Redis与Zookeeper实现分布式锁的区别

Redis实现分布式锁

  1.根据lockKey区进行setnx(set not exist,如果key值为空,则正常设置,返回1,否则不会进行设置并返回0)操作,如果设置成功,表示已经获得锁,否则并没有获取锁。

  2.如果没有获得锁,去Redis上拿到该key对应的值,在该key上我们存储一个时间戳(用毫秒表示,t1),为了避免死锁以及其他客户端占用该锁超过一定时间(5秒),使用该客户端当前时间戳,与存储的时间戳作比较。

  3.如果没有超过该key的使用时限,返回false,表示其他人正在占用该key,不能强制使用;如果已经超过时限,那我们就可以进行解锁,使用我们的时间戳来代替该字段的值。

  4.但是如果在setnx失败后,get该值却无法拿到该字段时,说明操作之前该锁已经被释放,这个时候,最好的办法就是重新执行一遍setnx方法来获取其值以获得该锁。

  释放锁:删除redis中key

 

 1 public class RedisKeyLock {
 2     private static Logger logger = Logger.getLogger(RedisKeyLock.class);
 3     private final static long ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS = 10 * 1000;
 4     private final static int EXPIRE_IN_SECOND = 5;//锁失效时间
 5     private final static long WAIT_INTERVAL_IN_MS = 100;
 6     private static RedisKeyLock lock;
 7     private JedisPool jedisPool;
 8     private RedisKeyLock(JedisPool pool){
 9         this.jedisPool = pool;
10     }
11     public static RedisKeyLock getInstance(JedisPool pool){
12         if(lock == null){
13             lock = new RedisKeyLock(pool);
14         }
15         return lock;
16     }
17  
18     public void lock(final String redisKey) {
19         Jedis resource = null;
20         try {
21             long now = System.currentTimeMillis();
22             resource = jedisPool.getResource();
23             long timeoutAt = now + ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS;
24             boolean flag = false;
25             while (true) {
26                 String expireAt = String.valueOf(now + EXPIRE_IN_SECOND * 1000);
27                 long ret = resource.setnx(redisKey, expireAt);
28                 if (ret == 1) {//已获取锁
29                     flag = true;
30                     break;
31                 } else {//未获取锁,重试获取锁
32                     String oldExpireAt = resource.get(redisKey);
33                     if (oldExpireAt != null && Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
34                         oldExpireAt = resource.getSet(redisKey, expireAt);
35                         if (Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
36                             flag = true;
37                             break;
38                         }
39                     }
40                 }
41                 if (timeoutAt < now) {
42                     break;
43                 }
44               TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(WAIT_INTERVAL_IN_MS);
45             }
46             if (!flag) {
47                 throw new RuntimeException("canot acquire lock now ...");
48             }
49         } catch (JedisException je) {
50             logger.error("lock", je);
51             je.printStackTrace();
52             if (resource != null) {
53                 jedisPool.returnBrokenResource(resource);
54             }
55         } catch (Exception e) {
56             e.printStackTrace();
57             logger.error("lock", e);
58         } finally {
59             if (resource != null) {
60                 jedisPool.returnResource(resource);
61             }
62         }
63     }
64     public boolean unlock(final String redisKey) {
65         Jedis resource = null;
66         try {
67             resource = jedisPool.getResource();
68             resource.del(redisKey);
69             return true;
70         } catch (JedisException je) {
71             je.printStackTrace();
72             if (resource != null) {
73                 jedisPool.returnBrokenResource(resource);
74             }
75             return false;
76         } catch (Exception e) {
77             logger.error("lock", e);
78             return false;
79         } finally {
80             if (resource != null) {
81                 jedisPool.returnResource(resource);
82             }
83         }
84     }
85 }

 

另一个版本:

  SET my:lock 随机值 NX PX 30000

  这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功,PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。

  释放锁就是删除key,但是一般可以用lua脚本删除,判断value一样才删除

 

  为啥要用随机值呢?因为如果某个客户端获取到了锁,但是阻塞了很长时间才执行完,此时可能已经自动释放锁了,此时可能别的客户端已经获取到了这个锁,要是你这个时候直接删除key的话会有问题,所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。(就是根据这个随机值来判断这个锁是不是自己加的)

 

  如果是Redis是单机,会有问题。因为如果是普通的redis单实例,那就是单点故障。单节点挂了会导致锁失效。

  如果是redis普通主从,那redis主从异步复制,如果主节点挂了,key还没同步到从节点,此时从节点切换为主节点,别人就会拿到锁。

 

RedLock算法

  这个场景是假设有一个redis cluster,有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁:

 

  获取当前时间戳,单位是毫秒

  跟上面类似,轮流尝试在每个master节点上创建锁,过期时间较短,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

 

 

 

Zookeeper实现分布式锁

基于临时顺序节点:

  1.客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点,需要注意的是,这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。

  2.客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。

  3.客户端获取到所有子节点path之后,如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的,那么就认为这个客户端获得了锁。

  4.如果创建的节点不是所有节点中序号最小的,那么则监视比自己创建节点的序列号小的最大的节点,进入等待。直到下次监视的子节点变更的时候,再进行子节点的获取,判断是否获取锁。

  释放锁的过程相对比较简单,就是删除自己创建的那个子节点即可。

 

不太严谨的代码:

 

  1 public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher{
  2     
  3     private ZooKeeper zk;
  4     private String locksRoot= "/locks";
  5     private String productId;
  6     private String waitNode;
  7     private String lockNode;
  8     private CountDownLatch latch;
  9     private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
 10 private int sessionTimeout = 30000; 
 11 
 12     public ZooKeeperDistributedLock(String productId){
 13         this.productId = productId;
 14          try {
 15        String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
 16             zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
 17             connectedLatch.await();
 18         } catch (IOException e) {
 19             throw new LockException(e);
 20         } catch (KeeperException e) {
 21             throw new LockException(e);
 22         } catch (InterruptedException e) {
 23             throw new LockException(e);
 24         }
 25     }
 26 
 27     public void process(WatchedEvent event) {
 28         if(event.getState()==KeeperState.SyncConnected){
 29             connectedLatch.countDown();
 30             return;
 31         }
 32 
 33         if(this.latch != null) {  
 34             this.latch.countDown(); 
 35         }
 36     }
 37 
 38     public void acquireDistributedLock() {   
 39         try {
 40             if(this.tryLock()){
 41                 return;
 42             }
 43             else{
 44                 waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
 45             }
 46         } catch (KeeperException e) {
 47             throw new LockException(e);
 48         } catch (InterruptedException e) {
 49             throw new LockException(e);
 50         } 
 51 }
 52 
 53     public boolean tryLock() {
 54         try {
 55          // 传入进去的locksRoot + “/” + productId
 56         // 假设productId代表了一个商品id,比如说1
 57         // locksRoot = locks
 58         // /locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002
 59             lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
 60    
 61             // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
 62          // locks:10000000000,10000000001,10000000002
 63             List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
 64             Collections.sort(locks);
 65     
 66             if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
 67                 //如果是最小的节点,则表示取得锁
 68                 return true;
 69             }
 70     
 71             //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点
 72       int previousLockIndex = -1;
 73             for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
 74         if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
 75                      previousLockIndex = i - 1;
 76             break;
 77         }
 78        }
 79        
 80        this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
 81         } catch (KeeperException e) {
 82             throw new LockException(e);
 83         } catch (InterruptedException e) {
 84             throw new LockException(e);
 85         }
 86         return false;
 87     }
 88      
 89     private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
 90         Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
 91         if(stat != null){
 92             this.latch = new CountDownLatch(1);
 93             this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);                   this.latch = null;
 94         }
 95         return true;
 96 }
 97 
 98     public void unlock() {
 99         try {
100         // 删除/locks/10000000000节点
101         // 删除/locks/10000000001节点
102             System.out.println("unlock " + lockNode);
103             zk.delete(lockNode,-1);
104             lockNode = null;
105             zk.close();
106         } catch (InterruptedException e) {
107             e.printStackTrace();
108         } catch (KeeperException e) {
109             e.printStackTrace();
110         }
111 }
112 
113     public class LockException extends RuntimeException {
114         private static final long serialVersionUID = 1L;
115         public LockException(String e){
116             super(e);
117         }
118         public LockException(Exception e){
119             super(e);
120         }
121 }
122 
123 // 如果有一把锁,被多个人给竞争,此时多个人会排队,第一个拿到锁的人会执行,然后释放锁,后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上,一旦某个人释放了锁,排在自己后面的人就会被zookeeper给通知,一旦被通知了之后,就ok了,自己就获取到了锁,就可以执行代码了
124 
125 }  

 

 

 

 

另一个版本:

 

  zk分布式锁,就是某个节点尝试创建临时znode,此时创建成功了就获取了这个锁;这个时候别的客户端来创建锁会失败,只能注册个监听器监听这个锁。

  释放锁就是删除这个znode,一旦释放掉就会通知客户端,然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。

 

 

 

  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

 

  zk分布式锁,获取不到锁,注册个监听器即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小

 

  另外一点就是,如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而zk的话,因为创建的是临时znode,只要客户端挂了,znode就没了,此时就自动释放锁

 



posted @ 2018-09-14 17:12  __Meng  阅读(41558)  评论(2编辑  收藏  举报