java-raft框架之atomix进行分布式管理

Posted 2023-03-01 水中加点糖

共识算法

在一个分布式的系统中，管理各个节点的一致性（共识）一直是个很有难度的问题。

在近几十年的发展中，于1990年诞生的Paxos算法是其中最为经典的代表，并一统江湖数几十载。

如著名的zookeeper、chubby都是基于Paxos算法的经典应用。

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不过Paxos算法的复杂度和难以理解性，也吸引了一些大佬想让它变得更加简单。

为此，以简单和易理解为目标的Raft算法便于2014年横空出世。

其Raft论文地址为：https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/raft-atc14

为了快速了解，也通过结合https://raft.github.io/中的动画演示快速了解。

尽管Raft算法的发布时间较短，不过它的具体落地方面可谓是百花齐放，如K8S中的etcd就是使用raft算法实现的代表应用。

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atomix框架

atomix是一个基于raft算法，使用java语言进行实现的一个分布式框架，可以运用在各种分布式场景中。

更多关于atomix的相关介绍，可以在对应的github中找到：https://github.com/atomix/atomix-archive

需要注意的是：基于java的atomix现已停止维护，这里仅用作学习目的，在分布式系统中体验一下。

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本文选用的atomix版本为最新的3.1.12版本。https://github.com/atomix/atomix-archive/releases/tag/atomix-3.1.12

所对应的maven依赖为：

	<atomix.version>3.1.12</atomix.version>
	
	<dependency>
		<groupId>io.atomix</groupId>
		<artifactId>atomix</artifactId>
		<version>$atomix.version</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>io.atomix</groupId>
		<artifactId>atomix-raft</artifactId>
		<version>$atomix.version</version>
	</dependency>

下面以在分布式系统中的常见场景，来快速掌握下atomix的用法

数据存储

使用atomix进行数据存储与查询

package io.github.puhaiyang;

import io.atomix.cluster.ClusterMembershipService;
import io.atomix.cluster.Member;
import io.atomix.cluster.discovery.BootstrapDiscoveryProvider;
import io.atomix.core.Atomix;
import io.atomix.core.election.AsyncLeaderElector;
import io.atomix.core.map.AsyncAtomicMap;
import io.atomix.primitive.Recovery;
import io.atomix.protocols.raft.MultiRaftProtocol;
import io.atomix.protocols.raft.partition.RaftPartitionGroup;
import io.atomix.utils.time.Versioned;

import java.io.File;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class ClusterTest 
    private static String LOCAL_DATA_DIR = "db/partitions/";
    private static String groupName = "raft";
    private static Integer MAX_RETRIES = 5;

    public static void main(String[] args) throws Exception 
        Atomix atomix = buildAtomix();
        //atomix启动并加入集群
        atomix.start().join();

        //创建atomixMap
        AsyncAtomicMap<Object, Object> asyncAtomicMap = atomix.atomicMapBuilder("myCfgName")
                .withProtocol(MultiRaftProtocol.builder(groupName)
                        .withRecoveryStrategy(Recovery.RECOVER)
                        .withMaxRetries(MAX_RETRIES)
                        .build())
                .withReadOnly(false)
                .build()
                .async();
        //进行数据存储
        asyncAtomicMap.put("myBlog", "https://puhaiyang.blog.csdn.net");
        //进行查询
        CompletableFuture<Versioned<Object>> myBlog = asyncAtomicMap.get("myBlog");
        Versioned<Object> objectVersioned = myBlog.get();
        System.out.printf("value:%s version:%s%n", objectVersioned.value(), objectVersioned.version());
    

    private static Atomix buildAtomix() 
        List<String> raftMembers = Collections.singletonList("node1");
        //创建atomix
        return Atomix.builder(ClusterTest.class.getClassLoader())
                .withClusterId("my-cluster")
                .withMemberId("node1")
                .withHost("127.0.0.1")
                .withPort(6789)
                .withMembershipProvider(BootstrapDiscoveryProvider.builder().build())
                .withManagementGroup(RaftPartitionGroup.builder("system")
                        .withNumPartitions(1)
                        .withDataDirectory(new File(LOCAL_DATA_DIR, "system"))
                        .withMembers(raftMembers)
                        .build())
                .addPartitionGroup(RaftPartitionGroup.builder(groupName)
                        .withNumPartitions(raftMembers.size())
                        .withDataDirectory(new File(LOCAL_DATA_DIR, "data"))
                        .withMembers(raftMembers)
                        .build())
                .build();
    

输出结果为：

value:https://puhaiyang.blog.csdn.net version:4

运行成功后，会在程序根目录下生成对应的数据文件。
如上面代码中指定的文件路径为：db/partitions/data和db/partitions/system，则会将数据持久化到上面的目录中

leader选举

除了上面的map存储外，leader选举也是分布式系统中经常用到：

        AsyncLeaderElector leaderElector = atomix.leaderElectorBuilder("leader")
                .withProtocol(MultiRaftProtocol.builder(groupName)
                        .withRecoveryStrategy(Recovery.RECOVER)
                        .withMaxRetries(MAX_RETRIES)
                        .withMaxTimeout(Duration.ofMillis(15000L))
                        .build())
                .withReadOnly(false)
                .build()
                .async();
        //获取出当前节点
        Member localMember = atomix.getMembershipService().getLocalMember();
        System.out.println("localMember:" + localMember.toString());
        String topic = "this is a topic";
        //根据某一topic选举出leader,返回的是选举为leader的节点
        Leadership leadership = (Leadership) leaderElector.run(topic, localMember.toString()).get();
        System.out.println("==========" + leadership);
        //get leadership
        Leadership topicLeadership = (Leadership) leaderElector.getLeadership(topic).get();
        System.out.println("------------>" + topicLeadership);
        //输出所有的topic对应的leader
        Map topicLeadershipMaps = (Map) leaderElector.getLeaderships().get();
        System.out.println("++++++++++++" + topicLeadershipMaps.toString());

输出结果为：

localMember:Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=
==========Leadershipleader=Leaderid=Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=, term=1, termStartTime=1675088739669, candidates=[Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=]
------------>Leadershipleader=Leaderid=Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=, term=1, termStartTime=1675088739669, candidates=[Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=]
++++++++++++this is a topic=Leadershipleader=Leaderid=Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=, term=1, termStartTime=1675088739669, candidates=[Memberid=node1, address=127.0.0.1:6789, host=127.0.0.1, properties=]

总结

atomix的api远不止本例中的两个，还有其他很多的api。

如分布式锁、分布式事务、分布式自增id、分布式队列、分布式信息号等，这些在atomix中都有实现，详细可见atomix的类方法：

也正如当前所说，当前基于JAVA实现的atomix已经停止维护了。

如果要在生产环境中使用atomix，可以移步atomix的官网，获取在k8s环境下的新版atomix的使用方式，依然很强大。

参考链接
https://baymaxhuang.github.io/2017/06/14/Kryo序列化及其在ONOS中的应用/