标签：session system 单例 ESS 效率 一个 判断 let previous
1、面试题
一般实现分布式锁都有哪些方式？使用redis如何设计分布式锁？使用zk来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
2、面试官心里分析
其实一般问问题，都是这么问的，先问问你zk，然后其实是要过度的zk关联的一些问题里去，比如分布式锁。因为在分布式系统开发中，分布式锁的使用场景还是很常见的。
3、面试题剖析
（1）redis分布式锁
官方叫做RedLock算法，是redis官方支持的分布式锁算法。
这个分布式锁有3个重要的考量点，互斥（只能有一个客户端获取锁），不能死锁，容错（大部分redis节点或者这个锁就可以加可以释放）
第一个最普通的实现方式，如果就是在redis里创建一个key算加锁
SET my:lock 随机值 NX PX 30000，这个命令就ok，这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功，PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。
释放锁就是删除key，但是一般可以用lua脚本删除，判断value一样才删除：
关于redis如何执行lua脚本，自行百度
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end
为啥要用随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除key的话会有问题，所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。
但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的redis单实例，那就是单点故障。或者是redis普通主从，那redis主从异步复制，如果主节点挂了，key还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就会拿到锁。
第二个问题，RedLock算法
这个场景是假设有一个redis cluster，有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁：
1）获取当前时间戳，单位是毫秒
2）跟上面类似，轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒
3）尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1）
4）客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了
5）要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁
6）只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁
（2）zk分布式锁
zk分布式锁，其实可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建临时znode，此时创建成功了就获取了这个锁；这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能注册个监听器监听这个锁。释放锁就是删除这个znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新枷锁。
/** * ZooKeeperSession * @author Administrator * */ public class ZooKeeperSession { private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1); private ZooKeeper zookeeper; private CountDownLatch latch; public ZooKeeperSession() { try { this.zookeeper = new ZooKeeper( "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher()); try { connectedSemaphore.await(); } catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("ZooKeeper session established......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 获取分布式锁 * @param productId */ public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch (Exception e) { while(true) { try { Stat stat = zk.exists(path, true); // 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在 if(stat != null) { this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch(Exception e) { continue; } } // 很不优雅，我呢就是给大家来演示这么一个思路 // 比较通用的，我们公司里我们自己封装的基于zookeeper的分布式锁，我们基于zookeeper的临时顺序节点去实现的，比较优雅的 } return true; } /** * 释放掉一个分布式锁 * @param productId */ public void releaseDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.delete(path, -1); System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 建立zk session的watcher * @author Administrator * */ private class ZooKeeperWatcher implements Watcher { public void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event: " + event.getState()); if(KeeperState.SyncConnected == event.getState()) { connectedSemaphore.countDown(); } if(this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } } /** * 封装单例的静态内部类 * @author Administrator * */ private static class Singleton { private static ZooKeeperSession instance; static { instance = new ZooKeeperSession(); } public static ZooKeeperSession getInstance() { return instance; } } /** * 获取单例 * @return */ public static ZooKeeperSession getInstance() { return Singleton.getInstance(); } /** * 初始化单例的便捷方法 */ public static void init() { getInstance(); } }
（3）redis分布式锁和zk分布式锁的对比
redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能
zk分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小
另外一点就是，如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而zk的话，因为创建的是临时znode，只要客户端挂了，znode就没了，此时就自动释放锁
redis分布式锁大家每发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等。。。zk的分布式锁语义清晰实现简单
所以先不分析太多的东西，就说这两点，我个人实践认为zk的分布式锁比redis的分布式锁牢靠、而且模型简单易用。
public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher{ private ZooKeeper zk; private String locksRoot= "/locks"; private String productId; private String waitNode; private String lockNode; private CountDownLatch latch; private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1); private int sessionTimeout = 30000; public ZooKeeperDistributedLock(String productId){ this.productId = productId; try { String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181"; zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this); connectedLatch.await(); } catch (IOException e) { throw new LockException(e); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public void process(WatchedEvent event) { if(event.getState()==KeeperState.SyncConnected){ connectedLatch.countDown(); return; } if(this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } public void acquireDistributedLock() { try { if(this.tryLock()){ return; } else{ waitForLock(waitNode, sessionTimeout); } } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public boolean tryLock() { try { // 传入进去的locksRoot + “/” + productId // 假设productId代表了一个商品id，比如说1 // locksRoot = locks // /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002 lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看刚创建的节点是不是最小的节点 // locks：10000000000，10000000001，10000000002 List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false); Collections.sort(locks); if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){ //如果是最小的节点,则表示取得锁 return true; } //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点 int previousLockIndex = -1; for(int i = 0; i < locks.size(); i++) { if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) { previousLockIndex = i - 1; break; } } this.waitNode = locks.get(previousLockIndex); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } return false; } private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true); if(stat != null){ this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } return true; } public void unlock() { try { // 删除/locks/10000000000节点 // 删除/locks/10000000001节点 System.out.println("unlock " + lockNode); zk.delete(lockNode,-1); lockNode = null; zk.close(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } } public class LockException extends RuntimeException { private static final long serialVersionUID = 1L; public LockException(String e){ super(e); } public LockException(Exception e){ super(e); } } // 如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁，后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被zookeeper给通知，一旦被通知了之后，就ok了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了 }
标签：session system 单例 ESS 效率 一个 判断 let previous
原文地址：https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9413116.html
