分布式锁与实现（二）——基于ZooKeeper实现

柔情只为你懂 2022-03-19 02:08 134阅读 0赞

## **引言** ##

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。

## **基于ZooKeeper分布式锁的流程** ##

*  在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node\_n
 *  获取locks下所有子节点children
 *  对子节点按节点自增序号从小到大排序
 *  判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件
 *  若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁

## **具体实现** ##

下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。

*  通过实现Watch接口，实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控，使CountDownLatch来完成监控，在等待锁的时候使用CountDownLatch来计数，等到后进行countDown，停止等待，继续运行。
 *  以下整体流程基本与上述描述流程一致，只是在监听的时候使用的是CountDownLatch来监听前一个节点。

分布式锁

import org.apache.zookeeper.*;
    import org.apache.zookeeper.data.Stat;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    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;
    
    /**
     * Created by liuyang on 2017/4/20.
     */
    public class DistributedLock implements Lock, Watcher {
        private ZooKeeper zk = null;
        // 根节点
        private String ROOT_LOCK = "/locks";
        // 竞争的资源
        private String lockName;
        // 等待的前一个锁
        private String WAIT_LOCK;
        // 当前锁
        private String CURRENT_LOCK;
        // 计数器
        private CountDownLatch countDownLatch;
        private int sessionTimeout = 30000;
        private List<Exception> exceptionList = new ArrayList<Exception>();
    
        /**
         * 配置分布式锁
         * @param config 连接的url
         * @param lockName 竞争资源
         */
        public DistributedLock(String config, String lockName) {
            this.lockName = lockName;
            try {
                // 连接zookeeper
                zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this);
                Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK, false);
                if (stat == null) {
                    // 如果根节点不存在，则创建根节点
                    zk.create(ROOT_LOCK, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (KeeperException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        // 节点监视器
        public void process(WatchedEvent event) {
            if (this.countDownLatch != null) {
                this.countDownLatch.countDown();
            }
        }
    
        public void lock() {
            if (exceptionList.size() > 0) {
                throw new LockException(exceptionList.get(0));
            }
            try {
                if (this.tryLock()) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockName + "获得了锁");
                    return;
                } else {
                    // 等待锁
                    waitForLock(WAIT_LOCK, sessionTimeout);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (KeeperException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        public boolean tryLock() {
            try {
                String splitStr = "_lock_";
                if (lockName.contains(splitStr)) {
                    throw new LockException("锁名有误");
                }
                // 创建临时有序节点
                CURRENT_LOCK = zk.create(ROOT_LOCK + "/" + lockName + splitStr, new byte[0],
                        ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
                System.out.println(CURRENT_LOCK + " 已经创建");
                // 取所有子节点
                List<String> subNodes = zk.getChildren(ROOT_LOCK, false);
                // 取出所有lockName的锁
                List<String> lockObjects = new ArrayList<String>();
                for (String node : subNodes) {
                    String _node = node.split(splitStr)[0];
                    if (_node.equals(lockName)) {
                        lockObjects.add(node);
                    }
                }
                Collections.sort(lockObjects);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 的锁是 " + CURRENT_LOCK);
                // 若当前节点为最小节点，则获取锁成功
                if (CURRENT_LOCK.equals(ROOT_LOCK + "/" + lockObjects.get(0))) {
                    return true;
                }
    
                // 若不是最小节点，则找到自己的前一个节点
                String prevNode = CURRENT_LOCK.substring(CURRENT_LOCK.lastIndexOf("/") + 1);
                WAIT_LOCK = lockObjects.get(Collections.binarySearch(lockObjects, prevNode) - 1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (KeeperException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return false;
        }
    
        public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) {
            try {
                if (this.tryLock()) {
                    return true;
                }
                return waitForLock(WAIT_LOCK, timeout);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return false;
        }
    
        // 等待锁
        private boolean waitForLock(String prev, long waitTime) throws KeeperException, InterruptedException {
            Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK + "/" + prev, true);
    
            if (stat != null) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "等待锁 " + ROOT_LOCK + "/" + prev);
                this.countDownLatch = new CountDownLatch(1);
                // 计数等待，若等到前一个节点消失，则precess中进行countDown，停止等待，获取锁
                this.countDownLatch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
                this.countDownLatch = null;
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 等到了锁");
            }
            return true;
        }
    
        public void unlock() {
            try {
                System.out.println("释放锁 " + CURRENT_LOCK);
                zk.delete(CURRENT_LOCK, -1);
                CURRENT_LOCK = null;
                zk.close();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (KeeperException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        public Condition newCondition() {
            return null;
        }
    
        public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
            this.lock();
        }
    
    
        public class LockException extends RuntimeException {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            public LockException(String e){
                super(e);
            }
            public LockException(Exception e){
                super(e);
            }
        }
    }

测试代码

public class Test {
        static int n = 500;
    
        public static void secskill() {
            System.out.println(--n);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            
            Runnable runnable = new Runnable() {
                public void run() {
                    DistributedLock lock = null;
                    try {
                        lock = new DistributedLock("127.0.0.1:2181", "test1");
                        lock.lock();
                        secskill();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
                    } finally {
                        if (lock != null) {
                            lock.unlock();
                        }
                    }
                }
            };
    
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                Thread t = new Thread(runnable);
                t.start();
            }
        }
    }

运行结果：  
![953024-20170503101642304-646157063.png][]

总体来说，如果了解到整个实现流程，使用zookeeper实现分布式锁并不是很困难，不过这也只是一个简单的实现，与前面实现Redis实现相比，本实现的稳定性更强，这是因为zookeeper的特性所致，在外界看来，zookeeper集群中每一个节点都是一致的。

完整代码可以在我的GitHub中查看：https://github.com/yangliu0/DistributedLock

分类: [分布式][Link 1]

[953024-20170503101642304-646157063.png]: /images/20220319/8a713381adc24ddb8279885b0c14ebfd.png
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/liuyang0/category/989001.html