程序员一代码搬运工
【Java学习心得和Java学习技术个人总结】

分布式锁是啥?对比下redis和zk两种分布式锁的优劣

 

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、面试官心里分析

 

其实一般问问题,都是这么问的,先问问你zk,然后其实是要过度的zk关联的一些问题里去,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、面试题剖析

 

(1)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)

 

第一个最普通的实现方式,如果就是在redis里创建一个key算加锁

 

SET my:lock 随机值 NX PX 30000,这个命令就ok,这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功,PX 30000的意思是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

 

为啥要用随机值呢?因为如果某个客户端获取到了锁,但是阻塞了很长时间才执行完,此时可能已经自动释放锁了,此时可能别的客户端已经获取到了这个锁,要是你这个时候直接删除key的话会有问题,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。因为如果是普通的redis单实例,那就是单点故障。或者是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。

 

第二个问题,RedLock算法

 

这个场景是假设有一个redis cluster,有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁:

 

1)获取当前时间戳,单位是毫秒

2)跟上面类似,轮流尝试在每个master节点上创建锁,过期时间较短,一般就几十毫秒

3)尝试在大多数节点上建立一个锁,比如5个节点就要求是3个节点(n / 2 +1)

4)客户端计算建立好锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,就算建立成功了

5)要是锁建立失败了,那么就依次删除这个锁

6)只要别人建立了一把分布式锁,你就得不断轮询去尝试获取锁

 

(2)zk分布式锁

 

zk分布式锁,其实可以做的比较简单,就是某个节点尝试创建临时znode,此时创建成功了就获取了这个锁;这个时候别的客户端来创建锁会失败,只能注册个监听器监听这个锁。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再次重新枷锁。

 

/**

* ZooKeeperSession

* @author Administrator

*

*/

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 {

Stat stat = zk.exists(path, true); // 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

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 Administrator

*

*/

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 Administrator

*

*/

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();

}

}

 

 

(3)redis分布式锁和zk分布式锁的对比

 

redis分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能

 

zk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,如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而zk的话,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分布式锁大家每发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等。。。zk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,我个人实践认为zk的分布式锁比redis的分布式锁牢靠、而且模型简单易用

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);
        }
}

// 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

}  

 

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