分布式锁（Zookeeper实现）

分布式锁

分布式锁，这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类，一个是 保持独占，另一个是 控制时序。

1. 所谓保持独占，就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把 zk 上的一个 znode 看作是一把锁，通过 create znode 的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。

2. 控制时序，就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distributelock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERALSEQUENTIAL 来指定）。Zk 的父节点（/distribute_lock）维持一份 sequence, 保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。

分布式锁    单纯的Lock锁或者synchronize只能解决单个jvm线程安全问题

分布式 Session 一致性问题

分布式全局id（也可以使用分布式锁）

分布式锁，产生的原因是 集群

在单台服务器上 如何生成订单号（保证唯一），方案 UUid+时间戳方式， redis方式

生成订单号， 秒杀抢购时候，

首先预测100w订单号，生成放在redis。客户端下单，直接redis去获取即可。因为redis单线程的，多个线程去获取时候，安全呀。

实际150w用户。当redis剩下50w订单号时候，继续生成补充之。

如果在集群情况，UUid+时间戳。不能保证唯一性！，原因：

如果单台：

uuid+时间戳，生成的代码逻辑：

package com.toov5.Lock;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

//生成订单号 时间戳
public class OrderNumGenerator {
  //区分不同的订单号
    private static int count = 0;
//单台服务器，多个线程 同事生成订单号
    public String getNumber(){
        try {
            Thread.sleep(300);
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        SimpleDateFormat simpt = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss");
        return simpt.format(new Date()) + "-" + ++count;  //时间戳后面加了 count

    }

}

开启100个线程调用之：

package com.toov5.Lock;

public class OrderService implements  Runnable {

     private OrderNumGenerator    orderNumGenerator  = new OrderNumGenerator(); //定义成全局的

     public void run() {
        getNumber();
    }

    public void getNumber(){
    String number =    orderNumGenerator.getNumber();
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"num"+number);
    }

    public static void main(String[] args) {
        OrderService orderService = new OrderService();
        for (int i = 0; i <100; i++) {  //开启100个线程
            new Thread(orderService).start();
        }
    }

}

结果：

多个线程共享区同一个全局变量，线程安全问题！

解决方案就是加锁嘛！

或者使用 lock锁也可以

public class OrderService implements Runnable {
    private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator();
    // 使用lock锁
    private java.util.concurrent.locks.Lock lock = new ReentrantLock();

    public void run() {
        getNumber();
    }

    public void getNumber() {
        try {
            // synchronized (this) {
            lock.lock();
            String number = orderNumGenerator.getNumber();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生成订单ID:" + number);
            // }

        } catch (Exception e) {

        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("####生成唯一订单号###");
        OrderService orderService = new OrderService();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(orderService).start();
        }

    }
}

如果是集群环境下：

  

每台jvm都有一个 count   都有 自增的代码 操作这个 count  三个不同的jvm 独立的  用户请求 过来 映射到哪个 就操作哪个

这时候就产生分布式锁的问题

这时候需要分布式锁：共享一个count

jvm1 操作时候 其他的jvm2 和 jvm3 不可以操作他！

分布式锁  保证分布式领域中共享数据安全问题

1、数据库实现（效率低，不推荐）

2、redis实现（使用redission实现，但是需要考虑思索，释放问题。繁琐一些）

3、Zookeeper实现   （使用临时节点，效率高，失效时间可以控制）

 4、Spring Cloud 实现全局锁（内置的）

业务场景

在分布式情况，生成全局订单号ID

产生问题

在分布式(集群)环境下，每台JVM不能实现同步，在分布式场景下使用时间戳生成订单号可能会重复

分布式情况下，怎么解决订单号生成不重复

1. 使用分布式锁
2. 提前生成好，订单号，存放在redis取。获取订单号，直接从redis中取。

使用分布式锁生成订单号技术

1.使用数据库实现分布式锁

缺点:性能差、线程出现异常时，容易出现死锁

2.使用redis实现分布式锁

缺点:锁的失效时间难控制、容易产生死锁、非阻塞式、不可重入

3.使用zookeeper实现分布式锁

实现相对简单、可靠性强、使用临时节点，失效时间容易控制

什么是分布式锁

分布式锁一般用在分布式系统或者多个应用中，用来控制同一任务是否执行或者任务的执行顺序。在项目中，部署了多个tomcat应用，在执行定时任务时就会遇到同一任务可能执行多次的情况，我们可以借助分布式锁，保证在同一时间只有一个tomcat应用执行了定时任务

使用Zookeeper实现分布式锁

Zookeeper实现分布式锁原理

使用zookeeper创建临时序列节点来实现分布式锁，适用于顺序执行的程序，大体思路就是创建临时序列节点，找出最小的序列节点，获取分布式锁，程序执行完成之后此序列节点消失，通过watch来监控节点的变化，从剩下的节点的找到最小的序列节点，获取分布式锁，执行相应处理，依次类推……

如何使用zk实现分布式锁？

临时节点

持久节点

分布式锁使用 临时节点，实现：

实现步骤:

多个Jvm同时在Zookeeper上创建同一个相同的节点( /Lock)

zk节点唯一的！ 不能重复！节点类型为临时节点， jvm1创建成功时候，jvm2和jvm3创建节点时候会报错，该节点已经存在。这时候 jvm2和jvm3进行等待。

jvm1的程序现在执行完毕，执行释放锁。关闭当前会话。临时节点不复存在了并且事件通知Watcher，jvm2和jvm3继续创建。

ps：zk强制关闭时候，通知会有延迟。但是close（）方法关闭时候，延迟小

如果程序一直不处理完，可能导致思索（其他的一直等待）。设置有效期~  直接close（）掉 其实连接也是有有效期设置的 大家可以找下相关资料看下哦

上代码！

引入Jar包：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.toov5.FbsLock</groupId>
  <artifactId>FbsLock</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <dependencies>
		<dependency>
			<groupId>com.101tec</groupId>
			<artifactId>zkclient</artifactId>
			<version>0.10</version>
		</dependency>
	</dependencies>

</project>

　创建锁的接口

package com.toov5.Lock;

public interface ExtLock {

    //ExtLock基于zk实现分布式锁
    public void  getLock();

    //释放锁
    public void unLock();

}

模板方法模式

package com.toov5.Lock;

import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

//将重复代码抽象到子类中（模板方法设计模式）
public abstract class ZookeeperAbstractLock implements ExtLock {
    private static final String CONNECTION="192.168.91.5:2181";
    protected ZkClient zkClient = new ZkClient(CONNECTION);
    private String lockPath="/lockPath";

     //获取锁
      public void getLock() {
          //1、连接zkClient 创建一个/lock的临时节点
          // 2、 如果节点创建成果，直接执行业务逻辑，如果节点创建失败，进行等待
          if (tryLock()) {
            System.out.println("#####成功获取锁######");
        }else {
            //进行等待
            waitLock();
        }

        //3、使用事件通知监听该节点是否被删除    ，如果是，重新进入获取锁的资源  

    }

   //创建失败 进行等待
    abstract void waitLock();

    abstract boolean tryLock();

    //释放锁
      public void unLock() {
        //执行完毕 直接连接
          if (zkClient != null) {
            zkClient.close();
            System.out.println("######释放锁完毕######");
        }

    }

}

创建子类实现上面的 抽象方法

package com.toov5.Lock;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;
public class ZookeeperDistrbuteLock extends ZookeeperAbstractLock {

    @Override
    boolean tryLock() {
        try {
            zkClient.createEphemeral(lockPath);
//            System.out.println("#########获取锁######");
            return true;
        } catch (Exception e) {
            // 如果失败 直接catch
            return false;
        }
    }

    @Override
    void waitLock() {

        IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {

            // 节点被删除
            public void handleDataDeleted(String arg0) throws Exception {
                if (countDownLatch != null) {
                    countDownLatch.countDown(); // 计数器为0的情况，await 后面的继续执行
                }

            }

            // 节点被修改
            public void handleDataChange(String arg0, Object arg1) throws Exception {

            }
        };

        // 监听事件通知
        zkClient.subscribeDataChanges(lockPath, iZkDataListener);
        // 控制程序的等待
        if (zkClient.exists(lockPath)) {  //如果 检查出 已经被创建了 就new 然后进行等待
            countDownLatch = new CountDownLatch(1);
            try {
                countDownLatch.wait(); //等待时候 就不往下走了   当为0 时候 后面的继续执行
            } catch (Exception e) {
                // TODO: handle exception
            }
        }
        //后面代码继续执行
        //为了不影响程序的执行 建议删除该事件监听 监听完了就删除掉
        zkClient.unsubscribeDataChanges(lockPath, iZkDataListener);

    }

}

生产订单号：

package com.toov5.Lock;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

//生成订单号 时间戳
public class OrderNumGenerator {
  //区分不同的订单号
    private static int count = 0;
//单台服务器，多个线程 同事生成订单号
    public String getNumber(){
        try {
            Thread.sleep(500);
        } catch (Exception e) {

        }
        SimpleDateFormat simpt = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss");
        return simpt.format(new Date()) + "-" + ++count;  //时间戳后面加了 count

    }

}

运行方法：

package com.toov5.Lock;

public class OrderService implements Runnable {

    private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator(); // 定义成全局的
    private ExtLock lock = new ZookeeperDistrbuteLock();

    public void run() {
        getNumber();
    }

    public synchronized void getNumber() { // 加锁 保证线程安全问题 让一个线程操作
        try {
            lock.getLock();
            String number = orderNumGenerator.getNumber();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",number" + number);

        } catch (Exception e) {

        } finally {
            lock.unLock();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
//        OrderService orderService = new OrderService();
        for (int i = 0; i < 100; i++) { // 开启100个线程
            //模拟分布式锁的场景
            new Thread(new OrderService()).start();
        }
    }

}

运行结果：

代码欣赏：