分布式部署：第一章：zookeeper集群和solrcloud及redisCluster集群搭建

=========================

2.1 Zookeeper集群简介

2.1.1为什么搭建Zookeeper集群

大部分分布式应用需要一个主控、协调器或者控制器来管理物理分布的子进程。目前，大多数都要开发私有的协调程序，缺乏一个通用机制，协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器，zookeeper提供通用的分布式锁服务，用以协调分布式应用。所以说zookeeper是分布式应用的协作服务。

zookeeper作为注册中心，服务器和客户端都要访问，如果有大量的并发，肯定会有等待。所以可以通过zookeeper集群解决。

下面是zookeeper集群部署结构图：

2.1.2了解Leader选举

Zookeeper的启动过程中leader选举是非常重要而且最复杂的一个环节。那么什么是leader选举呢？zookeeper为什么需要leader选举呢？zookeeper的leader选举的过程又是什么样子的？

首先我们来看看什么是leader选举。其实这个很好理解，leader选举就像总统选举一样，每人一票，获得多数票的人就当选为总统了。在zookeeper集群中也是一样，每个节点都会投票，如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票，则该节点就是leader节点了。

以一个简单的例子来说明整个选举的过程.

假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么。

服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
服务器5启动,同4一样,当小弟

2.2搭建Zookeeper集群

2.2.1搭建要求

真实的集群是需要部署在不同的服务器上的，但是在我们测试时同时启动十几个虚拟机内存会吃不消，所以我们通常会搭建伪集群，也就是把所有的服务都搭建在一台虚拟机上，用端口进行区分。

我们这里要求搭建一个三个节点的Zookeeper集群（伪集群）。

2.2.2准备工作

重新部署一台虚拟机作为我们搭建集群的测试服务器。

（1）安装JDK 【此步骤省略】。

（2）Zookeeper压缩包上传到服务器

（3）将Zookeeper解压，创建data目录，将 conf下zoo_sample.cfg 文件改名为 zoo.cfg

（4）建立/usr/local/zookeeper-cluster目录，将解压后的Zookeeper复制到以下三个目录

/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1

/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2

/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3

[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/zookeeper-cluster

[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1

[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2

[root@localhost ~]# cp -r zookeeper-3.4.6 /usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3

配置每一个Zookeeper 的dataDir（zoo.cfg） clientPort 分别为2181 2182 2183

修改/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1/conf/zoo.cfg

clientPort=2181

dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1/data

修改/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2/conf/zoo.cfg

clientPort=2182

dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2/data

修改/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3/conf/zoo.cfg

clientPort=2183

dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3/data

2.2.3配置集群

在每个zookeeper的 data 目录下创建一个 myid 文件，内容分别是1、2、3 。这个文件就是记录每个服务器的ID

-------知识点小贴士------

如果你要创建的文本文件内容比较简单，我们可以通过echo 命令快速创建文件

格式为：

echo 内容 >文件名

例如我们为第一个zookeeper指定ID为1，则输入命令

（2）在每一个zookeeper 的 zoo.cfg配置客户端访问端口（clientPort）和集群服务器IP列表。

集群服务器IP列表如下

server.1=192.168.25.140:2881:3881

server.2=192.168.25.140:2882:3882

server.3=192.168.25.140:2883:3883

解释：server.服务器ID=服务器IP地址：服务器之间通信端口：服务器之间投票选举端口

-----知识点小贴士-----

我们可以使用EditPlus远程修改服务器的文本文件的内容，更加便捷

（1）在菜单选择FTP Settings

（2）点击ADD按钮

（3）输入服务器信息

点击高级选项按钮

（5）选择SFTP 端口22

（6）OK 。完成配置

连接：

哈哈，无敌啦~~~~ 你可能要问，老师，你为啥不早告诉我有这一招！

2.2.4启动集群

启动集群就是分别启动每个实例。

启动后我们查询一下每个实例的运行状态

先查询第一个服务

Mode为follower表示是跟随者（从）

再查询第二个服务Mod 为leader表示是领导者（主）

查询第三个为跟随者（从）

2.2.5模拟集群异常

（1）首先我们先测试如果是从服务器挂掉，会怎么样

把3号服务器停掉，观察1号和2号，发现状态并没有变化

由此得出结论，3个节点的集群，从服务器挂掉，集群正常

（2）我们再把1号服务器（从服务器）也停掉，查看2号（主服务器）的状态，发现已经停止运行了。

由此得出结论，3个节点的集群，2个从服务器都挂掉，主服务器也无法运行。因为可运行的机器没有超过集群总数量的半数。

我们再次把1号服务器启动起来，发现2号服务器又开始正常工作了。而且依然是领导者。

我们把3号服务器也启动起来，把2号服务器停掉（汗~~干嘛？领导挂了？）停掉后观察1号和3号的状态。

发现新的leader产生了~

由此我们得出结论，当集群中的主服务器挂了，集群中的其他服务器会自动进行选举状态，然后产生新得leader

（5）我们再次测试，当我们把2号服务器重新启动起来（汗~~这是诈尸啊!）启动后，会发生什么？2号服务器会再次成为新的领导吗？我们看结果

我们会发现，2号服务器启动后依然是跟随者（从服务器），3号服务器依然是领导者（主服务器），没有撼动3号服务器的领导地位。哎~退休了就是退休了，说了不算了，哈哈。

由此我们得出结论，当领导者产生后，再次有新服务器加入集群，不会影响到现任领导者。

2.3 Dubbox连接zookeeper集群

修改服务提供者和服务调用者的spring 配置文件

<dubbo:registry

protocol="zookeeper" address="192.168.25.140:2181,192.168.25.140:2182,192.168.25.140:2183">

</dubbo:registry>

3.SolrCloud

=======================

3.1 SolrCloud简介

3.1.1什么是SolrCloud

SolrCloud(solr 云)是 Solr 提供的分布式搜索方案，当你需要大规模，容错，分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用 SolrCloud的，当索引量很大，搜索请求并发很高，这时需要使用 SolrCloud 来满足这些需求。

SolrCloud 是基于 Solr 和Zookeeper的分布式搜索方案，它的主要思想是使用 Zookeeper作为集群的配置信息中心。

它有几个特色功能：

1）集中式的配置信息

2）自动容错

3）近实时搜索

4）查询时自动负载均衡

3.1.2 SolrCloud系统架构

、

【1】物理结构

三个 Solr 实例（每个实例包括两个 Core），组成一个 SolrCloud。

【2】逻辑结构

索引集合包括两个 Shard（shard1 和 shard2），shard1 和 shard2 分别由三个 Core 组成，其中一个 Leader 两个 Replication，Leader 是由 zookeeper 选举产生，zookeeper 控制每个shard上三个 Core 的索引数据一致，解决高可用问题。

用户发起索引请求分别从 shard1 和 shard2 上获取，解决高并发问题。

****（1）****Collection

Collection 在 SolrCloud 集群中是一个逻辑意义上的完整的索引结构。它常常被划分为一个或多个 Shard（分片），它们使用相同的配置信息。

比如：针对商品信息搜索可以创建一个 collection。

collection=shard1+shard2+…+shardX

（2） Core

每个 Core 是 Solr 中一个独立运行单位，提供索引和搜索服务。一个 shard 需要由一个Core 或多个 Core 组成。由于 collection 由多个 shard 组成所以 collection 一般由多个 core 组成。

（3）Master 或 Slave

Master 是 master-slave 结构中的主结点（通常说主服务器），Slave 是 master-slave 结构中的从结点（通常说从服务器或备服务器）。同一个 Shard 下 master 和 slave 存储的数据是一致的，这是为了达到高可用目的。

****（****4）Shard

Collection 的逻辑分片。每个 Shard 被化成一个或者多个 replication，通过选举确定哪个是 Leader。

3.2 搭建SolrCloud

3.2.1搭建要求

Zookeeper 作为集群的管理工具

1、集群管理：容错、负载均衡。

2、配置文件的集中管理

3、集群的入口

需要实现 zookeeper 高可用，需要搭建zookeeper集群。建议是奇数节点。需要三个 zookeeper 服务器。

搭建 solr 集群需要 7 台服务器（搭建伪分布式，建议虚拟机的内存 1G 以上）：

需要三个 zookeeper 节点

需要四个

tomcat 节点。

3.2.2准备工作

环境准备

CentOS-6.5-i386-bin-DVD1.iso

jdk-7u72-linux-i586.tar.gz

apache-tomcat-7.0.47.tar.gz

zookeeper-3.4.6.tar.gz

solr-4.10.3.tgz

步骤：

（1）搭建Zookeeper集群（我们在上一小节已经完成）

（2）将已经部署完solr 的tomcat的上传到linux

（3）在linux中创建文件夹 /usr/local/solr-cloud 创建4个tomcat实例

[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/solr-cloud

[root@localhost ~]# cp -r tomcat-solr /usr/local/solr-cloud/tomcat-1

[root@localhost ~]# cp -r tomcat-solr /usr/local/solr-cloud/tomcat-2

[root@localhost ~]# cp -r tomcat-solr /usr/local/solr-cloud/tomcat-3

[root@localhost ~]# cp -r tomcat-solr /usr/local/solr-cloud/tomcat-4

（4）将本地的solrhome上传到linux

（5）在linux中创建文件夹 /usr/local/solrhomes ,将solrhome复制4份

[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/solrhomes

[root@localhost ~]# cp -r solrhome /usr/local/solrhomes/solrhome-1

[root@localhost ~]# cp -r solrhome /usr/local/solrhomes/solrhome-2

[root@localhost ~]# cp -r solrhome /usr/local/solrhomes/solrhome-3

[root@localhost ~]# cp -r solrhome /usr/local/solrhomes/solrhome-4

（6）修改每个solr的 web.xml 文件, 关联solrhome

<env-entry>

<env-entry-name>solr/home</env-entry-name>

<env-entry-value>/usr/local/solrhomes/solrhome-1</env-entry-value>

<env-entry-type>java.lang.String</env-entry-type>

</env-entry>

（7）修改每个tomcat的原运行端口8085 8080 8009 ，分别为

8185 8180 8109

8285 8280 8209

8385 8380 8309

8485 8480 8409

------ 知识点小贴士 ------

8005端口是用来关闭TOMCAT服务的端口。　　

8080端口，负责建立HTTP连接。在通过浏览器访问Tomcat服务器的Web应用时，使用的就是这个连接器。

8009端口，负责和其他的HTTP服务器建立连接。在把Tomcat与其他HTTP服务器集成时，就需要用到这个连接器。

3.2.3配置集群

（1）修改每个 tomcat实例 bin 目录下的 catalina.sh 文件

把此配置添加到catalina.sh中( 第234行 ) ：

JAVA_OPTS="-DzkHost=192.168.25.140:2181,192.168.25.140:2182,192.168.25.140:2183"

JAVA_OPTS ,顾名思义,是用来设置JVM相关运行参数的变量 . 此配置用于在tomcat启动时找到 zookeeper集群。

（2）配置 solrCloud 相关的配置。每个 solrhome 下都有一个 solr.xml，把其中的 ip 及端口号配置好（是对应的tomcat的IP和端口）。

solrhomes/solrhome-1/solr.xml

<str name="hostContext">${hostContext:solr}</str>

<int name="zkClientTimeout">${zkClientTimeout:30000}</int>

<bool name="genericCoreNodeNames">${genericCoreNodeNames:true}</bool>

</solrcloud>

solrhomes/solrhome-2/solr.xml

<str name="hostContext">${hostContext:solr}</str>

<int name="zkClientTimeout">${zkClientTimeout:30000}</int>

<bool name="genericCoreNodeNames">${genericCoreNodeNames:true}</bool>

</solrcloud>

solrhomes/solrhome-3/solr.xml

<str name="hostContext">${hostContext:solr}</str>

<int name="zkClientTimeout">${zkClientTimeout:30000}</int>

<bool name="genericCoreNodeNames">${genericCoreNodeNames:true}</bool>

</solrcloud>

solrhomes/solrhome-4/solr.xml

<str name="hostContext">${hostContext:solr}</str>

<int name="zkClientTimeout">${zkClientTimeout:30000}</int>

<bool name="genericCoreNodeNames">${genericCoreNodeNames:true}</bool>

</solrcloud>

（3）让 zookeeper 统一管理配置文件。需要把 solrhome下collection1/conf 目录上传到

zookeeper。上传任意 solrhome 中的配置文件即可。

我们需要使用solr给我们提供的工具上传配置文件：

solr-4.10.3/example/scripts/cloud-scripts/zkcli.sh

将solr-4.10.3压缩包上传到linux，解压，然后进入solr-4.10.3/example/scripts/cloud-scripts目录，执行下列命令

./zkcli.sh -zkhost 192.168.25.140:2181,192.168.25.140:2182,192.168.25.140:2183 -cmd upconfig

-confdir /usr/local/solrhomes/solrhome-1/collection1/conf -confname myconf

参数解释

-zkhost ：指定zookeeper地址列表

-cmd ：指定命令。upconfig 为上传配置的命令

-confdir : 配置文件所在目录

-confname : 配置名称

3.2.4启动集群

启动每个 tomcat 实例。要保证 zookeeper 集群是启动状态。

---- 知识点小贴士 -----

如果你想让某个文件夹下都可以执行，使用以下命令实现

chmod -R 777 solr-cloud

（2）访问集群

地址栏输入 http://192.168.25.140:8180/solr ，可以看到Solr集群版的界面

下图表示的是，一个主节点，三个从节点。

3.3 SpringDataSolr连接SolrCloud

在SolrJ中提供一个叫做CloudSolrServer的类，它是SolrServer的子类，用于连接solrCloud

它的构造参数就是zookeeper的地址列表，另外它要求要指定defaultCollection属性（默认的 collection名称）

我们现在修改springDataSolrDemo工程的配置文件，把原来的solr-server注销，替换为CloudSolrServer .指定构造参数为地址列表，设置默认 collection名称

<!-- solr服务器地址

<solr:solr-server id="solrServer" url="http://192.168.25.129:8080/solr" />

-->

<constructor-arg value="192.168.25.140:2181,192.168.25.140:2182,192.168.25.140:2183" />

</bean>

3.4分片配置

创建新的 Collection 进行分片处理。

在浏览器输入以下地址，可以按照我们的要求创建新的Collection

http://192.168.25.140:8180/solr/admin/collections?action=CREATE&name=collection2&numShards=2&replicationFactor=2

参数：

name:将被创建的集合的名字

numShards:集合创建时需要创建逻辑碎片的个数

replicationFactor:分片的副本数。

看到这个提示表示成功

删除不用的 Collection。执行以下命令

http://192.168.25.140:8480/solr/admin/collections?action=DELETE&name=collection1

3.5模拟集群异常测试

（1）停止第一个tomcat节点，看查询是否能正常工作 – 能！因为还有从节点

（2）停止第三个tomcat节点，看看查询能够正常工作 – 不能，因为整个一片数据全没了，无法正常工作。

（3）恢复第三个tomcat节点，看看能否正常工作。恢复时间会比较长，大概2分半到3分钟之间。请耐心等待。

4.Redis Cluster

===========================

4.1 Redis-Cluster简介

4.1.1 什么是Redis-Cluster

为何要搭建Redis集群。Redis是在内存中保存数据的，而我们的电脑一般内存都不大，这也就意味着Redis不适合存储大数据，适合存储大数据的是Hadoop生态系统的Hbase或者是MogoDB。Redis更适合处理高并发，一台设备的存储能力是很有限的，但是多台设备协同合作，就可以让内存增大很多倍，这就需要用到集群。

Redis集群搭建的方式有多种，例如使用客户端分片、Twemproxy、Codis等，但从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，它是Redis官方提出的解决方案，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。其redis-cluster架构图如下：

客户端与 redis 节点直连,不需要中间 proxy 层.客户端不需要连接集群所有节点连接集群中任何一个可用节点即可。

所有的 redis 节点彼此互联(PING-PONG 机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.

4.1.2分布存储机制-槽

（1）redis-cluster 把所有的物理节点映射到[0-16383]slot 上,cluster 负责维护

node<->slot<->value

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。

例如三个节点：槽分布的值如下：

SERVER1: 0-5460

SERVER2: 5461-10922

SERVER3: 10923-16383

4.1.3容错机制-投票

（1）选举过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与故障节点通信超过(cluster-node-timeout),认为该节点故障，自动触发故障转移操作. 故障节点对应的从节点自动升级为主节点

（2）什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?

如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态,也可以理解成集群的slot映射[0-16383]不完成时进入fail状态.

4.2搭建Redis-Cluster

4.2.1搭建要求

需要 6 台 redis 服务器。搭建伪集群。

需要 6 个 redis 实例。

需要运行在不同的端口 7001-7006

4.2.2准备工作

安装gcc 【此步省略】

Redis 是 c 语言开发的。安装 redis 需要 c 语言的编译环境。如果没有 gcc 需要在线安装。

yum install gcc-c++

使用yum命令安装 ruby （我们需要使用ruby脚本来实现集群搭建）【此步省略】

yum install ruby

yum install rubygems

----- 知识点小贴士 -----

Ruby，一种简单快捷的面向对象（面向对象程序设计）脚本语言，在20世纪90年代由日本人松本行弘(Yukihiro Matsumoto)开发，遵守GPL协议和Ruby License。它的灵感与特性来自于 Perl、Smalltalk、Eiffel、Ada以及 Lisp 语言。由 Ruby 语言本身还发展出了JRuby（Java平台）、IronRuby（.NET平台）等其他平台的 Ruby 语言替代品。Ruby的作者于1993年2月24日开始编写Ruby，直至1995年12月才正式公开发布于fj（新闻组）。因为Perl发音与6月诞生石pearl（珍珠）相同，因此Ruby以7月诞生石ruby（红宝石）命名

RubyGems简称gems，是一个用于对 Ruby组件进行打包的 Ruby 打包系统

（3）将redis源码包上传到 linux 系统，解压redis源码包

（4）编译redis源码，进入redis源码文件夹

make

看到以下输出结果，表示编译成功

（5）创建目录/usr/local/redis-cluster目录，安装6个redis实例，分别安装在以下目录

/usr/local/redis-cluster/redis-1

/usr/local/redis-cluster/redis-2

/usr/local/redis-cluster/redis-3

/usr/local/redis-cluster/redis-4

/usr/local/redis-cluster/redis-5

/usr/local/redis-cluster/redis-6

以第一个redis实例为例，命令如下

make install PREFIX=/usr/local/redis-cluster/redis-1

出现此提示表示成功，按此方法安装其余5个redis实例

（6）复制配置文件将 /redis-3.0.0/redis.conf 复制到redis下的bin目录下

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-1/bin

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-2/bin

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-3/bin

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-4/bin

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-5/bin

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis-cluster/redis-6/bin

3.2.3配置集群

修改每个redis节点的配置文件redis.conf

修改运行端口为7001 （7002 7003 …）

将cluster-enabled yes 前的注释去掉(632行)

（2）启动每个redis实例

以第一个实例为例，命令如下

cd /usr/local/redis-cluster/redis-1/bin/

./redis-server redis.conf

把其余的5个也启动起来，然后查看一下是不是都启动起来了

[root@localhost ~]# ps -ef | grep redis

root 15776 15775 0 08:19 pts/1 00:00:00 ./redis-server *:7001 [cluster]

root 15810 15784 0 08:22 pts/2 00:00:00 ./redis-server *:7002 [cluster]

root 15831 15813 0 08:23 pts/3 00:00:00 ./redis-server *:7003 [cluster]

root 15852 15834 0 08:23 pts/4 00:00:00 ./redis-server *:7004 [cluster]

root 15872 15856 0 08:24 pts/5 00:00:00 ./redis-server *:7005 [cluster]

root 15891 15875 0 08:24 pts/6 00:00:00 ./redis-server *:7006 [cluster]

root 15926 15895 0 08:24 pts/7 00:00:00 grep redis

（3）上传redis-3.0.0.gem ，安装 ruby用于搭建redis集群的脚本。

[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem

Successfully installed redis-3.0.0

1 gem installed

Installing ri documentation for redis-3.0.0...

Installing RDoc documentation for redis-3.0.0...

使用 ruby 脚本搭建集群。

:7006 [cluster]

root 15926 15895 0 08:24 pts/7 00:00:00 grep redis

（3）上传redis-3.0.0.gem ，安装 ruby用于搭建redis集群的脚本。

[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem

Successfully installed redis-3.0.0

1 gem installed

Installing ri documentation for redis-3.0.0...

Installing RDoc documentation for redis-3.0.0...

使用 ruby 脚本搭建集群。