分布式锁中-基于Zookeeper的实现

开发 架构
因为每次在创建锁和释放锁的过程中,都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行,然后Leader服务器还需要将数据同步到所有的Follower机器上,这样频繁的网络通信,性能的短板是非常突出的。在高性能,高并发的场景下,不建议使用ZooKeeper的分布式锁。

1. Zookeeper概述

Zookeeper(后续简称ZK)是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,通常以集群模式运转,其协调能力可以理解为是基于观察者设计模式来实现的;ZK服务会使用Znode存储使用者的数据,并将这些数据以树形目录的形式来组织管理,支持使用者以观察者的角色指定自己关注哪些节点\数据的变更,当这些变更发生时,ZK会通知其观察者;为满足本篇目标所需,着重介绍以下几个关键特性:

  • 数据组织:数据节点以树形目录(类似文件系统)组织管理,每一个节点中都会保存数据信息和节点信息。

图片

ZooKeeper's Hierarchical Namespace

  • 集群模式:通常是由3、5个基数实例组成集群,当超过半数服务实例正常工作就能对外提供服务,既能避免单点故障,又尽量高可用,每个服务实例都有一个数据备份,以实现数据全局一致

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ZooKeeper Service

  • 顺序更新:更新请求都会转由leader执行,来自同一客户端的更新将按照发送的顺序被写入到ZK,处理写请求创建Znode时,Znode名称后会被分配一个全局唯一的递增编号,可以通过顺序号推断请求的顺序,利用这个特性可以实现高级协调服务

图片

监听机制:给某个节点注册监听器,该节点一旦发生变更(例如更新或者删除),监听者就会收到一个Watch Event,可以感知到节点\数据的变更

图片

临时节点:session链接断开临时节点就没了,不能创建子节点(很关键)

ZK的分布式锁正是基于以上特性来实现的,简单来说是:

  • 临时节点:用于支撑异常情况下的锁自动释放能力
  • 顺序节点:用于支撑公平锁获取锁和排队等待的能力
  • 监听机制:用于支撑抢锁能力
  • 集群模式:用于支撑锁服务的高可用

2. 加解锁的流程描述

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  • 创建一个永久节点作为锁节点(/lock2)
  • 试图加锁的客户端在指定锁名称节点(/lock2)下,创建临时顺序子节点
  • 获取锁节点(/lock2)下所有子节点
  • 对所获取的子节点按节点自增序号从小到大排序
  • 判断自己是不是第一个子节点,若是,则获取锁
  • 若不是,则监听比该节点小的那个节点的删除事件(这种只监听前一个节点的方式避免了惊群效应)
  • 若是阻塞申请锁,则申请锁的操作可增加阻塞等待
  • 若监听事件生效(说明前节点释放了,可以尝试去获取锁),则回到第3步重新进行判断,直到获取到锁
  • 解锁时,将第一个子节点删除释放

3. ZK分布式锁的能力

可能读者是单篇阅读,这里引入上一篇《分布式锁上-初探》中的一些内容,一个分布式锁应具备这样一些功能特点:

  • 互斥性:在同一时刻,只有一个客户端能持有锁
  • 安全性:避免死锁,如果某个客户端获得锁之后处理时间超过最大约定时间,或者持锁期间发生了故障导致无法主动释放锁,其持有的锁也能够被其他机制正确释放,并保证后续其它客户端也能加锁,整个处理流程继续正常执行
  • 可用性:也被称作容错性,分布式锁需要有高可用能力,避免单点故障,当提供锁的服务节点故障(宕机)时不影响服务运行,这里有两种模式:一种是分布式锁服务自身具备集群模式,遇到故障能自动切换恢复工作;另一种是客户端向多个独立的锁服务发起请求,当某个锁服务故障时仍然可以从其他锁服务读取到锁信息(Redlock)
  • 可重入性:对同一个锁,加锁和解锁必须是同一个线程,即不能把其他线程程持有的锁给释放了
  • 高效灵活:加锁、解锁的速度要快;支持阻塞和非阻塞;支持公平锁和非公平锁

基于上文的内容,这里简单总结一下ZK的能力矩阵(其它分布式锁的情况会在后续文章中补充):

能力

ZK

MySql

Redis原生

Redlock

ETCD

互斥





安全

链接异常,session关闭后锁会自动释放





可用性

相对还好





可重入

线程可重入





加解锁速度

居中





阻塞非阻塞

都支持





公平非公平

仅公平锁





关于性能不太高的一种说法

因为每次在创建锁和释放锁的过程中,都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行,然后Leader服务器还需要将数据同步到所有的Follower机器上,这样频繁的网络通信,性能的短板是非常突出的。在高性能,高并发的场景下,不建议使用ZooKeeper的分布式锁。

由于ZooKeeper的高可用特性,在并发量不是太高的场景,也推荐使用ZK的分布式锁。

4. InterProcessMutex 使用示例

Zookeeper 客户端框架 Curator 提供的 InterProcessMutex 是分布式锁的一种实现,acquire 方法阻塞|非阻塞获取锁,release 方法释放锁,另外还提供了可撤销、可重入功能。

4.1 接口介绍

// 获取互斥锁
public void acquire() throws Exception;
// 在给定的时间内获取互斥锁
public boolean acquire(long time, TimeUnit unit) throws Exception;
// 释放锁处理
public void release() throws Exception;
// 如果当前线程获取了互斥锁,则返回true
boolean isAcquiredInThisProcess();

4.2 pom依赖

<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>

4.3 示例

package com.atguigu.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;

public class CuratorLockTest {

public static void main(String[] args) {

// 创建分布式锁1
InterProcessMutex lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks");

// 创建分布式锁2
InterProcessMutex lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), "/locks");

new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
lock1.acquire();
System.out.println("线程1 获取到锁");

lock1.acquire();
System.out.println("线程1 再次获取到锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock1.release();
System.out.println("线程1 释放锁");

lock1.release();
System.out.println("线程1 再次释放锁");

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();

new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
lock2.acquire();
System.out.println("线程2 获取到锁");

lock2.acquire();
System.out.println("线程2 再次获取到锁");

Thread.sleep(5 * 1000);

lock2.release();
System.out.println("线程2 释放锁");

lock2.release();
System.out.println("线程2 再次释放锁");

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}

private static CuratorFramework getCuratorFramework() {

ExponentialBackoffRetry policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3);

CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("xxx:2181,xxx:2181,xxx:2181")
.connectionTimeoutMs(2000)
.sessionTimeoutMs(2000)
.retryPolicy(policy).build();

// 启动客户端
client.start();

System.out.println("zookeeper 启动成功");
return client;
}
}

5. DIY一个阉割版的分布式锁

通过这个实例对照第2节内容来理解加解锁的流程,以及如何避免惊群效应。

package com.rock.case2;

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
* zk 分布式锁 v1版本:
* 完成功能 :
* 1. 避免了惊群效应
* 缺失功能:
* 1. 超时控制
* 2. 读写锁
* 3. 重入控制
*/
public class DistributedLock {

private String connectString;
private int sessionTimeout;
private ZooKeeper zk;

private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);

private String waitPath;
private String currentNode;
private String LOCK_ROOT_PATH;

private static String NODE_PREFIX = "w";

public DistributedLock(String connectString, int sessionTimeout, String lockName){
//TODO:数据校验
this.connectString = connectString;
this.sessionTimeout = sessionTimeout;
this.LOCK_ROOT_PATH = lockName;
}


public void init() throws IOException, KeeperException, InterruptedException {
// 建联
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, watchedEvent -> {
// connectLatch 连接上zk后 释放
if (watchedEvent.getState() == Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected) {
connectLatch.countDown();
}
});

connectLatch.await();// 等待zk正常连接后

// 判断锁名称节点是否存在
Stat stat = zk.exists(LOCK_ROOT_PATH, false);
if (stat == null) {
// 创建一下锁名称节点
try {
zk.create(LOCK_ROOT_PATH, LOCK_ROOT_PATH.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
} catch (KeeperException e) {
//并发创建冲突忽略。
if (!e.code().name().equals("NODEEXISTS")) {
throw e;
}
}
}
}

/**
* 待补充功能:
* 1. 超时设置
* 2. 读写区分
* 3. 重入控制
*/
public void zklock() throws KeeperException, InterruptedException {
if (!tryLock()) {
waitLock();
zklock();
}
}

/**
*
*/
private void waitLock() throws KeeperException, InterruptedException {
try {
zk.getData(waitPath, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent){
// waitLatch 需要释放
if (watchedEvent.getType() == Watcher.Event.EventType.NodeDeleted && watchedEvent.getPath().equals(waitPath)) {
waitLatch.countDown();
}
}
}, new Stat());
// 等待监听
waitLatch.await();
} catch (KeeperException.NoNodeException e) {
//如果等待的节点已经被清除了,不等了,再尝试去抢锁
return;
}

}

private boolean tryLock() throws KeeperException, InterruptedException {

currentNode = zk.create(LOCK_ROOT_PATH + "/" + NODE_PREFIX, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// 判断创建的节点是否是最小的序号节点,如果是获取到锁;如果不是,监听他序号前一个节点
List<String> children = zk.getChildren(LOCK_ROOT_PATH, false);
// 如果children 只有一个值,那就直接获取锁; 如果有多个节点,需要判断,谁最小
if (children.size() == 1) {
return true;
} else {
String thisNode = currentNode.substring(LOCK_ROOT_PATH.length() + 1);
// 通过w00000000获取该节点在children集合的位置
int index = children.indexOf(thisNode);
if (index == 0) {
//自己就是第一个节点
return true;
}
// 需要监听 他前一个节点变化
waitPath = LOCK_ROOT_PATH + "/" + children.get(index - 1);
}
return false;
}


// 解锁
public void unZkLock(){
// 删除节点
try {
zk.delete(this.currentNode, -1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}

}

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责任编辑:武晓燕 来源: 架构染色
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