分布式锁,这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类,一个是 保持独占,另一个是 控制时序。
1. 所谓保持独占,就是所有试图来获取这个锁的客户端,最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把 zk 上的一个 znode 看作是一把锁,通过 create znode 的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点,最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。
2. 控制时序,就是所有视图来获取这个锁的客户端,最终都是会被安排执行,只是有个全局时序了。做法和上面基本类似,只是这里 /distributelock 已经预先存在,客户端在它下面创建临时有序节点(这个可以通过节点的属性控制:CreateMode.EPHEMERALSEQUENTIAL 来指定)。Zk 的父节点(/distribute_lock)维持一份 sequence, 保证子节点创建的时序性,从而也形成了每个客户端的全局时序。
分布式锁 单纯的Lock锁或者synchronize只能解决单个jvm线程安全问题
分布式 Session 一致性问题
分布式全局id(也可以使用分布式锁)
分布式锁,产生的原因是 集群
在单台服务器上 如何生成订单号(保证唯一),方案 UUid+时间戳方式, redis方式
生成订单号, 秒杀抢购时候,
首先预测100w订单号,生成放在redis。客户端下单,直接redis去获取即可。因为redis单线程的,多个线程去获取时候,安全呀。
实际150w用户。当redis剩下50w订单号时候,继续生成补充之。
如果在集群情况,UUid+时间戳。不能保证唯一性!,原因:
如果单台:
uuid+时间戳,生成的代码逻辑:
package com.toov5.Lock;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
//生成订单号 时间戳
public class OrderNumGenerator {
//区分不同的订单号
private static int count = 0;
//单台服务器,多个线程 同事生成订单号
public String getNumber(){
try {
Thread.sleep(300);
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}
SimpleDateFormat simpt = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss");
return simpt.format(new Date()) + "-" + ++count; //时间戳后面加了 count
}
}
开启100个线程调用之:
package com.toov5.Lock;
public class OrderService implements Runnable {
private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator(); //定义成全局的
public void run() {
getNumber();
}
public void getNumber(){
String number = orderNumGenerator.getNumber();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"num"+number);
}
public static void main(String[] args) {
OrderService orderService = new OrderService();
for (int i = 0; i <100; i++) { //开启100个线程
new Thread(orderService).start();
}
}
}
结果:
多个线程共享区同一个全局变量,线程安全问题!
解决方案就是加锁嘛!
或者使用 lock锁也可以
public class OrderService implements Runnable {
private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator();
// 使用lock锁
private java.util.concurrent.locks.Lock lock = new ReentrantLock();
public void run() {
getNumber();
}
public void getNumber() {
try {
// synchronized (this) {
lock.lock();
String number = orderNumGenerator.getNumber();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",生成订单ID:" + number);
// }
} catch (Exception e) {
} finally {
lock.unlock();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("####生成唯一订单号###");
OrderService orderService = new OrderService();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(orderService).start();
}
}
}
如果是集群环境下:
每台jvm都有一个 count 都有 自增的代码 操作这个 count 三个不同的jvm 独立的 用户请求 过来 映射到哪个 就操作哪个
这时候就产生分布式锁的问题
这时候需要分布式锁:共享一个count
jvm1 操作时候 其他的jvm2 和 jvm3 不可以操作他!
分布式锁 保证分布式领域中共享数据安全问题
1、数据库实现(效率低,不推荐)
2、redis实现(使用redission实现,但是需要考虑思索,释放问题。繁琐一些)
3、Zookeeper实现 (使用临时节点,效率高,失效时间可以控制)
4、Spring Cloud 实现全局锁(内置的)
在分布式情况,生成全局订单号ID
在分布式(集群)环境下,每台JVM不能实现同步,在分布式场景下使用时间戳生成订单号可能会重复
1.使用数据库实现分布式锁
缺点:性能差、线程出现异常时,容易出现死锁
2.使用redis实现分布式锁
缺点:锁的失效时间难控制、容易产生死锁、非阻塞式、不可重入
3.使用zookeeper实现分布式锁
实现相对简单、可靠性强、使用临时节点,失效时间容易控制
分布式锁一般用在分布式系统或者多个应用中,用来控制同一任务是否执行或者任务的执行顺序。在项目中,部署了多个tomcat应用,在执行定时任务时就会遇到同一任务可能执行多次的情况,我们可以借助分布式锁,保证在同一时间只有一个tomcat应用执行了定时任务
使用zookeeper创建临时序列节点来实现分布式锁,适用于顺序执行的程序,大体思路就是创建临时序列节点,找出最小的序列节点,获取分布式锁,程序执行完成之后此序列节点消失,通过watch来监控节点的变化,从剩下的节点的找到最小的序列节点,获取分布式锁,执行相应处理,依次类推……
如何使用zk实现分布式锁?
临时节点
持久节点
分布式锁使用 临时节点,实现:
zk节点唯一的! 不能重复!节点类型为临时节点, jvm1创建成功时候,jvm2和jvm3创建节点时候会报错,该节点已经存在。这时候 jvm2和jvm3进行等待。
jvm1的程序现在执行完毕,执行释放锁。关闭当前会话。临时节点不复存在了并且事件通知Watcher,jvm2和jvm3继续创建。
ps:zk强制关闭时候,通知会有延迟。但是close()方法关闭时候,延迟小
如果程序一直不处理完,可能导致思索(其他的一直等待)。设置有效期~ 直接close()掉 其实连接也是有有效期设置的 大家可以找下相关资料看下哦
上代码!
引入Jar包:
4.0.0
com.toov5.FbsLock
FbsLock
0.0.1-SNAPSHOT
com.101tec
zkclient
0.10
创建锁的接口
package com.toov5.Lock;
public interface ExtLock {
//ExtLock基于zk实现分布式锁
public void getLock();
//释放锁
public void unLock();
}
模板方法模式
package com.toov5.Lock;
import org.I0Itec.zkclient.ZkClient;
//将重复代码抽象到子类中(模板方法设计模式)
public abstract class ZookeeperAbstractLock implements ExtLock {
private static final String CONNECTION="192.168.91.5:2181";
protected ZkClient zkClient = new ZkClient(CONNECTION);
private String lockPath="/lockPath";
//获取锁
public void getLock() {
//1、连接zkClient 创建一个/lock的临时节点
// 2、 如果节点创建成果,直接执行业务逻辑,如果节点创建失败,进行等待
if (tryLock()) {
System.out.println("#####成功获取锁######");
}else {
//进行等待
waitLock();
}
//3、使用事件通知监听该节点是否被删除 ,如果是,重新进入获取锁的资源
}
//创建失败 进行等待
abstract void waitLock();
abstract boolean tryLock();
//释放锁
public void unLock() {
//执行完毕 直接连接
if (zkClient != null) {
zkClient.close();
System.out.println("######释放锁完毕######");
}
}
}
创建子类实现上面的 抽象方法
package com.toov5.Lock;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener;
public class ZookeeperDistrbuteLock extends ZookeeperAbstractLock {
@Override
boolean tryLock() {
try {
zkClient.createEphemeral(lockPath);
// System.out.println("#########获取锁######");
return true;
} catch (Exception e) {
// 如果失败 直接catch
return false;
}
}
@Override
void waitLock() {
IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() {
// 节点被删除
public void handleDataDeleted(String arg0) throws Exception {
if (countDownLatch != null) {
countDownLatch.countDown(); // 计数器为0的情况,await 后面的继续执行
}
}
// 节点被修改
public void handleDataChange(String arg0, Object arg1) throws Exception {
}
};
// 监听事件通知
zkClient.subscribeDataChanges(lockPath, iZkDataListener);
// 控制程序的等待
if (zkClient.exists(lockPath)) { //如果 检查出 已经被创建了 就new 然后进行等待
countDownLatch = new CountDownLatch(1);
try {
countDownLatch.wait(); //等待时候 就不往下走了 当为0 时候 后面的继续执行
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}
}
//后面代码继续执行
//为了不影响程序的执行 建议删除该事件监听 监听完了就删除掉
zkClient.unsubscribeDataChanges(lockPath, iZkDataListener);
}
}
生产订单号:
package com.toov5.Lock;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
//生成订单号 时间戳
public class OrderNumGenerator {
//区分不同的订单号
private static int count = 0;
//单台服务器,多个线程 同事生成订单号
public String getNumber(){
try {
Thread.sleep(500);
} catch (Exception e) {
}
SimpleDateFormat simpt = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss");
return simpt.format(new Date()) + "-" + ++count; //时间戳后面加了 count
}
}
运行方法:
package com.toov5.Lock;
public class OrderService implements Runnable {
private OrderNumGenerator orderNumGenerator = new OrderNumGenerator(); // 定义成全局的
private ExtLock lock = new ZookeeperDistrbuteLock();
public void run() {
getNumber();
}
public synchronized void getNumber() { // 加锁 保证线程安全问题 让一个线程操作
try {
lock.getLock();
String number = orderNumGenerator.getNumber();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",number" + number);
} catch (Exception e) {
} finally {
lock.unLock();
}
}
public static void main(String[] args) {
// OrderService orderService = new OrderService();
for (int i = 0; i < 100; i++) { // 开启100个线程
//模拟分布式锁的场景
new Thread(new OrderService()).start();
}
}
}
运行结果:
代码欣赏: