排他锁(X) 这里主要讲讲分布式锁中的排他锁.排他锁(Exclusive Locks,简称X锁),又称为写锁或独占锁,是一种基本的锁类型.如果事务T1对数据对象O1加上了排他锁,那么在整个加锁期间,只允许T1对O1进行数据的读取和更新操作,其它任何事务都不能对O1进行任何类型的操作,直道T1释放了排他锁. 定义锁 在ZooKeeper中,可以通过在ZooKeeper中创建一个数据节点来表示一个锁.比如,/exclusive_lock/lock节点(znode)就可以表示为一个锁. 获取锁 在需要

zookeeper 分布式锁原理: 1 大家也许都很熟悉了多个线程或者多个进程间的共享锁的实现方式了,但是在分布式场景中我们会面临多个Server之间的锁的问题,实现的复杂度比较高.利用基于google chubby原理开发的开源的zookeeper,可以使得这个问题变得简单很多.下面介绍几种可能的实现方式,并且对比每种实现方式的优缺点. 1. 利用节点名称的唯一性来实现共享锁 ZooKeeper抽象出来的节点结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构.ZooKeeper机制规定:同

  前言 关于分布式锁,在互联网行业的使用场景还是比较多的,比如电商的库存扣减,秒杀活动,集群定时任务执行等需要进程互斥的场景.而实现分布式锁的手段也很多,大家比较常见的就是redis跟zookeeper,今天我们主要介绍的是基于zookeeper实现的分布式锁. 这篇文章主要借用Curator框架对zk分布式锁的实现思路,大家理解了以后完全可以自己手动实现一遍,但是在工作中还是建议使用成熟的开源框架,很多坑别人已经帮我们踩好了,除非万不得已,需要高度定制符合自己项目的需求的时候,才开始自行封装

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题.分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance),最多只能同时满足两项.”所以,很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍.在互联网领域的绝大多数的场景中,都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性,系统往往只需要保证“最终一致性”,只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即

一.分布式锁介绍分布式锁主要用于在分布式环境中保护跨进程.跨主机.跨网络的共享资源实现互斥访问,以达到保证数据的一致性. 二.架构介绍在介绍使用Zookeeper实现分布式锁之前,首先看当前的系统架构图 解释:左边的整个区域表示一个Zookeeper集群,locker是Zookeeper的一个持久节点,node_1.node_2.node_3是locker这个持久节点下面的临时顺序节点.client_1.client_2.client_n表示多个客户端,Service表示需要互斥访问的共享资源.

在Redis分布式锁一文中, 作者介绍了如何使用Redis开发分布式锁. Redis分布式锁具有轻量高吞吐量的特点,但是一致性保证较弱.我们可以使用Zookeeper开发分布式锁,来满足对高一致性的要求. Zookeeper 分布式锁原理 Zookeeper 节点具有一些性质可以帮助我们开发分布式锁: 临时节点: 客户端可以创建临时节点,当客户端会话终止或超时后Zookeeper会自动删除临时节点.该特性可以用来避免死锁. 触发器: 当节点的状态发生改变时,Zookeeper会通知监听相应事件的

分布式锁 互联网初期,我们系统一般都是单点部署,也就是在一台服务器完成系统的部署,后期随着用户量的增加,服务器的压力也越来越大,响应速度越来越慢,甚至出现服务器崩溃的情况. 为解决服务器压力太大,响应慢的特点,分布式系统部署出现了. 简单的说,就是我们将系统资源部署到多台服务器中,然后使用一台服务器做入口代理,根据一些决策将接收到的请求转发到资源服务器,这也就是我们常说的 反向代理(一般就是使用nginx) 虽然分布式解决了服务器压力的问题,但也带来了新的问题. 比如,我们有一个下单统计的功能,

七张图彻底讲清楚ZooKeeper分布式锁的实现原理[石杉的架构笔记] 文章转载自:https://juejin.im/post/5c01532ef265da61362232ed#comment(写的很好,建议先熟悉zookeeper基本操作和原理再看文章) 一.写在前面 之前写过一篇文章(<拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理>),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理. 同理,我

一.写在前面 之前写过一篇文章(<拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理>),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理. 同理,我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架,聊一下这个框架对ZooKeeper(以下简称zk)分布式锁的实现. 一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外,建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现,这是一个比较快捷省事儿的方式.   二.ZooKeeper

Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了,本文尝试总结一些Redis.Zookeeper实现分布式锁的常用方案,并提供一些比较好的实践思路(基于Java).不足之处,欢迎探讨. Redis分布式锁 单机Redis下实现分布式锁 方案1:使用SET命令. 假如当前客户端需要占有一个user_lock的锁,它首次需要生成一个token(一个随机字符串,例如uiid),并使用该token进行加锁. 加锁命令: redis> SET user_lock <token> EX 15 NX OK

前面我们剖析了Redisson的源码,主要分析了Redisson实现Redis分布式锁的15问,理清了Redisson是如何实现的分布式锁和一些其它的特性.这篇文章就来接着剖析Zookeeper分布式锁的实现框架Curator的源码,看看Curator是如何实现Zookeeper分布式锁的,以及它提供的哪些其它的特性. Curator框架是封装对于zk操作的api,其中就包括了对分布式锁的实现,当然Curator框架也包括其它的功能,分布式锁只是Curator的一部分功能. 本文的目录跟Redi

Curator Zookeeper分布式锁 pom.xml中添加如下配置 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.curator/curator-recipes --> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version

首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保,在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法.变量. 在一个进程中,也就是一个jvm 或者说应用中,我们很容易去处理控制,在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁, 比如synchronized 关键字 或者Lock 锁,都可以处理. 但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求那么很有可能造成服务器压力过大,而瘫痪. 想想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红

删除Zookeeper的java客户端有  : 1,Zookeeper官方提供的原生API, 2,zkClient,在原生api上进行扩展的开源java客户端 3, 一.Zookeeper原生API 1,建立连接 创建会话方法:客户端可以通过创建一个Zookeeper实例来连接zookeeper服务器 Zookeeper(arguments) 一共4个构造方法,根据参数不同 connectString :连接服务器列表,用“,”逗号隔开 sessionTimeout :心跳检测时间周期(毫秒)

前言 一般工作中常用的分布式锁,就是基于 Redis 和 ZooKeeper,前面已经介绍完了 Redisson 锁相关的源码,下面一起看看基于 ZooKeeper 的锁.也就是 Curator 这个框架. Curator 的锁也分为很多种,本文分析共享可重入锁. 考虑到如果文章篇幅较长,不太适合阅读,所以对文章做了适当的拆分. 环境配置 本机三个节点 版本:3.7.0 系统:macOS 安装方式:brew install zookeeper Curator Maven 依赖版本:5.1.0 <

ZooKeeper 分布式锁 Curator 源码 02:可重入锁重复加锁和锁释放 前言 加锁逻辑已经介绍完毕,那当一个线程重复加锁是如何处理的呢? 锁重入 在上一小节中,可以看到加锁的过程,再回头看 internalLock 这个方法. 加锁成功之后,将当前线程放到 threadData 中,threadData 是 ConcurrentMap<Thread, LockData> 类型的,不用担心并发问题. 假如锁重入了,直接就会在上一部分 lockData != null 被拦下,然后执行

前言 在了解了加锁和锁重入之后,最需要了解的还是在分布式场景下或者多线程并发加锁是如何处理的? 并发加锁 先来看结果,在多线程对 /locks/lock_01 加锁时,是在后面又创建了新的临时节点. 这块在加锁方法 CreateBuilderImpl#pathInForeground 中已经介绍过 这里判断 /locks/lock_01 路径已经存在,会直接创建新的临时顺序节点. 真正判断锁是否获取成功,其实是在 LockInternals#attemptLock 方法中的 internalLo

前言 分布式信号量,之前在 Redisson 中也介绍过,Redisson 的信号量是将计数维护在 Redis 中的,那现在来看一下 Curator 是如何基于 ZooKeeper 实现信号量的. 使用 Demo public class CuratorDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { String connectString = "127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.

方案1: 算法思路:利用名称唯一性,加锁操作时,只需要所有客户端一起创建/test/Lock节点,只有一个创建成功,成功者获得锁.解锁时,只需删除/test/Lock节点,其余客户端再次进入竞争创建节点,直到所有客户端都获得锁.特点:这种方案的正确性和可靠性是ZooKeeper机制保证的,实现简单.缺点是会产生"惊群"效应,假如许多客户端在等待一把锁,当锁释放时候所有客户端都被唤醒,仅仅有一个客户端得到锁.方案2:算法思路:临时顺序节点实现共享锁        客户端调用create(

1. Zookeeper简述 我们要了解一样技术,首先应该要到它的官网,因为官网的信息一般都是最准确的,如下图是Zookeeper官网对它的介绍. 从官网的介绍中,可以总结出,Zookeeper是一个集中式服务,它能够实现高度可靠的分布式协调,可用于开发和维护开源服务器. 除了官网的解释外,我的观点是还可以这样理解.它也相当于是一个数据库,具有数据同步和选举功能,能够用来存储一些信息,可用于解决大数据集群的单点故障问题.Zookeeper有leader和follow两种角色,当leader的节点