Zookeeper——分布式锁的概念理解 & 应用举例

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
云原生网关 MSE Higress,422元/月
简介: Zookeeper——分布式锁的概念理解 & 应用举例

文章目录:


1.前言

2.原生Zookeeper实现分布式锁 

3.Curator框架实现分布式锁案例

4.Zookeeper常见面试题

1.前言


什么叫做分布式锁呢?

比如说"进程 1"在使用该资源的时候,会先去获得锁,"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占,这样其他进程就无法访问该资源,"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉,让其他进程来获得锁,那么通过这个锁机制,我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。


2.原生Zookeeper实现分布式锁


代码中的注释我已经写的很详细了。

这其中用到了JUC中的CountDownLatch,可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_43823808/article/details/120799251

package com.szh.case2;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/**
 *
 */
public class DistributedZkLock {
    private final String connectString = "192.168.40.130:2181";
    private final int sessionTimeout = 30000;
    private final ZooKeeper zk;
    private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
    private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);
    private String currentNode;
    private String waitPath;
    public DistributedZkLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException {
        //获取zk连接
        zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                //如果连接上zk,则connectLatch可以释放
                if (watchedEvent.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
                    connectLatch.countDown();
                }
                //如果监听的节点已被删除,同时当前监听的节点路径与即将被监听节点的前一个节点路径相同,则waitLatch可以释放
                if (watchedEvent.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && watchedEvent.getPath().equals(waitPath)) {
                    waitLatch.countDown();
                }
            }
        });
        //等待zk连接成功之后,程序则继续往下走,其他线程进入等待连接的状态
        connectLatch.await();
        //判断根节点 /locks 是否存在
        Stat stat = zk.exists("/locks", false);
        //如果根节点 /locks 不存在,则立马创建
        if (Objects.isNull(stat)) {
            //此 /locks 节点默认所有人均可访问,而且是永久性节点
            zk.create("/locks", "locks".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
    }
    //加锁
    public void zkLock() {
        try {
            //所谓加锁,就是在根节点/locks下创建对应的临时、带序号的节点
            currentNode = zk.create("/locks/" + "seq-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            //睡一会,让结果更清晰
            Thread.sleep(100);
            //判断创建的节点是否是序号最小的节点,如果是,则获取到锁;如果不是,则监听它序号的前一个节点
            List<String> children = zk.getChildren("/locks", false);
            if (children.size() == 1) { //只有一个节点,则直接获取锁
                return;
            } else { //如果有多个节点,则需要判断谁的序号最小
                //先对获取的节点的list集合排序,确保从小到大的顺序
                Collections.sort(children);
                //获取节点名称  seq-00000000
                String thisNode = currentNode.substring("/locks/".length());
                //通过节点名称获取到它在list集合中的位置
                int index = children.indexOf(thisNode);
                if (index == -1) { //没数据,无意义
                    System.out.println("数据异常....");
                } else if (index == 0) { //说明此节点处于第一个位置,可以获取锁
                    return;
                } else { //非第一个位置,需要监听前一个节点的变化
                    //获取该节点序号的前一个节点
                    waitPath = "/locks/" + children.get(index - 1);
                    //监听,回调Watch的process方法
                    zk.getData(waitPath, true, new Stat());
                    //其他线程进入等待锁的状态
                    waitLatch.await();
                    return;
                }
            }
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //解锁
    public void zkUnLock() {
        //删除节点即解锁
        try {
            zk.delete(this.currentNode, -1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

下面是针对上面的一些方法的测试。 

package com.szh.case2;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 *
 */
public class DistributedZkLockTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException {
        //创建分布式锁1
        final DistributedZkLock lock1 = new DistributedZkLock();
        //创建分布式锁2
        final DistributedZkLock lock2 = new DistributedZkLock();
        //如下创建两个线程,模拟获取分布式锁的过程
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    lock1.zkLock();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 已启动,获取到锁....");
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000);
                    lock1.zkUnLock();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "已释放锁....");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    lock2.zkLock();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 已启动,获取到锁....");
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000);
                    lock2.zkUnLock();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "已释放锁....");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}


那么上面是我们自己手写的加锁、解锁的一些方法,其中也存在着很多问题。

1)会话连接是异步的,需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch

2Watch 需要重复注册,不然就不能生效

3)开发的复杂性还是比较高的

4)不支持多节点删除和创建。需要自己去递归

所以就引出了下面的案例:👇👇👇

3.Curator框架实现分布式锁案例


Curator 是一个专门解决分布式锁的框架,解决了原生 JavaAPI 开发分布式遇到的问题。

详情请查看官方文档:https://curator.apache.org/index.html

要使用它,就需要在pom文件中添加相关依赖。

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.5.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-framework</artifactId>
            <version>4.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-recipes</artifactId>
            <version>4.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-client</artifactId>
            <version>4.3.0</version>
        </dependency>
package com.szh.case3;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 *
 */
public class CuratorLockTest {
    public static void main(String[] args) {
        //创建分布式锁1
        InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getZkClient(), "/locks");
        //创建分布式锁2
        InterProcessMutex lock2= new InterProcessMutex(getZkClient(), "/locks");
        //下面创建两个线程
        new Thread(() -> {
            try {
                lock1.acquire(); //获取锁
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 首次获取到锁....");
                lock1.acquire();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 再次获取到锁....");
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
                lock1.release(); //释放锁
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 首次释放锁....");
                lock1.release();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 再次释放锁....");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
        new Thread(() -> {
            try {
                lock2.acquire();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 首次获取到锁....");
                lock2.acquire();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 再次获取到锁....");
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
                lock2.release();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 首次释放锁....");
                lock2.release();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 再次释放锁....");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }
    private static CuratorFramework getZkClient() {
        //客户端和服务器连接失败之后,多少秒之后再进行重试,以及重试的次数,5000ms之后重试,重试3次
        ExponentialBackoffRetry policy = new ExponentialBackoffRetry(5000, 3);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("192.168.40.130:2181")
                .connectionTimeoutMs(20000)
                .sessionTimeoutMs(30000)
                .retryPolicy(policy).build();
        //启动zk客户端
        client.start();
        System.out.println("zookeeper 启动成功....");
        return client;
    }
}

4.Zookeeper常见面试题


·       选举机制

               半数机制,超过半数的投票通过,即通过。

                       1)第一次启动选举规则:投票过半数时,服务器 id 大的胜出

                       2)第二次启动选举规则:EPOCH 大的直接胜出

                                                                       EPOCH 相同,事务 id 大的胜出

                                                                       事务 id 相同,服务器 id 大的胜出

·       生产集群安装多少 zk 合适?

               安装奇数台。

               生产经验:10 台服务器:3 zk

                                  20台服务器:5 zk

                                  100台服务器:11 zk

                                  200台服务器:11 zk

               服务器台数多:好处,提高可靠性;坏处:提高通信延时

·       常用命令lsgetcreatedelete

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