Zookeeper 分布式鎖

為什麼使用鎖

鎖的出現是為了解決資源爭用問題,在單程序環境下的資源爭奪可以使用jdk裡的鎖實現.

為什麼使用分布式鎖?

顧名思義,分布式鎖是為了分布式環境下的資源爭用問題.

zookeeper是如何實現分布式鎖的?

基於zookeeper的分布式鎖都是依賴於zk節點路徑唯一的機制來實現的.

什麼意思呢?

就是在zk中,在分布式鎖的場景下對於同乙個路徑,只能有乙個客戶端能建立成功,其它的都建立失敗.(這個不難理解,在平時系統中也沒見過有哪2個檔案位址完全相同)

下面就說一下zk分布式鎖2種實現,沒錯 本篇就是幹的不能再幹的乾貨!!!

第一種實現是利用的zk的臨時節點, 在爭搶鎖的時候,所有的客戶端都嘗試建立乙個臨時節點(代表鎖住的資源),只有乙個客戶端會建立成功,建立成功的客戶端得到鎖,其它的客戶端則監聽(利用zk的watch)該節點的狀態改變並且進入阻塞,節點改變後 zk server 會通知剩下的客戶端,剩下的客戶端停止阻塞並且重新爭搶鎖.

zk中有持久節點和臨時節點,為什麼使用臨時節點呢?

如果使用的是持久節點,則這個節點在客戶端下線後,依舊會一直存在,不會自動刪除,導致其它客戶端一直無法爭搶到鎖.如果使用的是臨時節點的話,在客戶端下線後zk會刪除與其相關的臨時節點,這樣其它客戶端就能重新爭搶鎖.

@override

public
void
lock()
}@override
public
boolean
trylock()
catch
(zknodeexist***ception e)
return
true;}
/** * 爭搶不到鎖的話,等待鎖的釋放
*/private
void
waitforlock()
@override
public
void
handledatachange
(string datapath, object data)
throws exception };
// 監聽
client.
subscribedatachanges
(lockpath, listener)
;// 判斷鎖節點是否存在，存在的話表明有別人if(
this
.client.
exists
(lockpath)
)catch
(interruptedexception e)
}// 取消監聽訊息
client.
unsubscribedatachanges
(lockpath, listener)
;}

這一種分布式鎖的實現是利用zk的臨時順序節點,每乙個客戶端在爭奪鎖的時候都由zk分配乙個順序號(sequence),客戶端則按照這個順序去獲取鎖.

lock跟前面的一樣,不過lockpath(鎖住的資源)是乙個持久節點,客戶端在該持久節點下面建立臨時順序節點,獲取到順序號後,根據自己是否是最小的順序號來獲取鎖,順序號最小則獲取鎖,序號不為最小則監聽(watch)前乙個順序號,當前乙個順序號被刪除的時候表明鎖被釋放了,則會通知下乙個客戶端.

下面貼出跟第一種實現不同的**

/**

* 嘗試加鎖
* * @return
*/@override
public
boolean
trylock()
// 獲得所有的子節點
list
children =
this
.client.
getchildren
(lockpath)
;// 排序list
collections.
sort
(children)
;// 判斷當前節點是否是最小的,如果是最小的節點,則表明此這個client可以獲取鎖
if(currentpath.
equals
(lockpath +
"/"+ children.
get(0)
))else
return
false;}
private
void
waitforlock()
@override
public
void
handledatachange
(string datapath, object data)
throws exception };
// 監聽前乙個臨時節點
client.
subscribedatachanges
(this
.beforepath, listener)
;// 前乙個節點還存在,則阻塞自己if(
this
.client.
exists
(this
.beforepath)
)catch
(interruptedexception e)
}// 醒來後,表明前乙個臨時節點已經被刪除,此時客戶端可以獲取鎖 && 取消watcher監聽
client.
unsubscribedatachanges
(this
.beforepath, listener)
;}

由於zk自身的設計,zk不適合高併發寫,需要在使用zk分布式鎖前先做一定過濾操作,先過濾掉部分請求,再進行鎖爭奪.

分布式鎖當然不止zk的實現,各個實現都有其適用的場景,在分布式系統中,沒有最完美的方案,只有最合適的方案,往往都是取捨問題.

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