怎么使用curator进行分布式加锁

本篇内容介绍了“怎么使用curator进行分布式加锁”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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多线程情况下对共享资源的操作需要加锁，避免数据被写乱，在分布式系统中，这个问题也是存在的，此时就需要一个分布式锁服务。常见的分布式锁实现一般是基于DB、redis、zookeeper。下面笔者会按照顺序分析下这3种分布式锁的设计与实现，想直接看分布式锁总结的小伙伴可直接翻到文档末尾处。

分布式锁的实现由多种方式，但是不管怎样，分布式锁一般要有以下特点：

• 排他性 ：任意时刻，只能有一个client能获取到锁

• 容错性 ：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作

• 避免死锁 ：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达

除了以上特点之外，分布式锁最好也能满足可重入、高性能、阻塞锁特性（AQS这种，能够及时从阻塞状态唤醒）等，下面就话不多说，赶紧上（开往分布式锁的设计与实现的）车~

DB锁

在数据库新建一张表用于控制并发控制，表结构可以如下所示：

CREATE TABLE `lock_table` (
 `id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '主键',
 `key_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '分布式key',
 `memo` varchar(43) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '可记录操作内容',
 `update_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`id`,`key_id`),
 UNIQUE KEY `key_id` (`key_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

key_id作为分布式key用来并发控制，memo可用来记录一些操作内容（比如memo可用来支持重入特性，标记下当前加锁的client和加锁次数）。将key_id设置为唯一索引，保证了针对同一个key_id只有一个加锁（数据插入）能成功。此时lock和unlock伪代码如下：

def lock ：
 exec sql: insert into lock_table(key_id, memo, update_time) values (key_id, memo, NOW())
 if result == true :
 return true
 else :
 return false
def unlock ：
 exec sql: delete from lock_table where key_id = 'key_id' and memo = 'memo'

注意，伪代码中的lock操作是非阻塞锁，也就是tryLock，如果想实现阻塞（或者阻塞超时）加锁，只修反复执行lock伪代码直到加锁成功为止即可。基于DB的分布式锁其实有一个问题，那就是如果加锁成功后，client端宕机或者由于网络原因导致没有解锁，那么其他client就无法对该key_id进行加锁并且无法释放了。为了能够让锁失效，需要在应用层加上定时任务，去删除过期还未解锁的记录，比如删除2分钟前未解锁的伪代码如下：

def clear_timeout_lock :
 exec sql : delete from lock_table where update_time < ADDTIME(NOW(),'-00:02:00')

因为单实例DB的TPS一般为几百，所以基于DB的分布式性能上限一般也是1k以下，一般在并发量不大的场景下该分布式锁是满足需求的，不会出现性能问题。不过DB作为分布式锁服务需要考虑单点问题，对于分布式系统来说是不允许出现单点的，一般通过数据库的同步复制，以及使用vip切换Master就能解决这个问题。

以上DB分布式锁是通过insert来实现的，如果加锁的数据已经在数据库中存在，那么用select xxx where key_id = xxx for udpate方式来做也是可以的。

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Redis锁

Redis锁是通过以下命令对资源进行加锁：

set key_id key_value NX PX expireTime

其中，set nx命令只会在key不存在时给key进行赋值，px用来设置key过期时间，key_value一般是随机值，用来保证释放锁的安全性（释放时会判断是否是之前设置过的随机值，只有是才释放锁）。由于资源设置了过期时间，一定时间后锁会自动释放。

set nx保证并发加锁时只有一个client能设置成功（Redis内部是单线程，并且数据存在内存中，也就是说redis内部执行命令是不会有多线程同步问题的），此时的lock/unlock伪代码如下：

def lock:
 if (redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'ex', ARGV[2], 'nx')) then
 return true
 end
 return false
 
def unlock:
 if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
 redis.call('del', KEYS[1])
 return true
 end
 return false

分布式锁服务中的一个问题

如果一个获取到锁的client因为某种原因导致没能及时释放锁，并且redis因为超时释放了锁，另外一个client获取到了锁，此时情况如下图所示：

那么如何解决这个问题呢，一种方案是引入锁续约机制，也就是获取锁之后，释放锁之前，会定时进行锁续约，比如以锁超时时间的1/3为间隔周期进行锁续约。

关于开源的redis的分布式锁实现有很多，比较出名的有 redisson 、百度的 dlock ，关于分布式锁，笔者也写了一个简易版的分布式锁 redis-lock ，主要是增加了锁续约和可同时针对多个key加锁的机制。

对于高可用性，一般可以通过集群或者master-slave来解决，redis锁优势是性能出色，劣势就是由于数据在内存中，一旦缓存服务宕机，锁数据就丢失了。像redis自带复制功能，可以对数据可靠性有一定的保证，但是由于复制也是异步完成的，因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机，锁数据丢失问题。

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zookeeper分布式锁

ZooKeeper是一个高可用的分布式协调服务，由雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。ZooKeeper提供了一项基本的服务：分布式锁服务。zookeeper重要的3个特征是：zab协议、node存储模型和watcher机制。通过zab协议保证数据一致性，zookeeper集群部署保证可用性，node存储在内存中，提高了数据操作性能，使用watcher机制，实现了通知机制（比如加锁成功的client释放锁时可以通知到其他client）。

zookeeper node模型支持临时节点特性，即client写入的数据时临时数据，当客户端宕机时临时数据会被删除，这样就不需要给锁增加超时释放机制了。当针对同一个path并发多个创建请求时，只有一个client能创建成功，这个特性用来实现分布式锁。注意：如果client端没有宕机，由于网络原因导致zookeeper服务与client心跳失败，那么zookeeper也会把临时数据给删除掉的，这时如果client还在操作共享数据，是有一定风险的。

基于zookeeper实现分布式锁，相对于基于redis和DB的实现来说，使用上更容易，效率与稳定性较好。curator封装了对zookeeper的api操作，同时也封装了一些高级特性，如：Cache事件监听、选举、分布式锁、分布式计数器、分布式Barrier等，使用curator进行分布式加锁示例如下：

 org.apache.curator
 curator-framework
 2.12.0

 


 org.apache.curator
 curator-recipes
 2.12.0

public static void main(String[] args) throws Exception {
 String lockPath = "/curator_recipes_lock_path";
 CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.193.128:2181")
 .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();
 client.start();
 InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
 Runnable task = () -> {
 try {
 lock.acquire();
 try {
 System.out.println("zookeeper acquire success: " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000);
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 } finally {
 lock.release();
 }
 } catch (Exception ex) {
 ex.printStackTrace();
 }
 };
 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
 executor.execute(task);
 }
 LockSupport.park();
}

“怎么使用curator进行分布式加锁”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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