前言：
jdk提供的synchronized和ReentrantLock可以帮助我们在单进程中解决资源共享数据一致性，但是在分布式系统中是多进程多线程，这个时候仅仅使用jdk实现的锁解决不了资源共享的问题，比如某商城中数据库有10个商品，A用户想要买走6个，B用户想买走5个。如果系统运行在单台机器上，我们使用Jdk提供的锁，可以保证数据的一致性，但是当系统运行在多台机器中，JDK实现的锁就会失效，这个时候就应该使用分布式锁，每次只能保证一台机器在请求资源。分布式锁有三种不同的方式实现，分别是数据库提供的分布式锁、redis、zookeeper实现，今天主要讲zookeeper实现分布式锁
在学习zk实现分布所之前，我们应该需要了解一些zk的知识
1、持久节点：客户端断开连接zk不删除persistent类型节点
2、临时节点：客户端断开连接zk删除ephemeral类型节点
3、顺序节点：节点后面会自动生成类似0000001的数字表示顺序
4、节点变化的通知：客户端注册了监听节点变化的时候，会调用回调方法
源码地址：githut源码地址
一、zk实现的简单的分布式锁
1、zk实现简单的分布式锁的思路，主要是抓住一下三点
（1）、当一个客户端成功创建一个节点，另外一个客户端是无法创建同名的节点（达到互斥的效果）
（2）、我们注册该节点的监听时间，当节点删除，会通知其他的客户端，这个时候其他的客户端可以重新去创建该节点（可以认为时拿到锁的客户端释放锁，其他的客户端可以抢锁）
（3）、创建的节点应该时临时节点，这样保证我们在已经拿到锁的客户端挂掉了会自动释放锁
2、图解
3、代码实现
AbstractLock.java
代码语言：javascript复制package zklock;
import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;
public abstract class AbstractLock {
//zk地址和端口
public static final String ZK_ADDR = "192.168.0.230:2181";
//超时时间
public static final int SESSION_TIMEOUT = 10000;
//创建zk
protected ZkClient zkClient = new ZkClient(ZK_ADDR, SESSION_TIMEOUT);
/**
* 可以认为是模板模式，两个子类分别实现它的抽象方法
* 1，简单的分布式锁
* 2，高性能分布式锁
*/
public void getLock() {
String threadName = Thread.currentThread().getName();
if (tryLock()) {
System.out.println(threadName "-获取锁成功");
}else {
System.out.println(threadName "-获取锁失败，进行等待...");
waitLock();
//递归重新获取锁
getLock();
}
}
public abstract void releaseLock();
public abstract boolean tryLock();
public abstract void waitLock();
}AbstractLock类是个抽象类，里面getLock使用模板模式，子类分别是简单的zk锁和高性能的zk锁
SimpleZkLock.java
代码语言：javascript复制package zklock;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;
/**
* @author hongtaolong
* 简单的分布式锁的实现
*/
public class SimpleZkLock extends AbstractLock {
private static final String NODE_NAME = "/test_simple_lock";
private CountDownLatch countDownLatch;
@Override
public void releaseLock() {
if (null != zkClient) {
//删除节点
zkClient.delete(NODE_NAME);
zkClient.close();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() "-释放锁成功");
}
}
//直接创建临时节点，如果创建成功，则表示获取了锁,创建不成功则处理异常
@Override
public boolean tryLock() {
if (null == zkClient) return false;
try {
zkClient.createEphemeral(NODE_NAME);
return true;
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
@Override
public void waitLock() {
//监听器
IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {
//节点被删除回调
@Override
public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
if (countDownLatch != null) {
countDownLatch.countDown();
}
}
//节点改变被回调
@Override
public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
}
};
zkClient.subscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener);
//如果存在则阻塞
if (zkClient.exists(NODE_NAME)) {
countDownLatch = new CountDownLatch(1);
try {
countDownLatch.await();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() " 等待获取锁...");
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
//删除监听
zkClient.unsubscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener);
}
}SimpleZkLock 表示简单的zk分布式锁，逻辑还是相对比较简单，下面看下测试
LockTest.java
代码语言：javascript复制package zklock;
public class LockTest {
public static void main(String[] args) {
//模拟多个10个客户端
for (int i=0;i<10;i ) {
Thread thread = new Thread(new LockRunnable());
thread.start();
}
}
static class LockRunnable implements Runnable{
@Override
public void run() {
AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock();
//AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock();
zkLock.getLock();
//模拟业务操作
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
zkLock.releaseLock();
}
}
}测试结果：
打印比较多，还没有全部截完…这个时候我们也能看出使用zk实现的简单的分布式锁存在的性能问题
二、高性能分布式锁
上面使用zk实现的简单的分布式锁，实现比较简单，但是存在性能问题，从上面的打印的结果可以看出、每一次客户端释放锁的时候，其他的客户端都会去抢锁，这就造成了不必要的浪费。那么如果提升性能呢？
1、思路：客户端在抢锁的时候进行排队，客户端只要监听它前一个节点的变化就行，如果前一个节点释放了锁，客户端才去进行抢锁操作，这个时候我们就需要创建顺序节点了
2、图解
（1）客户端排队
（2）获取锁的逻辑
3、代码实现
HighPerformanceZkLock .java
代码语言：javascript复制package zklock;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;
/**
* 高性能分布式锁
* @author hongtaolong
*
*/
public class HighPerformanceZkLock extends AbstractLock {
private static final String PATH = "/highPerformance_zklock";
//当前节点路径
private String currentPath;
//前一个节点的路径
private String beforePath;
private CountDownLatch countDownLatch = null;
public HighPerformanceZkLock() {
//如果不存在这个节点，则创建持久节点
if (!zkClient.exists(PATH)) {
zkClient.createPersistent(PATH);
}
}
@Override
public void releaseLock() {
if (null != zkClient) {
zkClient.delete(currentPath);
zkClient.close();
}
}
@Override
public boolean tryLock() {
//如果currentPath为空则为第一次尝试加锁，第一次加锁赋值currentPath
if (null == currentPath || "".equals(currentPath)) {
//在path下创建一个临时的顺序节点
currentPath = zkClient.createEphemeralSequential(PATH "/", "lock");
}
//获取所有的临时节点，并排序
List<String> childrens = zkClient.getChildren(PATH);
Collections.sort(childrens);
if (currentPath.equals(PATH "/" childrens.get(0))) {
return true;
}else {//如果当前节点不是排名第一，则获取它前面的节点名称，并赋值给beforePath
int pathLength = PATH.length();
int wz = Collections.binarySearch(childrens, currentPath.substring(pathLength 1));
beforePath = PATH "/" childrens.get(wz-1);
}
return false;
}
@Override
public void waitLock() {
IZkDataListener lIZkDataListener = new IZkDataListener() {
@Override
public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
if (null != countDownLatch){
countDownLatch.countDown();
}
}
@Override
public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
}
};
//监听前一个节点的变化
zkClient.subscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener);
if (zkClient.exists(beforePath)) {
countDownLatch = new CountDownLatch(1);
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
zkClient.unsubscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener);
}
}这里只要帖高性能锁的代码了，AbstractLock没变化，LockTest中只要修改一行代码
//AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock();
AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock();
测试结果：
上面是全部的打印结果，可以明显看出要比上面简单实现的分布式锁少很多，这说明性能比上面的好，因为它不会去做无用功嘛，好了zk分布式锁就介绍到这里了，如有错误欢迎指正，谢谢！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/111227.html原文链接：https://javaforall.cn
