查看“Zookeeper：分布式命名服务”的源代码

[[category:Zookeeper]]

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== 关于“分布式命名服务” ==
<pre>
“命名服务”是为系统中的资源提供标识能力。
</pre>

ZooKeeper的命名服务主要是利用 '''ZooKeeper节点的树形分层结构和子节点的顺序'''维护能力，来为分布式系统中的资源命名。

=== 应用场景 ===
'''分布式API目录'''：为分布式系统中各种API接口服务的名称、链接地址，提供类似 JNDI（Java命名和目录接口）中的文件系统的功能。
: 借助于 ZooKeeper 的树形分层结构就能提供分布式的API调用功能。
* 著名的 Dubbo 分布式框架就是应用了 ZooKeeper 的分布式的 JNDI 功能，大致的思路为：
*# 服务提供者（Service Provider）在启动的时候，向 ZooKeeper 上的指定节点“/dubbo/${serviceName}/providers”写入自己的API地址，这个操作就相当于服务的公开。
*# 服务消费者（Consumer）启动的时候，订阅节点“/dubbo/{serviceName}/providers”下的服务提供者的 URL 地址，获得所有服务提供者的API。


'''分布式的ID生成器'''：在分布式系统中，为每一个数据资源提供唯一性的ID标识功能。
: 在单体服务环境下，通常来说，可以利用数据库的主键自增功能，唯一标识一个数据资源。但是，在大量服务器集群的场景下，依赖单体服务的数据库主键自增生成唯一ID的方式，则没有办法满足高并发和高负载的需求。这时，就需要分布式的ID生成器，保障分布式场景下的ID唯一性。

: 在分布式系统中，分布式ID生成器的使用场景非常之多：
:* 大量的数据记录，需要分布式ID。
:* 大量的系统消息，需要分布式ID。
:* 大量的请求日志，如RESTful的操作记录，需要唯一标识，以便进行后续的用户行为分析和调用链路分析。
:* 分布式节点的命名服务，往往也需要分布式ID。


'''分布式节点的命名'''：一个分布式系统通常会由很多的节点组成，节点的数量不是固定的，而是不断动态变化的。
: 比如说，当业务不断膨胀和流量洪峰到来时，大量的节点可能会动态加入到集群中。而一旦流量洪峰过去了，就需要下线大量的节点。再比如说，由于机器或者网络的原因，一些节点会主动离开集群。
: 如何为大量的动态节点命名呢？一种简单的办法是可以通过配置文件，手动为每一个节点命名。但是，如果节点数据量太大，或者说变动频繁，手动命名则是不现实的，这就需要用到分布式节点的命名服务。

=== ID生成器 ===
在分布式系统环境中，唯一ID系统需要满足以下需求：
# 全局唯一：不能出现重复ID。
# 高可用：ID生成系统是基础系统，被许多关键系统调用，一旦宕机，就会造成严重影响。
很明显，传统的数据库自增主键或者单体的自增主键，已经不能满足需求。


可能的分布式ID生成器方案：
# Java的UUID。
# 分布式缓存Redis生成ID：利用 Redis 的原子操作 '''INCR''' 和 '''INCRBY'''，生成全局唯一的ID。
# Twitter 的 '''SnowFlake''' 算法。
# ZooKeeper 生成ID：利用'''ZooKeeper的顺序节点'''，生成全局唯一的ID。
# MongoDb 的 ObjectId：【？？？】
#: MongoDB是一个分布式的非结构化 NoSQL 数据库，每插入一条记录会自动生成全局唯一的一个“_id”字段值，它是一个 12 字节的字符串，可以作为分布式系统中全局唯一的ID。


P.S. 关于“UUID”：
<pre>
UUID 是“Universally Unique Identifier”的缩写，它是在一定的范围内（从特定的名字空间到全球）唯一的机器生成的标识符，所以，UUID 在其他语言中也叫“GUID”。

在Java中，生成UUID的代码：
    String uuid = UUID.randomUUID().toString()

UUID是经由一定的算法机器生成的，为了保证UUID的唯一性，规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间（Namespace）、随机或伪随机数、时序等元素，以及从这些元素生成UUID的算法。【UUID只能由计算机生成】

优点：UUID的优点是本地生成ID，不需要进行远程调用，时延低，性能高。
缺点：
    1、UUID过长，16字节共128位，通常以36字节长的字符串来表示，在很多应用场景不适用。
    2、UUID没有排序，无法保证趋势递增。
</pre>

== Zookeeper：分布式命名服务 ==
ZooKeeper 实现分布式命名服务（分布式ID、分布式节点命名），主要是利用其'''顺序节点'''的特性：
<pre>
ZooKeeper 的每一个节点都会为它的第一级子节点维护一份顺序编号（自动为创建后的节点路径在末尾加上一个数字），用于记录每个子节点创建的先后顺序，这个顺序编号是分布式同步的，也是全局唯一的。

    例如，在创建节点的时候只需要传入节点“/test_”，ZooKeeper自动会在“test_”后面补充数字顺序，例如“/test_0000000010”。


note：这个顺序值的最大上限就是整型的最大值。
</pre>


在 ZooKeeper 节点的四种类型中，有两种自动编号的节点：
# '''PERSISTENT_SEQUENTIAL'''：持久化顺序节点，节点持久有效，可用于实现“分布式ID”。
# '''EPHEMERAL_SEQUENTIAL'''：临时顺序节点，节点随会话失效而删除，可用于实现“分布式节点命名”。

=== 分布式ID ===
通过创建ZooKeeper的持久化顺序节点的方法，生成全局唯一的ID。



实现：
<syntaxhighlight lang="Java" highlight="">
package com.crazymakercircle.zk.NameService;

import com.crazymakercircle.zk.ClientFactory;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.ZooKeeper.CreateMode;
/**
*生成分布式ID
**/
public class IDMaker {
	//...省略其他的方法

	/**
	* 创建持久化顺序节点
	* @param pathPefix节点路径
	* @return 创建后的完整路径名称
	*/
	private String createSeqNode(String pathPefix) {
		try {
			// 创建一个ZNode顺序节点
			String destPath = client.create()
					.creatingParentsIfNeeded()
					.withMode(CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL)
					.forPath(pathPefix);
			return destPath;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}
	
	// 生成ID
	public String makeId(String nodeName) {
		// 创建新的zookeeper节点
		String str = createSeqNode(nodeName);
		if (null == str) {
			return null;
		}
		
		// 截取新节点的末尾序号作为新ID
		int index = str.lastIndexOf(nodeName);
		if (index >= 0) {
			index += nodeName.length();
			return index <= str.length() ? str.substring(index) : "";
		}
		return str;
	}
}
</syntaxhighlight>


测试：
<syntaxhighlight lang="Java" highlight="">
@Slf4j
public class IDMakerTester {
	@Test
	public void testMakeId() {
		IDMaker idMaker = new IDMaker();
		String nodeName = "/test/IDMaker/ID-";
		
		for (int i = 0; i< 10; i++) {
			String id = idMaker.makeId(nodeName);
			log.info("第"+ i + "个创建的id为:" + id);
		}
	}
}
</syntaxhighlight>
结果：
<syntaxhighlight lang="bash" highlight="">
第0个创建的id为:0000000010
第1个创建的id为:0000000011
//…..省略其他的输出
</syntaxhighlight>

=== 分布式节点命名 ===




=== SnowFlakeID 算法实现（分布式ID算法）===