基础编程学习快乐每一天
首页留言
当前位置：首页>编程知识库>后端开发知识>面试官：分布式锁用 Redis 还是 Zookeeper？
面试官：分布式锁用 Redis 还是 Zookeeper？
阅读 1
2020-09-22
：001期~150期汇总，方便阅读，不断更新中.....

为什么用分布式锁？

在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景：
系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。
由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。
此时系统架构如下：
但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。
而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。
这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。
很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题
此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。
按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。
这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。
但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图：
增加机器之后，系统变成上图所示，我的天！
假设此时两个用户的请求同时到来，但是落在了不同的机器上，那么这两个请求是可以同时执行了，还是会出现库存超卖的问题。
为什么呢？因为上图中的两个A系统，运行在两个不同的JVM里面，他们加的锁只对属于自己JVM里面的线程有效，对于其他JVM的线程是无效的。
因此，这里的问题是：Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了
这是因为两台机器加的锁不是同一个锁(两个锁在不同的JVM里面)。
那么，我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁，问题不就解决了吗？
此时，就该分布式锁隆重登场了，分布式锁的思路是：
在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。
至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。
文字描述不太直观，我们来看下图：
通过上面的分析，我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用Java原生的锁机制无法保证线程安全，所以我们需要用到分布式锁的方案。
那么，如何实现分布式锁呢？接着往下看！

基于Redis实现分布式锁

上面分析为啥要使用分布式锁了，这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。扩展：Redisson是如何实现分布式锁的？
最常见的一种方案就是使用Redis做分布式锁
使用Redis做分布式锁的思路大概是这样的：在redis中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个key删除。
具体代码是这样的：
//%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E9%94%81%0A//%20NX%E6%98%AF%E6%8C%87%E5%A6%82%E6%9E%9Ckey%E4%B8%8D%E5%AD%98%E5%9C%A8%E5%B0%B1%E6%88%90%E5%8A%9F%EF%BC%8Ckey%E5%AD%98%E5%9C%A8%E8%BF%94%E5%9B%9Efalse%EF%BC%8CPX%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%8C%87%E5%AE%9A%E8%BF%87%E6%9C%9F%E6%97%B6%E9%97%B4%0ASET%20anyLock%20unique_value%20NX%20PX%2030000%0A%0A%0A//%20%E9%87%8A%E6%94%BE%E9%94%81%EF%BC%9A%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%89%A7%E8%A1%8C%E4%B8%80%E6%AE%B5lua%E8%84%9A%E6%9C%AC%0A//%20%E9%87%8A%E6%94%BE%E9%94%81%E6%B6%89%E5%8F%8A%E5%88%B0%E4%B8%A4%E6%9D%A1%E6%8C%87%E4%BB%A4%EF%BC%8C%E8%BF%99%E4%B8%A4%E6%9D%A1%E6%8C%87%E4%BB%A4%E4%B8%8D%E6%98%AF%E5%8E%9F%E5%AD%90%E6%80%A7%E7%9A%84%0A//%20%E9%9C%80%E8%A6%81%E7%94%A8%E5%88%B0redis%E7%9A%84lua%E8%84%9A%E6%9C%AC%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%89%B9%E6%80%A7%EF%BC%8Credis%E6%89%A7%E8%A1%8Clua%E8%84%9A%E6%9C%AC%E6%98%AF%E5%8E%9F%E5%AD%90%E6%80%A7%E7%9A%84%0Aif%20redis.call(%22get%22,KEYS%5B1%5D)%20==%20ARGV%5B1%5D%20then%0Areturn%20redis.call(%22del%22,KEYS%5B1%5D)%0Aelse%0Areturn%200%0Aend%0A
这种方式有几大要点：
一定要用SET key value NX PX milliseconds 命令
如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁(key永久存在)
value要具有唯一性
这个是为了在解锁的时候，需要验证value是和加锁的一致才删除key。
这是避免了一种情况：假设A获取了锁，过期时间30s，此时35s之后，锁已经自动释放了，A去释放锁，但是此时可能B获取了锁。A客户端就不能删除B的锁了。
除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑redis的部署问题。
redis有3种部署方式：
单机模式
master-slave sentinel选举模式
redis cluster模式
使用redis做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要redis故障了。加锁就不行了。
采用master-slave模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过sentinel做了高可用，但是如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。
基于以上的考虑，其实redis的作者也考虑到这个问题，他提出了一个RedLock的算法，这个算法的意思大概是这样的：
假设redis的部署模式是redis cluster，总共有5个master节点，通过以下步骤获取一把锁：
获取当前时间戳，单位是毫秒
轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间设置较短，一般就几十毫秒
尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 1）
客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了
要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁
只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁
但是这样的这种算法还是颇具争议的，可能还会存在不少的问题，无法保证加锁的过程一定正确。

另一种方式：Redisson

此外，实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，还可以使用开源框架：Redission
Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用，为什么呢？
回想一下上面说的，如果自己写代码来通过redis设置一个值，是通过下面这个命令设置的。

  2. SET anyLock unique_value NX PX 30000

这里设置的超时时间是30s，假如我超过30s都还没有完成业务逻辑的情况下，key会过期，其他线程有可能会获取到锁。
这样一来的话，第一个线程还没执行完业务逻辑，第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间，太麻烦了~
我们来看看redisson是怎么实现的？先感受一下使用redission的爽：
Config%20config%20=%20new%20Config();%0Aconfig.useClusterServers()%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.101:7001%22)%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.101:7002%22)%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.101:7003%22)%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.102:7001%22)%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.102:7002%22)%0A.addNodeAddress(%22redis://192.168.31.102:7003%22);%0A%0ARedissonClient%20redisson%20=%20Redisson.create(config);%0A%0A%0ARLock%20lock%20=%20redisson.getLock(%22anyLock%22);%0Alock.lock();%0Alock.unlock();
就是这么简单，我们只需要通过它的api中的lock和unlock即可完成分布式锁，他帮我们考虑了很多细节：
redisson所有指令都通过lua脚本执行，redis支持lua脚本原子性执行
redisson设置一个key的默认过期时间为30s,如果某个客户端持有一个锁超过了30s怎么办？
redisson中有一个watchdog的概念，翻译过来就是看门狗，它会在你获取锁之后，每隔10秒帮你把key的超时时间设为30s
这样的话，就算一直持有锁也不会出现key过期了，其他线程获取到锁的问题了。
redisson的“看门狗”逻辑保证了没有死锁发生。
(如果机器宕机了，看门狗也就没了。此时就不会延长key的过期时间，到了30s之后就会自动过期了，其他线程可以获取到锁)
这里稍微贴出来其实现代码：
//%20%E5%8A%A0%E9%94%81%E9%80%BB%E8%BE%91%0Aprivate%20<T>%20RFuture<Long>%20tryAcquireAsync(long%20leaseTime,%20TimeUnit%20unit,%20final%20long%20threadId)%20%7B%0A%20%20%20%20if%20(leaseTime%20!=%20-1)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20tryLockInnerAsync(leaseTime,%20unit,%20threadId,%20RedisCommands.EVAL_LONG);%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20//%20%E8%B0%83%E7%94%A8%E4%B8%80%E6%AE%B5lua%E8%84%9A%E6%9C%AC%EF%BC%8C%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E4%B8%80%E4%BA%9Bkey%E3%80%81%E8%BF%87%E6%9C%9F%E6%97%B6%E9%97%B4%0A%20%20%20%20RFuture<Long>%20ttlRemainingFuture%20=%20tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),%20TimeUnit.MILLISECONDS,%20threadId,%20RedisCommands.EVAL_LONG);%0A%20%20%20%20ttlRemainingFuture.addListener(new%20FutureListener<Long>()%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20@Override%0A%20%20%20%20%20%20%20%20public%20void%20operationComplete(Future<Long>%20future)%20throws%20Exception%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(!future.isSuccess())%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return;%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Long%20ttlRemaining%20=%20future.getNow();%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20lock%20acquired%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(ttlRemaining%20==%20null)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E7%9C%8B%E9%97%A8%E7%8B%97%E9%80%BB%E8%BE%91%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scheduleExpirationRenewal(threadId);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%7D);%0A%20%20%20%20return%20ttlRemainingFuture;%0A%7D%0A%0A%0A<T>%20RFuture<T>%20tryLockInnerAsync(long%20leaseTime,%20TimeUnit%20unit,%20long%20threadId,%20RedisStrictCommand<T>%20command)%20%7B%0A%20%20%20%20internalLockLeaseTime%20=%20unit.toMillis(leaseTime);%0A%0A%20%20%20%20return%20commandExecutor.evalWriteAsync(getName(),%20LongCodec.INSTANCE,%20command,%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22if%20(redis.call('exists',%20KEYS%5B1%5D)%20==%200)%20then%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22redis.call('hset',%20KEYS%5B1%5D,%20ARGV%5B2%5D,%201);%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22redis.call('pexpire',%20KEYS%5B1%5D,%20ARGV%5B1%5D);%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22return%20nil;%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22end;%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22if%20(redis.call('hexists',%20KEYS%5B1%5D,%20ARGV%5B2%5D)%20==%201)%20then%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22redis.call('hincrby',%20KEYS%5B1%5D,%20ARGV%5B2%5D,%201);%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22redis.call('pexpire',%20KEYS%5B1%5D,%20ARGV%5B1%5D);%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22return%20nil;%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22end;%20%22%20 %0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22return%20redis.call('pttl',%20KEYS%5B1%5D);%22,%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Collections.<Object>singletonList(getName()),%20internalLockLeaseTime,%20getLockName(threadId));%0A%7D%0A%0A%0A%0A//%20%E7%9C%8B%E9%97%A8%E7%8B%97%E6%9C%80%E7%BB%88%E4%BC%9A%E8%B0%83%E7%94%A8%E4%BA%86%E8%BF%99%E9%87%8C%0Aprivate%20void%20scheduleExpirationRenewal(final%20long%20threadId)%20%7B%0A%20%20%20%20if%20(expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName()))%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return;%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20//%20%E8%BF%99%E4%B8%AA%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%BC%9A%E5%BB%B6%E8%BF%9F10s%E6%89%A7%E8%A1%8C%0A%20%20%20%20Timeout%20task%20=%20commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new%20TimerTask()%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20@Override%0A%20%20%20%20%20%20%20%20public%20void%20run(Timeout%20timeout)%20throws%20Exception%20%7B%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E8%BF%99%E4%B8%AA%E6%93%8D%E4%BD%9C%E4%BC%9A%E5%B0%86key%E7%9A%84%E8%BF%87%E6%9C%9F%E6%97%B6%E9%97%B4%E9%87%8D%E6%96%B0%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E4%B8%BA30s%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20RFuture<Boolean>%20future%20=%20renewExpirationAsync(threadId);%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20future.addListener(new%20FutureListener<Boolean>()%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20@Override%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20public%20void%20operationComplete(Future<Boolean>%20future)%20throws%20Exception%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20expirationRenewalMap.remove(getEntryName());%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(!future.isSuccess())%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20log.error(%22Can't%20update%20lock%20%22%20 %20getName()%20 %20%22%20expiration%22,%20future.cause());%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return;%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(future.getNow())%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20reschedule%20itself%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E9%80%9A%E8%BF%87%E9%80%92%E5%BD%92%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%9C%AC%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E6%97%A0%E9%99%90%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%BB%B6%E9%95%BF%E8%BF%87%E6%9C%9F%E6%97%B6%E9%97%B4%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scheduleExpirationRenewal(threadId);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%7D,%20internalLockLeaseTime%20/%203,%20TimeUnit.MILLISECONDS);%0A%0A%20%20%20%20if%20(expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(),%20new%20ExpirationEntry(threadId,%20task))%20!=%20null)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20task.cancel();%0A%20%20%20%20%7D%0A%7D%0A
另外，redisson还提供了对redlock算法的支持,它的用法也很简单：

 RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RLock lock1 = redisson.getFairLock("lock1");
RLock lock2 = redisson.getFairLock("lock2");
RLock lock3 = redisson.getFairLock("lock3");
RedissonRedLock multiLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
multiLock.lock();
multiLock.unlock();

小结：
本节分析了使用redis作为分布式锁的具体落地方案以及其一些局限性然后介绍了一个redis的客户端框架redisson，这也是我推荐大家使用的，比自己写代码实现会少care很多细节。

基于zookeeper实现分布式锁

常见的分布式锁实现方案里面，除了使用redis来实现之外，使用zookeeper也可以实现分布式锁。
在介绍zookeeper(下文用zk代替)实现分布式锁的机制之前，先粗略介绍一下zk是什么东西：
Zookeeper是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务。
zk的模型是这样的：zk包含一系列的节点，叫做znode，就好像文件系统一样每个znode表示一个目录，然后znode有一些特性：
有序节点：假如当前有一个父节点为/lock，我们可以在这个父节点下面创建子节点；
zookeeper提供了一个可选的有序特性，例如我们可以创建子节点“/lock/node-”并且指明有序，那么zookeeper在生成子节点时会根据当前的子节点数量自动添加整数序号
也就是说，如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/lock/node-0000000000，下一个节点则为/lock/node-0000000001，依次类推。
临时节点：客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。
事件监听：在读取数据时，我们可以同时对节点设置事件监听，当节点数据或结构变化时，zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件：

    • 节点创建

    • 节点删除

    • 节点数据修改

    • 子节点变更

基于以上的一些zk的特性，我们很容易得出使用zk实现分布式锁的落地方案：
使用zk的临时节点和有序节点，每个线程获取锁就是在zk创建一个临时有序的节点，比如在/lock/目录下。
创建节点成功后，获取/lock目录下的所有临时节点，再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点
如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点，则认为获取锁成功。
如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点，则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。
比如当前线程获取到的节点序号为/lock/003,然后所有的节点列表为[/lock/001,/lock/002,/lock/003],则对/lock/002这个节点添加一个事件监听器。
如果锁释放了，会唤醒下一个序号的节点，然后重新执行第3步，判断是否自己的节点序号是最小。
比如/lock/001释放了，/lock/002监听到时间，此时节点集合为[/lock/002,/lock/003],则/lock/002为最小序号节点，获取到锁。
整个过程如下：
具体的实现思路就是这样，至于代码怎么写，这里比较复杂就不贴出来了。

Curator介绍

Curator是一个zookeeper的开源客户端，也提供了分布式锁的实现。
他的使用方式也比较简单：
InterProcessMutex%20interProcessMutex%20=%20new%20InterProcessMutex(client,%22/anyLock%22);%0AinterProcessMutex.acquire();%0AinterProcessMutex.release();
其实现分布式锁的核心源码如下：
private%20boolean%20internalLockLoop(long%20startMillis,%20Long%20millisToWait,%20String%20ourPath)%20throws%20Exception%0A%7B%0A%20%20%20%20boolean%20%20haveTheLock%20=%20false;%0A%20%20%20%20boolean%20%20doDelete%20=%20false;%0A%20%20%20%20try%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20revocable.get()%20!=%20null%20)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20client.getData().usingWatcher(revocableWatcher).forPath(ourPath);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20while%20(%20(client.getState()%20==%20CuratorFrameworkState.STARTED)%20&&%20!haveTheLock%20)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%BD%93%E5%89%8D%E6%89%80%E6%9C%89%E8%8A%82%E7%82%B9%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%90%8E%E7%9A%84%E9%9B%86%E5%90%88%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20List<String>%20%20%20%20%20%20%20%20children%20=%20getSortedChildren();%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%BD%93%E5%89%8D%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E5%90%8D%E7%A7%B0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20String%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sequenceNodeName%20=%20ourPath.substring(basePath.length()%20 %201);%20//%20 1%20to%20include%20the%20slash%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E5%BD%93%E5%89%8D%E8%8A%82%E7%82%B9%E6%98%AF%E5%90%A6%E6%98%AF%E6%9C%80%E5%B0%8F%E7%9A%84%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PredicateResults%20%20%20%20predicateResults%20=%20driver.getsTheLock(client,%20children,%20sequenceNodeName,%20maxLeases);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20predicateResults.getsTheLock()%20)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%88%B0%E9%94%81%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20haveTheLock%20=%20true;%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%20else%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20%E6%B2%A1%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%88%B0%E9%94%81%EF%BC%8C%E5%AF%B9%E5%BD%93%E5%89%8D%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E4%B8%8A%E4%B8%80%E4%B8%AA%E8%8A%82%E7%82%B9%E6%B3%A8%E5%86%8C%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%9B%91%E5%90%AC%E5%99%A8%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20String%20%20previousSequencePath%20=%20basePath%20 %20%22/%22%20 %20predicateResults.getPathToWatch();%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20synchronized(this)%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Stat%20stat%20=%20client.checkExists().usingWatcher(watcher).forPath(previousSequencePath);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20stat%20!=%20null%20)%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20millisToWait%20!=%20null%20)%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20millisToWait%20-=%20(System.currentTimeMillis()%20-%20startMillis);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20startMillis%20=%20System.currentTimeMillis();%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20millisToWait%20<=%200%20)%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20doDelete%20=%20true;%20%20%20%20//%20timed%20out%20-%20delete%20our%20node%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break;%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wait(millisToWait);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7Delse%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wait();%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20else%20it%20may%20have%20been%20deleted%20(i.e.%20lock%20released).%20Try%20to%20acquire%20again%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20catch%20(%20Exception%20e%20)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20doDelete%20=%20true;%0A%20%20%20%20%20%20%20%20throw%20e;%0A%20%20%20%20%7D%20finally%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(%20doDelete%20)%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20deleteOurPath(ourPath);%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%20haveTheLock;%0A%7D
其实curator实现分布式锁的底层原理和上面分析的是差不多的。这里我们用一张图详细描述其原理：
小结：
本节介绍了zookeeperr实现分布式锁的方案以及zk的开源客户端的基本使用，简要的介绍了其实现原理。相关可以参考：肝一下ZooKeeper实现分布式锁的方案，附带实例！

两种方案的优缺点比较

学完了两种分布式锁的实现方案之后，本节需要讨论的是redis和zk的实现方案中各自的优缺点。
对于redis的分布式锁而言，它有以下缺点：
它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。
另外来说的话，redis的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮
即便使用redlock算法来实现，在某些复杂场景下，也无法保证其实现100%没有问题，关于redlock的讨论可以看How to do distributed locking
redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。
但是另一方面使用redis实现分布式锁在很多企业中非常常见，而且大部分情况下都不会遇到所谓的“极端复杂场景”
所以使用redis作为分布式锁也不失为一种好的方案，最重要的一点是redis的性能很高，可以支撑高并发的获取、释放锁操作。
对于zk分布式锁而言:
zookeeper天生设计定位就是分布式协调，强一致性。锁的模型健壮、简单易用、适合做分布式锁。
如果获取不到锁，只需要添加一个监听器就可以了，不用一直轮询，性能消耗较小。
但是zk也有其缺点：如果有较多的客户端频繁的申请加锁、释放锁，对于zk集群的压力会比较大。
小结：
综上所述，redis和zookeeper都有其优缺点。我们在做技术选型的时候可以根据这些问题作为参考因素。

建议

通过前面的分析，实现分布式锁的两种常见方案：redis和zookeeper，他们各有千秋。应该如何选型呢？
就个人而言的话，我比较推崇zk实现的锁：
因为redis是有可能存在隐患的，可能会导致数据不对的情况。但是，怎么选用要看具体在公司的场景了。
如果公司里面有zk集群条件，优先选用zk实现，但是如果说公司里面只有redis集群，没有条件搭建zk集群。
那么其实用redis来实现也可以，另外还可能是系统设计者考虑到了系统已经有redis，但是又不希望再次引入一些外部依赖的情况下，可以选用redis。
这个是要系统设计者基于架构的考虑了
来源：石杉的架构笔记
？ ~
以上数据来源于网络，如有侵权，请联系删除。
上一篇： 面试官：小伙汁，Spring是怎么解决循环依赖的呢？
下一篇：面试官：说说单点登录的三种实现方式
评论 (0)
类别
基础编程学习
编程知识库
热门文章
© Siddim.com 豫ICP备2026878号