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1 面试题
一般实现分布式锁都有哪些方式？使用redis如何设计分布式锁？使用zk来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
2 考点分析
一般先问问你zk，然后过渡到zk关联的一些问题，比如分布式锁.
因为在分布式系统开发中，分布式锁的使用场景还是很常见的~
3 Redis分布式锁
官方叫做RedLock算法，是Redis官方支持的分布式锁算法.
这个分布式锁有3个重要的考量点
- 互斥（只能有一个客户端获取锁）
- 不能死锁
- 容错（大部分Redis节点或者这个锁就可以加可以释放）
3.1 最普通的实现方式
创建一个key
SET my:lock 随机值 NX PX 30000- NX : 只有key不存在的时候才会设置成功
- PX 30000 : 30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了.
释放锁就是删除key，但是一般可以用lua脚本删除，判断value一样才删除:
关于redis如何执行lua脚本，自行百度
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end为啥用随机值呢？
因为如果某客户端获取锁，但阻塞了很长时间才执行完，此时可能已经超时释放锁了，可能别的客户端已经获取到了锁，要是此时你直接删除key会有问题，所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁.
但是这样是肯定不行的
- 如果是普通的Redis单实例，那就是单点故障
- 是Redis普通主从，那Redis主从异步复制，如果主节点挂了，key还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就会拿到锁.
- Redis最普通的分布式锁的实现原理
3.2 RedLock算法
假设有一个redis cluster，有5个redis master实例.
执行如下步骤获取锁：
- 获取当前时间戳(ms)
- 尝试轮流在每个master节点创建锁，过期时间较短(几十ms)
- 尝试在大多数节点建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1）
- 客户端计算建立锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，即建立成功
- 如果锁建立失败，那么就依次删除这个锁
- 只要别人建立了一把分布式锁，就得不断轮询去尝试获取锁
- RedLock算法
4 ZooKeeper分布式锁
4.1 方案一
可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建znode，创建成功了就获取了这个锁
这个时候别的客户端创建锁会失败，只能注册监听器监听这个锁
释放锁就是删除这个znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以重新加锁。
/**
* ZooKeeperSession
*
* @author JavaEdge
*
*/
public class ZooKeeperSession {
private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);
private ZooKeeper zookeeper;
private CountDownLatch latch;
public ZooKeeperSession() {
try {
this.zookeeper = new ZooKeeper(
"192.168.31.187:2181,
192.168.31.19:2181,
192.168.31.227:2181",
50000,
new ZooKeeperWatcher());
try {
connectedSemaphore.await();
} catch(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("ZooKeeper session established......");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} /**
* 获取分布式锁
* @param productId
*/
public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.create(path, "".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL);
return true;
} catch (Exception e) {
while(true) {
try {
// 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在
Stat stat = zk.exists(path, true);
if(stat != null) {
this.latch = new CountDownLatch(1);
this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.latch = null;
}
zookeeper.create(path, "".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL);
return true;
} catch(Exception e) {
continue;
}
}
// 很不优雅，我呢就是给大家来演示这么一个思路
// 比较通用的，我们公司里我们自己封装的基于zookeeper的分布式锁，我们基于zookeeper的临时顺序节点去实现的，比较优雅的
}
return true;
} /**
* 释放掉一个分布式锁
*
* @param productId
*/
public void releaseDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.delete(path, -1);
System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} /**
* 建立zk session的watcher
*
* @author JavaEdge
*
*/
private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());
if(KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
connectedSemaphore.countDown();
}
if(this.latch != null) {
this.latch.countDown();
}
}
} /**
* 封装单例的静态内部类
*
* @author JavaEdge
*
*/
private static class Singleton {
private static ZooKeeperSession instance;
static {
instance = new ZooKeeperSession();
}
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return instance;
}
}
/**
* 获取单例
* @return
*/
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return Singleton.getInstance();
}
/**
* 初始化单例的便捷方法
*/
public static void init() {
getInstance();
}
}4.2 方案二
也可以采用另一种方式，创建临时顺序节点
如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁
后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的 node 上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知，一旦被通知了之后，就 ok 了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了
public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {
private ZooKeeper zk;
private String locksRoot = "/locks";
private String productId;
private String waitNode;
private String lockNode;
private CountDownLatch latch;
private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
private int sessionTimeout = 30000;
public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {
this.productId = productId;
try {
String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
connectedLatch.await();
} catch (IOException e) {
throw new LockException(e);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
}
public void process(WatchedEvent event) {
if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
connectedLatch.countDown();
return;
}
if (this.latch != null) {
this.latch.countDown();
}
}
public void acquireDistributedLock() {
try {
if (this.tryLock()) {
return;
} else {
waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
}
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
}
public boolean tryLock() {
try {
// 传入进去的locksRoot + “/” + productId
// 假设productId代表了一个商品id，比如说1
// locksRoot = locks
// /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// 看看刚创建的节点是不是最小的节点
// locks：10000000000，10000000001，10000000002
List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
Collections.sort(locks);
if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
//如果是最小的节点,则表示取得锁
return true;
}
//如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
int previousLockIndex = -1;
for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
previousLockIndex = i - 1;
break;
}
}
this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
return false;
}
private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
if (stat != null) {
this.latch = new CountDownLatch(1);
this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.latch = null;
}
return true;
}
public void unlock() {
try {
// 删除/locks/10000000000节点
// 删除/locks/10000000001节点
System.out.println("unlock " + lockNode);
zk.delete(lockNode, -1);
lockNode = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e) {
super(e);
}
public LockException(Exception e) {
super(e);
}
}
}- ZooKeeper的分布式锁原理
5 Redis & ZooKeeper分布式锁实现的对比 - Redis分布式锁，需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能
- ZooKeeper分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小
另外一点就是
- 如果Redis获取锁的那个客户端挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁
- 而对于ZooKeeper，因为创建的是临时znode，只要客户端挂了，znode就没了，此时就自动释放锁
Redis分布式锁大家没发现好麻烦吗？
遍历上锁，计算时间等等
ZooKeeper的分布式锁语义清晰实现简单
所以先不分析太多的东西，就说这两点，个人实践认为ZooKeeper的分布式锁比Redis的分布式锁牢靠、而且模型简单易用
参考
- 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》
