zookeeper实现分布式共享锁

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: zookeeper实现分布式共享锁

在解决多线程发生”抢”资源的问题的时候我们可以实用synchronized来解决。但在分布式情况下,多个程序同时访问同一资源的情况,这时在方法上加synchronized明显是没有用处的。这个时候可以考虑使用zookeeper来解决分布式共享锁问题。


大体思路


我们可以在每个程序开始时就在zookeeper上注册节点,可以认为是注册了一把锁,然后指定规则,比如判断哪个锁的序号小(或者大)就让它先访问资源,其他程序进入等待状态。当资源访问完毕后,需要释放锁,并且再重新注册把锁一边下次访问,其他程序中监听到了锁释放(节点删除事件)则进行回调,获取所有节点并且判断自己的节点是否为最小(或最大)是的话则进行访问资源,否则进入等待状态。


image.png

image.png


程序实现

public class DistributeLock {
    private static final String connectionString = "192.168.25.127:2181,"
            + "192.168.25.129:2181,"
            + "192.168.25.130:2181";
    public static final Integer sessionTimeout = 2000;
    public static ZooKeeper zkClient = null;
    public static String parentNode="/parent";
    public static String childNode="/child";
    public static String path;
    /**
     * 获取连接
     * @throws Exception
     */
    public void getConnection() throws Exception{
        zkClient = new ZooKeeper(connectionString, sessionTimeout, new Watcher() {
            public void process(WatchedEvent event) {
                //监听子节点发生变化事件
                String p = event.getPath();
                if(event.getType()==EventType.NodeChildrenChanged && 
                        event.getPath().equals(parentNode)){
                    //获取所有节点,并对父节点进行监听
                    try {
                        List<String> children = zkClient.getChildren(parentNode, true);
                        //对节点进行排序,最小的节点去访问共享资源
                        Collections.sort(children);
                        //判断自己的锁id是否最小,是的话直接访问资源
                        if (children.indexOf(path.substring((parentNode+"/").length()))==0){
                            getResource();
                            //释放锁后重新注册一把锁
                            path = zkClient.create(parentNode+childNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, 
                                    CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        });
        //程序上来就注册一把锁
        path = zkClient.create(parentNode+childNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, 
                CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        Thread.sleep(300);
        //获取所有锁,并对父节点监听
        List<String> children = zkClient.getChildren(parentNode, true);
        //如果只有自己这个节点,那么直接访问资源
        if(children.size()==1){
            //访问共享资源
            getResource();
            //释放锁后重新注册一把锁
            path = zkClient.create(parentNode+childNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, 
                    CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        }
    }
    /**
     * 共享资源的业务逻辑
     */
    private void getResource() {
        System.out.println("开始享用资源:"+path);
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally{
            System.out.println("享用资源结束:"+path);
            try {
                //释放锁,-1表示所有版本
                zkClient.delete(path, -1);
            } catch (Exception e) {
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DistributeLock lock = new DistributeLock();
        lock.getConnection();
        System.in.read();
    }
}


测试


先则zookeeper客户端创建父节点/parent

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 24] create /parent null
Created /parent
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] ls /
[app1, test, ide, servers, zookeeper, locks, parent]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 27]

程序启动三次(简单当做三个程序)

查看三个控制台输出


image.png


image.png


image.png


最后稳定的时候是每个程序依次访问共享资源。

注:程序并不是很健壮的只是为了简单演示,只要一直测肯定还能测出来一些问题的。

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
目录
相关文章
|
30天前
|
监控 NoSQL Java
分布式锁实现原理问题之ZooKeeper的观察器(Watcher)特点问题如何解决
分布式锁实现原理问题之ZooKeeper的观察器(Watcher)特点问题如何解决
|
1月前
|
算法 前端开发
|
27天前
|
NoSQL 前端开发 算法
Redis问题之Redis分布式锁与Zookeeper分布式锁有何不同
Redis问题之Redis分布式锁与Zookeeper分布式锁有何不同
|
1月前
|
安全 Java
使用Zookeeper实现分布式锁的最佳实践
使用Zookeeper实现分布式锁的最佳实践
|
2月前
|
缓存 NoSQL 数据库
分布式系统面试全集通第一篇(dubbo+redis+zookeeper----分布式+CAP+BASE+分布式事务+分布式锁)
分布式系统面试全集通第一篇(dubbo+redis+zookeeper----分布式+CAP+BASE+分布式事务+分布式锁)
61 0
|
27天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题(二):redis分布式锁、redisson、主从一致性、Redlock红锁;Redis集群、主从复制,哨兵模式,分片集群;Redis为什么这么快,I/O多路复用模型
redis分布式锁、redisson、可重入、主从一致性、WatchDog、Redlock红锁、zookeeper;Redis集群、主从复制,全量同步、增量同步;哨兵,分片集群,Redis为什么这么快,I/O多路复用模型——用户空间和内核空间、阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用,Redis网络模型
Redis常见面试题(二):redis分布式锁、redisson、主从一致性、Redlock红锁;Redis集群、主从复制,哨兵模式,分片集群;Redis为什么这么快,I/O多路复用模型
|
30天前
|
NoSQL Java Redis
分布式锁实现原理问题之使用Redis的setNx命令来实现分布式锁问题如何解决
分布式锁实现原理问题之使用Redis的setNx命令来实现分布式锁问题如何解决
|
1天前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
这篇文章介绍了如何在SpringBoot项目中整合Redis,并探讨了缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的问题以及解决方法。文章还提供了解决缓存击穿问题的加锁示例代码,包括存在问题和问题解决后的版本,并指出了本地锁在分布式情况下的局限性,引出了分布式锁的概念。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解、如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁
|
1天前
|
缓存 NoSQL Java
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
这篇文章是关于如何在SpringBoot应用中整合Redis并处理分布式场景下的缓存问题,包括缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。文章详细讨论了在分布式情况下如何添加分布式锁来解决缓存击穿问题,提供了加锁和解锁的实现过程,并展示了使用JMeter进行压力测试来验证锁机制有效性的方法。
SpringBoot整合Redis、以及缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的理解分布式情况下如何添加分布式锁 【续篇】
|
1天前
|
NoSQL 安全 Java
nicelock--一个注解即可使用Redis分布式锁!
Nicelock的引入为分布式系统中的资源同步访问提供了一个简单高效和可靠的解决方案。通过注解的方式,简化了锁的实现和使用,使开发人员可以将更多精力专注于业务逻辑的实现,而不是锁的管理。此外,Nicelock在保持简单易用的同时,也提供了足够的灵活性和可靠性,满足了不同应用场景下对分布式锁的需求。
8 1