场景描述
在分布式应用, 往往存在多个进程提供同一服务. 这些进程有可能在相同的机器上, 也有可能分布在不同的机器上. 如果这
些进程共享了一些资源, 可能就需要分布式锁来锁定对这些资源的访问.本文将介绍如何利用zookeeper实现分布式锁.
思路
进程需要访问共享数据时, 就在"/locks"节点下创建一个sequence类型的子节点, 称为thisPath. 当thisPath在所有子节
点中最小时, 说明该进程获得了锁. 进程获得锁之后, 就可以访问共享资源了. 访问完成后, 需要将thisPath删除. 锁由新的最小的
子节点获得.
有了清晰的思路之后, 还需要补充一些细节. 进程如何知道thisPath是所有子节点中最小的呢? 可以在创建的时候, 通过
getChildren方法获取子节点列表, 然后在列表中找到排名比thisPath前1位的节点, 称为waitPath, 然后在waitPath上注册监听,
当waitPath被删除后, 进程获得通知, 此时说明该进程获得了锁
实现
以一个DistributedClient对象模拟一个进程的形式, 演示zookeeper分布式锁的实现.
- public class DistributedClient {
-
- private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
-
- private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182";
- private String groupNode = "locks";
- private String subNode = "sub";
-
- private ZooKeeper zk;
-
- private String thisPath;
-
- private String waitPath;
-
- private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
-
-
-
-
- public void connectZookeeper() throws Exception {
- zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
- public void process(WatchedEvent event) {
- try {
-
- if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
- latch.countDown();
- }
-
-
- if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
- doSomething();
- }
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- });
-
-
- latch.await();
-
-
- thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
- CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
-
-
- Thread.sleep(10);
-
-
- List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);
-
-
- if (childrenNodes.size() == 1) {
- doSomething();
- } else {
- String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());
-
- Collections.sort(childrenNodes);
- int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);
- if (index == -1) {
-
- } else if (index == 0) {
-
- doSomething();
- } else {
-
- this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);
-
- zk.getData(waitPath, true, new Stat());
- }
- }
- }
-
- private void doSomething() throws Exception {
- try {
- System.out.println("gain lock: " + thisPath);
- Thread.sleep(2000);
-
- } finally {
- System.out.println("finished: " + thisPath);
-
-
- zk.delete(this.thisPath, -1);
- }
- }
-
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- for (int i = 0; i < 10; i++) {
- new Thread() {
- public void run() {
- try {
- DistributedClient dl = new DistributedClient();
- dl.connectZookeeper();
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }.start();
- }
-
- Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
- }
- }
思考
思维缜密的朋友可能会想到, 上述的方案并不安全. 假设某个client在获得锁之前挂掉了, 由于client创建的节点是
ephemeral类型的, 因此这个节点也会被删除, 从而导致排在这个client之后的client提前获得了锁. 此时会存在多个client同时访
问共享资源.如何解决这个问题呢? 可以在接到waitPath的删除通知的时候, 进行一次确认, 确认当前的thisPath是否真的是列表
中最小的节点.
-
- if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
-
- List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false);
- String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());
-
- Collections.sort(childrenNodes);
- int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);
- if (index == 0) {
-
- doSomething();
- } else {
-
-
- waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);
-
- if (zk.exists(waitPath, true) == null) {
- doSomething();
- }
- }
- }
另外, 由于thisPath和waitPath这2个成员变量会在多个线程中访问, 最好将他们声明为volatile, 以防止出现线程可见性问题.
另一种思路
下面介绍一种更简单, 但是不怎么推荐的解决方案.
每个client在getChildren的时候, 注册监听子节点的变化. 当子节点的变化通知到来时, 再一次通过getChildren获取子节
点列表, 判断thisPath是否是列表中的最小节点, 如果是, 则执行资源访问逻辑.
- public class DistributedClient2 {
-
- private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;
-
- private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182";
- private String groupNode = "locks";
- private String subNode = "sub";
-
- private ZooKeeper zk;
-
- private volatile String thisPath;
-
- private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
-
-
-
-
- public void connectZookeeper() throws Exception {
- zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
- public void process(WatchedEvent event) {
- try {
-
- if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
- latch.countDown();
- }
-
-
- if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) {
-
- List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
- String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length());
-
- Collections.sort(childrenNodes);
- if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) {
- doSomething();
- }
- }
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- });
-
-
- latch.await();
-
-
- thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
- CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
-
-
- Thread.sleep(10);
-
-
- List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true);
-
-
- if (childrenNodes.size() == 1) {
- doSomething();
- }
- }
-
-
-
-
- private void doSomething() throws Exception {
- try {
- System.out.println("gain lock: " + thisPath);
- Thread.sleep(2000);
-
- } finally {
- System.out.println("finished: " + thisPath);
-
-
- zk.delete(this.thisPath, -1);
- }
- }
-
- public static void main(String[] args) throws Exception {
- for (int i = 0; i < 10; i++) {
- new Thread() {
- public void run() {
- try {
- DistributedClient2 dl = new DistributedClient2();
- dl.connectZookeeper();
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }.start();
- }
-
- Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
- }
- }
为什么不推荐这个方案呢? 是因为每次子节点的增加和删除都要广播给所有client, client数量不多时还看不出问题. 如果存在很
多client, 那么就可能导致广播风暴--过多的广播通知阻塞了网络. 使用第一个方案, 会使得通知的数量大大下降. 当然第一个方
案更复杂一些, 复杂的方案同时也意味着更容易引进bug.
转自:http://coolxing.iteye.com/blog/1871630
分享到:
相关推荐
同时,`distribute-lock`这个文件可能包含了具体的实现代码或示例,通过学习和理解这个文件,我们可以更深入地掌握如何在实践中运用ZooKeeper实现分布式锁。 总之,ZooKeeper的分布式锁机制为解决分布式环境下的...
- **测试代码**:展示了如何在实际应用中使用Zookeeper实现分布式锁的示例,包括创建锁、获取锁、释放锁以及异常处理等操作。 - **实用工具类**:封装了与Zookeeper交互的常用方法,如创建节点、设置监听、检查节点...
【Zookeeper实现分布式锁】 Zookeeper 是 Apache Hadoop 项目下的一个子项目,是一个高性能的分布式协调服务。它提供了一种可靠的方式来管理分布式系统中的配置信息、命名服务、集群管理和同步服务。Zookeeper 的...
本主题将深入探讨如何利用ZooKeeper实现分布式锁,并结合SpringCloud生态进行应用。ZooKeeper是一个分布式协调服务,而分布式锁是它的一个重要应用场景。 **ZooKeeper的特性与角色** 1. **强一致性**:ZooKeeper...
在程序开发过程中不得不考虑的就是并发问题。在java中对于同一个jvm而言,jdk已经提供了lock和同步等。但是在分布式情况下,往往存在多个进程对一些资源产生竞争...分布式锁顾明思议就是可以满足分布式情况下的并发锁。
本部分将详细介绍使用Zookeeper实现分布式锁的知识点。 Zookeeper是Apache的一个开源项目,它为分布式应用提供了高可用性、顺序保证以及集群间同步等特性,它能够很好地帮助实现分布式锁。 **Zookeeper分布式锁的...
zooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是集群的管理者。提供了文件系统和通知机制。...在开发项目的过程中,很多大型项目都是分布式部署的,那么我们现在使用zookeeper实现一个分布式锁。
本实践教程将指导你如何利用Zookeeper实现分布式锁,以便在分布式环境中保证资源访问的互斥性。 **1. Zookeeper概述** Zookeeper是一个分布式协调服务,它为分布式应用提供了简单而强大的命名服务、配置管理、集群...
在这个场景下,我们将详细探讨如何利用Zookeeper来实现分布式锁。 分布式锁的核心目标是在多个节点间实现互斥访问某个资源,确保同一时刻只有一个客户端能够持有锁。Zookeeper通过其提供的原子操作,如创建、删除...
Redis和Zookeeper是两种常用的分布式协调服务,它们都可以用来实现分布式锁,但具体实现方式和特性有所不同。 **Redis分布式锁** Redis作为内存数据库,具有高性能、低延迟的特点,常被用作实现分布式锁。Redis...
它被广泛用于实现分布式锁、配置管理、服务发现等多个场景。本篇文章将深入探讨如何使用Zookeeper实现分布式共享锁。 分布式锁是一种在多节点之间共享资源的机制,它允许在同一时间只有一个节点对资源进行操作。在...
分布式锁是解决多节点系统中同步问题的一种常见技术,ZooKeeper,由Apache基金会开发的分布式协调服务,常被用于实现高效可靠的分布式锁。本文将深入探讨如何利用ZooKeeper来构建分布式锁,并讨论其背后的关键概念和...
如何操作Redis和zookeeper实现分布式锁 在分布式场景下,有很多种情况都需要实现最终一致性。在设计远程上下文的领域事件的时候,为了保证最终一致性,在通过领域事件进行通讯的方式中,可以共享存储(领域模型和...
ZooKeeper 实现分布式锁的方法示例 ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致性解决方案,分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁等...
本篇将深入探讨如何在C#中利用ZooKeeper实现分布式锁。 首先,我们需要理解ZooKeeper的基本操作,包括创建节点(create)、读取节点(get)、更新节点(set)和删除节点(delete)。在分布式锁的场景中,通常会创建...
**二、SpringBoot集成Zookeeper实现分布式锁** 1. **引入依赖**:在SpringBoot项目中,首先需要添加Zookeeper的相关依赖,如`spring-cloud-starter-zookeeper`。 2. **配置Zookeeper连接**:在`application....
同时,ZooKeeper也是分布式锁的常见实现方式,通过创建临时节点实现锁的获取与释放。 总的来说,从Paxos到Zookeeper,我们看到的是分布式一致性理论与实践的逐步发展和完善。Paxos提供了一种理论基础,而ZooKeeper...
分布式锁是实现并发控制的关键,ZooKeeper提供了可重入的读写锁,确保并发操作的正确性。 此外,书中还会涉及ZooKeeper的安装、配置和监控,以及常见问题的排查和优化。对于开发者来说,理解ZooKeeper的API和最佳...
为了更好地利用Zookeeper实现分布式锁,开发者需要理解Zookeeper的数据模型、API以及其提供的原子操作,如`create`、`exists`、`getChildren`和`delete`等。 综上所述,Zookeeper作为分布式锁的实现工具,凭借其...