zookeeper客户端选型

• 原生zookeeper客户端，有watcher一次性、无超时重连机制等一系列问题

• ZkClient，解决了原生客户端一些问题，一些存量老系统中还在使用

• curator，提供了各种应用场景（封装了分布式锁，计数器等），新项目首选

分布式锁使用场景

在单体项目中jvm中的锁即可完成需要，但是微服务、分布式环境下，同一个服务可能部署在多台服务器上，多个jvm之间无法通过常用的jvm锁来完成同步操作，需要借用分布式锁来完成上锁、释放锁。例如在订单服务中，我们需要根据日期来生成订单号流水，就有可能产生相同的时间日期，从而出现重复订单号。

zookeeper分布式锁实现原理

• zookeeper中规定，在同一时刻，不能有多个客户端创建同一个节点，我们可以利用这个特性实现分布式锁。zookeeper临时节点只在session生命周期存在，session一结束会自动销毁。

• watcher机制，在代表锁资源的节点被删除，即可以触发watcher解除阻塞重新去获取锁，这也是zookeeper分布式锁较其他分布式锁方案的一大优势。

基于临时节点方案

第一种方案实现较为简单，逻辑就是谁创建成功该节点，谁就持有锁，创建失败的自己进行阻塞，A线程先持有锁，B线程获取失败就会阻塞，同时对/lockPath设置监听，A线程执行完操作后删除节点，触发监听器，B线程此时解除阻塞，重新去获取锁。

临时节点

我们模仿原生jdk的lock接口设计，采用模板方法设计模式来编写分布式锁，这样的好处是扩展性强，我们可以快速切换到redis分布式锁、数据库分布式锁等实现方式。

创建Lock接口

public interface Lock {/*** 获取锁*/void getLock() throws Exception;/*** 释放锁*/void unlock() throws Exception;
}

AbstractTemplateLock抽象类 

public abstract class AbstractTemplateLock implements Lock {@Overridepublic void getLock() {if (tryLock()) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获取锁成功");} else {//等待waitLock();//事件监听 如果节点被删除则可以重新获取//重新获取getLock();}}protected abstract void waitLock();protected abstract boolean tryLock();protected abstract void releaseLock();@Overridepublic void unlock() {releaseLock();}
}

zookeeper分布式锁逻辑 

@Slf4j
public class ZkTemplateLock extends AbstractTemplateLock {private static final String zkServers = "127.0.0.1:2181";private static final int sessionTimeout = 8000;private static final int connectionTimeout = 5000;private static final String lockPath = "/lockPath";private ZkClient client;public ZkTemplateLock() {client = new ZkClient(zkServers, sessionTimeout, connectionTimeout);log.info("zk client 连接成功:{}",zkServers);}@Overrideprotected void waitLock() {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);IZkDataListener listener = new IZkDataListener() {@Overridepublic void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {System.out.println("监听到节点被删除");latch.countDown();}@Overridepublic void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {}};//完成 watcher 注册client.subscribeDataChanges(lockPath, listener);//阻塞自己if (client.exists(lockPath)) {try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}//取消watcher注册client.unsubscribeDataChanges(lockPath, listener);}@Overrideprotected boolean tryLock() {try {client.createEphemeral(lockPath);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"获取到锁");} catch (Exception e) {log.error("创建失败");return false;}return true;}@Overridepublic void releaseLock() {client.delete(this.lockPath);}
}

缺点：

每次去竞争锁，都只会有一个线程拿到锁，当线程数庞大时会发生“惊群”现象，zookeeper节点可能会运行缓慢甚至宕机。这是因为其他线程没获取到锁时都会监听/lockPath节点，当A线程释放完毕，海量的线程都同时停止阻塞，去争抢锁，这种操作十分耗费资源，且性能大打折扣。

基于临时顺序节点方案

临时顺序节点与临时节点不同的是产生的节点是有序的，我们可以利用这一特点，只让当前线程监听上一序号的线程，每次获取锁的时候判断自己的序号是否为最小，最小即获取到锁，执行完毕就删除当前节点继续判断谁为最小序号的节点。

序列化节点

临时顺序节点

临时顺序节点操作源码

@Slf4j
public class ZkSequenTemplateLock extends AbstractTemplateLock {private static final String zkServers = "127.0.0.1:2181";private static final int sessionTimeout = 8000;private static final int connectionTimeout = 5000;private static final String lockPath = "/lockPath";private String beforePath;private String currentPath;private ZkClient client;public ZkSequenTemplateLock() {client = new ZkClient(zkServers);if (!client.exists(lockPath)) {client.createPersistent(lockPath);}log.info("zk client 连接成功:{}",zkServers);}@Overrideprotected void waitLock() {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);IZkDataListener listener = new IZkDataListener() {@Overridepublic void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {System.out.println("监听到节点被删除");latch.countDown();}@Overridepublic void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {}};//给排在前面的节点增加数据删除的watcher，本质是启动另一个线程去监听上一个节点client.subscribeDataChanges(beforePath, listener);//阻塞自己if (client.exists(beforePath)) {try {System.out.println("阻塞"+currentPath);latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}//取消watcher注册client.unsubscribeDataChanges(beforePath, listener);}@Overrideprotected boolean tryLock() {if (currentPath == null) {//创建一个临时顺序节点currentPath = client.createEphemeralSequential(lockPath + "/", "lock-data");System.out.println("current:" + currentPath);}//获得所有的子节点并排序。临时节点名称为自增长的字符串List<String> childrens = client.getChildren(lockPath);//排序list，按自然顺序排序Collections.sort(childrens);if (currentPath.equals(lockPath + "/" + childrens.get(0))) {return true;} else {//如果当前节点不是排第一，则获取前面一个节点信息，赋值给beforePathint curIndex = childrens.indexOf(currentPath.substring(lockPath.length() + 1));beforePath = lockPath + "/" + childrens.get(curIndex - 1);}System.out.println("beforePath"+beforePath);return false;}@Overridepublic void releaseLock() {System.out.println("delete:" + currentPath);client.delete(currentPath);}
}

Curator分布式锁工具

curator提供了以下种类的锁：

• 共享可重入锁（Shared Reentrant Lock）：全局同步锁，同一时间不会有两个客户端持有一个锁

• 共享锁：与共享可重入锁类似，但是不可重入（有时候会因为这个原因造成死锁）

• 共享可重入读写锁

• 共享信号量

• Multi Shared Lock：管理多种锁的容器实体

我们采用第一种Shared Reentrant Lock中的InterProcessMutex来完成上锁、释放锁的的操作

public class ZkLockWithCuratorTemplate implements Lock {// zk host地址private String host = "localhost";// zk自增存储nodeprivate String lockPath = "/curatorLock";// 重试休眠时间private static final int SLEEP_TIME_MS = 1000;// 最大重试1000次private static final int MAX_RETRIES = 1000;//会话超时时间private static final int SESSION_TIMEOUT = 30 * 1000;//连接超时时间private static final int CONNECTION_TIMEOUT = 3 * 1000;//curator核心操作类private CuratorFramework curatorFramework;InterProcessMutex lock;public ZkLockWithCuratorTemplate() {curatorFramework = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(host).connectionTimeoutMs(CONNECTION_TIMEOUT).sessionTimeoutMs(SESSION_TIMEOUT).retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(SLEEP_TIME_MS, MAX_RETRIES)).build();curatorFramework.start();lock = new InterProcessMutex (curatorFramework, lockPath);}@Overridepublic void getLock() throws Exception {//5s后超时释放锁lock.acquire(5, TimeUnit.SECONDS);}@Overridepublic void unlock() throws Exception {lock.release();}
}

源码以及测试类地址

https://github.com/Motianshi/distribute-tool