使用 Redis 如何設計分佈式鎖?使用 Zookeeper 來設計分佈式鎖可以嗎?以上兩種分佈式鎖的實現方式哪種效率比較高?

本博客轉自git項目advancejava

redis 分佈式鎖

官方叫做 RedLock 算法,是 redis 官方支持的分佈式鎖算法。
這個分佈式鎖有 3 個重要的考量點:
• 互斥(只能有一個客戶端獲取鎖)
• 不能死鎖
• 容錯(只要大部分 redis 節點創建了這把鎖就可以)

redis 最普通的分佈式鎖

第一個最普通的實現方式**,就是在 redis 裏創建一個 key,這樣就算加鎖。
SET my:lock 隨機值 NX PX 30000**
執行這個命令就 ok。
• NX:表示只有 key 不存在的時候纔會設置成功。(如果此時 redis 中存在這個 key,那麼設置失敗,返回 nil)
• PX 30000:意思是 30s 後鎖自動釋放。別人創建的時候如果發現已經有了就不能加鎖了。
釋放鎖就是刪除 key ,但是一般可以用 lua 腳本刪除,判斷 value 一樣才刪除:
– 刪除鎖的時候,找到 key 對應的 value,跟自己傳過去的 value 做比較,如果是一樣的才刪除。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

爲啥要用隨機值呢?因爲如果某個客戶端獲取到了鎖,但是阻塞了很長時間才執行完,比如說超過了 30s,此時可能已經自動釋放鎖了,此時可能別的客戶端已經獲取到了這個鎖,要是你這個時候直接刪除 key 的話會有問題,所以得用隨機值加上面的 lua 腳本來釋放鎖。
但是這樣是肯定不行的。因爲如果是普通的 redis 單實例,那就是單點故障。或者是 redis 普通主從,那 redis 主從異步複製,如果主節點掛了(key 就沒有了),key 還沒同步到從節點,此時從節點切換爲主節點,別人就可以 set key,從而拿到鎖。

RedLock 算法

這個場景是假設有一個 redis cluster,有 5 個 redis master 實例。然後執行如下步驟獲取一把鎖:

  1. 獲取當前時間戳,單位是毫秒;
  2. 跟上面類似,輪流嘗試在每個 master 節點上創建鎖,過期時間較短,一般就幾十毫秒;
  3. 嘗試在大多數節點上建立一個鎖,比如 5 個節點就要求是 3 個節點 n / 2 + 1;
  4. 客戶端計算建立好鎖的時間,如果建立鎖的時間小於超時時間,就算建立成功了;
  5. 要是鎖建立失敗了,那麼就依次之前建立過的鎖刪除;
  6. 只要別人建立了一把分佈式鎖,你就得不斷輪詢去嘗試獲取鎖。

zk 分佈式鎖

zk 分佈式鎖,其實可以做的比較簡單,就是某個節點嘗試創建臨時 znode,此時創建成功了就獲取了這個鎖;這個時候別的客戶端來創建鎖會失敗,只能註冊個監聽器監聽這個鎖。釋放鎖就是刪除這個 znode,一旦釋放掉就會通知客戶端,然後有一個等待着的客戶端就可以再次重新加鎖。

/**
 * ZooKeeperSession
 * 
 * @author bingo
 * @since 2018/11/29
 *
 */
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();
        }
    }
/**
     * 獲取分佈式鎖
     * 
     * @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 {
                    // 相當於是給node註冊一個監聽器,去看看這個監聽器是否存在
                    Stat stat = zk.exists(path, true);
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 ee) {
                    continue;
                }
            }
}
        return true;
    }
/**
     * 釋放掉一個分佈式鎖
     * 
     * @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 bingo
     * @since 2018/11/29
     *
     */
    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();
            }
        }
}
/**
     * 封裝單例的靜態內部類
     * 
     * @author bingo
     * @since 2018/11/29
     *
     */
    private static class Singleton {
private static ZooKeeperSession instance;
static {
            instance = new ZooKeeperSession();
        }
public static ZooKeeperSession getInstance() {
            return instance;
        }
}
/**
     * 獲取單例
     * 
     * @return
     */
    public static ZooKeeperSession getInstance() {
        return Singleton.getInstance();
    }
/**
     * 初始化單例的便捷方法
     */
    public static void init() {
        getInstance();
    }
}

也可以採用另一種方式,創建臨時順序節點:
如果有一把鎖,被多個人給競爭,此時多個人會排隊,第一個拿到鎖的人會執行,然後釋放鎖;後面的每個人都會去監聽排在自己前面的那個人創建的 node 上,一旦某個人釋放了鎖,排在自己後面的人就會被 zookeeper 給通知,一旦被通知了之後,就 ok 了,自己就獲取到了鎖,就可以執行代碼了。

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 {
                     // 傳入進去的locksRoot + “/” + productId
                    // 假設productId代表了一個商品id,比如說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);
   
            // 看看剛創建的節點是不是最小的節點
                     // locks:10000000000,10000000001,10000000002
            List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
            Collections.sort(locks);
        
            if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
                //如果是最小的節點,則表示取得鎖
                return true;
            }
        
            //如果不是最小的節點,找到比自己小1的節點
          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 {
            // 刪除/locks/10000000000節點
            // 刪除/locks/10000000001節點
            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);
        }
    }
}

redis 分佈式鎖和 zk 分佈式鎖的對比

• redis 分佈式鎖,其實需要自己不斷去嘗試獲取鎖,比較消耗性能。
• zk 分佈式鎖,獲取不到鎖,註冊個監聽器即可,不需要不斷主動嘗試獲取鎖,性能開銷較小。
另外一點就是,如果是 redis 獲取鎖的那個客戶端 出現 bug 掛了,那麼只能等待超時時間之後才能釋放鎖;而 zk 的話,因爲創建的是臨時 znode,只要客戶端掛了,znode 就沒了,此時就自動釋放鎖。
redis 分佈式鎖大家沒發現好麻煩嗎?遍歷上鎖,計算時間等等…zk 的分佈式鎖語義清晰實現簡單。
所以先不分析太多的東西,就說這兩點,我個人實踐認爲 zk 的分佈式鎖比 redis 的分佈式鎖牢靠、而且模型簡單易用。

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