分布式锁与实现--基于ZooKeeper实现
引言
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此,如果第一次无应答,客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间,非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。
客户端可以在节点读写,从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。
基于ZooKeeper分布式锁的流程
- 在zookeeper指定节点(locks)下创建临时顺序节点node_n
- 获取locks下所有子节点children
- 对子节点按节点自增序号从小到大排序
- 判断本节点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
- 若监听事件生效,则回到第二步重新进行判断,直到获取到锁
具体实现
下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁,操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。
- 通过实现Watch接口,实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控,使CountDownLatch来完成监控,在等待锁的时候使用CountDownLatch来计数,等到后进行countDown,停止等待,继续运行。
- 以下整体流程基本与上述描述流程一致,只是在监听的时候使用的是CountDownLatch来监听前一个节点。
分布式锁:
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class DistributedLock implements Lock, Watcher {
private ZooKeeper zk = null;
// 根节点
private String ROOT_LOCK = "/locks";
// 竞争的资源
private String lockName;
// 等待的前一个锁
private String WAIT_LOCK;
// 当前锁
private String CURRENT_LOCK;
// 计数器
private CountDownLatch countDownLatch;
private int sessionTimeout = 30000;
private List<Exception> exceptionList = new ArrayList<Exception>();
/**
* 配置分布式锁
* @param config 连接的url
* @param lockName 竞争资源
*/
public DistributedLock(String config, String lockName) {
this.lockName = lockName;
try {
// 连接zookeeper
zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this);
Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK, false);
if (stat == null) {
// 如果根节点不存在,则创建根节点
zk.create(ROOT_LOCK, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 节点监视器
public void process(WatchedEvent event) {
if (this.countDownLatch != null) {
this.countDownLatch.countDown();
}
}
public void lock() {
if (exceptionList.size() > 0) {
throw new LockException(exceptionList.get(0));
}
try {
if (this.tryLock()) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockName + "获得了锁");
return;
} else {
// 等待锁
waitForLock(WAIT_LOCK, sessionTimeout);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public boolean tryLock() {
try {
String splitStr = "_lock_";
if (lockName.contains(splitStr)) {
throw new LockException("锁名有误");
}
// 创建临时有序节点
CURRENT_LOCK = zk.create(ROOT_LOCK + "/" + lockName + splitStr, new byte[0],
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(CURRENT_LOCK + " 已经创建");
// 取所有子节点
List<String> subNodes = zk.getChildren(ROOT_LOCK, false);
// 取出所有lockName的锁
List<String> lockObjects = new ArrayList<String>();
for (String node : subNodes) {
String _node = node.split(splitStr)[0];
if (_node.equals(lockName)) {
lockObjects.add(node);
}
}
Collections.sort(lockObjects);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 的锁是 " + CURRENT_LOCK);
// 若当前节点为最小节点,则获取锁成功
if (CURRENT_LOCK.equals(ROOT_LOCK + "/" + lockObjects.get(0))) {
return true;
}
// 若不是最小节点,则找到自己的前一个节点
String prevNode = CURRENT_LOCK.substring(CURRENT_LOCK.lastIndexOf("/") + 1);
WAIT_LOCK = lockObjects.get(Collections.binarySearch(lockObjects, prevNode) - 1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) {
try {
if (this.tryLock()) {
return true;
}
return waitForLock(WAIT_LOCK, timeout);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
// 等待锁
private boolean waitForLock(String prev, long waitTime) throws KeeperException, InterruptedException {
Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK + "/" + prev, true);
if (stat != null) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "等待锁 " + ROOT_LOCK + "/" + prev);
this.countDownLatch = new CountDownLatch(1);
// 计数等待,若等到前一个节点消失,则precess中进行countDown,停止等待,获取锁
this.countDownLatch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.countDownLatch = null;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 等到了锁");
}
return true;
}
public void unlock() {
try {
System.out.println("释放锁 " + CURRENT_LOCK);
zk.delete(CURRENT_LOCK, -1);
CURRENT_LOCK = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public Condition newCondition() {
return null;
}
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
this.lock();
}
public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e){
super(e);
}
public LockException(Exception e){
super(e);
}
}
}
测试代码:
public class Test {
static int n = 500;
public static void secskill() {
System.out.println(--n);
}
public static void main(String[] args) {
Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
DistributedLock lock = null;
try {
lock = new DistributedLock("127.0.0.1:2181", "test1");
lock.lock();
secskill();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
} finally {
if (lock != null) {
lock.unlock();
}
}
}
};
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread t = new Thread(runnable);
t.start();
}
}
}
运行结果:
总体来说,如果了解到整个实现流程,使用zookeeper实现分布式锁并不是很困难,不过这也只是一个简单的实现,
与前面实现Redis实现相比,本实现的稳定性更强,这是因为zookeeper的特性所致,在外界看来,zookeeper集群中每一个节点都是一致的。
分布式锁与实现--基于ZooKeeper实现的更多相关文章
- 分布式锁(3) ----- 基于zookeeper的分布式锁
分布式锁系列文章 分布式锁(1) ----- 介绍和基于数据库的分布式锁 分布式锁(2) ----- 基于redis的分布式锁 分布式锁(3) ----- 基于zookeeper的分布式锁 代码:ht ...
- 分布式锁(2) ----- 基于redis的分布式锁
分布式锁系列文章 分布式锁(1) ----- 介绍和基于数据库的分布式锁 分布式锁(2) ----- 基于redis的分布式锁 分布式锁(3) ----- 基于zookeeper的分布式锁 代码:ht ...
- 分布式锁用Redis还是ZooKeeper?(转载)
文章系网络转载,侵删. 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73807097 为什么用分布式锁?在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景. 图片来自 Pexels 为什么 ...
- 分布式锁用Redis与Zookeeper的使用
为什么用分布式锁? 在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景: 系统A是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存足够了才会 ...
- 分布式锁(一) Zookeeper分布式锁
什么是Zookeeper? Zookeeper(业界简称zk)是一种提供配置管理.分布式协同以及命名的中心化服务,这些提供的功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能,但是如果自己实现这些功能而 ...
- 服务注册发现consul之四: 分布式锁之四:基于Consul的KV存储和分布式信号量实现分布式锁
一.基于key/value实现 我们在构建分布式系统的时候,经常需要控制对共享资源的互斥访问.这个时候我们就涉及到分布式锁(也称为全局锁)的实现,基于目前的各种工具,我们已经有了大量的实现方式,比如: ...
- 分布式锁中的基于redis的setnx的原理以及set和setnx的区别是什么
基于Redis实现分布式锁.虽然网上介绍的Redis分布式锁博客比较多,却有着各种各样的问题,本篇博客将详细介绍如何正确地使用setnx实现Redis分布式锁 这里就不介绍错误的示范了 大家直接看正确 ...
- 分布式锁为什么要选择Zookeeper而不是Redis?
在分布式的应用中,为了防止单点故障,保障高可用,通常会采用主从结构,当主节点挂掉后,从节点可以代替主节点提供服务. Redis通过复制 + sentinel哨兵来实现主从模式. Zookeeper通过 ...
- 分布式锁之二:zookeeper分布式锁2
示例: package com.util; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.apache.zoo ...
随机推荐
- Vue学习笔记(一) 利用idea 搭建 vue 项目
环境准备工作: 安装node.js 环境 -- 略 安装vue-li 全局安装vue-cli,在命令行中执行npm install -g vue-cli idea准备工作: 安装vue.js Fi ...
- 前端imageBuffer设置图片src(后端返回二进制流图片)
参考地址1:前端imageBuffer设置图片src(后端到前端直传buffer) 参考地址2:axios根据流生成图片 本质为buffer转base64 // 获取项目截图 getItemPic() ...
- YII2中controller中的behaviors中的behavior内部是如何被使用的?
1. behaviors方法的调用: 在祖先对象components中有一个ensureBehaviors方法,代码如下: /** * Makes sure that the behaviors de ...
- ansible 配置文件设置
目录 ansible 配置文件设置 一.ansible configuration settings 二.ansible 配置文件查找顺序(从上到下,依次查找) 三.附录ansible配置参数 ans ...
- 如何使windows7的默认共享可以被访问[转载]
因为UAC的存在, 如果使用windows 7 的默认共享,比如 \abcc$ ,会被提示 无权限错误. 为了方便在局域网共享文件,找到了这个方法. Open the registry edi ...
- linux工具之iostat
iostat 是I/O statistics(输入/输出统计)缩写iostat工具将对系统磁磁盘活动进行监视iostat属于sysstat软件包可以用yum install sysstat ...
- python面向编程: 常用模块补充与面向对象
一.常用模块 1.模块 的用用法 模块的相互导入 绝对导入 从sys.path (项目根目录)开始的完整路径 相对导入 是指相对于当前正在执行的文件开始的路径 只能用于包内模块相互间导入 不能超过顶层 ...
- Go语言基础之操作MySQL
Go语言操作MySQL MySQL是常用的关系型数据库,本文介绍了Go语言如何操作MySQL数据库. Go操作MySQL 连接 Go语言中的database/sql包提供了保证SQL或类SQL数据库的 ...
- sql like 拼接字符串模糊查询
这种分割的值大家常用,如果要用like 来查询包含2,这个值的数据有哪些,这个怎么查? like '%2%' ????,这是不行的如果是 44,125,687 同样可以查出来,那么就想到通配符, l ...
- PHP底层运行机制与原理
PHP的设计理念及特点 多进程模型:由于PHP是多进程模型,不同请求间互不干涉,这样保证了一个请求挂掉不会对全盘服务造成影响,当然,时代发展,PHP也早已支持多线程模型. 弱类型语言:和C/C++.J ...