package Lock;

import java.util.Collection;
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;

import org.I0Itec.zkclient.IZkChildListener;
import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;
import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;

public class ImproveLock implements Lock{
private static String ZK_IP_PORT= "192.168.0.137:2181";
private static String LOCK_NODE = "/lock";
private ZkClient client = new ZkClient(ZK_IP_PORT);
private String currentNode = null; //当前节点
private String beforeNode = null; //前一个节点
private CountDownLatch cdl = null;

public ImproveLock(){
//创建持久节点
if(!client.exists(LOCK_NODE)){
client.createPersistent(LOCK_NODE);
}
}

@Override
public void lock() {
if(tryLock()){
return ;
}
waitForLock();
lock();
}

private void waitForLock(){
IZkDataListener listener = new IZkDataListener() {

@Override
public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
if(cdl != null){
cdl.countDown();
}
}

@Override
public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {

}
};

client.subscribeDataChanges(beforeNode, listener);
if(client.exists(beforeNode)){
cdl = new CountDownLatch(1);
try {
cdl.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
client.unsubscribeDataChanges(beforeNode, listener);
}

@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {

}
@Override
public boolean tryLock() {
if(currentNode == null || currentNode.length() == 0){
currentNode = client.createEphemeralSequential(LOCK_NODE + "/", "lock");
System.out.println("--------------:" + currentNode);
}
//获取所有的子节点
List<String> children = client.getChildren(LOCK_NODE);
//子节点排序
Collections.sort(children);
if(currentNode.equals(LOCK_NODE + "/" + children.get(0))){
return true;
}
//找当前节点的前一个节点
int index = Collections.binarySearch(children, currentNode.substring(6));
if(index > 0){
index = index - 1;
}
beforeNode = LOCK_NODE + "/" + children.get(index);
return false;
}
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
return false;
}
@Override
public void unlock() {
client.delete(currentNode);
}
@Override
public Condition newCondition() {
return null;
}
}

---------------------test-----

package Lock;

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

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class LockTest {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(LockTest.class);
private static int count = 10;
private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(count);
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0; i < count;i++){
new Thread(new Order()).start();
LOG.error("开启");
cdl.countDown();
}
}

static class Order implements Runnable{
//private DistributeLock lock = new DistributeLock();
private ImproveLock lock = new ImproveLock();
@Override
public void run() {
try {
cdl.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
lock.lock();
String orderId = GenorderId.genOrderId();

System.out.println(orderId);
lock.unlock();
}

}

static class GenorderId{
private static int index = 0;
public static String genOrderId(){
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyymmddhhmmss|SSS");
return sdf.format(new Date()) + ++index;
}
}

}

zk分布式锁-排它锁简单实现-优化版的更多相关文章

  1. zk分布式锁-排它锁简单实现

    package Lock; import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.TimeUnit;import ...

  2. 2020-05-24:ZK分布式锁有几种实现方式?各自的优缺点是什么?

    福哥答案2020-05-24: Zk分布式锁有两种实现方式一种比较简单,应对并发量不是很大的情况.获得锁:创建一个临时节点,比如/lock,如果成功获得锁,如果失败没获得锁,返回false释放锁:删除 ...

  3. 【分布式锁的演化】终章!手撸ZK分布式锁!

    前言 这应该是分布式锁演化的最后一个章节了,相信很多小伙伴们看完这个章节之后在应对高并发的情况下,如何保证线程安全心里肯定也会有谱了.在实际的项目中也可以参考一下老猫的github上的例子,当然代码没 ...

  4. 本地锁、redis分布式锁、zk分布式锁

    本地锁.redis分布式锁.zk分布式锁 https://www.cnblogs.com/yjq-code/p/dotnetlock.html 为什么要用锁? 大型站点在高并发的情况下,为了保持数据最 ...

  5. Redis分布式锁实现简单秒杀功能

    这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服 ...

  6. 【zookeeper】Apache curator的使用及zk分布式锁实现

    上篇,本篇主要讲Apache开源的curator的使用,有了curator,利用Java对zookeeper的操作变得极度便捷. 其实在学之前我也有个疑虑,我为啥要学curator,撇开涨薪这些外在的 ...

  7. .NetCore使用Redis,StackExchange.Redis队列,发布与订阅,分布式锁的简单使用

    环境:之前一直是使用serverStack.Redis的客服端,今天来使用一下StackExchange.Redis(个人感觉更加的人性化一些,也是免费的,性能也不会差太多),版本为StackExch ...

  8. Redisson分布式锁的简单使用

    一:前言 我在实际环境中遇到了这样一种问题,分布式生成id的问题!因为业务逻辑的问题,我有个生成id的方法,是根据业务标识+id当做唯一的值! 而uuid是递增生成的,从1开始一直递增,那么在同一台机 ...

  9. .net下 本地锁、redis分布式锁、zk分布式锁的实现

    为什么要用锁? 大型站点在高并发的情况下,为了保持数据最终一致性就需要用到技术方案来支持.比如:分布式锁.分布式事务.有时候我们在为了保证某一个方法每次只能被一个调用者使用的时候,这时候我们也可以锁来 ...

随机推荐

  1. mysql 判断表字段是否存在,然后修改

    -- ---------------------------- -- 判断 vrv_paw_rule 表是否存在 thresholdMin 字段,不存在则添加; 存在则修改字段类型 DELIMITER ...

  2. ES6学习笔记(一)——扩展运算符和解构赋值

    前言 随着前端工程化的快速推进,在项目中使用ES6甚至更高的ES7等最近特性早已不是什么新鲜事.之前还觉得既然浏览器支持有限,那了解一下能看懂就好,然而仅仅了解还是不够的,现在放眼望去,那些成熟框架的 ...

  3. POJ 3278 Catch That Cow bfs 难度:1

    http://poj.org/problem?id=3278 从n出发,向两边转移,为了不使数字无限制扩大,限制在2*k以内, 注意不能限制在k以内,否则就缺少不断使用-1得到的一些结果 #inclu ...

  4. MVC4 绑定下拉框方法,解决编辑时不绑定值

    方法一  Controller 部分代码: public ActionResult Modify(int id) { //3.1.1 检查id //3.1.2根据id查询数据 Models.Stude ...

  5. 【转】 linux的网络接口之扫盲

    [转] linux的网络接口之扫盲 转自:http://blog.csdn.net/zhangxinrun/article/details/6820433 (1)网络接口的命名 这里并不存在一定的命名 ...

  6. java面试题9

    1.选择题 public class Test01 { public static void changeStr(String str) { str = "welcome"; } ...

  7. 认识hammer.js

    hammerjs是什么 hammerjs是一个短小精悍的库,他可以让我们轻松的实现移动端上的手势. hammerjs的两大优势如下: 为移动端网页添加相关手势. 去除移动端上的点击事件的300ms延迟 ...

  8. HTML表单 在提交之前 验证表单数字合法性

    function checkform(){ if(!isNumeric($('.apply_money').val())){ alert("必须是数字"); return fals ...

  9. hibernate流程图

    流程图: 作者: IT程序狮 链接:http://www.imooc.com/article/1296来源:慕课网

  10. posix对线程的调整

    fork 当多线程进程调用fork创建子进程时,从fork返回时,只有调用fork的线程在进程内存在(其他线程在子进程中不存在,好比调用pthread_exit退出,不再拥有私有数据destructo ...