基于Zookeeper实现调度任务选主及心跳检测

在微服务架构中使用ZooKeeper实现分布式任务调度选主，并确保Follower节点能实时监控Master状态并及时触发重新选举，可以通过以下方案实现：
一、核心设计原理

1. ZooKeeper特性利用

ZK功能在选主中的应用临时节点(EPHEMERAL)Master创建临时节点，会话断开时节点自动删除（相当于心跳检测）Watcher机制Follower监听Master节点变化顺序节点(SEQUENTIAL)实现公平的选举排序2. 状态监控流程

sequenceDiagram    participant Master    participant Follower1    participant Follower2    participant ZK    Master->>ZK: 创建/master_leader临时节点    Follower1->>ZK: 监听/master_leader节点    Follower2->>ZK: 监听/master_leader节点    Note over Master: 正常工作时定期刷新会话    Master--xZK: 会话超时断开    ZK->>Follower1: 触发NodeDeleted事件    ZK->>Follower2: 触发NodeDeleted事件    Follower1->>ZK: 尝试创建新/master_leader节点    ZK-->>Follower1: 创建成功，成为新Master    Follower2->>ZK: 监听新的/master_leader节点二、完整实现方案

1. 添加依赖

1. <dependency>
2.     <groupId>org.apache.curator</groupId>
3.     curator-recipes</artifactId>
4.     <version>5.5.0</version>
5. </dependency>

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2. 选主服务实现

1. import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
2. import org.apache.curator.framework.recipes.leader.LeaderSelector;
3. import org.apache.curator.framework.recipes.leader.LeaderSelectorListener;
4. import org.apache.curator.framework.state.ConnectionState;
5. import org.springframework.stereotype.Component;
7. import javax.annotation.PostConstruct;
8. import javax.annotation.PreDestroy;
10. @Component
11. public class ZkLeaderElection {
13.     private final CuratorFramework zkClient;
14.     private LeaderSelector leaderSelector;
15.     private volatile boolean isLeader = false;
17.     public ZkLeaderElection(CuratorFramework zkClient) {
18.         this.zkClient = zkClient;
19.     }
21.     @PostConstruct
22.     public void init() throws Exception {
23.         leaderSelector = new LeaderSelector(zkClient, "/scheduler/leader",
24.             new LeaderSelectorListener() {
25.                 @Override
26.                 public void takeLeadership(CuratorFramework client) throws Exception {
27.                     // 成为Leader后的逻辑
28.                     isLeader = true;
29.                     System.out.println("当前节点当选为Leader");
30.                     try {
31.                         while (true) {
32.                             Thread.sleep(1000); // 模拟持续工作
33.                         }
34.                     } finally {
35.                         isLeader = false;
36.                     }
37.                 }
39.                 @Override
40.                 public void stateChanged(CuratorFramework client, ConnectionState newState) {
41.                     // 连接状态变化处理
42.                     if (newState == ConnectionState.LOST) {
43.                         isLeader = false;
44.                     }
45.                 }
46.             });
48.         leaderSelector.autoRequeue(); // 自动重新参与选举
49.         leaderSelector.start();
50.     }
52.     @PreDestroy
53.     public void shutdown() {
54.         if (leaderSelector != null) {
55.             leaderSelector.close();
56.         }
57.     }
59.     public boolean isLeader() {
60.         return isLeader;
61.     }
62. }

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3. 增强型状态监控（生产级）

1. // 在init()方法中添加以下逻辑
2. public void init() throws Exception {
3.     // ...原有代码...
4.    
5.     // 添加额外的心跳检测
6.     zkClient.getConnectionStateListenable().addListener((client, newState) -> {
7.         if (newState == ConnectionState.RECONNECTED) {
8.             // 重连后强制检查Leader状态
9.             checkLeaderStatus();
10.         }
11.     });
12.    
13.     // 启动定时检查任务
14.     Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()
15.         .scheduleAtFixedRate(this::checkLeaderStatus, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);
16. }
18. private void checkLeaderStatus() {
19.     try {
20.         if (zkClient.checkExists().forPath("/scheduler/leader") == null) {
21.             System.out.println("Leader节点不存在，触发重新选举");
22.         }
23.     } catch (Exception e) {
24.         e.printStackTrace();
25.     }
26. }

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三、关键优化点

1. 双Watch机制

1. // 除了LeaderSelector内置监听，额外添加数据Watch
2. zkClient.getData().usingWatcher((Watcher) event -> {
3.     if (event.getType() == Watcher.Event.EventType.NodeDeleted) {
4.         System.out.println("Leader节点被删除，立即触发选举");
5.     }
6. }).forPath("/scheduler/leader");

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2. 选举性能优化

参数推荐值说明sessionTimeoutMs10000-15000ms根据网络状况调整leaderSelector.autoRequeue()必须启用保证节点退出后重新参与选举retryPolicy.baseSleepTimeMs1000ms首次重试延迟3. 故障转移时间控制

1. // 在ZK配置中优化
2. @Bean
3. public CuratorFramework zkClient() {
4.     return CuratorFrameworkFactory.builder()
5.         .connectString("zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181")
6.         .sessionTimeoutMs(15000) // 会话超时
7.         .connectionTimeoutMs(5000) // 连接超时
8.         .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)) // 重试策略
9.         .build();
10. }

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故障转移时间 = 会话超时时间 + 选举时间（通常可控制在15秒内）
四、生产环境建议

1. 监控指标

指标名称采集方式告警阈值ZK选举次数ZK的leader_election计数器1小时内>5次Master存活时间节点数据中的时间戳连续3次1分钟2. 部署架构

1. [微服务实例1] [微服务实例2] [微服务实例3]
2.       |            |            |
3.       +------------+------------+
4.                    |
5.            [ZooKeeper Ensemble]
6.                    |
7.             [监控系统(Prometheus + Grafana)]

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3. 异常场景处理

• 脑裂防护：启用ZK的quorum机制（至少3节点）
  
• 网络分区：配合Sidecar代理检测真实网络状态
  
• 持久化问题：定期备份/scheduler节点数据
  

五、与Spring Cloud集成

1. 健康检查端点

1. @RestController
2. @RequestMapping("/leader")
3. public class LeaderController {
4.    
5.     @Autowired
6.     private ZkLeaderElection election;
8.     @GetMapping("/status")
9.     public ResponseEntity<String> status() {
10.         return election.isLeader()
11.             ? ResponseEntity.ok("MASTER")
12.             : ResponseEntity.ok("FOLLOWER");
13.     }
14. }

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2. 调度任务示例

1. @Scheduled(fixedRate = 5000)
2. public void scheduledTask() {
3.     if (zkLeaderElection.isLeader()) {
4.         System.out.println("只有Master执行的任务...");
5.     }
6. }

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六、对比Redisson方案

维度ZooKeeper方案Redisson方案实时性秒级（依赖ZK会话超时）秒级（依赖Redis TTL）可靠性高（CP系统）中（依赖Redis持久化）运维复杂度较高（需维护ZK集群）较低（复用Redis）适用场景强一致性要求的系统允许短暂脑裂的场景通过以上方案，你的微服务可以实现：

• 秒级故障检测：基于ZK临时节点和Watcher机制
  
• 自动快速选主：利用Curator的选举算法
  
• 生产级可靠性：多重监控和防护机制
  
• 无缝集成Spring生态：与@Scheduled等组件协同工作
  

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