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本篇內容介紹了“ZooKeeper分布式鎖的實現方式”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
一、分布式鎖方案比較
二、ZooKeeper實現分布式鎖
2.1、方案一
2.2、方案二
| 方案 | 實現思路 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| 利用 MySQL 的實現方案 | 利用數據庫自身提供的鎖機制實現，要求數據庫支持行級鎖 | 實現簡單 | 性能差，無法適應高并發場景；容易出現死鎖的情況；無法優雅的實現阻塞式鎖 |
| 利用 Redis 的實現方案 | 使用 Setnx 和 lua 腳本機制實現，保證對緩存操作序列的原子性 | 性能好 | 實現相對復雜，有可能出現死鎖；無法優雅的實現阻塞式鎖 |
| 利用 ZooKeeper 的實現方案 | 基于 ZooKeeper 節點特性及 watch 機制實現 | 性能好，穩定可靠性高，能較好地實現阻塞式鎖 | 實現相對復雜 |
這里使用 ZooKeeper 來實現分布式鎖，以50個并發請求來獲取訂單編號為例，描述兩種方案，第一種為基礎實現，第二種在第一種基礎上進行了優化。
流程描述：
具體代碼：
OrderNumGenerator：
/**
* @Description 生成隨機訂單號
*/
public class OrderNumGenerator {
private static long count = 0;
/**
* 使用日期加數值拼接成訂單號
*/
public String getOrderNumber() throws Exception {
String date = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmss").format(LocalDateTime.now());
String number = new DecimalFormat("000000").format(count++);
return date + number;
}
}Lock：
/**
* @Description 自定義鎖接口
*/
public interface Lock {
/**
* 獲取鎖
*/
public void getLock();
/**
* 釋放鎖
*/
public void unLock();
}AbstractLock：
/**
* @Description 定義一個模板，具體的方法由子類來實現
*/
public abstract class AbstractLock implements Lock {
/**
* 獲取鎖
*/
@Override
public void getLock() {
if (tryLock()) {
System.out.println("--------獲取到了自定義Lock鎖的資源--------");
} else {
// 沒拿到鎖則阻塞，等待拿鎖
waitLock();
getLock();
}
}
/**
* 嘗試獲取鎖，如果拿到了鎖返回true，沒有拿到則返回false
*/
public abstract boolean tryLock();
/**
* 阻塞，等待獲取鎖
*/
public abstract void waitLock();
}ZooKeeperAbstractLock：
/**
* @Description 定義需要的服務連接
*/
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";
}ZooKeeperDistrbuteLock：
/**
* @Description 真正實現鎖的細節
*/
public class ZooKeeperDistrbuteLock extends ZooKeeperAbstractLock {
private CountDownLatch countDownLatch = null;
/**
* 嘗試拿鎖
*/
@Override
public boolean tryLock() {
try {
// 創建臨時節點
zkClient.createEphemeral(PATH);
return true;
} catch (Exception e) {
// 創建失敗報異常
return false;
}
}
/**
* 阻塞，等待獲取鎖
*/
@Override
public void waitLock() {
// 創建監聽
IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {
@Override
public void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception {
}
@Override
public void handleDataDeleted(String s) throws Exception {
// 釋放鎖，刪除節點時喚醒等待的線程
if (countDownLatch != null) {
countDownLatch.countDown();
}
}
};
// 注冊監聽
zkClient.subscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener);
// 節點存在時，等待節點刪除喚醒
if (zkClient.exists(PATH)) {
countDownLatch = new CountDownLatch(1);
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 刪除監聽
zkClient.unsubscribeDataChanges(PATH, iZkDataListener);
}
/**
* 釋放鎖
*/
@Override
public void unLock() {
if (zkClient != null) {
System.out.println("釋放鎖資源");
zkClient.delete(PATH);
zkClient.close();
}
}
}測試效果：使用50個線程來并發測試ZooKeeper實現的分布式鎖
/**
* @Description 使用50個線程來并發測試ZooKeeper實現的分布式鎖
*/
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() + ", 生成訂單編號：" + orderNumGenerator.getOrderNumber());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unLock();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("----------生成唯一訂單號----------");
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new Thread(new OrderNumGeneratorService()).start();
}
}
}方案二在方案一的基礎上進行優化，避免產生“羊群效應”，方案一一旦臨時節點刪除，釋放鎖，那么其他在監聽這個節點變化的線程，就會去競爭鎖，同時訪問 ZooKeeper，那么怎么更好的避免各線程的競爭現象呢，就是使用臨時順序節點，臨時順序節點排序，每個臨時順序節點只監聽它本身的前一個節點變化。
流程描述：
具體代碼
具體只需要將方案一中的 ZooKeeperDistrbuteLock 改變，增加一個 ZooKeeperDistrbuteLock2，測試代碼中使用 ZooKeeperDistrbuteLock2 即可測試，其他代碼都不需要改變。
/**
* @Description 真正實現鎖的細節
*/
public class ZooKeeperDistrbuteLock2 extends ZooKeeperAbstractLock {
private CountDownLatch countDownLatch = null;
/**
* 當前請求節點的前一個節點
*/
private String beforePath;
/**
* 當前請求的節點
*/
private String currentPath;
public ZooKeeperDistrbuteLock2() {
if (!zkClient.exists(PATH)) {
// 創建持久節點，保存臨時順序節點
zkClient.createPersistent(PATH);
}
}
@Override
public boolean tryLock() {
// 如果currentPath為空則為第一次嘗試拿鎖，第一次拿鎖賦值currentPath
if (currentPath == null || currentPath.length() == 0) {
// 在指定的持久節點下創建臨時順序節點
currentPath = zkClient.createEphemeralSequential(PATH + "/", "lock");
}
// 獲取所有臨時節點并排序，例如：000044
List<String> childrenList = zkClient.getChildren(PATH);
Collections.sort(childrenList);
if (currentPath.equals(PATH + "/" + childrenList.get(0))) {
// 如果當前節點在所有節點中排名第一則獲取鎖成功
return true;
} else {
int wz = Collections.binarySearch(childrenList, currentPath.substring(6));
beforePath = PATH + "/" + childrenList.get(wz - 1);
}
return false;
}
@Override
public void waitLock() {
// 創建監聽
IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {
@Override
public void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception {
}
@Override
public void handleDataDeleted(String s) throws Exception {
// 釋放鎖，刪除節點時喚醒等待的線程
if (countDownLatch != null) {
countDownLatch.countDown();
}
}
};
// 注冊監聽，這里是給排在當前節點前面的節點增加（刪除數據的）監聽，本質是啟動另外一個線程去監聽前置節點
zkClient.subscribeDataChanges(beforePath, iZkDataListener);
// 前置節點存在時，等待前置節點刪除喚醒
if (zkClient.exists(beforePath)) {
countDownLatch = new CountDownLatch(1);
try {
countDownLatch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 刪除對前置節點的監聽
zkClient.unsubscribeDataChanges(beforePath, iZkDataListener);
}
/**
* 釋放鎖
*/
@Override
public void unLock() {
if (zkClient != null) {
System.out.println("釋放鎖資源");
zkClient.delete(currentPath);
zkClient.close();
}
}
}“ZooKeeper分布式鎖的實現方式”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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