07.Curator计数器

    这一篇文章我们将学习使用Curator来实现计数器。顾名思义，计数器是用来计数的，利用ZooKeeper可以实现一个集群共享的计数器。只要使用相同的path就可以得到最新的计数器值，这是由ZooKeeper的一致性保证的。Curator有两个计数器，一个是用int来计数，一个用long来计数。

1.SharedCount

1.SharedCount计数器介绍
这个类使用int类型来计数。 主要涉及三个类。
  • SharedCount - 管理一个共享的整数。所有看同样的路径客户端将有共享的整数（考虑ZK的正常一致性保证）的最高最新的值。
  • SharedCountReader - 一个共享的整数接口，并允许监听改变它的值。
  • SharedCountListener - 用于监听共享整数发生变化的监听器。
SharedCount类代表计数器，可以为它增加一个SharedCountListener，当计数器改变时此Listener可以监听到改变的事件，而SharedCountReader可以读取到最新的值，包括字面值和带版本信息的值VersionedValue。
注意：使用SharedCount之前需要调用start()，使用完成之后需要调用stop()
2.编写示例程序
  1. public class SharedCounterExample implements SharedCountListener
  2. {
  3.     private static final int QTY = 5;
  4.     private static final String PATH = "/examples/counter";

  6.     public static void main(String[] args) throws IOException, Exception
  7.     {
  8.         final Random rand = new Random();
  9.         SharedCounterExample example = new SharedCounterExample();
  10.         CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("127.0.0.1:2181", new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
  11.         client.start();
  13.         SharedCount baseCount = new SharedCount(client, PATH, 0);
  14.         baseCount.addListener(example);
  15.         baseCount.start();
  17.         List<SharedCount> examples = Lists.newArrayList();
  18.         ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY);
  19.         for (int i = 0; i < QTY; ++i)
  20.         {
  21.             final SharedCount count = new SharedCount(client, PATH, 0);
  22.             examples.add(count);
  23.             Callable<Void> task = new Callable<Void>()
  24.             {
  25.                 @Override
  26.                 public Void call() throws Exception
  27.                 {
  28.                     count.start();
  29.                     Thread.sleep(rand.nextInt(10000));
  30.                     count.setCount(rand.nextInt(10000));
  31.                     System.out.println("计数器当前值：" + count.getVersionedValue().getValue());
  32.                     System.out.println("计数器当前版本：" + count.getVersionedValue().getVersion());
  33.                     System.out.println("trySetCount:" + count.trySetCount(count.getVersionedValue(), 123));
  34.                     return null;
  35.                 }
  36.             };
  37.             service.submit(task);
  38.         }
  40.         service.shutdown();
  41.         service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
  43.         for (int i = 0; i < QTY; ++i)
  44.         {
  45.             examples.get(i).close();
  46.         }
  47.         baseCount.close();
  49.         client.close();
  50.         System.out.println("OK!");
  51.     }
  53.     @Override
  54.     public void stateChanged(CuratorFramework client, ConnectionState newState)
  55.     {
  56.         System.out.println("连接状态: " + newState.toString());
  57.     }
  58.     @Override
  59.     public void countHasChanged(SharedCountReader sharedCount, int newCount) throws Exception
  60.     {
  61.         System.out.println("计数器值改变：" + newCount);
  62.     }
  63. }
在这个例子中，我们使用baseCount来监听计数值(addListener方法)。任意的SharedCount，只要使用相同的PATH，都可以得到这个计数值。然后我们使用5个线程为计数值增加一个10以内的随机数。
这里我们使用trySetCount去设置计数器。第一个参数提供当前的VersionedValue,如果期间其它client更新了此计数值，你的更新可能不成功，但是这时你的client更新了最新的值，所以失败了你可以尝试再更新一次。而setCount是强制更新计数器的值。
注意：计数器必须start,使用完之后必须调用close关闭它。
在这里再重复一遍前面讲到的， 强烈推荐你监控ConnectionStateListener， 尽管我们的有些例子没有监控它。 在本例中SharedCountListener扩展了ConnectionStateListener。 这一条针对所有的Curator recipes都适用，后面的文章中就不专门提示了。
3.示例程序运行结果
    运行结果控制台：
  1. 连接状态: CONNECTED
  2. 计数器当前值：1684
  3. 计数器当前版本：11
  4. trySetCount:true
  5. 计数器值改变：123
  6. 计数器当前值：8425
  7. 计数器当前版本：13
  8. trySetCount:true
  9. 计数器值改变：123
  10. 计数器当前值：9369
  11. 计数器当前版本：15
  12. trySetCount:true
  13. 计数器值改变：123
  14. 计数器当前值：4075
  15. 计数器当前版本：17
  16. trySetCount:true
  17. 计数器值改变：123
  18. 计数器当前值：9221
  19. 计数器当前版本：19
  20. trySetCount:true
  21. OK!
    Zookeeper节点信息如下：

2.DistributedAtomicLong

    再看一个Long类型的计数器。除了计数的范围比SharedCount大了之外，它首先尝试使用乐观锁的方式设置计数器，如果不成功(比如期间计数器已经被其它client更新了)，它使用InterProcessMutex方式来更新计数值。还记得InterProcessMutex是什么吗？它是我们前面讲的分布式可重入锁。这和上面的计数器的实现有显著的不同。
1.DistributedAtomicLong计数器介绍
DistributedAtomicLong计数器和上面的计数器的实现有显著的不同，可以从它的内部实现DistributedAtomicValue.trySet中看出端倪。
  1. public class DistributedAtomicLong implements DistributedAtomicNumber<Long>
  2. {
  3.     private final DistributedAtomicValue        value;
  4.     ......
  5. }
  7. public class DistributedAtomicValue
  8. {
  9.     ......
  10.     AtomicValue<byte[]>   trySet(MakeValue makeValue) throws Exception
  11.     {
  12.         MutableAtomicValue<byte[]>  result = new MutableAtomicValue<byte[]>(null, null, false);
  14.         tryOptimistic(result, makeValue);
  15.         if ( !result.succeeded() && (mutex != null) )
  16.         {
  17.             tryWithMutex(result, makeValue);
  18.         }
  20.         return result;
  21.     }
  22.     ......
  23. }
此计数器有一系列的操作：
  • get(): 获取当前值
  • increment()： 加一
  • decrement(): 减一
  • add()： 增加特定的值
  • subtract(): 减去特定的值
  • trySet(): 尝试设置计数值
  • forceSet(): 强制设置计数值
你必须检查返回结果的succeeded()，它代表此操作是否成功。如果操作成功，preValue()代表操作前的值，postValue()代表操作后的值。
2.编写示例程序
我们下面的例子中使用5个线程对计数器进行加一操作，如果成功，将操作前后的值打印出来。
  1. public class DistributedAtomicLongExample
  2. {
  3.     private static final int QTY = 5;
  4.     private static final String PATH = "/examples/counter";
  6.     public static void main(String[] args) throws IOException, Exception
  7.     {
  8.         final Random rand = new Random();
  9.         CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("127.0.0.1:2181", new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
  10.         client.start();
  11.         List<DistributedAtomicLong> examples = Lists.newArrayList();
  12.         ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY);
  13.         for (int i = 0; i < QTY; ++i)
  14.         {
  15.             final DistributedAtomicLong count = new DistributedAtomicLong(client, PATH, new RetryNTimes(10, 10));
  16.             examples.add(count);
  17.             Callable<Void> task = new Callable<Void>()
  18.             {
  19.                 @Override
  20.                 public Void call() throws Exception
  21.                 {
  22.                     try
  23.                     {
  24.                         Thread.sleep(1000 + rand.nextInt(10000));
  25.                         AtomicValue<Long> value = count.increment();
  26.                         System.out.println("修改成功: " + value.succeeded());
  27.                         if (value.succeeded())
  28.                         {
  29.                             System.out.println("修改之前的值：" + value.preValue() + " | 修改之后的值：" + value.postValue());
  30.                         }
  31.                     }
  32.                     catch (Exception e)
  33.                     {
  34.                         e.printStackTrace();
  35.                     }
  36.                     return null;
  37.                 }
  38.             };
  39.             service.submit(task);
  40.         }
  41.         service.shutdown();
  42.         service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
  43.         
  44.         client.close();
  45.         System.out.println("OK!");
  46.     }
  47. }
注意：你必须检查返回结果的succeeded()，它代表此操作是否成功。如果操作成功，preValue()代表操作前的值，postValue()代表操作后的值。
3.示例程序运行结果
    运行结果控制台：
  1. 修改成功: true
  2. 修改之前的值：0 | 修改之后的值：1
  3. 修改成功: true
  4. 修改之前的值：1 | 修改之后的值：2
  5. 修改成功: true
  6. 修改之前的值：2 | 修改之后的值：3
  7. 修改成功: true
  8. 修改之前的值：3 | 修改之后的值：4
  9. 修改成功: true
  10. 修改之前的值：4 | 修改之后的值：5
  11. OK!
    Zookeeper节点信息如下：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------



posted on 2015-11-06 10:03  技术江湖-小焕  阅读(1491)  评论(0)    收藏  举报