zookeeper实现分布式锁的原理和一个小例子

 

Zookeeper分布式锁-概念

 

•在我们进行单机应用开发，涉及并发同步的时候，我们往往采用synchronized（同步）或者Lock的方式来解决多线程间的代码同步问题，这时多线程的运行都是在同一个JVM之下，没有任何问题。

•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，来处理这种跨机器的进程之间的数据同步问题——这就是分布式锁。

 

 

 

 

 

zookeeper分布式锁原理

核心思想：当客户端要获取锁，则创建节点，使用完锁，则删除该节点

 

1. 客户端获取锁时，在lock节点下创建临时顺序节点。

2. 然后获取lock下面的所有子节点，客户端获取到所有的子节点之后，如果发现自己创建的子节点序号最小，那么就认为该客户端获取到了锁。使用完锁后，将该节点删除。

3. 如果发现自己创建的节点并非lock所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，此时客户端需要找到比自己小的那个节点，同时对其注册事件监听器，监听删除事件。

4. 如果发现比自己小的那个节点被删除，则客户端的Watcher会收到相应通知，此时再次判断自己创建的节点是否是lock子节点中序号最小的；如果是则获取到了锁，如果不是则重复以上步骤继续获取到比自己小的一个节点并注册监听。

 

 

 

 

 

 

Zookeeper 分布式锁-模拟12306售票案例

 

在Curator中有五种锁方案：

1. InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁（非可重入锁）
2. InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
3. InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
4. InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器
5. InterProcessSemaphoreV2：共享信号量

使用分布式可重入排它锁-InterProcessMutex模拟12306售票过程：

 

 

 

 

 

public class Ticket12306 implements Runnable{
    private int tickets = 10;//数据库的票数
    private InterProcessMutex lock ;
    @Override
    public void run() {
        while(true){
            //获取锁
            try {
            lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS);
                if(tickets > 0){
                    System.out.println(Thread.currentThread()+":"+tickets);
                    Thread.sleep(100);
                    tickets--;
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }finally {
                //释放锁
                try {
                    lock.release();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        }
    }
}