分布式锁，使用redis还是zookeeper？--中篇

前言

上篇已经详细提及到redis实现的redLock算法下的分布式锁，在项目里出现的问题以及提出的解决的方案，现在就针对这个分布式锁的话题，这节就针对zk的锁来详细说明，项目里使用的zk实现分布式锁还是很方便的，使用起来比redis要高效，安全。而且ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。ZooKeeper的架构通过冗余服务实现高可用性。因此，如果第一次无应答，客户端就可以询问另一台ZooKeeper主机。ZooKeeper节点将它们的数据存储于一个分层的命名空间，非常类似于一个文件系统或一个前缀树结构。客户端可以在节点读写，从而以这种方式拥有一个共享的配置服务。更新是全序的。

基于ZooKeeper分布式锁的流程

在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node_n
获取locks下所有子节点children
对子节点按节点自增序号从小到大排序
判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件
若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁

zookeeper分布式锁具体实现

使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。

通过实现Watch接口，实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控，使CountDownLatch来完成监控，在等待锁的时候使用CountDownLatch来计数，等到后进行countDown，停止等待，继续运行。
以下整体流程基本与上述描述流程一致，只是在监听的时候使用的是CountDownLatch来监听前一个节点。
下面直接上伪代码

import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * 创建分布式锁，这里主要是实现了java的lock
 * 以及zk的watch接口
 */
public class DistributedLock implements Lock, Watcher {
    private ZooKeeper zk = null;
    // 根节点
    private String ROOT_LOCK = "/locks";
    // 竞争的资源
    private String lockName;
    // 等待的前一个锁
    private String WAIT_LOCK;
    // 当前锁
    private String CURRENT_LOCK;
    // 计数器
    private CountDownLatch countDownLatch;
    private int sessionTimeout = 30000;
    private List exceptionList = new ArrayList();

    /**
     * 配置分布式锁
     * @param config 连接的url
     * @param lockName 竞争资源
     */
    public DistributedLock(String config, String lockName) {
        this.lockName = lockName;
        try {
            // 连接zookeeper
            zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this);
            Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK, false);
            if (stat == null) {
                // 如果根节点不存在，则创建根节点
                zk.create(ROOT_LOCK, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 节点监视器
    public void process(WatchedEvent event) {
        if (this.countDownLatch != null) {
            this.countDownLatch.countDown();
        }
    }

    public void lock() {
        if (exceptionList.size() > 0) {
            throw new LockException(exceptionList.get(0));
        }
        try {
            if (this.tryLock()) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockName + "获得了锁");
                return;
            } else {
                // 等待锁
                waitForLock(WAIT_LOCK, sessionTimeout);
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public boolean tryLock() {
        try {
            String splitStr = "_lock_";
            if (lockName.contains(splitStr)) {
                throw new LockException("锁名有误");
            }
            // 创建临时有序节点
            CURRENT_LOCK = zk.create(ROOT_LOCK + "/" + lockName + splitStr, new byte[0],
                    ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            System.out.println(CURRENT_LOCK + " 已经创建");
            // 取所有子节点
            List subNodes = zk.getChildren(ROOT_LOCK, false);
            // 取出所有lockName的锁
            List lockObjects = new ArrayList();
            for (String node : subNodes) {
                String _node = node.split(splitStr)[0];
                if (_node.equals(lockName)) {
                    lockObjects.add(node);
                }
            }
            Collections.sort(lockObjects);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 的锁是 " + CURRENT_LOCK);
            // 若当前节点为最小节点，则获取锁成功
            if (CURRENT_LOCK.equals(ROOT_LOCK + "/" + lockObjects.get(0))) {
                return true;
            }

            // 若不是最小节点，则找到自己的前一个节点
            String prevNode = CURRENT_LOCK.substring(CURRENT_LOCK.lastIndexOf("/") + 1);
            WAIT_LOCK = lockObjects.get(Collections.binarySearch(lockObjects, prevNode) - 1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

    public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) {
        try {
            if (this.tryLock()) {
                return true;
            }
            return waitForLock(WAIT_LOCK, timeout);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

    // 等待锁
    private boolean waitForLock(String prev, long waitTime) throws KeeperException, InterruptedException {
        Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK + "/" + prev, true);

        if (stat != null) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "等待锁 " + ROOT_LOCK + "/" + prev);
            this.countDownLatch = new CountDownLatch(1);
            // 计数等待，若等到前一个节点消失，则precess中进行countDown，停止等待，获取锁
            this.countDownLatch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            this.countDownLatch = null;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 等到了锁");
        }
        return true;
    }

    public void unlock() {
        try {
            System.out.println("释放锁 " + CURRENT_LOCK);
            zk.delete(CURRENT_LOCK, -1);
            CURRENT_LOCK = null;
            zk.close();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        this.lock();
    }


    public class LockException extends RuntimeException {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        public LockException(String e){
            super(e);
        }
        public LockException(Exception e){
            super(e);
        }
    }
}

测试的伪代码

public class Test {
    static int n = 500;

    public static void secskill() {
        System.out.println(--n);
    }

    public static void main(String[] args) {
        
        Runnable runnable = new Runnable() {
            public void run() {
                DistributedLock lock = null;
                try {
                    lock = new DistributedLock("127.0.0.1:2181", "test1");
                    lock.lock();
                    secskill();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
                } finally {
                    if (lock != null) {
                        lock.unlock();
                    }
                }
            }
        };

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread t = new Thread(runnable);
            t.start();
        }
    }
}

总体来说，如果了解到整个实现流程，使用zookeeper实现分布式锁并不是很困难，不过这也只是一个简单的实现，与前面实现Redis实现相比，本实现的稳定性更强，这是因为zookeeper的特性所致，在外界看来，zookeeper集群中每一个节点都是一致的
GitHub中查看
这里有一篇多进程下的zk分布式锁实现供读者参考，具体实现是通过reentranlock可重入锁实现。