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java 分布式锁 -图解- 秒懂

时间:2019-01-07 00:23:33      阅读:238      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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疯狂创客圈 Java 分布式聊天室【 亿级流量】实战系列之 -26【 博客园 总入口


写在前面

? 大家好,我是作者尼恩。目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群【疯狂创客圈】。正在开始高并发、亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战

? 前面,已经完成一个高性能的 Java 聊天程序的四件大事:

接下来,需要进入到分布式开发的环节了。 分布式的中间件,疯狂创客圈的小伙伴们,一致的选择了zookeeper,不仅仅是由于其在大数据领域,太有名了。更重要的是,很多的著名框架,都使用了zk。

? 本篇介绍 ZK Curator 的分布式锁实现

1.1. 分布式锁 简介

在我们进行单机应用开发,涉及并发同步的时候,我们往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的代码同步问题。但当我们的应用是分布式集群工作的情况下,那么就需要一种更加高级的锁机制,来处理种跨机器的进程之间的数据同步问题。

这就是分布式锁。

1.1.1. 图解:公平锁和可重入锁 模型

分布式锁的概念和原理,比较抽象难懂。如果用一个简单的故事来类比,估计就简单多了。

很久以前,在一个村子有一口井,水质非常的好,村民们都抢着取井里的水。井就那么一口,村里的人很多,村民为争抢取水打架斗殴,甚至头破血流。

问题总是要解决,于是村长绞尽脑汁,最终想出了一个凭号取水的方案。井边安排一个看井人,维护取水的秩序。

说起来,秩序很简单,取水之前,先取号。号排在前面的,就可以先取水。先到的排在前面,那些后到的,没有排在最前面的人,一个一个挨着,在井边排成一队。取水示意图如下 :

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这种排队取水模型,就是一种锁的模型。排在最前面的号,拥有取水权,就是一种典型的独占锁。另外,先到先得,号排在前面的人先取到水,取水之后就轮到下一个号取水,至少,看起来挺公平的,说明它是一种公平锁。

在公平独占锁的基础上,再进一步,看看可重入锁的模型。

假定,取水时以家庭为单位,哪个家庭任何人拿到号,就可以排号取水,而且如果一个家庭有一个人拿到号,其它家人这时候过来打水不用再取号。新的排号取水示意图如下 :

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如上图的1号,老公有号,他的老婆来了,直接排第一个,妻凭夫贵。再看上图的2号,父亲正在打水,他的儿子和女儿也到井边了,直接排第二个,这个叫做子凭父贵。 等等,如果是同一个家庭,可以直接复用排号,不用重新取号从后面排起。

以上这个故事模型,就是可以重入锁的模型。只要满足条件,同一个排号,可以用来多次取水。在锁的模型中,相当于一把锁,可以被多次锁定,这就叫做可重入锁。

1.1.2. 图解: zookeeper分布式锁的原理

理解了锁的原理后,就会发现,Zookeeper 天生就是一副分布式锁的胚子。

首先,Zookeeper的每一个节点,都是一个天然的顺序发号器。

在每一个节点下面创建子节点时,只要选择的创建类型是有序(EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时有序或者PERSISTENT_SEQUENTIAL 永久有序)类型,那么,新的子节点后面,会加上一个次序编号。这个次序编号,是上一个生成的次序编号加一

比如,创建一个用于发号的节点“/test/lock”,然后以他为父亲节点,可以在这个父节点下面创建相同前缀的子节点,假定相同的前缀为“/test/lock/seq-”,在创建子节点时,同时指明是有序类型。如果是第一个创建的子节点,那么生成的子节点为/test/lock/seq-0000000000,下一个节点则为/test/lock/seq-0000000001,依次类推,等等。

技术分享图片

其次,Zookeeper节点的递增性,可以规定节点编号最小的那个获得锁。

一个zookeeper分布式锁,首先需要创建一个父节点,尽量是持久节点(PERSISTENT类型),然后每个要获得锁的线程都会在这个节点下创建个临时顺序节点,由于序号的递增性,可以规定排号最小的那个获得锁。所以,每个线程在尝试占用锁之前,首先判断自己是排号是不是当前最小,如果是,则获取锁。

第三,Zookeeper的节点监听机制,可以保障占有锁的方式有序而且高效。

每个线程抢占锁之前,先抢号创建自己的ZNode。同样,释放锁的时候,就需要删除抢号的Znode。抢号成功后,如果不是排号最小的节点,就处于等待通知的状态。等谁的通知呢?不需要其他人,只需要等前一个Znode 的通知就可以了。当前一个Znode 删除的时候,就是轮到了自己占有锁的时候。第一个通知第二个、第二个通知第三个,击鼓传花似的依次向后。

Zookeeper的节点监听机制,可以说能够非常完美的,实现这种击鼓传花似的信息传递。具体的方法是,每一个等通知的Znode节点,只需要监听linsten或者 watch 监视排号在自己前面那个,而且紧挨在自己前面的那个节点。 只要上一个节点被删除了,就进行再一次判断,看看自己是不是序号最小的那个节点,如果是,则获得锁。

为什么说Zookeeper的节点监听机制,可以说是非常完美呢?

一条龙式的首尾相接,后面监视前面,就不怕中间截断吗?比如,在分布式环境下,由于网络的原因,或者服务器挂了或则其他的原因,如果前面的那个节点没能被程序删除成功,后面的节点不就永远等待么?

其实,Zookeeper的内部机制,能保证后面的节点能够正常的监听到删除和获得锁。在创建取号节点的时候,尽量创建临时znode 节点而不是永久znode 节点,一旦这个 znode 的客户端与Zookeeper集群服务器失去联系,这个临时 znode 也将自动删除。排在它后面的那个节点,也能收到删除事件,从而获得锁。

说Zookeeper的节点监听机制,是非常完美的。还有一个原因。

Zookeeper这种首尾相接,后面监听前面的方式,可以避免羊群效应。所谓羊群效应就是每个节点挂掉,所有节点都去监听,然后做出反映,这样会给服务器带来巨大压力,所以有了临时顺序节点,当一个节点挂掉,只有它后面的那一个节点才做出反映。

1.1.3. 分布式锁的基本流程

接下来就是基于zookeeper,实现一下分布式锁。

首先定义了一个锁的接口,很简单,一个加锁方法,一个解锁方法。

/**
 * create by 尼恩 @ 疯狂创客圈
 **/
public interface Lock {

    boolean lock() throws Exception;

    boolean unlock();
}

使用zookeeper实现分布式锁的算法流程,大致如下:

(1)如果锁空间的根节点不存在,首先创建Znode根节点。这里假设为“/test/lock”。这个根节点,代表了一把分布式锁。

(2)客户端如果需要占用锁,则在“/test/lock”下创建临时的且有序的子节点。

这里,尽量使一个有意义的子节点前缀,比如“/test/lock/seq-”。则第一个客户端对应的子节点为“/test/lock/seq-000000000”,第二个为 “/test/lock/seq-000000001”,以此类推。

如果前缀为“/test/lock/”,则第一个客户端对应的子节点为“/test/lock/000000000”,第二个为 “/test/lock/000000001” ,以此类推,也非常直观。

(3)客户端如果需要占用锁,还需要判断,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点。如果是则认为获得锁,否则监听前一个Znode子节点变更消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;

(4)获取锁后,开始处理业务流程。完成业务流程后,删除对应的子节点,完成释放锁的工作。以便后面的节点获得分布式锁。

1.1.4. 加锁的实现

lock方法的具体算法是,首先尝试着去加锁,如果加锁失败就去等待,然后再重复。

代码如下:

   @Override
    public boolean lock() {

       try {
            boolean locked = false;

            locked = tryLock();

            if (locked) {
                return true;
            }
            while (!locked) {

                await();


                if (checkLocked()) {
                    locked=true;
                }
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            unlock();
        }

        return false;
    }

尝试加锁的tryLock方法是关键。做了两件重要的事情:

(1)创建临时顺序节点,并且保存自己的节点路径

(2)判断是否是第一个,如果是第一个,则加锁成功。如果不是,就找到前一个Znode节点,并且保存其路径到prior_path。

tryLock方法代码节选如下:

private boolean tryLock() throws Exception {
        //创建临时Znode
        List<String> waiters = getWaiters();
        locked_path = ZKclient.instance
                .createEphemeralSeqNode(LOCK_PREFIX);
        if (null == locked_path) {
            throw new Exception("zk error");
        }
        locked_short_path = getShorPath(locked_path);

        //获取等待的子节点列表,判断自己是否第一个
        if (checkLocked()) {
            return true;
        }

        // 判断自己排第几个
        int index = Collections.binarySearch(waiters, locked_short_path);
        if (index < 0) { // 网络抖动,获取到的子节点列表里可能已经没有自己了
            throw new Exception("节点没有找到: " + locked_short_path);
        }

        //如果自己没有获得锁,则要监听前一个节点
        prior_path = ZK_PATH + "/" + waiters.get(index - 1);

        return false;
    }

创建临时顺序节点后,其完整路径存放在 locked_path 成员中。另外还截取了一个后缀路径,放在 locked_short_path 成员中。 这个后缀路径,是一个短路径,只有完整路径的最后一层。在和取到的远程子节点列表中的其他路径进行比较时,需要用到短路径。因为子节点列表的路径,都是短路径,只有最后一层。

然后,调用checkLocked方法,判断是否是锁定成功。如果是则返回。如果自己没有获得锁,则要监听前一个节点。找出前一个节点的路径,保存在 prior_path 成员中,供后面的await 等待方法,去监听使用。

在进入await等待方法的介绍前,先说下checkLocked 锁定判断方法。

在checkLocked方法中,判断是否可以持有锁。判断规则很简单:当前创建的节点,是否在上一步获取到的子节点列表的第一个位置:

如果是,说明可以持有锁,返回true,表示加锁成功;

如果不是,说明有其他线程早已先持有了锁,返回false。

checkLocked方法的代码如下:

  private boolean checkLocked() {
        //获取等待的子节点列表

        List<String> waiters = getWaiters();
        //节点按照编号,升序排列
        Collections.sort(waiters);

        // 如果是第一个,代表自己已经获得了锁
        if (locked_short_path.equals(waiters.get(0))) {
            log.info("成功的获取分布式锁,节点为{}", locked_short_path);
            return true;
        }
        return false;
    }

checkLocked方法比较简单,就是获取到所有子节点列表,并且从小到大根据节点名称进行排序,主要依靠后10位数字,因为前缀都是一样的。

排序的结果,如果自己的locked_short_path位置在第一个,代表自己已经获得了锁。

现在正式进入等待方法await的介绍。

等待方法await,表示在争夺锁失败以后的等待逻辑。那么此处该线程应该做什么呢?


    private void await() throws Exception {

        if (null == prior_path) {
            throw new Exception("prior_path error");
        }

        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);


        //订阅比自己次小顺序节点的删除事件
        Watcher w = new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
                System.out.println("监听到的变化 watchedEvent = " + watchedEvent);
                log.info("[WatchedEvent]节点删除");

                latch.countDown();
            }
        };

        client.getData().usingWatcher(w).forPath(prior_path);
      
        latch.await(WAIT_TIME, TimeUnit.SECONDS);
    }

首先添加一个watcher监听,而监听的地址正是上面一步返回的prior_path 成员。这里,仅仅会监听自己前一个节点的变动,而不是父节点下所有节点的变动。然后,调用latch.await,进入等待状态,等到latch.countDown()被唤醒。

一旦prior_path节点发生了变动,那么就将线程从等待状态唤醒,重新一轮的锁的争夺。

至此,关于加锁的算法基本完成。但是,上面还没有实现锁的可重入。

什么是可重入呢?

? 只需要保障同一个线程进入加锁的代码,可以重复加锁成功即可。

修改前面的lock方法,在前面加上可重入的判断逻辑。代码如下:

  public boolean lock() {
     synchronized (this) {
        if (lockCount.get() == 0) {
            thread = Thread.currentThread();
            lockCount.incrementAndGet();
        } else {
            if (!thread.equals(Thread.currentThread())) {
                return false;
            }
            lockCount.incrementAndGet();
            return true;
        }
    }
    
   //...
   }

为了变成可重入,在代码中增加了一个加锁的计数器lockCount ,计算重复加锁的次数。如果是同一个线程加锁,只需要增加次数,直接返回,表示加锁成功。

1.1.5. 释放锁的实现

释放锁主要有两个工作:

(1)减少重入锁的计数,如果不是0,直接返回,表示成功的释放了一次;

(2)如果计数器为0,移除Watchers监听器,并且删除创建的Znode临时节点;

代码如下:

  @Override
    public boolean unlock() {

        if (!thread.equals(Thread.currentThread())) {
            return false;
        }

        int newLockCount = lockCount.decrementAndGet();

        if (newLockCount < 0) {
            throw new IllegalMonitorStateException("Lock count has gone negative for lock: " + locked_path);
        }

        if (newLockCount != 0) {
            return true;
        }
        try {
            if (ZKclient.instance.isNodeExist(locked_path)) {
                client.delete().forPath(locked_path);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

        return true;
    }

这里,为了尽量保证线程安全,可重入计数器的类型,不是int类型,而是Java并发包中的原子类型——AtomicInteger。

1.1.1. 分布式锁的应用场景

前面的实现,主要的价值是展示一下分布式锁的基础开发和原理。实际的开发中,如果需要使用到分布式锁,并不需要自己造轮子,可以直接使用curator客户端中的各种官方实现的分布式锁,比如其中的InterProcessMutex 可重入锁。

InterProcessMutex 可重入锁的使用实例如下:

@Test
public void testzkMutex() throws InterruptedException {

    CuratorFramework client=ZKclient.instance.getClient();
    final InterProcessMutex zkMutex =
            new InterProcessMutex(client,"/mutex");  ;
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        FutureTaskScheduler.add(() -> {

            try {
                zkMutex.acquire();

                for (int j = 0; j < 10; j++) {

                    count++;
                }
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                log.info("count = " + count);
                zkMutex.release();

            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }

        });
    }

    Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}

最后,总结一下Zookeeper分布式锁。

Zookeeper分布式锁,能有效的解决分布式问题,不可重入问题,实现起来较为简单。

但是,Zookeeper实现的分布式锁其实存在一个缺点,那就是性能并不太高。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Leader服务器还需要将数据同不到所有的Follower机器上。

所以,在高性能,高并发的场景下,不建议使用Zk的分布式锁。

目前分布式锁,比较成熟、主流的方案是基于redis及基于zookeeper的二种方案。这两种锁,应用场景不同。而 zookeeper只是其中的一种。Zk的分布式锁的应用场景,主要高可靠,而不是太高并发的场景下。

在并发量很高,性能要求很高的场景下,推荐使用基于redis的分布式锁。

写在最后

下一篇: zookeeper + netty 实现高并发IM 聊天


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