Zookeeper实现分布式锁
Posted 920913cheng
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Zookeeper实现分布式锁相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在单节点上运行的程序，多个线程对一个共享变量进行操作，则有可能出现线程安全的问题。例如：春运期间购买火车票
public class BuyTicketRunnable implements Runnable //static 表示ticketCount是全局共享变量 public static int ticketCount = 100; @Override public void run() while (true) if (ticketCount > 0) try // 此处休眠500毫秒更能看出效果 Thread.sleep(20); ticketCount--; System.out.println("当前剩余票的数量：" + ticketCount); catch (InterruptedException e) e.printStackTrace(); return; public static void main(String[] args) for (int i = 0; i < 10; i++) new Thread(new BuyTicketRunnable()).start();
当前剩余票的数量：15 当前剩余票的数量：11 当前剩余票的数量：9 当前剩余票的数量：9 当前剩余票的数量：9 当前剩余票的数量：8 当前剩余票的数量：5 当前剩余票的数量：3 当前剩余票的数量：4 当前剩余票的数量：6 当前剩余票的数量：6 当前剩余票的数量：2 当前剩余票的数量：0 当前剩余票的数量：1 当前剩余票的数量：-1 当前剩余票的数量：-2 当前剩余票的数量：-3 当前剩余票的数量：-5 当前剩余票的数量：-7 当前剩余票的数量：-5 当前剩余票的数量：-6
最后运行的结果显示和实际情况有出入的，之所以出现不是连续的减少车票，是因为多个线程是并行执行的，从结果看出了多个线程操作共享数据，会出现线程安全问题，所以我们为了确保这种问题不会出现，可以使用锁.
锁的分类有很多：读写锁，悲观锁，乐观锁，重入锁等...........
Synchronized
synchronized属于重入锁，
重入锁，也叫做递归锁，指的是同一线程 外层函数获得锁之后 ，内层递归函数仍然有获取该锁的代码，但不受影响。
public class BuyTicketRunnable implements Runnable // static 表示ticketCount是全局共享变量 public static int ticketCount = 100; //lock作为全局变量锁 public static Object lock = new Object(); @Override public void run() synchronized (BuyTicketRunnable.lock) while (true) if (ticketCount > 0) try // 此处休眠500毫秒更能看出效果 Thread.sleep(20); ticketCount--; System.out.println("当前剩余票的数量：" + ticketCount); catch (InterruptedException e) e.printStackTrace(); return; public static void main(String[] args) for (int i = 0; i < 10; i++) new Thread(new BuyTicketRunnable()).start();
当前剩余票的数量：29 当前剩余票的数量：28 当前剩余票的数量：27 当前剩余票的数量：26 当前剩余票的数量：25 当前剩余票的数量：24 当前剩余票的数量：23 当前剩余票的数量：22 当前剩余票的数量：21 当前剩余票的数量：20 当前剩余票的数量：19 当前剩余票的数量：18 当前剩余票的数量：17 当前剩余票的数量：16 当前剩余票的数量：15 当前剩余票的数量：14 当前剩余票的数量：13 当前剩余票的数量：12 当前剩余票的数量：11 当前剩余票的数量：10 当前剩余票的数量：9 当前剩余票的数量：8 当前剩余票的数量：7 当前剩余票的数量：6 当前剩余票的数量：5 当前剩余票的数量：4 当前剩余票的数量：3 当前剩余票的数量：2 当前剩余票的数量：1 当前剩余票的数量：0
使用lock锁
lock锁需要手动加锁，手动释放锁，如果遇到异常，锁还在不会自动释放，Synchronized锁如果遇到异常，则会自动释放锁
在分布式或者集群中可能出现的数据安全问题
Zookeeper实现分布式锁原理
zookeeper是以树形结构的方式存储数据，每个节点不能重复，zookeeper里面有四种节点，两大类节点，持久节点和临时节点。持久节点是存放到本地里，连接断了也存在，但是临时节点如果zk的连接断掉以后。临时节点则不会存在，正是因为这种特性，我们可以使用zk的临时节点来作为锁。
有A,B两个连接操作数据，A连接先去创建节点，如果能创建节点成功，表示获取了锁可以操作数据，此时如果B连接在来创建节点，根据zk存储特性，节点名字不能有重复，此时B连接是无法创建节点成功，所以处于等待状态。等待A连接处理完数据以后，断开连接，临时节点断开连接以后该节点就消失(释放锁)，此时B 就可以在创建节点(获取锁)，B处理完以后断开连接(释放锁)。所以zk作为锁的原理是，临时节点创建成功(获取锁),断开连接(释放锁).
JAVA代码实现Zookeeper分布式锁
导入Zookeeper所需要的依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.14</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.101tec</groupId>
<artifactId>zkclient</artifactId>
<version>0.10</version>
</dependency>
新增接口：
package com.zk.distributed; public interface DistributedLock // 获取锁方法 void getLock(); // 释放锁方法 void unLock();
抽象类实现接口：
package com.zk.distributed; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; public abstract class ZkDistributedAbstractLock implements DistributedLock // zk连接地址 private final String CONNETION_ADDR = "127.0.0.1:2181"; // 创建zk连接 protected ZkClient zkClient = new ZkClient(CONNETION_ADDR); //创建这个节点,以这个节点作为锁 protected final String PATH = "/Distributed"; //信号量 protected CountDownLatch countDownLatch = null; @Override public void getLock() if (tryGetLock()) System.out.println("###(创建节点成功)获取锁成功#####"); else // 等待 waitUnLock(); // 重新获取锁 getLock(); // 尝试去获取锁 abstract Boolean tryGetLock(); // 如果当前锁被占用,则等待 abstract void waitUnLock(); @Override public void unLock() if (zkClient != null) zkClient.close(); System.out.println("关闭连接,释放资源(释放锁)");
实现抽象类：
package com.zk.distributed; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener; public class ZkDistributeLock extends ZkDistributedAbstractLock @Override Boolean tryGetLock() try zkClient.createEphemeral(PATH); return true; catch (Exception e) return false; @Override void waitUnLock() // 使用事件监听，获取到节点被删除，zookeeper上节点有什么变化都可以感知到 IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() // 当节点被删除 public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception if (countDownLatch != null) // 唤醒 countDownLatch.countDown(); // 当节点发生改变 public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception ; // 注册节点信息 zkClient.subscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener); //检测是否存在该节点信息 if (zkClient.exists(PATH)) // 创建信号量 countDownLatch = new CountDownLatch(1); try // 等待 countDownLatch.await(); catch (Exception e) // 删除事件通知 zkClient.unsubscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener);
测试类：
package com.zk.distributed; import com.zk.distributed.DistributedLock; import com.zk.distributed.ZkDistributeLock; public class DistributedRunnable implements Runnable public DistributedLock lock = new ZkDistributeLock(); public static int count = 0; @Override public void run() try // 上锁 lock.getLock(); Thread.sleep(1000); // 模拟用户生成订单号 count++; System.out.println("当前累加########" + count); // getNumber(); catch (Exception e) e.printStackTrace(); finally // 釋放鎖資源 lock.unLock(); public static void main(String[] args) for (int i = 0; i < 25; i++) new Thread(new DistributedRunnable()).start();
以上是关于Zookeeper实现分布式锁的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章