使用 Python 进行分布式系统协调

   <p>随着大数据时代的到来，分布式是解决大数据问题的一个主要手段，随着越来越多的分布式的服务，如何在分布式的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题。今天我们就来看看如何使用Python，利用开源对分布式服务做协调。</p>    <p>在对分布式的应用做协调的时候，主要会碰到以下的应用场景：</p>    <ul>     <li>业务发现（service discovery）找到分布式系统中存在那些可用的服务和节点</li>     <li>名字服务 （name service）通过给定的名字知道到对应的资源</li>     <li>配置管理 （configuration management）如何在分布式的节点中共享配置文件，保证一致性。</li>     <li>故障发现和故障转移 （failure detection and failover）当某一个节点出故障的时候，如何检测到并通知其它节点， 或者把想用的服务转移到其它的可用节点</li>     <li>领导选举（leader election）如何在众多的节点中选举一个领导者，来协调所有的节点</li>     <li>分布式的锁 （distributed exclusive lock）如何通过锁在分布式的服务中进行同步</li>     <li>消息和通知服务 （message queue and notification）如何在分布式的服务中传递消息，以通知的形式对事件作出主动的响应</li>    </ul>    <p>有许多的开源软件试图解决以上的全部或者部分问题，例如ZooKeeper，consul，doozerd等等，我们现在就看看它们是如何做的。</p>    <h3><strong>ZooKeeper</strong></h3>    <p>ZooKeeper 是使用最广泛，也是最有名的解决分布式服务的协调问题的开源软件了，它最早和Hadoop一起开发，后来成为了Apache的顶级项目，很多开源的项目都在使用ZooKeeper，例如大名鼎鼎的Kafka。</p>    <p>Zookeeper本身是一个分布式的应用，通过对共享的数据的管理来实现对分布式应用的协调。</p>    <p>ZooKeeper使用一个树形目录作为数据模型，这个目录和文件目录类似，目录上的每一个节点被称作ZNodes。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/03f994ea1911b335b140e53774ea5c93.png"></p>    <p>ZooKeeper提供基本的API来操纵和控制Znodes，包括对节点的创建，删除，设置和获取数据，获得子节点等。</p>    <p>除了这些基本的操作，ZooKeeper还提供了一些配方（Recipe），其实就是一些常见的用例，例如锁，两阶段提交，领导选举等等。</p>    <p>ZooKeeper本身是用Java开发的，所以对Java的支持是最自然的。它同时还提供了C语言的绑定。</p>    <p>Kazoo 是一个非常成熟的Zookeeper Python客户端，我们这就看看如果使用Python来调用ZooKeeper。（注意，运行以下的例子，需要在本地启动ZooKeeper的服务）</p>    <p><strong>基本操作</strong></p>    <p>以下的例子现实了对Znode的基本操作，首先要创建一个客户端的连接，并启动客户端。然后我们可以利用该客户端对Znode做增删改，取内容的操作。最后推出客户端。</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient     import logging  logging.basicConfig()     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     # Ensure a path, create if necessary  zk.ensure_path("/test/zk1")     # Create a node with data  zk.create("/test/zk1/node", b"a test value")     # Determine if a node exists  if zk.exists("/test/zk1"):      print "the node exist"     # Print the version of a node and its data  data, stat = zk.get("/test/zk1")  print("Version: %s, data: %s" % (stat.version, data.decode("utf-8")))     # List the children  children = zk.get_children("/test/zk1")  print("There are %s children with names %s" % (len(children), children))     zk.stop()  </code></pre>    <p>通过对ZNode的操作，我们可以完成一些分布式服务协调的基本需求，包括名字服务，配置服务，分组等等。</p>    <p><strong>故障检测(Failure Detection)</strong></p>    <p>在分布式系统中，一个最基本的需求就是当某一个服务出问题的时候，能够通知其它的节点或者某个管理节点。</p>    <p>ZooKeeper提供ephemeral Node的概念，当创建该Node的服务退出或者异常中止的时候，该Node会被删除，所以我们就可以利用这种行为来监控服务运行状态。</p>    <p>以下是worker的代码</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient  import time     import logging  logging.basicConfig()     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     # Ensure a path, create if necessary  zk.ensure_path("/test/failure_detection")     # Create a node with data  zk.create("/test/failure_detection/worker",            value=b"a test value", ephemeral=True)     while True:      print "I am alive!"      time.sleep(3)     zk.stop()  </code></pre>    <p>以下的monitor 代码，监控worker服务是否运行。</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient     import time     import logging  logging.basicConfig()     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     # Determine if a node exists  while True:      if zk.exists("/test/failure_detection/worker"):          print "the worker is alive!"      else:          print "the worker is dead!"          break      time.sleep(3)     zk.stop()  </code></pre>    <p><strong>领导选举</strong></p>    <p>Kazoo直接提供了领导选举的API，使用起来非常方便。</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient  import time  import uuid     import logging  logging.basicConfig()     my_id = uuid.uuid4()     def leader_func():      print "I am the leader {}".format(str(my_id))      while True:          print "{} is working! ".format(str(my_id))          time.sleep(3)     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     election = zk.Election("/electionpath")     # blocks until the election is won, then calls  # leader_func()  election.run(leader_func)     zk.stop()  </code></pre>    <p>你可以同时运行多个worker，其中一个会获得Leader，当你杀死当前的leader后，会有一个新的leader被选出。</p>    <p><strong>分布式锁</strong></p>    <p>锁的概念大家都熟悉，当我们希望某一件事在同一时间只有一个服务在做，或者某一个资源在同一时间只有一个服务能访问，这个时候，我们就需要用到锁。</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient  import time  import uuid     import logging  logging.basicConfig()     my_id = uuid.uuid4()     def work():      print "{} is working! ".format(str(my_id))     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     lock = zk.Lock("/lockpath", str(my_id))     print "I am {}".format(str(my_id))     while True:      with lock:          work()      time.sleep(3)         zk.stop()  </code></pre>    <p>当你运行多个worker的时候，不同的worker会试图获取同一个锁，然而只有一个worker会工作，其它的worker必须等待获得锁后才能执行。</p>    <p><strong>监视</strong></p>    <p>ZooKeeper提供了监视（Watch）的功能，当节点的数据被修改的时候，监控的function会被调用。我们可以利用这一点进行配置文件的同步，发消息，或其他需要通知的功能。</p>    <pre>  <code class="language-python">from kazoo.client import KazooClient  import time     import logging  logging.basicConfig()     zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')  zk.start()     @zk.DataWatch('/path/to/watch')  def my_func(data, stat):      if data:          print "Data is %s" % data          print "Version is %s" % stat.version       else :          print "data is not available"     while True:      time.sleep(10)     zk.stop()  </code></pre>    <p>除了我们上面列举的内容外，Kazoo还提供了许多其他的功能，例如：计数，租约，队列等等。</p>    <h3><strong>Consul</strong></h3>    <p>Consul 是用Go开发的分布式服务协调管理的工具，它提供了服务发现，健康检查，Key／Value存储等功能，并且支持跨数据中心的功能。</p>    <p>Consul提供ZooKeeper类似的功能，它的基于HTTP的API可以方便的和各种语言进行绑定。自然 Python 也在列。</p>    <p>与Zookeeper有所差异的是Consul通过基于Client／Server架构的Agent部署来支持跨Data Center的功能。</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/8d67b8e44e1545bf0bd2c273d1b95e60.png"></p>    <p>Consul在Cluster伤的每一个节点都运行一个Agent，这个Agent可以使Server或者Client模式。Client负责到Server的高效通信，相对为无状态的。 Server负责包括选举领导节点，维护cluster的状态，对所有的查询做响应，跨数据中心的通信等等。</p>    <p><strong>KV基本操作</strong></p>    <p>类似于Zookeeper，Consul支持对KV的增删查改的操作。</p>    <pre>  <code class="language-python">import consul     c = consul.Consul()     # set data for key foo  c.kv.put('foo', 'bar')     # poll a key for updates  index = None  while True:      index, data = c.kv.get('foo', index=index)      print data['Value']        c.kv.delete('foo')  </code></pre>    <p>这里和ZooKeeper对Znode的操作几乎是一样的。</p>    <p>服务发现（Service Discovery）和健康检查（Health Check）</p>    <p>Consul的另一个主要的功能是用于对分布式的服务做管理，用户可以注册一个服务，同时还提供对服务做健康检测的功能。</p>    <p>首先，用户需要定义一个服务。</p>    <pre>  <code class="language-python">{    "service": {      "name": "redis",      "tags": ["master"],      "address": "127.0.0.1",      "port": 8000,      "checks": [        {          "script": "/usr/local/bin/check_redis.py",          "interval": "10s"        }      ]    }}  </code></pre>    <p>其中，服务的名字是必须的，其它的字段可以自选，包括了服务的地址，端口，相应的健康检查的脚本。当用户注册了一个服务后，就可以通过Consul来查询该服务，获得该服务的状态。</p>    <p>Consul支持三种Check的模式：</p>    <ul>     <li> <p>调用一个外部脚本（Script），在该模式下，consul定时会调用一个外部脚本，通过脚本的返回内容获得对应服务的健康状态。</p> </li>     <li> <p>调用HTTP，在该模式下，consul定时会调用一个HTTP请求，返回2XX，则为健康；429 （Too many request）是警告。其它均为不健康</p> </li>     <li> <p>主动上报，在该模式下，服务需要主动调用一个consul提供的HTTP PUT请求，上报健康状态。</p> </li>    </ul>    <p>Python API提供对应的接口，大家可以参考 http://python-consul.readthedocs.org/en/latest/</p>    <ul>     <li> <p>Consul.Agent.Service</p> </li>     <li> <p>Consul.Agent.Check</p> </li>    </ul>    <p>Consul的Health Check和Zookeeper的Failure Detection略有不同，ZooKeeper可以利用ephemeral Node来检测服务的状态，Consul的Health Check，通过调用脚本，HTTP或者主动上报的方式检查服务的状态，更为灵活，可以获得等多的信息，但是也需要做更多的工作。</p>    <p><strong>故障检测(Failure Detection)</strong></p>    <p>Consul提供Session的概念，利用Session可以检查服务是否存活。</p>    <p>对每一个服务我们都可以创建一个session对象，注意这里我们设置了ttl，consul会以ttl的数值为间隔时间，持续的对session的存活做检查。对应的在服务中，我们需要持续的renew session，保证session是合法的。</p>    <pre>  <code class="language-python">import consul  import time     c = consul.Consul()     s = c.session.create(name="worker",behavior='delete',ttl=10)     print "session id is {}".format(s)     while True:      c.session.renew(s)      print "I am alive ..."      time.sleep(3)  </code></pre>    <p>Moniter代码用于监控worker相关联的session的状态，但发现worker session已经不存在了，就做出响应的处理。</p>    <pre>  <code class="language-python">import consul  import time     def is_session_exist(name, sessions):      for s in sessions:          if s['Name'] == name:              return True         return False     c = consul.Consul()     while True:      index, sessions = c.session.list()      if is_session_exist('worker', sessions):          print "worker is alive ..."      else:          print 'worker is dead!'          break      time.sleep(3)  </code></pre>    <p>这里注意，因为是基于ttl（最小10秒）的检测，从业务中断到被检测到，至少有10秒的时延，对应需要实时响应的情景，并不适用。Zookeeper使用ephemeral Node的方式时延相对短一点，但也非实时。</p>    <p><strong>领导选举和分布式的锁</strong></p>    <p>无论是Consul本身还是Python客户端，都不直接提供Leader Election的功能，但是 这篇文档 介绍了如何利用Consul的KV存储来实现Leader Election,利用Consul的KV功能，可以很方便的实现领导选举和锁的功能。</p>    <p>当对某一个Key做put操作的时候，可以创建一个session对象，设置一个acquire标志为该 session，这样就获得了一个锁，获得所得客户则是被选举的leader。</p>    <p>代码如下：</p>    <pre>  <code class="language-python">import consul  import time     c = consul.Consul()     def request_lead(namespace, session_id):      lock = c.kv.put(leader_namespace,"leader check", acquire=session_id)      return lock     def release_lead(session_id):      c.session.destroy(session_id)     def whois_lead(namespace):      index,value = c.kv.get(namespace)      session = value.get('Session')      if session is None:          print 'No one is leading, maybe in electing'      else:          index, value = c.session.info(session)          print '{} is leading'.format(value['ID'])     def work_non_block():      print "working"     def work_block():      while True:          print "working"          time.sleep(3)     leader_namespace = 'leader/test'     ## initialize leader key/value node  leader_index, leader_node = c.kv.get(leader_namespace)     if leader_node is None:      c.kv.put(leader_namespace,"a leader test")     while True:      whois_lead(leader_namespace)      session_id = c.session.create(ttl=10)      if request_lead(leader_namespace,session_id):          print "I am now the leader"          work_block()          release_lead(session_id)      else:          print "wait leader elected!"      time.sleep(3)  </code></pre>    <p>利用同样的机制，可以方便的实现锁，信号量等分布式的同步操作。</p>    <p><strong>监视</strong></p>    <p>Consul的Agent提供了Watch的功能，然而Python客户端并没有相应的接口。</p>    <h3><strong>etcd</strong></h3>    <p>etcd 是另一个用GO开发的分布式协调应用，它提供一个分布式的Key／Value存储来进行共享的配置管理和服务发现。</p>    <p>同样的etcd使用基于HTTP的API，可以灵活的进行不同语言的绑定。</p>    <p><strong>基本操作</strong></p>    <pre>  <code class="language-python">import etcd     client = etcd.Client()   client.write('/nodes/n1', 1)  print client.read('/nodes/n1').value  </code></pre>    <p>etcd对节点的操作和ZooKeeper类似，不过etcd不支持ZooKeeper的ephemeral Node的概念，要监控服务的状态似乎比较麻烦。</p>    <p><strong>分布式锁</strong></p>    <p>etcd支持分布式锁，以下是一个例子。</p>    <pre>  <code class="language-python">import sys     sys.path.append("../../")     import etcd     import uuid  import time     my_id = uuid.uuid4()     def work():      print "I get the lock {}".format(str(my_id))     client = etcd.Client()      lock = etcd.Lock(client, '/customerlock', ttl=60)     with lock as my_lock:      work()      lock.is_locked()  # True      lock.renew(60)  lock.is_locked()  # False  </code></pre>    <p>老版本的etcd支持leader election，但是在最新版该功能被deprecated了，参见https://coreos.com/etcd/docs/0.4.7/etcd-modules/</p>    <h3>其它</h3>    <p>我们针对分布式协调的功能讨论了三个不同的开源应用，其实还有许多其它的选择，我这里就不一一介绍，大家有兴趣可以访问以下的链接：</p>    <ul>     <li>eureka  <a href="/misc/goto?guid=4958523703461021995" rel="nofollow,noindex">https://github.com/Netflix/eureka</a> Netflix开发的定位服务，应用于fail over和load balance的功能</li>     <li>curator  <a href="/misc/goto?guid=4958839593337882130" rel="nofollow,noindex">http://curator.apache.org/</a> 基于ZooKeeper的更高层次的封装</li>     <li>doozerd  <a href="/misc/goto?guid=4958838072475808737" rel="nofollow,noindex">https://github.com/ha/doozerd</a> 基于GO的高可靠，分布式的数据存储，过去两年已经不活跃</li>     <li>openreplica  <a href="/misc/goto?guid=4959723056760848781" rel="nofollow,noindex">http://openreplica.org/</a> 基于Python开发的，面向对象的接口的分布式应用协调的工具</li>     <li>serf  <a href="/misc/goto?guid=4958839593809535259" rel="nofollow,noindex">http://www.serfdom.io/</a> serf提供轻量级的cluster成员管理，故障检测（failure detection）和协调。开发基于GO语言。Consul使用了serf提供的功能</li>     <li>noah  <a href="/misc/goto?guid=4959723056893727809" rel="nofollow,noindex">https://github.com/lusis/Noah</a> 基于ruby的ZooKeeper实现，过去三年不活跃</li>     <li>copy cat  <a href="/misc/goto?guid=4959723056983221454" rel="nofollow,noindex">https://github.com/kuujo/copycat</a> 基于日志的分布式协调的框架，使用Java开发</li>    </ul>    <h3><strong>总结</strong></h3>    <p>ZooKeeper无疑是分布式协调应用的最佳选择，功能全，社区活跃，用户群体很大，对所有典型的用例都有很好的封装，支持不同语言的绑定。缺点是，整个应用比较重，依赖于Java，不支持跨数据中心。</p>    <p>Consul作为使用Go语言开发的分布式协调，对业务发现的管理提供很好的支持，他的HTTP API也能很好的和不同的语言绑定，并支持跨数据中心的应用。缺点是相对较新，适合喜欢尝试新事物的用户。</p>    <p>etcd是一个更轻量级的分布式协调的应用，提供了基本的功能，更适合一些轻量级的应用来使用。</p>    <h3><strong>参考</strong></h3>    <p>如果大家对于分布式系统的协调想要进行更多的了解，可以阅读一下的链接：</p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057064111082" rel="nofollow,noindex">http://stackoverflow.com/questions/6047917/zookeeper-alternatives-cluster-coordination-service</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057153374910" rel="nofollow,noindex">http://txt.fliglio.com/2014/05/encapsulated-services-with-consul-and-confd/</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057232946595" rel="nofollow,noindex">http://txt.fliglio.com/2013/12/service-discovery-with-docker-docker-links-and-beyond/</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4958839531622971812" rel="nofollow,noindex">http://www.serfdom.io/intro/vs-zookeeper.html</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959625974831583354" rel="nofollow,noindex">http://devo.ps/blog/zookeeper-vs-doozer-vs-etcd/</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057380004813" rel="nofollow,noindex">https://www.digitalocean.com/community/articles/how-to-set-up-a-serf-cluster-on-several-ubuntu-vps</a></p>    <p><a href="http://www.slideshare.net/JyrkiPulliainen/taming-pythons-with-zoo-keeper-ep2013?qid=e1267f58-090d-4147-9909-ec673525e76b&v=qf1&b=&from_search=8" rel="nofollow,noindex">http://www.slideshare.net/JyrkiPulliainen/taming-pythons-with-zoo-keeper-ep2013?qid=e1267f58-090d-4147-9909-ec673525e76b&v=qf1&b=&from_search=8</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057542726539" rel="nofollow,noindex">http://muratbuffalo.blogspot.com/2014/09/paper-summary-tango-distributed-data.html</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057637613379" rel="nofollow,noindex">https://developer.yahoo.com/blogs/hadoop/apache-zookeeper-making-417.html</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959628787403596812" rel="nofollow,noindex">http://www.knewton.com/tech/blog/2014/12/eureka-shouldnt-use-zookeeper-service-discovery/</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959723057744990001" rel="nofollow,noindex">http://codahale.com/you-cant-sacrifice-partition-tolerance/</a></p>    <p> </p>    <p>来自：http://python.jobbole.com/86713/</p>    <p> </p>