面试大厂必问题:分布式锁实现之zk(Zookeeper)+面试资料

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前言

说我想不需要我过多的去说,大家都知道是怎么一回事了吧?

在多线程环境下,由于上下文的切换,数据可能出现不一致的情况或者数据被污染,我们需要保证数据安全,所以想到了加锁。

所谓的加锁机制呢,就是当一个线程访问该类的某个数据时,进行保护,其它线程不能进行访问,直到该线程读取完,其他线程才可使用。

还记得我之前说过Redis在分布式的情况下,需要对存在并发竞争的数据进行加锁,十分费解,Redis是单线程的嘛?为啥还要加锁呢?

看来老公们还是年轻啊,你说的不需要加锁的情况是这样的:

单个服务去访问Redis的时候,确实因为Redis本身单线程的原因是不用考虑线程安全的,但是,现在有哪个公司还是单机的呀?肯定都是分布式集群了嘛。

你看下这样的场景是不是就有问题了:

你们经常不是说秒杀嘛,拿到库存判断,那老婆告诉你分布式情况就是会出问题的。

我们为了减少DB的压力,把库存预热到了KV,现在KV的库存是1。

服务A去Redis查询到库存发现是1,那说明我能抢到这个商品对不对,那我就准备减一了,但是还没减。

同时服务B也去拿发现也是1,那我也抢到了呀,那我也减。

C同理。

等所有的服务都判断完了,你发现诶,怎么变成-2了,超卖了呀,这下完了。

是不是发现问题了,这就需要分布式锁的介入了,我会分三个章节去分别介绍分布式锁的三种实现方式(Zookeeper,Redis,MySQL),说出他们的优缺点,以及一般大厂的实践场景。

正文

互斥:互斥的机制,保证同一时间只有一个线程可以操作共享资源 synchronized,Lock等。

临界值:让多线程串行话去访问资源

事件通知:通过事件的通知去保证大家都有序访问共享资源

信号量:多个任务同时访问,同时限制数量,比如发令枪CDL,Semaphore等

那分布式锁你了解过有哪些么?

分布式锁实现主要以Zookeeper(以下简称zk)、Redis、MySQL这三种为主。

那先跟我聊一下zk吧,你能说一下他常见的使用场景么?

它主要的应用场景有以下几个:

服务注册与订阅(共用节点)

分布式通知(监听znode)

服务命名(znode特性)

数据订阅、发布(watcher)

分布式锁(临时节点)

zk是啥?

它是个数据库,文件存储系统,并且有监听通知机制(观察者模式)

存文件系统,他存了什么?

节点

zk的节点类型有4大类

持久化节点(zk断开节点还在)

持久化顺序编号目录节点

临时目录节点(客户端断开后节点就删除了)

临时目录编号目录节点

节点名称都是唯一的。

节点怎么创建?

我特么,这样问的么?可是我面试只看了分布式锁,我得好好想想!!!

还好我之前在自己的服务器搭建了一个zk的集群,我刚好跟大家回忆一波。

create/testlaogong // 创建永久节点

那临时节点呢?

create-e /testlaogong // 创建临时节点

临时节点就创建成功了,如果我断开这次链接,这个节点自然就消失了,这是我的一个zk管理工具,目录可能清晰点。

如何创建顺序节点呢?

create-s /test// 创建顺序节点

临时顺序节点呢?

我想聪明的都会抢答了

create-e -s /test// 创建临时顺序节点

我退出后,重新连接,发现刚才创建的所有临时节点都没了。

开篇演示这么多呢,我就是想给大家看到的zk大概的一个操作流程和数据结构,中间涉及的搭建以及其他的技能我就不说了,我们重点聊一下它在分布式锁中的实现。

zk就是基于节点去实现各种分布式锁的。

就拿开头的场景来说,zk应该怎么去保证分布式情况下的线程安全呢?并发竞争他是怎么控制的呢?

为了模拟并发竞争这样一个情况,我写了点伪代码,大家可以先看看

我定义了一个库存inventory值为1,还用到了一个CountDownLatch发令枪,等10个线程都就绪了一起去扣减库存。

是不是就像10台机器一起去拿到库存,然后扣减库存了?

所有机器一起去拿,发现都是1,那大家都认为是自己抢到了,都做了减一的操作,但是等所有人都执行完,再去set值的时候,发现其实已经超卖了,我打印出来给大家看看。

是吧,这还不是超卖一个两个的问题,超卖7个都有,代码里面明明判断了库存大于0才去减的,怎么回事开头我说明了。

那怎么解决这个问题?

sync,lock也只能保证你当前机器线程安全,这样分布式访问还是有问题。

上面跟大家提到的zk的节点就可以解决这个问题。

zk节点有个唯一的特性,就是我们创建过这个节点了,你再创建zk是会报错的,那我们就利用一下他的唯一性去实现一下。

怎么实现呢?

上面不是10个线程吗?

我们全部去创建,创建成功的第一个返回true他就可以继续下面的扣减库存操作,后续的节点访问就会全部报错,扣减失败,我们把它们丢一个队列去排队。

那怎么释放锁呢?

删除节点咯,删了再通知其他的人过来加锁,依次类推。

我们实现一下,zk加锁的场景。

是不是,只有第一个线程能扣减成功,其他的都失败了。

但是你发现问题没有,你加了锁了,你得释放啊,你不释放后面的报错了就不重试了。

那简单,删除锁就释放掉了,Lock在finally里面unLock,现在我们在finally删除节点。

加锁我们知道创建节点就够了,但是你得实现一个阻塞的效果呀,那咋搞?

死循环,递归不断去尝试,直到成功,一个伪装的阻塞效果。

怎么知道前面的老哥删除节点了嗯?

监听节点的删除事件

但是你发现你这样做的问题没?

是的,会出现死锁。

第一个仔加锁成功了,在执行代码的时候,机器宕机了,那节点是不是就不能删除了?

你要故作沉思,自问自答,时而看看远方,时而看看面试官,假装自己什么都不知道。

哦我想起来了,创建临时节点就好了,客户端连接一断开,别的就可以监听到节点的变化了。

嗯还不错,那你发现还有别的问题没?

好像这种监听机制也不好。

怎么个不好呢?

你们可以看到,监听,是所有服务器去监听一个节点的,节点的释放也会通知所有的服务器,如果是900个服务器呢?

这对服务器是很大的一个挑战,一个释放的消息,就好像一个牧羊犬进入了羊群,大家都四散而开,随时可能干掉机器,会占用服务资源,网络带宽等等。

这就是羊群效应。

那怎么解决这个问题?

继续故作沉思,啊啊啊,好难,我的脑袋。。。。

你别装了好不好?

好的,临时顺序节点,可以顺利解决这个问题。

怎么实现老公你先别往下看,先自己想想。

之前说了全部监听一个节点问题很大,那我们就监听我们的前一个节点,因为是顺序的,很容易找到自己的前后。

和之前监听一个永久节点的区别就在于,这里每个节点只监听了自己的前一个节点,释放当然也是一个个释放下去,就不会出现羊群效应了。

你说了这么多,挺不错的,你能说说ZK在分布式锁中实践的一些缺点么?

Zk性能上可能并没有缓存服务那么高。

因为每次在创建锁和释放锁的过程中,都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。

ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行,然后将数据同步到所有的Follower机器上。(这里涉及zk集群的知识,我就不展开了,以后zk章节跟老公们细聊)

还有么?

使用Zookeeper也有可能带来并发问题,只是并不常见而已。

由于网络抖动,客户端可ZK集群的session连接断了,那么zk以为客户端挂了,就会删除临时节点,这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了。

就可能产生并发问题了,这个问题不常见是因为zk有重试机制,一旦zk集群检测不到客户端的心跳,就会重试,Curator客户端支持多种重试策略。

多次重试之后还不行的话才会删除临时节点。

Tip:所以,选择一个合适的重试策略也比较重要,要在锁的粒度和并发之间找一个平衡。

有更好的实现么?

基于Redis的分布式锁

能跟我聊聊么?

我看看了手上的表,,今天天色不早了,你全问完了,我怎么多水几篇文章呢?

行确实很晚了,那你回家去把家务干了吧?

我????

=

总结

zk通过临时节点,解决掉了死锁的问题,一旦客户端获取到锁之后突然挂掉(Session连接断开),那么这个临时节点就会自动删除掉,其他客户端自动获取锁。

zk通过节点排队监听的机制,也实现了阻塞的原理,其实就是个递归在那无限等待最小节点释放的过程。

我上面没实现锁的可重入,但是也很好实现,可以带上线程信息就可以了,或者机器信息这样的唯一标识,获取的时候判断一下。

zk的集群也是高可用的,只要半数以上的或者,就可以对外提供服务了。

这周会写完Redis和数据库的分布式锁的,等好。

最好的关系是互相成就,大家的「三连」就是创作的最大动力,我们下期见!

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