分析ZooKeeper分布式锁的实现分析ZooKeeper分布式锁的实现

一、分布式锁方案比较
二、ZooKeeper实现分布式锁

2.1、方案一
2.2、方案二

一、分布式锁方案比较

方案	实现思路	优点	缺点
利用 MySQL 的实现方案	利用数据库自身提供的锁机制实现，要求数据库支持行级锁	实现简单	性能差，无法适应高并发场景；容易出现死锁的情况；无法优雅的实现阻塞式锁
利用 Redis 的实现方案	使用 Setnx 和 lua 脚本机制实现，保证对缓存操作序列的原子性	性能好	实现相对复杂，有可能出现死锁；无法优雅的实现阻塞式锁
利用 ZooKeeper 的实现方案	基于 ZooKeeper 节点特性及 watch 机制实现	性能好，稳定可靠性高，能较好地实现阻塞式锁	实现相对复杂

二、ZooKeeper实现分布式锁这里使用 ZooKeeper 来实现分布式锁，以50个并发请求来获取订单编号为例，描述两种方案，第一种为基础实现，第二种在第一种基础上进行了优化。

2.1、方案一
流程描述：

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具体代码：
OrderNumGenerator：

/** * @Description 生成随机订单号 */public class OrderNumGenerator {private static long count = 0; /*** 使用日期加数值拼接成订单号*/public String getOrderNumber() throws Exception {String date = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss").format(LocalDateTime.now()); String number = new DecimalFormat("000000").format(count++); return date + number; }}

Lock：

/** * @Description 自定义锁接口 */public interface Lock {/*** 获取锁*/public void getLock(); /*** 释放锁*/public void unLock(); }

AbstractLock：

/** * @Description 定义一个模板，具体的方法由子类来实现 */public abstract class AbstractLock implements Lock {/*** 获取锁*/@Overridepublic void getLock() {if (tryLock()) {System.out.println("--------获取到了自定义Lock锁的资源--------"); } else {// 没拿到锁则阻塞，等待拿锁waitLock(); getLock(); }}/*** 尝试获取锁，如果拿到了锁返回true，没有拿到则返回false*/public abstract boolean tryLock(); /*** 阻塞，等待获取锁*/public abstract void waitLock(); }

ZooKeeperAbstractLock：

/** * @Description 定义需要的服务连接 */public abstract class ZooKeeperAbstractLock extends AbstractLock {private static final String SERVER_ADDR = "192.168.182.130:2181,192.168.182.131:2181,192.168.182.132:2181"; protected ZkClient zkClient = new ZkClient(SERVER_ADDR); protected static final String PATH = "/lock"; }

【分析ZooKeeper分布式锁的实现】ZooKeeperDistrbuteLock：

/** * @Description 真正实现锁的细节 */public class ZooKeeperDistrbuteLock extends ZooKeeperAbstractLock {private CountDownLatch countDownLatch = null; /*** 尝试拿锁*/@Overridepublic boolean tryLock() {try {// 创建临时节点zkClient.createEphemeral(PATH); return true; } catch (Exception e) {// 创建失败报异常return false; }}/*** 阻塞，等待获取锁*/@Overridepublic void waitLock() {// 创建监听IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {@Overridepublic void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception {}@Overridepublic void handleDataDeleted(String s) throws Exception {// 释放锁，删除节点时唤醒等待的线程if (countDownLatch != null) {countDownLatch.countDown(); }}}; // 注册监听zkClient.subscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener); // 节点存在时，等待节点删除唤醒if (zkClient.exists(PATH)) {countDownLatch = new CountDownLatch(1); try {countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }}// 删除监听zkClient.unsubscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener); }/*** 释放锁*/@Overridepublic void unLock() {if (zkClient != null) {System.out.println("释放锁资源"); zkClient.delete(PATH); zkClient.close(); }}}

测试效果：使用50个线程来并发测试ZooKeeper实现的分布式锁

/** * @Description 使用50个线程来并发测试ZooKeeper实现的分布式锁 */public class OrderService {private static class OrderNumGeneratorService implements Runnable {private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator(); ; private Lock lock = new ZooKeeperDistrbuteLock(); @Overridepublic void run() {lock.getLock(); try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ", 生成订单编号："+ orderNumGenerator.getOrderNumber()); } catch (Exception e) {e.printStackTrace(); } finally {lock.unLock(); }}}public static void main(String[] args) {System.out.println("----------生成唯一订单号----------"); for (int i = 0; i < 50; i++) {new Thread(new OrderNumGeneratorService()).start(); }}}

2.2、方案二
方案二在方案一的基础上进行优化，避免产生“羊群效应”，方案一一旦临时节点删除，释放锁，那么其他在监听这个节点变化的线程，就会去竞争锁，同时访问 ZooKeeper，那么怎么更好的避免各线程的竞争现象呢，就是使用临时顺序节点，临时顺序节点排序，每个临时顺序节点只监听它本身的前一个节点变化。
流程描述：

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具体代码
具体只需要将方案一中的 ZooKeeperDistrbuteLock 改变，增加一个 ZooKeeperDistrbuteLock2，测试代码中使用 ZooKeeperDistrbuteLock2 即可测试，其他代码都不需要改变。

/** * @Description 真正实现锁的细节 */public class ZooKeeperDistrbuteLock2 extends ZooKeeperAbstractLock {private CountDownLatch countDownLatch = null; /*** 当前请求节点的前一个节点*/private String beforePath; /*** 当前请求的节点*/private String currentPath; public ZooKeeperDistrbuteLock2() {if (!zkClient.exists(PATH)) {// 创建持久节点，保存临时顺序节点zkClient.createPersistent(PATH); }}@Overridepublic boolean tryLock() {// 如果currentPath为空则为第一次尝试拿锁，第一次拿锁赋值currentPathif (currentPath == null || currentPath.length() == 0) {// 在指定的持久节点下创建临时顺序节点currentPath = zkClient.createEphemeralSequential(PATH + "/", "lock"); }// 获取所有临时节点并排序，例如：000044List childrenList = zkClient.getChildren(PATH); Collections.sort(childrenList); if (currentPath.equals(PATH + "/" + childrenList.get(0))) {// 如果当前节点在所有节点中排名第一则获取锁成功return true; } else {int wz = Collections.binarySearch(childrenList, currentPath.substring(6)); beforePath = PATH + "/" + childrenList.get(wz - 1); }return false; }@Overridepublic void waitLock() {// 创建监听IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {@Overridepublic void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception {}@Overridepublic void handleDataDeleted(String s) throws Exception {// 释放锁，删除节点时唤醒等待的线程if (countDownLatch != null) {countDownLatch.countDown(); }}}; // 注册监听，这里是给排在当前节点前面的节点增加（删除数据的）监听，本质是启动另外一个线程去监听前置节点zkClient.subscribeDataChanges(beforePath, iZkDataListener); // 前置节点存在时，等待前置节点删除唤醒if (zkClient.exists(beforePath)) {countDownLatch = new CountDownLatch(1); try {countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }}// 删除对前置节点的监听zkClient.unsubscribeDataChanges(beforePath, iZkDataListener); }/*** 释放锁*/@Overridepublic void unLock() {if (zkClient != null) {System.out.println("释放锁资源"); zkClient.delete(currentPath); zkClient.close(); }}}

以上就是分析ZooKeeper分布式锁的实现的详细内容，更多关于ZooKeeper分布式锁的资料请关注脚本之家其它相关文章！