java 通过redis实现倒计时_突破Java面试(42) - Redis amp; ZooKeeper两种分布式锁实现的优劣...

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1 面试题

一般实现分布式锁都有哪些方式？使用redis如何设计分布式锁？使用zk来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？

2 考点分析

一般先问问你zk，然后过渡到zk关联的一些问题，比如分布式锁.

因为在分布式系统开发中，分布式锁的使用场景还是很常见的~

3 Redis分布式锁

官方叫做RedLock算法，是Redis官方支持的分布式锁算法.

这个分布式锁有3个重要的考量点

互斥（只能有一个客户端获取锁）
不能死锁
容错（大部分Redis节点或者这个锁就可以加可以释放）

3.1 最普通的实现方式

创建一个key

SET my:lock 随机值 NX PX 30000

NX : 只有key不存在的时候才会设置成功
PX 30000 : 30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了.

释放锁就是删除key，但是一般可以用lua脚本删除，判断value一样才删除:

关于redis如何执行lua脚本，自行百度

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end

为啥用随机值呢？

因为如果某客户端获取锁，但阻塞了很长时间才执行完，此时可能已经超时释放锁了，可能别的客户端已经获取到了锁，要是此时你直接删除key会有问题，所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁.

但是这样是肯定不行的

如果是普通的Redis单实例，那就是单点故障
是Redis普通主从，那Redis主从异步复制，如果主节点挂了，key还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就会拿到锁.
Redis最普通的分布式锁的实现原理

3.2 RedLock算法

假设有一个redis cluster，有5个redis master实例.

执行如下步骤获取锁：

获取当前时间戳(ms)
尝试轮流在每个master节点创建锁，过期时间较短(几十ms)
尝试在大多数节点建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1）
客户端计算建立锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，即建立成功
如果锁建立失败，那么就依次删除这个锁
只要别人建立了一把分布式锁，就得不断轮询去尝试获取锁
RedLock算法

4 ZooKeeper分布式锁

4.1 方案一

可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建znode，创建成功了就获取了这个锁

这个时候别的客户端创建锁会失败，只能注册监听器监听这个锁

释放锁就是删除这个znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以重新加锁。

/*** ZooKeeperSession* * @author JavaEdge**/
public class ZooKeeperSession {private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);private ZooKeeper zookeeper;private CountDownLatch latch;public ZooKeeperSession() {try {this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher());            try {connectedSemaphore.await();} catch(InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("ZooKeeper session established......");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
/*** 获取分布式锁* @param productId*/public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {String path = "/product-lock-" + productId;try {zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);return true;} catch (Exception e) {while(true) {try {// 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在Stat stat = zk.exists(path, true); if(stat != null) {this.latch = new CountDownLatch(1);this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);this.latch = null;}zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);return true;} catch(Exception e) {continue;}}// 很不优雅，我呢就是给大家来演示这么一个思路// 比较通用的，我们公司里我们自己封装的基于zookeeper的分布式锁，我们基于zookeeper的临时顺序节点去实现的，比较优雅的}return true;}
/*** 释放掉一个分布式锁* * @param productId*/public void releaseDistributedLock(Long productId) {String path = "/product-lock-" + productId;try {zookeeper.delete(path, -1); System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......");  } catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
/*** 建立zk session的watcher* * @author JavaEdge**/private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {public void process(WatchedEvent event) {System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());if(KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {connectedSemaphore.countDown();} if(this.latch != null) {  this.latch.countDown();  }}}
/*** 封装单例的静态内部类* * @author JavaEdge**/private static class Singleton {private static ZooKeeperSession instance;static {instance = new ZooKeeperSession();}public static ZooKeeperSession getInstance() {return instance;}}/*** 获取单例* @return*/public static ZooKeeperSession getInstance() {return Singleton.getInstance();}/*** 初始化单例的便捷方法*/public static void init() {getInstance();}}

4.2 方案二

也可以采用另一种方式，创建临时顺序节点

如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁

后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的 node 上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知，一旦被通知了之后，就 ok 了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {private ZooKeeper zk;private String locksRoot = "/locks";private String productId;private String waitNode;private String lockNode;private CountDownLatch latch;private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);private int sessionTimeout = 30000;public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {this.productId = productId;try {String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);connectedLatch.await();} catch (IOException e) {throw new LockException(e);} catch (KeeperException e) {throw new LockException(e);} catch (InterruptedException e) {throw new LockException(e);}}public void process(WatchedEvent event) {if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {connectedLatch.countDown();return;}if (this.latch != null) {this.latch.countDown();}}public void acquireDistributedLock() {try {if (this.tryLock()) {return;} else {waitForLock(waitNode, sessionTimeout);}} catch (KeeperException e) {throw new LockException(e);} catch (InterruptedException e) {throw new LockException(e);}}public boolean tryLock() {try {// 传入进去的locksRoot + “/” + productId// 假设productId代表了一个商品id，比如说1// locksRoot = locks// /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);// 看看刚创建的节点是不是最小的节点// locks：10000000000，10000000001，10000000002List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);Collections.sort(locks);if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){//如果是最小的节点,则表示取得锁return true;}//如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点int previousLockIndex = -1;for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {previousLockIndex = i - 1;break;}}this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);} catch (KeeperException e) {throw new LockException(e);} catch (InterruptedException e) {throw new LockException(e);}return false;}private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);if (stat != null) {this.latch = new CountDownLatch(1);this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);this.latch = null;}return true;}public void unlock() {try {// 删除/locks/10000000000节点// 删除/locks/10000000001节点System.out.println("unlock " + lockNode);zk.delete(lockNode, -1);lockNode = null;zk.close();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} catch (KeeperException e) {e.printStackTrace();}}public class LockException extends RuntimeException {private static final long serialVersionUID = 1L;public LockException(String e) {super(e);}public LockException(Exception e) {super(e);}}
}

ZooKeeper的分布式锁原理

5 Redis & ZooKeeper分布式锁实现的对比

Redis分布式锁，需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能
ZooKeeper分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小

另外一点就是

如果Redis获取锁的那个客户端挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁
而对于ZooKeeper，因为创建的是临时znode，只要客户端挂了，znode就没了，此时就自动释放锁

Redis分布式锁大家没发现好麻烦吗？

遍历上锁，计算时间等等

ZooKeeper的分布式锁语义清晰实现简单

所以先不分析太多的东西，就说这两点，个人实践认为ZooKeeper的分布式锁比Redis的分布式锁牢靠、而且模型简单易用

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》