云平臺發(fā)現(xiàn)服務(wù)構(gòu)建：為什么不使用ZooKeeper
【寫在前面】
本文作者通過ZooKeeper與Eureka作為 Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)(注：WebServices 體系中的UDDI就是個發(fā)現(xiàn)服務(wù))的優(yōu)劣對比，分享了Knewton在云計算平臺部署服務(wù)的經(jīng)驗。本文雖然略顯偏激，但是看得出Knewton在云平臺方面是非常有經(jīng)驗的，這篇文章從實踐角度出發(fā)分別從云平臺特點、CAP原理以及運維三個方面對比了ZooKeeper與Eureka兩個系統(tǒng)作為發(fā)布服務(wù)的優(yōu)劣，并提出了在云平臺構(gòu)建發(fā)現(xiàn)服務(wù)的方法論。
背景
很多公司選擇使用 ZooKeeper作為Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)(Service Discovery)，但是在構(gòu)建 Knewton(Knewton 是一個提供個性化教育平臺的公司、學(xué)校和出版商可以通過Knewton平臺為學(xué)生提供自適應(yīng)的學(xué)習(xí)材料)平臺時，我們發(fā)現(xiàn)這是個根本性的錯誤。在這邊文章 中，我們將用我們在實踐中遇到的問題來說明，為什么使用ZooKeeper做Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)是個錯誤。
請留意服務(wù)部署環(huán)境
讓我們從頭開始梳理。我們在部署服務(wù)的時候，應(yīng)該首先考慮服務(wù)部署的平臺(平臺環(huán)境)，然后才能考慮平臺上跑的軟件 系統(tǒng)或者如何在選定的平臺上自己構(gòu)建一套系統(tǒng)。例如，對于云部署平臺來說，平臺在硬件層面的伸縮(注：作者應(yīng)該指的是系統(tǒng)的冗余性設(shè)計，即系統(tǒng)遇到單點失 效問題，能夠快速切換到其他節(jié)點完成任務(wù))與如何應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障是首先要考慮的。當(dāng)你的服務(wù)運行在大量服務(wù)器構(gòu)建的集群之上時(注：原話為大量可替換設(shè) 備)，則肯定會出現(xiàn)單點故障的問題。對于knewton來說，我們雖然是部署在AWS上的，但是在過往的運維中，我們也遇到過形形色色的故障;所以，你應(yīng) 該把系統(tǒng)設(shè)計成“故障開放型”(expecting failure)的。其實有很多同樣使用AWS的 公司跟我們遇到了(同時有很多 書是介紹這方面的)相似的問題。你必須能夠提前預(yù)料到平臺可能會出現(xiàn)的問題如：意外故障(注：原文為box failure，只能意會到作者指的是意外彈出的錯誤提示框)，高延遲與 網(wǎng)絡(luò)分割問題(注：原文為network partitions。意思是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)交換機出故障會導(dǎo)致不同子網(wǎng)間通訊中斷)——同時我們要能構(gòu)建足夠彈性的系統(tǒng)來應(yīng)對它們的發(fā)生。
永遠(yuǎn)不要期望你部署服務(wù)的平臺跟其他人是一樣的!當(dāng)然，如果你在獨自運維一個數(shù)據(jù)中心，你可能會花很多時間與錢來避免硬件故障與網(wǎng)絡(luò)分割問題，這 是另一種情況了;但是在云計算平臺中，如AWS，會產(chǎn)生不同的問題以及不同的解決方式。當(dāng)你實際使用時你就會明白，但是，你最好提前應(yīng)對它們(注：指的是 上一節(jié)說的意外故障、高延遲與網(wǎng)絡(luò)分割問題)的發(fā)生。
ZooKeeper作為發(fā)現(xiàn)服務(wù)的問題
ZooKeeper(注：ZooKeeper是著名Hadoop的一個子項目，旨在解決大規(guī)模分 布式應(yīng)用場景下，服務(wù)協(xié)調(diào)同步(Coordinate Service)的問題;它可以為同在一個分布式系統(tǒng)中的其他服務(wù)提供：統(tǒng)一命名服務(wù)、配置管理、分布式鎖服務(wù)、集群管理等功能)是個偉大的開源項目，它 很成熟，有相當(dāng)大的社區(qū)來支持它的發(fā)展，而且在生產(chǎn)環(huán)境得到了廣泛的使用;但是用它來做Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)解決方案則是個錯誤。
在分布式系統(tǒng)領(lǐng)域有個著名的 CAP定理(C- 數(shù)據(jù)一致性;A-服務(wù)可用性;P-服務(wù)對網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障的容錯性，這三個特性在任何分布式系統(tǒng)中不能同時滿足，最多同時滿足兩個);ZooKeeper是個 CP的，即任何時刻對ZooKeeper的訪問請求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯性;但是它不能保證每次服務(wù)請求的可用性(注：也就 是在極端環(huán)境下，ZooKeeper可能會丟棄一些請求，消費者程序需要重新請求才能獲得結(jié)果)。但是別忘了，ZooKeeper是分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，它的 職責(zé)是保證數(shù)據(jù)(注：配置數(shù)據(jù)，狀態(tài)數(shù)據(jù))在其管轄下的所有服務(wù)之間保持同步、一致;所以就不難理解為什么ZooKeeper被設(shè)計成CP而不是AP特性 的了，如果是AP的，那么將會帶來恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信號燈一樣，你能想象在交通要道突然信號燈失靈的情況嗎?)。而且， 作為ZooKeeper的核心實現(xiàn)算法 Zab，就是解決了分布式系統(tǒng)下數(shù)據(jù)如何在多個服務(wù)之間保持同步問題的。
作為一個分布式協(xié)同服務(wù)，ZooKeeper非常好，但是對于Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)來說就不合適了;因為對于Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)來說就算是 返回了包含不實的信息的結(jié)果也比什么都不返回要好;再者，對于Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)而言，寧可返回某服務(wù)5分鐘之前在哪幾個服務(wù)器上可用的信息，也不能 因為暫時的網(wǎng)絡(luò)故障而找不到可用的服務(wù)器，而不返回任何結(jié)果。所以說，用ZooKeeper來做Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)是肯定錯誤的，如果你這么用就慘 了!
而且更何況，如果被用作Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)，ZooKeeper本身并沒有正確的處理網(wǎng)絡(luò)分割的問題;而在云端，網(wǎng)絡(luò)分割問題跟其他類型的故障一樣的確會發(fā)生;所以最好提前對這個問題做好100%的準(zhǔn)備。就像 Jepsen在 ZooKeeper網(wǎng)站上發(fā)布的博客中所說：在ZooKeeper中，如果在同一個網(wǎng)絡(luò)分區(qū)(partition)的節(jié)點數(shù)(nodes)數(shù)達(dá)不到 ZooKeeper選取Leader節(jié)點的“法定人數(shù)”時，它們就會從ZooKeeper中斷開，當(dāng)然同時也就不能提供Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)了。
如果給ZooKeeper加上客戶端緩存(注：給ZooKeeper節(jié)點配上本地緩存)或者其他類似技術(shù)的話可以緩解ZooKeeper因為網(wǎng)絡(luò)故障造成節(jié)點同步信息錯誤的問題。 Pinterest與 Airbnb公 司就使用了這個方法來防止ZooKeeper故障發(fā)生。這種方式可以從表面上解決這個問題，具體地說，當(dāng)部分或者所有節(jié)點跟ZooKeeper斷開的情況 下，每個節(jié)點還可以從本地緩存中獲取到數(shù)據(jù);但是，即便如此，ZooKeeper下所有節(jié)點不可能保證任何時候都能緩存所有的服務(wù)注冊信息。如果 ZooKeeper下所有節(jié)點都斷開了，或者集群中出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)分割的故障(注：由于交換機故障導(dǎo)致交換機底下的子網(wǎng)間不能互訪);那么ZooKeeper 會將它們都從自己管理范圍中剔除出去，外界就不能訪問到這些節(jié)點了，即便這些節(jié)點本身是“健康”的，可以正常提供服務(wù)的;所以導(dǎo)致到達(dá)這些節(jié)點的服務(wù)請求 被丟失了。(注：這也是為什么ZooKeeper不滿足CAP中A的原因)
更深層次的原因是，ZooKeeper是按照CP原則構(gòu)建的，也就是說它能保證每個節(jié)點的數(shù)據(jù)保持一致，而為ZooKeeper加上緩存的做法的 目的是為了讓ZooKeeper變得更加可靠(available);但是，ZooKeeper設(shè)計的本意是保持節(jié)點的數(shù)據(jù)一致，也就是CP。所以，這樣 一來，你可能既得不到一個數(shù)據(jù)一致的(CP)也得不到一個高可用的(AP)的Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)了;因為，這相當(dāng)于你在一個已有的CP系統(tǒng)上強制栓了 一個AP的系統(tǒng)，這在本質(zhì)上就行不通的!一個Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)應(yīng)該從一開始就被設(shè)計成高可用的才行!
如果拋開CAP原理不管，正確的設(shè)置與維護(hù)ZooKeeper服務(wù)就非常的困難;錯誤會 經(jīng)常發(fā)生， 導(dǎo)致很多工程被建立只是為了減輕維護(hù)ZooKeeper的難度。這些錯誤不僅存在與客戶端而且還存在于ZooKeeper服務(wù)器本身。Knewton平臺 很多故障就是由于ZooKeeper使用不當(dāng)而導(dǎo)致的。那些看似簡單的操作，如：正確的重建觀察者(reestablishing watcher)、客戶端Session與異常的處理與在ZK窗口中管理內(nèi)存都是非常容易導(dǎo)致ZooKeeper出錯的。同時，我們確實也遇到過 ZooKeeper的一些經(jīng)典bug： ZooKeeper-1159 與 ZooKeeper-1576; 我們甚至在生產(chǎn)環(huán)境中遇到過ZooKeeper選舉Leader節(jié)點失敗的情況。這些問題之所以會出現(xiàn)，在于ZooKeeper需要管理與保障所管轄服務(wù) 群的Session與網(wǎng)絡(luò)連接資源(注：這些資源的管理在分布式系統(tǒng)環(huán)境下是極其困難的);但是它不負(fù)責(zé)管理服務(wù)的發(fā)現(xiàn)，所以使用ZooKeeper當(dāng) Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)得不償失。
做出正確的選擇：Eureka的成功
我們把Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)從ZooKeeper切換到了Eureka平臺，它是一個開 源的服務(wù)發(fā)現(xiàn)解決方案，由Netflix公司開發(fā)。(注：Eureka由兩個組件組成：Eureka服務(wù)器和Eureka客戶端。Eureka服務(wù)器用作 服務(wù)注冊服務(wù)器。Eureka客戶端是一個java客戶端，用來簡化與服務(wù)器的交互、作為輪詢負(fù)載均衡器，并提供服務(wù)的故障切換支持。)Eureka一開 始就被設(shè)計成高可用與可伸縮的Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)，這兩個特點也是Netflix公司開發(fā)所有平臺的兩個特色。( 他們都在討論Eureka)。自從切換工作開始到現(xiàn)在，我們實現(xiàn)了在生產(chǎn)環(huán)境中所有依賴于Eureka的產(chǎn)品沒有下線維護(hù)的記錄。我們也被告知過，在云平臺做服務(wù)遷移注定要遇到失敗;但是我們從這個例子中得到的經(jīng)驗是，一個優(yōu)秀的Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)在其中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用!
首先，在Eureka平臺中，如果某臺服務(wù)器宕機，Eureka不會有類似于ZooKeeper的選舉leader的過程;客戶端請求會自動切換 到新的Eureka節(jié)點;當(dāng)宕機的服務(wù)器重新恢復(fù)后，Eureka會再次將其納入到服務(wù)器集群管理之中;而對于它來說，所有要做的無非是同步一些新的服務(wù) 注冊信息而已。所以，再也不用擔(dān)心有“掉隊”的服務(wù)器恢復(fù)以后，會從Eureka服務(wù)器集群中剔除出去的風(fēng)險了。Eureka甚至被設(shè)計用來應(yīng)付范圍更廣 的網(wǎng)絡(luò)分割故障，并實現(xiàn)“0”宕機維護(hù)需求。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分割故障發(fā)生時，每個Eureka節(jié)點，會持續(xù)的對外提供服務(wù)(注：ZooKeeper不會)：接收新 的服務(wù)注冊同時將它們提供給下游的服務(wù)發(fā)現(xiàn)請求。這樣一來，就可以實現(xiàn)在同一個子網(wǎng)中(same side of partition)，新發(fā)布的服務(wù)仍然可以被發(fā)現(xiàn)與訪問。
但是，Eureka做到的不止這些。正常配置下，Eureka內(nèi)置了心跳服務(wù)，用于淘汰一些“瀕死”的服務(wù)器;如果在Eureka中注冊的服務(wù)， 它的“心跳”變得遲緩時，Eureka會將其整個剔除出管理范圍(這點有點像ZooKeeper的做法)。這是個很好的功能，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分割故障發(fā)生時， 這也是非常危險的;因為，那些因為網(wǎng)絡(luò)問題(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服務(wù)器本身是很”健康“的，只是因為網(wǎng)絡(luò)分割故障把Eureka集群分割 成了獨立的子網(wǎng)而不能互訪而已。
幸運的是，Netflix考慮到了這個缺陷。如果Eureka服務(wù)節(jié)點在短時間里丟失了大量的心跳連接(注：可能發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)故障)，那么這個 Eureka節(jié)點會進(jìn)入”自我保護(hù)模式“，同時保留那些“心跳死亡“的服務(wù)注冊信息不過期。此時，這個Eureka節(jié)點對于新的服務(wù)還能提供注冊服務(wù)，對 于”死亡“的仍然保留，以防還有客戶端向其發(fā)起請求。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)后，這個Eureka節(jié)點會退出”自我保護(hù)模式“。所以Eureka的哲學(xué)是，同時保 留”好數(shù)據(jù)“與”壞數(shù)據(jù)“總比丟掉任何”好數(shù)據(jù)“要更好，所以這種模式在實踐中非常有效。
最后，Eureka還有客戶端緩存功能(注：Eureka分為客戶端程序與服務(wù)器端程序兩個部分，客戶端程序負(fù)責(zé)向外提供注冊與發(fā)現(xiàn)服務(wù)接口)。 所以即便Eureka集群中所有節(jié)點都失效，或者發(fā)生網(wǎng)絡(luò)分割故障導(dǎo)致客戶端不能訪問任何一臺Eureka服務(wù)器;Eureka服務(wù)的消費者仍然可以通過 Eureka客戶端緩存來獲取現(xiàn)有的服務(wù)注冊信息。甚至最極端的環(huán)境下，所有正常的Eureka節(jié)點都不對請求產(chǎn)生相應(yīng)，也沒有更好的服務(wù)器解決方案來解 決這種問題時;得益于Eureka的客戶端緩存技術(shù)，消費者服務(wù)仍然可以通過Eureka客戶端查詢與獲取注冊服務(wù)信息，這點很重要。
Eureka的構(gòu)架保證了它能夠成為Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)。它相對與ZooKeeper來說剔除了Leader節(jié)點的選取或者事務(wù)日志機制，這 樣做有利于減少使用者維護(hù)的難度也保證了Eureka的在運行時的健壯性。而且Eureka就是為發(fā)現(xiàn)服務(wù)所設(shè)計的，它有獨立的客戶端程序庫，同時提供心 跳服務(wù)、服務(wù)健康監(jiān)測、自動發(fā)布服務(wù)與自動刷新緩存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必須自己來實現(xiàn)這些功能。Eureka的所有庫都是開源 的，所有人都能看到與使用這些源代碼，這比那些只有一兩個人能看或者維護(hù)的客戶端庫要好。
維護(hù)Eureka服務(wù)器也非常的簡單，比如，切換一個節(jié)點只需要在現(xiàn)有EIP下移除一個現(xiàn)有的節(jié)點然后添加一個新的就行。Eureka提供了一個 web-based的圖形化的運維界面，在這個界面中可以查看Eureka所管理的注冊服務(wù)的運行狀態(tài)信息：是否健康，運行日志等。Eureka甚至提供 了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。
結(jié)論
關(guān)于Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)通過本文我們想說明兩點：1、留意服務(wù)運行的硬件平臺;2、時刻關(guān)注你要解決的問題，然后決定 使用什么平臺。Knewton就是從這兩個方面考慮使用Eureka替換ZooKeeper來作為service發(fā)現(xiàn)服務(wù)的。云部署平臺是充滿不可靠性 的，Eureka可以應(yīng)對這些缺陷;同時Service發(fā)現(xiàn)服務(wù)必須同時具備高可靠性與高彈性，Eureke就是我們想要的!
