Wisher 2019-07-01
关于分布式锁,在互联网行业的使用场景还是比较多的,比如电商的库存扣减,秒杀活动,集群定时任务执行等需要进程互斥的场景。而实现分布式锁的手段也很多,大家比较常见的就是redis跟zookeeper,今天我们主要介绍的是基于zookeeper实现的分布式锁。
这篇文章主要借用Curator框架对zk分布式锁的实现思路,大家理解了以后完全可以自己手动实现一遍,但是在工作中还是建议使用成熟的开源框架,很多坑别人已经帮我们踩好了,除非万不得已,需要高度定制符合自己项目的需求的时候,才开始自行封装吧。
既然是基于zookeeper的分布式锁,首先肯定要对这个zookeeper有一定了解,这里就不过多的进行讲解,只对其跟分布式锁有关联的特性做一个简单的介绍,更多详细的功能特性大家可以参阅官方文档。
zookeeper维护着类似文件系统的数据结构,它总共有四种类型的节点
好,当我们简单了解了zk的节点类型以后,现在正式的分析Curator分布式锁的实现原理。这里我们定义了一个“/curator_lock”锁节点用来存放相关客户端创建的临时顺序节点。
假设两个客户端ClientA跟ClientB同时去争夺一个锁,此时ClientA先行一步获得了锁,那么它将会在我们的zk上创建一个“/curator_lock/xxxxx-0000000000”的临时顺序节点。
接着它会拿到“/curator_lock/”锁节点下的所有子节点,因为这些节点是有序的,这时候会判断它所创建的节点是否排在第一位(也就是序号最小),由于ClientA是第一个创建节点的的客户端,必然是排在第一位,所以它也就拿到了锁。
[zk: localhost:2182(CONNECTED) 4] ls /curator_lock [_c_f3f38067-8bff-47ef-9628-e638cfaad77e-lock-0000000000]
这个时候ClientB也来了,按照同样的步骤,先是在“/curator_lock/”下创建一个临时顺序节点“/curator_lock/xxxxx-0000000001”,接着也是获得该节点下的所有子节点信息,并比对自己生成的节点序号是否最小,由于此时序号最小的节点是ClientA创建的,并且还没释放掉,所以ClientB自己就拿不到锁。
[zk: localhost:2182(CONNECTED) 4] ls /curator_lock [_c_2a8198e4-2039-4a3c-8606-39c65790d637-lock-0000000001, _c_f3f38067-8bff-47ef-9628-e638cfaad77e-lock-0000000000]
既然ClientB拿不到锁,也不会放弃,它会对自己的前一个节点加上监听器(zk提供的api实现),只要监听到前一个节点被删除了,也就是释放了锁,就会马上重新执行获取锁的操作。
当后面的ClientC,ClientD...过来的时候也是如此,变化的只是节点上的编号,它会根据Client连接的数量而不断增加。
可能大家还会担心,万一我的获取到锁的客户端宕机了怎么办,会不会不释放锁?其实上面已经解答了这个问题,由于Curator使用的是临时顺序节点来实现的分布式锁,只要客户端与zk连接断开,该节点也就消失了,相当于释放了锁。
下面代码展示了Curator的基本使用方法,仅作为参考实例,请勿在生产环境使用的这么随意。
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("127.0.0.1:2182", 5000,10000, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)); client.start(); InterProcessMutex interProcessMutex = new InterProcessMutex(client, "/curator_lock"); //加锁 interProcessMutex.acquire(); //业务逻辑 //释放锁 interProcessMutex.release(); client.close();
我们在搞懂了原理之后,就可以抛弃Curator,自己动手实现一个分布式锁了,相信大家实现基本的功能都是没问题的,但是要做到生产级别,可能还是要在细节上下功夫,比如说一些异常处理,性能优化等因素。
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