一、分布式锁方案比较
| 方案 | 实现思路 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 利用 mysql 的实现方案 | 利用数据库自身提供的锁机制实现，要求数据库支持行级锁 | 实现简单 | 性能差，无法适应高并发场景；容易出现死锁的情况；无法优雅的实现阻塞式锁 |
| 利用 redis 的实现方案 | 使用 setnx 和 lua 脚本机制实现，保证对缓存操作序列的原子性 | 性能好 | 实现相对复杂，有可能出现死锁；无法优雅的实现阻塞式锁 |
| 利用 zookeeper 的实现方案 | 基于 zookeeper 节点特性及 watch 机制实现 | 性能好，稳定可靠性高，能较好地实现阻塞式锁 | 实现相对复杂 |
二、zookeeper实现分布式锁
这里使用 zookeeper 来实现分布式锁，以50个并发请求来获取订单编号为例，描述两种方案，第一种为基础实现，第二种在第一种基础上进行了优化。
2.1、方案一
流程描述：
具体代码：
ordernumgenerator：
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/**
* @description 生成随机订单号
*/
public class ordernumgenerator {
private static long count = 0;
/**
* 使用日期加数值拼接成订单号
*/
public string getordernumber() throws exception {
string date = datetimeformatter.ofpattern("yyyymmddhhmmss").format(localdatetime.now());
string number = new decimalformat("000000").format(count++);
return date + number;
}
}
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lock：
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/**
* @description 自定义锁接口
*/
public interface lock {
/**
* 获取锁
*/
public void getlock();
/**
* 释放锁
*/
public void unlock();
}
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abstractlock：
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/**
* @description 定义一个模板，具体的方法由子类来实现
*/
public abstract class abstractlock implements lock {
/**
* 获取锁
*/
@override
public void getlock() {
if (trylock()) {
system.out.println("--------获取到了自定义lock锁的资源--------");
} else {
// 没拿到锁则阻塞，等待拿锁
waitlock();
getlock();
}
}
/**
* 尝试获取锁，如果拿到了锁返回true，没有拿到则返回false
*/
public abstract boolean trylock();
/**
* 阻塞，等待获取锁
*/
public abstract void waitlock();
}
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zookeeperabstractlock：
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/**
* @description 定义需要的服务连接
*/
public abstract class zookeeperabstractlock extends abstractlock {
private static final string server_addr = "192.168.182.130:2181,192.168.182.131:2181,192.168.182.132:2181";
protected zkclient zkclient = new zkclient(server_addr);
protected static final string path = "/lock";
}
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zookeeperdistrbutelock：
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/**
* @description 真正实现锁的细节
*/
public class zookeeperdistrbutelock extends zookeeperabstractlock {
private countdownlatch countdownlatch = null;
/**
* 尝试拿锁
*/
@override
public boolean trylock() {
try {
// 创建临时节点
zkclient.createephemeral(path);
return true;
} catch (exception e) {
// 创建失败报异常
return false;
}
}
/**
* 阻塞，等待获取锁
*/
@override
public void waitlock() {
// 创建监听
izkdatalistener izkdatalistener = new izkdatalistener() {
@override
public void handledatachange(string s, object o) throws exception {
}
@override
public void handledatadeleted(string s) throws exception {
// 释放锁，删除节点时唤醒等待的线程
if (countdownlatch != null) {
countdownlatch.countdown();
}
}
};
// 注册监听
zkclient.subscribedatachanges(path, izkdatalistener);
// 节点存在时，等待节点删除唤醒
if (zkclient.exists(path)) {
countdownlatch = new countdownlatch(1);
try {
countdownlatch.await();
} catch (interruptedexception e) {
e.printstacktrace();
}
}
// 删除监听
zkclient.unsubscribedatachanges(path, izkdatalistener);
}
/**
* 释放锁
*/
@override
public void unlock() {
if (zkclient != null) {
system.out.println("释放锁资源");
zkclient.delete(path);
zkclient.close();
}
}
}
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测试效果：使用50个线程来并发测试zookeeper实现的分布式锁
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/**
* @description 使用50个线程来并发测试zookeeper实现的分布式锁
*/
public class orderservice {
private static class ordernumgeneratorservice implements runnable {
private ordernumgenerator ordernumgenerator = new ordernumgenerator();;
private lock lock = new zookeeperdistrbutelock();
@override
public void run() {
lock.getlock();
try {
system.out.println(thread.currentthread().getname() + ", 生成订单编号：" + ordernumgenerator.getordernumber());
} catch (exception e) {
e.printstacktrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
public static void main(string[] args) {
system.out.println("----------生成唯一订单号----------");
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new thread(new ordernumgeneratorservice()).start();
}
}
}
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2.2、方案二
方案二在方案一的基础上进行优化，避免产生“羊群效应”，方案一一旦临时节点删除，释放锁，那么其他在监听这个节点变化的线程，就会去竞争锁，同时访问 zookeeper，那么怎么更好的避免各线程的竞争现象呢，就是使用临时顺序节点，临时顺序节点排序，每个临时顺序节点只监听它本身的前一个节点变化。
流程描述：
具体代码
具体只需要将方案一中的 zookeeperdistrbutelock 改变，增加一个 zookeeperdistrbutelock2，测试代码中使用 zookeeperdistrbutelock2 即可测试，其他代码都不需要改变。
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/**
* @description 真正实现锁的细节
*/
public class zookeeperdistrbutelock2 extends zookeeperabstractlock {
private countdownlatch countdownlatch = null;
/**
* 当前请求节点的前一个节点
*/
private string beforepath;
/**
* 当前请求的节点
*/
private string currentpath;
public zookeeperdistrbutelock2() {
if (!zkclient.exists(path)) {
// 创建持久节点，保存临时顺序节点
zkclient.createpersistent(path);
}
}
@override
public boolean trylock() {
// 如果currentpath为空则为第一次尝试拿锁，第一次拿锁赋值currentpath
if (currentpath == null || currentpath.length() == 0) {
// 在指定的持久节点下创建临时顺序节点
currentpath = zkclient.createephemeralsequential(path + "/", "lock");
}
// 获取所有临时节点并排序，例如：000044
list<string> childrenlist = zkclient.getchildren(path);
collections.sort(childrenlist);
if (currentpath.equals(path + "/" + childrenlist.get(0))) {
// 如果当前节点在所有节点中排名第一则获取锁成功
return true;
} else {
int wz = collections.binarysearch(childrenlist, currentpath.substring(6));
beforepath = path + "/" + childrenlist.get(wz - 1);
}
return false;
}
@override
public void waitlock() {
// 创建监听
izkdatalistener izkdatalistener = new izkdatalistener() {
@override
public void handledatachange(string s, object o) throws exception {
}
@override
public void handledatadeleted(string s) throws exception {
// 释放锁，删除节点时唤醒等待的线程
if (countdownlatch != null) {
countdownlatch.countdown();
}
}
};
// 注册监听，这里是给排在当前节点前面的节点增加（删除数据的）监听，本质是启动另外一个线程去监听前置节点
zkclient.subscribedatachanges(beforepath, izkdatalistener);
// 前置节点存在时，等待前置节点删除唤醒
if (zkclient.exists(beforepath)) {
countdownlatch = new countdownlatch(1);
try {
countdownlatch.await();
} catch (interruptedexception e) {
e.printstacktrace();
}
}
// 删除对前置节点的监听
zkclient.unsubscribedatachanges(beforepath, izkdatalistener);
}
/**
* 释放锁
*/
@override
public void unlock() {
if (zkclient != null) {
system.out.println("释放锁资源");
zkclient.delete(currentpath);
zkclient.close();
}
}
}
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以上就是分析zookeeper分布式锁的实现的详细内容，更多关于zookeeper分布式锁的资料请关注快网idc其它相关文章！
原文链接：https://www.cnblogs.com/itwxe/p/14948383.html
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