1.概述

转载：基于Zookeeper实现分布式锁

1.1 为什么使用分布式锁

我们在开发应用的时候，如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候，我们往往采用synchronized或者Lock的方解决多线程的代码同步问题，这时多线程的运行是在同一个JVM之下是没有任何问题的。

但当我们的应用是分布式集群工作的情况下，属于多JVM下的工作环境，跨JVM之间已经无法通过多线程的锁解决同步问题。

那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理跨机器的进程之间的数据同步问题——分布式锁。

分布锁的实现方式有三种：

基于数据库实现分布式锁
基于缓存（Redis等）实现分布式锁
基于Zookeeper实现分布式锁

今天我们讨论一下基于Zookeeper实现分布式锁的原理。

1.2 分布式锁应具备的条件

1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；
2、高可用的获取锁与释放锁；
3、高性能的获取锁与释放锁；
4、具备可重入特性；
5、具备锁失效机制，防止死锁；
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

1.3 实现过程原理

核心思想：当客户端要获取锁，则创建临时顺序节点，使用完锁，则删除该节点。

1.3.1 获取锁

首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点Lock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在Lock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1

之后，Client1查找Lock下面所有的临时顺序节点并比较排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是序号最小的哪一个。如果是，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Lock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。

Client2查找Lock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是不是序号最小的那个，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Lock1注册Watcher事件监听器，监听删除事件，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Lock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。

Client3查找Lock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是不是序号最小的那个，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ReentrantLock所依赖的。

1.3.2 释放锁

释放锁分为两种情况：

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Lock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顺理成章获得了锁。

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。

2.方案：

可以直接使用zookeeper第三方库Curator客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务

Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现。acquire方法用户获取锁，release方法用于释放锁。

提供了一个12306的一个抢票小Demo来了解zookeeper分布式锁的实现。

package cn.itcast.test;import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.cache.*;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;import java.util.concurrent.TimeUnit;/*需求：模拟车站售票*/
public class Ticket12306 implements  Runnable {//票数private int num=50;//声明分布式锁private InterProcessMutex lock;public Ticket12306() {//一旦创建线程任务对象的时候就与zookeeper建立连接RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000,2);CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.179.129:2181").retryPolicy(retryPolicy).build();//开启链接client.start();//得到了分布式锁lock = new InterProcessMutex(client,"/lock");}@Overridepublic void run() {while(true){try {//获取锁lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS);//参数一：等待锁的最大超时时间， 参数二；第一个参数的时间单位if(num>0){System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"卖出了第"+num+"号票");num--;}else{System.out.println("售罄了..");break;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {//释放锁try {lock.release();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}public static void main(String[] args) {//创建Runnable实现类对象Ticket12306 ticket = new Ticket12306();//模拟两个窗口售票就是两个线程Thread thread1 = new Thread(ticket,"售票员甲");Thread thread2 = new Thread(ticket,"售票员乙");//开启线程thread1.start();thread2.start();}
}

实际运行效果如下

# 运行前
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] ls /lock
[]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17]# 运行中
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /lock
[_c_53ce1ca4-0732-4337-8778-dca8e570211f-lock-0000000855]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /lock
[_c_69ce1f64-84bd-41a4-ab2b-b3dfae3ada0e-lock-0000001120, _c_d5a0c148-75bc-4138-80d5-43908f2222c9-lock-0000001119]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] ls /lock
[_c_9be12326-127e-4ef5-96f1-970634772a7d-lock-0000001398]# 结束之后
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] ls /lock
[]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17]

M.扩展

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