如何用Zookeeper来实现分布式锁?

什么是Zookeeper临时顺序节点?
例如 :
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动物 植物
猫 仓鼠 荷花 松树
Zookeeper的数据存储结构就像一棵树,这棵树由节点组成,这种节点叫做Zonde.
# Znode分为四种类型 :
1.持久节点(PERSISTENT)
默认的节点类型.创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在.
2.持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL)
所谓顺序节点,就是在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号.
例如 :
仓鼠
仓鼠0001 仓鼠0002 仓鼠0003
3.临时节点(EPHEMERAL)
和持久节点相反,当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,临时节点会被删除 :
4.临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL)
临时顺序节点结合了临时节点和顺序节点的特点 : 在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号 ; 当创建节点的客户端与zookeeper
断开连接后,临时节点会被删除.
# Zookeeper分布式锁的原理
Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点
## 获取锁 :
首先,在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock.当第一个客户端想要获得锁时,需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点Lock1.
之后,Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个.如果是第一个节点,则成功获得锁.
这时候,如果再有一个客户端Client2前来获取锁,则在ParentLock下再创建一个临时顺序节点Lock2.
Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个,结果发现节点Lock2并不是最小的.
于是,Client2向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher,用于监听Lock1节点是否存在.这意味着Client2抢锁失败,进入了等待状态.
这时候,如果又有一个客户端Client3前来获取锁,则在ParentLock下再创建一个临时顺序节点Lock3.
Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个,结果同样发现节点Lock3并不是最小的.
于是,Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher,用于监听Lock2节点是否存在.这意味着Client3同样抢锁失败,进入了等待状态.
这样一来,Client1得到了锁,Client2监听了Lock1,Client3监听了Lock2.这恰恰形成了一个等待队列,很像是Java当中的ReentrantLock所依赖的AQS(AbstractQueuedSynchronizer)
## 释放锁 :
释放锁分为两种情况 :
1.任务完成,客户端显示释放
当任务完成时,Client1会显示调用删除节点Lock1的指令.
2.任务执行过程中,客户端崩溃
获得锁的Client1在任务执行过程中,如果Duang的一声崩溃则会断开与Zookeeper服务端的链接.根据临时节点的特性,相关联的节点Lock1会随之自动删除.
由于Client2一直监听着Lock1的存在状态,当Lock1节点被删除,Client2会立刻收到通知.这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点,确认自己创建
的节点Lock2是不是目前最小的节点.如果是最小,则Client2顺利成章获得锁.
同理,如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2,那么Client3就会接到通知.最终,Client3成功得到了锁.
Zookeeper和Redis分布式锁的比较
Zookeeper的
优点 :
1.有封装好的框架,容易实现.
2.有等待锁的队列,大大提升抢锁效率.
缺点 :
1.添加和删除节点性能较低.
Redis
优点 : Set和Del指令的性能较高.
缺点 :
1.实现复杂,需要考虑超时,原子性,误删等情形.
2.没有等待锁的队列,只能在客户端自旋等锁,效率低下.
两者都可以在客户端实现可重入逻辑.
在Apache的开源框架Apache Curator中,包含了对Zookeeper分布式锁的实现,源码 : https://github.com/apache/curator/