分布式锁（Zookeeper实现）
分布式锁（Zookeeper实现）
分布式锁
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）
业务场景
在分布式情况，生成全局订单号ID
产生问题
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
分布式情况下，怎么解决订单号生成不重复
- 使用分布式锁
- 提前生成好，订单号，存放在redis取。获取订单号，直接从redis中取。
使用分布式锁生成订单号技术
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
什么是分布式锁
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实现分布式锁
Zookeeper实现分布式锁原理
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：
