前言:

jdk提供的synchronized和ReentrantLock可以帮助我们在单进程中解决资源共享数据一致性,但是在分布式系统中是多进程多线程,这个时候仅仅使用jdk实现的锁解决不了资源共享的问题,比如某商城中数据库有10个商品,A用户想要买走6个,B用户想买走5个。如果系统运行在单台机器上,我们使用Jdk提供的锁,可以保证数据的一致性,但是当系统运行在多台机器中,JDK实现的锁就会失效,这个时候就应该使用分布式锁,每次只能保证一台机器在请求资源。分布式锁有三种不同的方式实现,分别是数据库提供的分布式锁、redis、zookeeper实现,今天主要讲zookeeper实现分布式锁

在学习zk实现分布所之前,我们应该需要了解一些zk的知识

1、持久节点:客户端断开连接zk不删除persistent类型节点

2、临时节点:客户端断开连接zk删除ephemeral类型节点

3、顺序节点:节点后面会自动生成类似0000001的数字表示顺序

4、节点变化的通知:客户端注册了监听节点变化的时候,会调用回调方法

源码地址:githut源码地址

一、zk实现的简单的分布式锁

1、zk实现简单的分布式锁的思路,主要是抓住一下三点

(1)、当一个客户端成功创建一个节点,另外一个客户端是无法创建同名的节点(达到互斥的效果)

(2)、我们注册该节点的监听时间,当节点删除,会通知其他的客户端,这个时候其他的客户端可以重新去创建该节点(可以认为时拿到锁的客户端释放锁,其他的客户端可以抢锁)

(3)、创建的节点应该时临时节点,这样保证我们在已经拿到锁的客户端挂掉了会自动释放锁

2、图解

3、代码实现

AbstractLock.java

package zklock;

import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

public abstract class AbstractLock {

	//zk地址和端口
	public static final String ZK_ADDR = "192.168.0.230:2181";
	//超时时间
	public static final int SESSION_TIMEOUT = 10000;
	//创建zk
	protected ZkClient zkClient = new ZkClient(ZK_ADDR, SESSION_TIMEOUT);
	
	
	/**
	 * 可以认为是模板模式,两个子类分别实现它的抽象方法
	 * 1,简单的分布式锁
	 * 2,高性能分布式锁
	 */
	public void getLock() {
		String threadName = Thread.currentThread().getName();
		if (tryLock()) {
			System.out.println(threadName+"-获取锁成功");
		}else {
			System.out.println(threadName+"-获取锁失败,进行等待...");
			waitLock();
			//递归重新获取锁
			getLock();
		}
	}
	
	public abstract void releaseLock();
	
	public abstract boolean tryLock();
	
	public abstract void waitLock();
}

 AbstractLock类是个抽象类,里面getLock使用模板模式,子类分别是简单的zk锁和高性能的zk锁

SimpleZkLock.java

package zklock;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;

/**
 * @author hongtaolong
 * 简单的分布式锁的实现
 */
public class SimpleZkLock extends AbstractLock {

	private static final String NODE_NAME = "/test_simple_lock";
	
	private CountDownLatch countDownLatch;
	
	@Override
	public void releaseLock() {
		if (null != zkClient) {
			//删除节点
			zkClient.delete(NODE_NAME);
			zkClient.close();
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"-释放锁成功");
		}
		
	}

	//直接创建临时节点,如果创建成功,则表示获取了锁,创建不成功则处理异常
	@Override
	public boolean tryLock() {
		if (null == zkClient) return false;
		try {
			zkClient.createEphemeral(NODE_NAME);
			return true;
		} catch (Exception e) {
			return false;
		}
	}

	@Override
	public void waitLock() {
		//监听器
		IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {
			//节点被删除回调
			@Override
			public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
				if (countDownLatch != null) {
					countDownLatch.countDown();
				}
			}
			//节点改变被回调
			@Override
			public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
				// TODO Auto-generated method stub
				
			}
		};
		zkClient.subscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener);
		//如果存在则阻塞
		if (zkClient.exists(NODE_NAME)) {
			countDownLatch = new CountDownLatch(1);
			try {
				countDownLatch.await();
				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 等待获取锁...");
			} catch (InterruptedException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
		//删除监听
		zkClient.unsubscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener);
	}

}

SimpleZkLock 表示简单的zk分布式锁,逻辑还是相对比较简单,下面看下测试

LockTest.java

package zklock;

public class LockTest {
	public static void main(String[] args) {
		//模拟多个10个客户端
		for (int i=0;i<10;i++) {
			Thread thread = new Thread(new LockRunnable());
			thread.start();
		}
		
	}
	
	static class LockRunnable implements Runnable{

		@Override
		public void run() {
			AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock();
			//AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock();
			zkLock.getLock();
			//模拟业务操作
			try {
				Thread.sleep(500);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
			zkLock.releaseLock();
		}
		
	}
}

测试结果:

 

 打印比较多,还没有全部截完...这个时候我们也能看出使用zk实现的简单的分布式锁存在的性能问题

二、高性能分布式锁

上面使用zk实现的简单的分布式锁,实现比较简单,但是存在性能问题,从上面的打印的结果可以看出、每一次客户端释放锁的时候,其他的客户端都会去抢锁,这就造成了不必要的浪费。那么如果提升性能呢?

1、思路:客户端在抢锁的时候进行排队,客户端只要监听它前一个节点的变化就行,如果前一个节点释放了锁,客户端才去进行抢锁操作,这个时候我们就需要创建顺序节点了

2、图解

(1)客户端排队

 (2)获取锁的逻辑

3、代码实现

HighPerformanceZkLock .java

package zklock;

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;

/**
 * 高性能分布式锁
 * @author hongtaolong
 *
 */
public class HighPerformanceZkLock extends AbstractLock {

	private static final String PATH = "/highPerformance_zklock";
	//当前节点路径
	private String currentPath;
	//前一个节点的路径
	private String beforePath;
	
	private CountDownLatch countDownLatch = null;
	
	public HighPerformanceZkLock() {
		//如果不存在这个节点,则创建持久节点
		if (!zkClient.exists(PATH)) {		
			zkClient.createPersistent(PATH);
		}
	}
	
	@Override
	public void releaseLock() {
		if (null != zkClient) {
			zkClient.delete(currentPath);
	        zkClient.close();
		}

	}

	@Override
	public boolean tryLock() {
		//如果currentPath为空则为第一次尝试加锁,第一次加锁赋值currentPath
		if (null == currentPath || "".equals(currentPath)) {
			//在path下创建一个临时的顺序节点
			currentPath = zkClient.createEphemeralSequential(PATH+"/", "lock");
		}
		//获取所有的临时节点,并排序
		List<String> childrens = zkClient.getChildren(PATH);
		Collections.sort(childrens);
		if (currentPath.equals(PATH+"/"+childrens.get(0))) {
			return true;
		}else {//如果当前节点不是排名第一,则获取它前面的节点名称,并赋值给beforePath
			int pathLength = PATH.length();
			int wz = Collections.binarySearch(childrens, currentPath.substring(pathLength+1));
			beforePath = PATH+"/"+childrens.get(wz-1);
		}
		return false;
	}

	@Override
	public void waitLock() {
		IZkDataListener lIZkDataListener = new IZkDataListener() {
			
			@Override
			public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
				if (null != countDownLatch){
					countDownLatch.countDown();
				}
			}
			
			@Override
			public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
				
			}
		};
		//监听前一个节点的变化
		zkClient.subscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener);
		if (zkClient.exists(beforePath)) {
			countDownLatch = new CountDownLatch(1);
			try {
				countDownLatch.await();
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
		zkClient.unsubscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener);
	}

}

这里只要帖高性能锁的代码了,AbstractLock没变化,LockTest中只要修改一行代码

//AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock();

AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock();

 测试结果:

 

上面是全部的打印结果,可以明显看出要比上面简单实现的分布式锁少很多,这说明性能比上面的好,因为它不会去做无用功嘛,好了zk分布式锁就介绍到这里了,如有错误欢迎指正,谢谢!

 

 

 

 

 

 

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