etcd实现分布式锁
转载自：etcd实现分布式锁
当并发的访问共享资源的时候，如果没有加锁的话，无法保证共享资源安全性和正确性。这个时候就需要用到锁
1、需要具备的特性
- 需要保证互斥访问（分布式环境需要保证不同节点、不同线程的互斥访问）
- 需要有超时机制，防止锁意外未释放，其他节点无法获取到锁；也要保证任务能够正常执行完成，不能超时了任务还没结束，导致任务执行一般被释放锁
- 需要有阻塞和非阻塞两种请求锁的接口
2、本地锁
当业务执行在同一个线程内，也就是我初始化一个本地锁，其他请求也认这把锁。一般是服务部署在单机环境下。
我们可以看下下面的例子，开1000个goroutine并发的给Counter做自增操作，结果会是什么样的呢？
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
var sg sync.WaitGroup
type Counter struct {
count int
}
// 自增操作
func (m *Counter) Incr() {
m.count++
}
// 获取总数
func (m *Counter) Count() int {
return m.count
}
func main() {
c := &Counter{}
for i := 0; i < 1000; i++ {
sg.Add(1)
// 模拟并发请求
go func() {
c.Incr()
sg.Done()
}()
}
sg.Wait()
fmt.Println(c.Count())
}
结果是count的数量并不是预想中的1000，而是下面这样，每次打印出的结果都不一样，但是接近1000
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
953
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
982
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
984
出现这个问题的原因就是没有给自增操作加锁
下面我们修改代码如下，在Incr中加上go的mutex互斥锁
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
var sg sync.WaitGroup
type Counter struct {
count int
mu sync.Mutex
}
func (m *Counter) Incr() {
// 每次写之前先加锁，写完之后释放锁
m.mu.Lock()
defer m.mu.Unlock()
m.count++
}
func (m *Counter) Count() int {
return m.count
}
func main() {
c := &Counter{}
for i := 0; i < 1000; i++ {
sg.Add(1)
go func() {
c.Incr()
sg.Done()
}()
}
sg.Wait()
fmt.Println(c.Count())
}
可以看到现在count正常输出1000了
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
1000
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
1000
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
1000
3、etcd分布式锁
简单部署一个etcd集群
├── docker-compose.yml
├── etcd
│ └── Dockerfile
Dockerfile文件内容
FROM bitnami/etcd:latest
LABEL maintainer="liuyuede123 <liufutianoppo@163.com>"
Docker-compose.yml内容
version: '3.5'
# 网络配置
networks:
backend:
driver: bridge
# 服务容器配置
services:
etcd1: # 自定义容器名称
build:
context: etcd # 指定构建使用的 Dockerfile 文件
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
- ETCD_NAME=etcd1
- ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://etcd1:2380
- ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2380
- ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379
- ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://etcd1:2379
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster
- ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd1=http://etcd1:2380,etcd2=http://etcd2:2380,etcd3=http://etcd3:2380
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=new
ports: # 设置端口映射
- "12379:2379"
- "12380:2380"
networks:
- backend
restart: always
etcd2: # 自定义容器名称
build:
context: etcd # 指定构建使用的 Dockerfile 文件
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
- ETCD_NAME=etcd2
- ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://etcd2:2380
- ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2380
- ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379
- ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://etcd2:2379
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster
- ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd1=http://etcd1:2380,etcd2=http://etcd2:2380,etcd3=http://etcd3:2380
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=new
ports: # 设置端口映射
- "22379:2379"
- "22380:2380"
networks:
- backend
restart: always
etcd3: # 自定义容器名称
build:
context: etcd # 指定构建使用的 Dockerfile 文件
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
- ETCD_NAME=etcd3
- ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://etcd3:2380
- ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2380
- ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379
- ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://etcd3:2379
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster
- ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd1=http://etcd1:2380,etcd2=http://etcd2:2380,etcd3=http://etcd3:2380
- ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=new
ports: # 设置端口映射
- "32379:2379"
- "32380:2380"
networks:
- backend
restart: always
执行docker-compose up -d启动etcd服务，可以看到docker中已经启动了3个服务
实现互斥访问
package main
import (
"fmt"
clientv3 "go.etcd.io/etcd/client/v3"
"go.etcd.io/etcd/client/v3/concurrency"
"sync"
)
var sg sync.WaitGroup
type Counter struct {
count int
}
func (m *Counter) Incr() {
m.count++
}
func (m *Counter) Count() int {
return m.count
}
func main() {
endpoints := []string{"http://127.0.0.1:12379", "http://127.0.0.1:22379", "http://127.0.0.1:32379"}
// 初始化etcd客户端
client, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
defer client.Close()
counter := &Counter{}
sg.Add(100)
for i := 0; i < 100; i++ {
go func() {
// 这里会生成租约，默认是60秒
session, err := concurrency.NewSession(client)
if err != nil {
panic(err)
}
defer session.Close()
locker := concurrency.NewLocker(session, "/my-test-lock")
locker.Lock()
counter.Incr()
locker.Unlock()
sg.Done()
}()
}
sg.Wait()
fmt.Println("count:", counter.Count())
}
执行结果：
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
count: 100
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
count: 100
user@userdeMacBook-Pro ~/go/src/go-demo/mutex go run main.go
count: 100
实现超时机制
当某个客户端持有锁时，由于某些原因导致锁未释放，就会导致这个客户端一直持有这把锁，其他客户端一直获取不到锁。所以需要分布式锁实现超时机制，当锁未释放时，会因为etcd的租约会到期而释放锁。当业务正常处理时，租约到期之前会继续续约，知道业务处理完毕释放锁。
package main
import (
"fmt"
clientv3 "go.etcd.io/etcd/client/v3"
"go.etcd.io/etcd/client/v3/concurrency"
"sync"
"time"
)
var sg sync.WaitGroup
type Counter struct {
count int
}
func (m *Counter) Incr() {
m.count++
}
func (m *Counter) Count() int {
return m.count
}
func main() {
endpoints := []string{"http://127.0.0.1:12379", "http://127.0.0.1:22379", "http://127.0.0.1:32379"}
client, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
defer client.Close()
counter := &Counter{}
session, err := concurrency.NewSession(client)
if err != nil {
panic(err)
}
defer session.Close()
locker := concurrency.NewLocker(session, "/my-test-lock")
fmt.Println("locking...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
locker.Lock()
fmt.Println("locked...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
// 模拟业务
time.Sleep(100 * time.Second)
counter.Incr()
locker.Unlock()
fmt.Println("released...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
fmt.Println("count:", counter.Count())
}
命令行开2个窗口，第一个窗口执行程序并获取锁，之后模拟意外退出并没有调用unlock方法
go run main.go
locking... 2022-09-03 23:41:48 # 租约生成时间
locked... 2022-09-03 23:41:48
^Csignal: interrupt
第二个窗口，在第一个窗口退出之前尝试获取锁，此时是阻塞状态。第一个窗口退出之后由于租约还没到期，第二个窗口还是获取锁的状态。等到第一个窗口租约到期（默认60秒），第二个获取锁成功
locking... 2022-09-03 23:41:52
locked... 2022-09-03 23:42:48 # 第一个租约60秒到期，获取锁成功
released... 2022-09-03 23:44:28
count: 1
实现阻塞和非阻塞接口
上面的例子中已经实现了阻塞接口，即当前有获取到锁的请求，则其他请求阻塞等待锁释放
非阻塞的方式就是尝试获取锁，如果失败立即返回。etcd中是实现了tryLock方法
// TryLock locks the mutex if not already locked by another session.
// If lock is held by another session, return immediately after attempting necessary cleanup
// The ctx argument is used for the sending/receiving Txn RPC.
func (m *Mutex) TryLock(ctx context.Context) error {
具体看下面的例子
package main
import (
"context"
"fmt"
clientv3 "go.etcd.io/etcd/client/v3"
"go.etcd.io/etcd/client/v3/concurrency"
"sync"
"time"
)
var sg sync.WaitGroup
type Counter struct {
count int
}
func (m *Counter) Incr() {
m.count++
}
func (m *Counter) Count() int {
return m.count
}
func main() {
endpoints := []string{"http://127.0.0.1:12379", "http://127.0.0.1:22379", "http://127.0.0.1:32379"}
client, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
defer client.Close()
counter := &Counter{}
session, err := concurrency.NewSession(client)
if err != nil {
panic(err)
}
defer session.Close()
// 此处使用newMutex初始化
locker := concurrency.NewMutex(session, "/my-test-lock")
fmt.Println("locking...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
err = locker.TryLock(context.Background())
// 获取锁失败就抛错
if err != nil {
fmt.Println("lock failed", err)
return
}
fmt.Println("locked...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
time.Sleep(100 * time.Second)
counter.Incr()
err = locker.Unlock(context.Background())
if err != nil {
fmt.Println("unlock failed", err)
return
}
fmt.Println("released...", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
fmt.Println("count:", counter.Count())
}
窗口1、窗口2执行结果
go run main.go
locking... 2022-09-04 00:00:21
locked... 2022-09-04 00:00:21
released... 2022-09-04 00:02:01
count: 1
go run main.go
locking... 2022-09-04 00:00:27
lock failed mutex: Locked by another session
etcd实现分布式锁的更多相关文章
- 一次基于etcd的分布式锁自动延时失败问题的排查
今天在测试基于etcd的分布式锁过程中,在测试获取锁后,释放之前超出TTL时长的情况下自动延长TTL这部分功能,在延长指定key的TTL时总是返回404错误信息,在对目标KEY更新TTL时目标KEY已 ...
- golang基于etcd实现分布式锁（转）
下面描述使用 Etcd 实现分布式锁的业务流程,假设对某个共享资源设置的锁名为:/lock/mylock 步骤 1: 准备 客户端连接 Etcd,以 /lock/mylock 为前缀创建全局唯一的 k ...
- golang使用etcd实现分布式锁
package main import ( "context" "fmt" "time" "go.etcd.io/etcd/cli ...
- 基于go+etcd实现分布式锁
原文链接:https://www.yii-china.com/topic/detail/113 package main import ( "context" "fmt& ...
- ETCD分布式锁实现选主机制(Golang实现)
ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所 ...
- etcd分布式锁及事务
前言 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.在分布式系统中,常常需要协调他们的动作.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互 ...
- Redis 中的原子操作(3)-使用Redis实现分布式锁
Redis 中的分布式锁如何使用 分布式锁的使用场景 使用 Redis 来实现分布式锁 使用 set key value px milliseconds nx 实现 SETNX+Lua 实现 使用 R ...
- 分布式ID生成器及redis，etcd分布式锁
分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明 ...
- Etcd 使用场景：通过分布式锁思路实现自动选主
分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现, ...
随机推荐
- 客户流失？来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模上的用户留存模型 ⛵
作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai. ...
- js--自定义对象
1.直接量对象(JSON) {"name":"zhangsan","age":25} {}代表一个对象,包含多组键值对. 通常key是字符串 ...
- 套接字传输（TCP简单使用）
- Hadoop的由来、Block切分、进程详解
Hadoop的由来.Block切分.进程详解 一.hadoop的由来 Google发布了三篇论文: GFS(Google File System) MapReduce(数据计算方法) BigTable ...
- Python自学教程2：大牛们怎么写注释
在还没开始学代码前,就要先学会写注释.不会写注释的程序员会遭到鄙视和唾弃,甚至在工作中会被人穿小鞋.注释也不是随便写一下就行,用好注释还是有点讲究的. 注释有什么用? 注释(Comments)主要是向 ...
- Think PHP 完整的带富文本格式以及图片上传，并且在页面上分页展示
Think php6.0官网网址:序言 · ThinkPHP6.0完全开发手册 · 看云 (kancloud.cn) 下面是基础配置 第一步:创建TP框架,命名为tp composer create- ...
- Linux的OpenLava配置
OpenLava OpenLava是基于LSF早期的开源版本发展而来,其免费.开源.兼容IBM LSF的工作负载调度器.当你需要执行某项业务时候(比如跑渲染之类的),当有服务器处于空闲状态时候,可以直 ...
- JS输出内容为[object Object]
问题描述 项目中,欲在控制台输出变量res(自定义对象)查看数据,代码为: console.log('res:' + res); 但控制台显示结果为res: [object Object],并非想要查 ...
- 坚守自主创新，璞华HawkEye IETM系统惠及国计民生
可上九天揽月,可下五洋捉鳖,这是我们很多年的梦想.而要实现这样的梦想,不仅需要安全可靠的技术装备,还需要让这些技术装备处于良好的维保状态.于是,作为装备维保过程中必须的知识创作.管理.发布.浏览工具, ...
- Netty内存池的整体架构
一.为什么要实现内存管理? Netty 作为底层网络通信框架,网络IO读写必定是非常频繁的操作,考虑到更高效的网络传输性能,堆外内存DirectByteBuffer必然是最合适的选择.堆外内存在 JV ...