K8S如何部署ZooKeeper以及如何进行ZooKeeper的平滑替换

前言

在之前的章节中，我们已经成功地将Dubbo项目迁移到了云环境。在这个过程中，我们选择了单机ZooKeeper作为注册中心。接下来，我们将探讨如何将单机ZooKeeper部署到云端，以及在上云过程中可能遇到的问题及解决方案。

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache软件基金会开发。它主要用于实现分布式系统中的配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等，是一个功能强大、高性能、高可用性和可扩展性的分布式协调服务，广泛应用于各种分布式系统和微服务架构中。ZooKeeper的主要特点如下：

高可用性：ZooKeeper通过在集群中选举领导者来确保系统的可用性。当领导者不可用时，其他服务器可以自动选举出新的领导者，从而保证了系统的持续运行。
数据一致性：ZooKeeper使用一种称为“原子广播”的数据同步机制，确保所有节点上的数据保持一致。这对于需要高度一致性的分布式应用(如金融交易系统)非常重要。
高性能：ZooKeeper具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于处理大量并发请求。它使用了多种优化技术，如内存管理和多线程，以提高性能。
可扩展性：ZooKeeper支持水平扩展，可以通过增加服务器节点来提高系统的容量。此外，ZooKeeper还提供了负载均衡功能，可以根据服务器的负载情况自动分配客户端请求。
灵活性：ZooKeeper提供了丰富的API和工具，方便开发者进行集成和定制。同时，它还支持多种编程语言，如Java、C++、Python等。

ZooKeeper的云端迁移

由于我们还有一些Dubbo服务并未部署在Kubernetes集群内，因此我们需要在Zookeeper中采用NodePort方式来暴露相关端口。这样一来，外部的Dubbo服务便可以通过访问Zookeeper节点的IP地址和NodePort号来建立连接，从而实现对其他Dubbo服务的访问。

在之前的文章中，我们提到了我们的Dubbo版本为2.7.22。因此，在查阅了Dubbo官方文档中关于Dubbo版本与ZooKeeper版本之间的依赖关系后，我们选择的ZooKeeper官方镜像为zookeeper:3.4.9。

Dubbo版本与ZooKeeper版本关系

基于以上的历史原因，我们最终的部署文件如下所示：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: zookeeper
  namespace: your-namespace
spec:
  selector:
    app: zookeeper
  type: NodePort
  ports:
    - name: client
      port: 2181
      targetPort: 2181
      nodePort: 30000
    - name: follower
      port: 2888
      targetPort: 2888
      nodePort: 30001
    - name: leader
      port: 3888
      targetPort: 3888
      nodePort: 30002
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: zookeeper
  namespace: your-namespace
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper
  template:
    metadata:
      labels:
        app: zookeeper
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: project.node
                    operator: In
                    values:
                      - your-namespace
      containers:
        - name: zookeeper
          image: zookeeper:3.4.9
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          ports:
            - containerPort: 2181
            - containerPort: 2888
            - containerPort: 3888
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /data
      volumes:
        - name: data
          hostPath:
            path: /var/lib/docker/zookeeper

在这个配置文件中，我们使用了一个名为zookeeper的Deployment来部署单机ZooKeeper，并使用了一个名为zookeeper的Service来暴露端口。Service的类型被设置为NodePort，这样可以在集群外部链接ZooKeeper。Service的选择器指定了要暴露的Pod，这里使用了一个名为zookeeper的标签。Service的端口被设置为2181、2888和3888，分别对应ZooKeeper的客户端端口、跟随者端口和领导者端口。targetPort字段指定了要转发到Pod的端口，这里使用了相同的端口号。nodePort字段指定了要暴露的端口号，这里分别使用了30000、30001和30002端口。我们将/data目录挂载到了宿主机的/var/lib/docker/zookeeper目录。这个目录用于存储ZooKeeper的数据和日志。

启动一个Dubbo服务，我们使用刚刚部署的Zookeeper作为注册中心。同时，我们也部署了一个Dubbo-Admin,它同样链接到刚刚部署的Zookeeper上。登录到Dubbo-Admin前端页面，我们发现服务已经成功注册。至此，Zookeeper已成功迁移到云端。

ZooKeeper的平滑迁移

根据上述步骤，我们已经成功部署了一个可用的单机ZooKeeper。那么，如何将线上存量服务在不停机的情况下优雅的平滑迁移过来呢？

其实，在Dubbo官方文档中，已经给了我们答案：多注册中心地址不聚合。

Dubbo 注册中心和服务是独立配置的，通常开发者不用设置服务和注册中心组件之间的关联关系，Dubbo 框架会将自动执行以下动作：

对于所有的 Service 服务，向所有全局默认注册中心注册服务地址。
对于所有的 Reference 服务，从所有全局默认注册中心订阅服务地址。

<dubbo:registry id="one" address="zookeeper://127.0.0.1:9090" />
<dubbo:registry id="two" address="zookeeper://127.0.0.2:9010" />

因此，当我们配置如上所示独立配置的注册中心组件时，Dubbo会将所有的Service服务同时注册到这两个ZooKeeper上，并且所有的Reference服务也会同时订阅这两个ZooKeeper。地址列表在消费端默认是完全隔离的，负载均衡选址要经过两步：

注册中心集群间选址，选定一个集群
注册中心集群内选址，在集群内进行地址筛选

注册中心集群间选址策略有如下几种：

随机：默认策略，每次请求都随机的分配到一个注册中心集群。随机的过程中会有可用性检查，即每个集群要确保至少有一个地址可用才有可能被选到。

preferred 优先：如果有注册中心集群配置了 preferred="true"，则所有流量都会被路由到这个集群。

<dubbo:registry id="one" address="zookeeper://127.0.0.1:9090" preferred="true"/>
<dubbo:registry id="two" address="zookeeper://127.0.0.2:9010" />

weighted：基于权重的随机负载均衡，以下集群间会有大概 10:1 的流量分布。

<dubbo:registry id="one" address="zookeeper://127.0.0.1:9090" weight="100"/>
<dubbo:registry id="two" address="zookeeper://127.0.0.2:9010" weight="10"/>

同 zone 优先：根据 Invocation 中带的流量参数或者在当前节点通过 context 上下文设置的参数，流量会被精确的引导到对应的集群。

<dubbo:registry id="one" address="zookeeper://127.0.0.1:9090" zone="one"/>
<dubbo:registry id="two" address="zookeeper://127.0.0.2:9010" zone="two"/>

RpcContext.getContext().setAttachment("registry_zone", "one");

在这里，我们采用默认的随机策略，因为在随机的过程中会有可用性检查，这确保了我们的消费者服务始终能够连接到可用的提供者服务，为我们不停机迁移提供了基础。

接下来，我们需要对代码进行修改，具体操作如下：

dubbo.xml：

删除以下部分：

<!-- zookeeper注册中心 -->
<dubbo:registry address="${dubbox.registry.address}"/>

新增以下部分：

<!-- 老zookeeper注册中心 -->
<dubbo:registry id="oldZkRegistry" address="${dubbox.registry.address}"/>
<!-- 新k8s上zk注册中心 -->
<dubbo:registry id="newZkRegistry" address="${dubbox.registry.address.new}"/>

配置文件：在配置文件中，新增以下配置：

# 新k8s上zk注册中心地址，ip为宿主机的ip，端口为nodeport暴露的client的端口
dubbox.registry.address.new = zookeeper://xx.xx.xx.xx:30000

在经过改造后，我们的服务将同时注册到新的和旧的ZooKeeper上，这就相当于我们搭建了一个ZooKeeper集群。当所有的存量服务都完成改造并成功部署上线后，我们还需要对我们的代码进行进一步的改造。具体的步骤如下：

dubbo.xml：

删除以下部分：

<!-- 老zookeeper注册中心 -->
<dubbo:registry id="oldZkRegistry" address="${dubbox.registry.address}"/>
<!-- 新k8s上zk注册中心 -->
<dubbo:registry id="newZkRegistry" address="${dubbox.registry.address.new}"/>

新增以下部分：

<!-- 新k8s上zk注册中心 -->
<dubbo:registry address="${dubbox.registry.address.new}"/>

配置文件：在配置文件中，删除以下配置：

# 老zk注册中心地址
dubbox.registry.address = zookeeper://xx.xx.xx.xx:2181

当我们的存量服务全部经过改造并成功部署上线后，我们的老ZooKeeper才能够进行停机下线。至此，ZooKeeper的平滑替换便顺利完成了。

小结

经过以上的阐述，我们可以明确地认识到，在决定ZooKeeper的部署版本时，我们需要进行深入细致的分析，充分考虑外部环境因素的影响，例如Duboo版本之间的兼容性问题。为了确保ZooKeeper的平稳迁移并维持服务的连续性，我们需要采取一系列策略，如逐步升级、严格的功能测试和版本兼容性检查等。要在生产环境中实现ZooKeeper的平滑迁移并保持服务不间断，这将需要投入大量的时间和精力。因此，在我们正式上线生产环境之前，必须进行详尽的规划，全面预见未来可能出现的情况，以最大程度地避免不必要的麻烦。只有这样，我们才能确保项目的长期稳定运行。