标签：链接   高效   更新   任务   最好   执行   for   技术   排序   

分布式环境下修改某个共有的数据，比如redis的共有数据；

在同一时间，可能多个节点都先查询这个数据，然后更新。在查询的时候，结果是一样的，但是各个节点更新的时候，就是以最后一个更新为准了，这样就会导致其它节点的更新其实是失败的；

案例：告警设置max_step的功能就是分布式更新导致通知多次；

解决以上问题最彻底的办法（不一定是最好）是使用分布式锁，这样可以保证数据的一致性。但是分布式锁很多会带来性能的下降，所以不一定是最好的方式。

二、分布式锁的三种实现方式

1、基于数据库实现分布式锁

对字段增加唯一性约束；?

2、基于缓存（Redis等）实现分布式锁

setnx()方法，这种很高效，另外也有一种比较低效的方式：查询的时候就上锁，如下：

try{
    lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, LOCK);
    logger.info("cancelCouponCode是否获取到锁："+lock);
    if (lock) {
        // TODO
        redisTemplate.expire(lockKey,1, TimeUnit.MINUTES); //成功设置过期时间
        return res;
    }else {
        logger.info("cancelCouponCode没有获取到锁，不执行任务!");
    }
}finally{
    if(lock){   
        redisTemplate.delete(lockKey);
        logger.info("cancelCouponCode任务结束，释放锁!");       
    }else{
        logger.info("cancelCouponCode没有获取到锁，无需释放锁!");
    }

3、基于Zookeeper实现分布式锁

让我们来回顾一下Zookeeper节点的概念：

Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。

Znode分为四种类型：

1.持久节点 （PERSISTENT）

默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。

2.持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：

3.临时节点（EPHEMERAL）

和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：

4.临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。

Zookeeper分布式锁的原理

Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：

获取锁

首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点?Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。

这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。

于是，Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher，用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败，进入了等待状态。

这时候，如果又有一个客户端Client3前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。

Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个，结果同样发现节点Lock3并不是最小的。

于是，Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher，用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败，进入了等待状态。

这样一来，Client1得到了锁，Client2监听了Lock1，Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列，很像是Java当中ReentrantLock所依赖的

释放锁

释放锁分为两种情况：

1.任务完成，客户端显示释放

当任务完成时，Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。

2.任务执行过程中，客户端崩溃

获得锁的Client1在任务执行过程中，如果Duang的一声崩溃，则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点Lock1会随之自动删除。

由于Client2一直监听着Lock1的存在状态，当Lock1节点被删除，Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点，确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小，则Client2顺理成章获得了锁。

同理，如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2，那么Client3就会接到通知。

最终，Client3成功得到了锁。

一文让你读懂分布式锁的使用原理及实现方式

标签：链接   高效   更新   任务   最好   执行   for   技术   排序   

原文地址：https://blog.51cto.com/14230003/2441874