分布式锁实现方案(REDIS,ZOOKEEPER,TAIR)

Zookeeper

1、原生ZK方案

Zookeeper中有一种节点叫做顺序节点,假如我们在/lock/目录下创建节3个点,ZooKeeper集群会按照提起创建的顺序来创建节点,节点分别为/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。

ZooKeeper中还有一种名为临时节点的节点,临时节点由某个客户端创建,当客户端与ZooKeeper集群断开连接,则开节点自动被删除。

EPHEMERAL_SEQUENTIAL为临时顺序节点

实现分布式锁的基本逻辑:

  • 客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点,需要注意的是,这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。
  • 客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。
  • 客户端获取到所有子节点path之后,如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的,那么就认为这个客户端获得了锁。
  • 如果创建的节点不是所有节点中需要最小的,那么则监视比自己创建节点的序列号小的最大的节点,进入等待。直到下次监视的子节点变更的时候,再进行子节点的获取,判断是否获取锁。

释放锁的过程相对比较简单,就是删除自己创建的那个子节点即可。

以下是流程图:

分布式锁实现方案(REDIS,ZOOKEEPER,TAIR)_第1张图片


读写锁:读写锁的实现与互斥锁类似,不同的地方在于创建自节点时读锁和写锁要区分类型。例如读锁的前缀可以设置为read,写锁的前缀可以设置为write。创建读锁的时候,检查是否有编号小于自己的写锁存在,若存在则对编号刚好小于自己的写锁节点进行监听。创建写锁时,检查创建的节点编号是否为最小,如不是最小,则需要对编号刚好小于自己的节点进行监听(此时不区分读锁和写锁)

2、Curator方案

封装了zk的客户端,其分布式实现方式和上面的基本相同。同时还提供了不同的锁类型:

可重入锁:实现类为InterProcessMutex,将线程对象,节点,锁对象相关联。InterProcessMutex内部维护了一个使用线程为key,{thread,path}为值的map,所以对不同的线程和请求加锁的节点进行一一对应。提供方法acquire 和 release。

不可重入锁:实现类为InterProcessSemaphoreMutex,类似InterProcessMutex,只是没有维护线程的map。

可重入读写锁:类似JDK的ReentrantReadWriteLock.一个读写锁管理一对相关的锁。 主要由两个类实现:

  • InterProcessReadWriteLock
  • InterProcessLock

使用时首先创建一个InterProcessReadWriteLock实例,然后再根据你的需求得到读锁或者写锁, 读写锁的类型是InterProcessLock

读写锁的实现与互斥锁类似,不同的地方在于创建自节点时读锁和写锁要区分类型。例如读锁的前缀可以设置为read,写锁的前缀可以设置为write。创建读锁的时候,检查是否有编号小于自己的写锁存在,若存在则对编号刚好小于自己的写锁节点进行监听。创建写锁时,检查创建的节点编号是否为最小,如不是最小,则需要对编号刚好小于自己的节点进行监听(此时不区分读锁和写锁)

还有信号量和多锁对象。

3、menagerie方案

menagerie基于Zookeeper实现了java.util.concurrent包的一个分布式版本。这个封装是更大粒度上对各种分布式一致性使用场景的抽象。其中最基础和常用的是一个分布式锁的实现:
org.menagerie.locks.ReentrantZkLock,通过ZooKeeper的全局有序的特性和EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型znode的支持,实现了分布式锁。

Redis

最常见互斥锁方案:

Redis的 SETNX(即SET if Not eXists) GETSET先写新值,返回旧值,原子性操作,可以用于分辨是不是首次操作)可以用于分布式锁:
  1. C3发送SETNX lock.{orderid} 想要获得锁,由于C0还持有锁,所以Redis返回给C3一个0,
  2. C3发送GET lock.{orderid} 以检查锁是否超时了,如果没超时,则等待或重试。
  3. 反之,如果已超时,C3通过下面的操作来尝试获得锁:
    GETSET lock.{orderid}
  4. 通过GETSET,C3拿到的时间戳如果仍然是超时的,那就说明,C3如愿以偿拿到锁了。
  5. 如果在C3之前,有个叫C4的客户端比C3快一步执行了上面的操作,那么C3拿到的时间戳是个未超时的值,这时,C3没有如期获得锁,需要再次等待或重试。留意一下,尽管C3没拿到锁,但它改写了C4设置的锁的超时值,不过这一点非常微小的误差带来的影响可以忽略不计。
jeffkit的伪码参考:
  1. # get lock
  2. lock =  0
  3. while lock  !1:
  4.     timestamp = current Unix  time + lock timeout +  1
  5.     lock =  SETNX lock. orderid timestamp
  6.      if lock ==  1  or  (now ( )  >  ( GET lock. orderid )  and now ( )  >  ( GETSET lock. orderid timestamp ) ):
  7.          break
  8.      else:
  9.         sleep (10ms )
  10.  
  11. do_your_job ( )
  12.  
  13. # release lock
  14. if now ( )  < GET lock. orderid:
  15.      DEL lock. orderid

Tair

设计思路和Medis类似,但实现略有不同。

美团维护的Tair中增加了expireLock和expireUnlock接口,通过锁状态和过期时间戳来共同判断锁是否存在:只有锁已经存在且没有过期的状态才判定为有锁状态。在有锁状态下,不能加锁,能通过大于过期时间的时间戳进行解锁;在无锁状态下,可以加锁,加锁成功会返回过期时间戳,用于解锁使用。重要的是,expireLock的原子性可以保证加锁和解锁时不会因为线程抢占引起错误。

不可重入锁:在加锁时调用expireLock,解锁时调用expireUnlock接口。传入的参数为过期时间或者过期时间戳。可以防止当线程拿到锁之后阻塞或者宕机,锁可以在过期之后释放出来。同时可以满足解锁动作安全,当自己的锁过期时不会误删别人的锁。

可重入锁:类似不可重入锁,维护类似zk的一个线程数和锁名的map。

可重入读写锁:

读线程:先用当前时间进行一次解锁expireUnlock,如果能解开则说明没有线程在写,可以进行读操作,同时incr,将计数器加1;完成读之后进行decr。

写线程:getCount读取计数器,如果为0,则说明没有线程在读,否则则需要等待;再expireLock,如果成功说明获取到了写锁,否则则说明已经有线程在写了;完成写之后进行解锁expireUnlock

缺陷:均有两步操作,但无法保证原子性。


分布式锁实现方案(REDIS,ZOOKEEPER,TAIR)_第2张图片


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