行时,咱们有一系列的巡检组建,配置一致性查看,前面也会一直的欠缺,巡检出问题,立马须要解决。

MSE 也把故障演练做到了常态化,针对常见的故障场景,例如网络中断,CoreDNS 宕机、ECS 宕机等,都定期在跑着;在线上预警这块,咱们也做到了被动探测,及时发现,安顿值班人员 24 小时解决,咱们有一套 1/5/10 的应急流程,要求在 1 分钟内发现问题,5 分钟解决,10 分钟复原。

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以上的这些,最终都是为了保障 MSE 的稳固高可用,MSE 线上最大规模的一个集群,反对着 40w+ 的长链接,稳固运行了 3 年的工夫,没有呈现过故障,SLA 达到 99.95%。

免运维,提供了丰盛的控制台性能

如果是自建 ZooKeeper 的话,须要做哪些事:

搭建基础设施:把一些根底的设施给筹备齐全,例如 ECS/SLB 等,再做网络布局。

装置 ZooKeeper:装置过程中,要配置很多参数,并对这些参数足够的相熟,否则出问题就抓瞎了,不同的参数,对集群运行时的性能也是有肯定影响的,这都须要要有足够的专业知识,能力胜任。

扩缩容:布局 MyId 的调配,新扩容机器须要自增,否则新机器将无奈退出旧集群同步数据,因为只有 MyId 大的才会去被动连小的去同步集群数据;新节点退出集群,也是有严格的启动程序的,新退出的机器数,必须小于原集群的一半,否则会呈现 master 选在新节点下面,导致数据失落;在退出节点特地多的时候,须要按这个规定反复屡次,少一个步骤,都很容易导致集群选主失败,数据失落,造成线上生产故障。

服务端配置变更:zoo.cfg 中的配置项,更新之后,须要把集群中每台机器手动重启,能力触发失效。

数据管理:开源的 ZooKeeper 没有图形化管理工具,要查看数据,得通过 zkClient 或者写代码查问,操作十分的简单和繁琐,这些都是自建带来的问题。

线上故障解决:例如 ZooKeeper GC 了,或者网络闪断了,这时候就须要相熟 ZK/JVM/ 操作系统的业余运维人员解决了。

而 MSE 提供的 ZooKeeper 企业服务,则将以上问题通过产品化的形式解决了:

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须要一个 ZooKeeper 集群的时候,一键购买,3 分钟开箱即用,呈现容量问题时,一键平滑扩缩容,还提供了重置数据、参数白屏化设置等性能,在可观测这块,也提供了罕用的外围默认指标大盘,与之相配套的就是报警了。应用 ZooKeeper 企业服务,省心、省力,进步企业 IT ROI。

可观测性加强

ZooKeeper 专业版的第三个劣势,可观测性的加强:

丰盛的监控大盘:这次专业版和普罗米修斯进行了深度集成,并且给大家收费开启应用,提供了 20 多个 Zookeeper 罕用的监控指标,4 个外围资源监控指标

反对外围告警规定:根本能满足大家日常的运维需要了,当然,如果你还需要的话,能够随时找咱们,给你安顿上

凋谢丰盛 Metrics 规范指标:这次专业版把 ZooKeeper 内置的 70 多个 Metrics 指标,都通过 API 的模式凋谢进来了,对应你们来讲,就可能利用这些数据,本人去绘制监控大盘了,十分的不便

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性能晋升

写入性能优化晋升 20%,数据可靠性达 99.9999999%(即 9 个 9)。

ZooKeeper 的写入性能,和磁盘性能有很大的关系,必须要把数据写入到磁盘的事务日志胜利后,才算写胜利,为了晋升写性能,咱们采纳了阿里云 ESSD 高性能云盘,最大 IOPS 可能达到 5W,最大吞吐量 350M/S,数据的可靠性 99.9999999%(即 9 个 9),整个写入 TPS 性能可能晋升约 20%。

基于 Dragonwell 进行构建,读取性能晋升 1 倍

咱们集成了阿里高性能 JDK,开启了外面的协程优化能力,并对 ZooKeeper 的读写工作队列做了锁力度的优化,在高并发解决的场景下,读性能相比开源可能晋升 1 倍左右的性能。

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GC 工夫升高 80%,大幅缩小 Full GC 的状况

ZooKeeper 是时延敏感型的利用,GC 的工夫和次数,会影响 ZooKeeper 的解决吞吐量,因而咱们针对这种状况,做了 JVM 参数的调优,堆的设置依据不同的配置动静设置,同时提前做了资源碎片的回收,避免出现 FullGC,整体优化下来,GC 工夫升高 80%,同时尽可能的防止了 FullGC。

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基于 MSE,构建 Dubbo+Zookeeper 微服务

操作之前,须要购买一个 ZooKeeper,能够抉择按量付费,不须要是能够开释,如果长期应用,能够抉择包年包月:

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在选择网络拜访形式的时候,以下几种状况:

1、如果你只是应用 VPC 网络应用,你就抉择专有网络,选上交换机和业余网络,其余不必动(这里留神:不要去抉择公网带宽)

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2、如果你只是要公网拜访,抉择公网网络,再选上对应的带宽即可;

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3、如果须要公网,同时也须要 VPC 网络拜访,那么你抉择专有网络,同时在公网带宽处,抉择你须要的公网带宽,这样就会创立 2 个接入点了;

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购买之后,大略 5 分钟左右,ZooKeeper 集群就创立胜利了,大家记住拜访形式,等会 Dubbo 配置文件外面须要配置这个地址:

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环境筹备好了,就筹备 Provider/Consumer 的配置了。欲了解具体的操作步骤,可观看直播视频进行理解:https://yqh.aliyun.com/live/d…

写在最初

MSE 提供的 ZooKeeper 企业服务,旨在为用户提供更牢靠的、老本更低、效率更高的,齐全兼容开源的分布式协调服务。提供后付费和包年包月两类付费模式,反对杭州,上海,北京,深圳等海内外 23 个 region,满足 95% 地区用户。如果你有其余新开服须要,能够分割咱们。
原文链接:http://click.aliyun.com/m/100…
本文为阿里云原创内容,未经容许不得转载。

正文完
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