• ZooKeeper分布式锁的实现原理(转)


    add by zhj:文章写得非常好,之前我以为用zookeeper实现分布式锁的方案跟Redis差不多,就是并发创建一个Znode节点,如果成功就获取锁,失败,就监听这个Znode节点的删除操作,当主动删除或因session断开而删除该Znode时,等待的机器节点再去获取锁。

    但这样做有一个问题:当Znode节点删除时,若等待的机器节点很多,同时去创建会增加Zookeeper和机器节点的负载,这称为“羊群效应”。好的解决办法是:删除Znode节点时,只通知一个等待机器。其实这跟Java Condition中的notify()和notifyAll()是一个道理。但Zookeeper没有类似这种notify()机制,只通知一个机器。但它的其它解决方案,将Znode定义为临时顺序类型,每个机器创建Znode前缀相同,但后缀序号递增,每个机器节点只监听它前面的那一个Znode节点。  

    另外,我理解当机器没有获取到锁时,会阻塞当前线程,比如用Object.await()等。然后,另起一个线程接收Zookeeper删除Znode通知,当收到时,去检查自己是否是最小Znode节点,如果是,那获取成功,然后notify()主线程,解除阻塞。是否这样实现要看Zookeeper客户端的源码了

    原文:https://juejin.cn/post/6844903729406148622#comment

    一、写在前面

    之前写过一篇文章(《拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理》),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。

    同理,我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架,聊一下这个框架对ZooKeeper(以下简称zk)分布式锁的实现。

    一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外,建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现,这是一个比较快捷省事儿的方式。

    二、ZooKeeper分布式锁机制

    接下来我们一起来看看,多客户端获取及释放zk分布式锁的整个流程及背后的原理。

    首先大家看看下面的图,如果现在有两个客户端一起要争抢zk上的一把分布式锁,会是个什么场景?

    如果大家对zk还不太了解的话,建议先自行百度一下,简单了解点基本概念,比如zk有哪些节点类型等等。

    参见上图。zk里有一把锁,这个锁就是zk上的一个节点。然后呢,两个客户端都要来获取这个锁,具体是怎么来获取呢?

    咱们就假设客户端A抢先一步,对zk发起了加分布式锁的请求,这个加锁请求是用到了zk中的一个特殊的概念,叫做**“临时顺序节点”。**

    简单来说,就是直接在"my_lock"这个锁节点下,创建一个顺序节点,这个顺序节点有zk内部自行维护的一个节点序号。

    比如说,第一个客户端来搞一个顺序节点,zk内部会给起个名字叫做:xxx-000001。然后第二个客户端来搞一个顺序节点,zk可能会起个名字叫做:xxx-000002。大家注意一下,最后一个数字都是依次递增的,从1开始逐次递增。zk会维护这个顺序。

    所以这个时候,假如说客户端A先发起请求,就会搞出来一个顺序节点,大家看下面的图,Curator框架大概会弄成如下的样子:

    大家看,客户端A发起一个加锁请求,先会在你要加锁的node下搞一个临时顺序节点,这一大坨长长的名字都是Curator框架自己生成出来的。

    然后,那个最后一个数字是"1"。大家注意一下,因为客户端A是第一个发起请求的,所以给他搞出来的顺序节点的序号是"1"。

    接着客户端A创建完一个顺序节点。还没完,他会查一下"my_lock"这个锁节点下的所有子节点,并且这些子节点是按照序号排序的,这个时候他大概会拿到这么一个集合:

    接着客户端A会走一个关键性的判断,就是说:唉!兄弟,这个集合里,我创建的那个顺序节点,是不是排在第一个啊?

    如果是的话,那我就可以加锁了啊!因为明明我就是第一个来创建顺序节点的人,所以我就是第一个尝试加分布式锁的人啊!

    bingo!加锁成功!大家看下面的图,再来直观的感受一下整个过程。

    接着假如说,客户端A都加完锁了,客户端B过来想要加锁了,这个时候他会干一样的事儿:先是在"my_lock"这个锁节点下创建一个临时顺序节点,此时名字会变成类似于:

    大家看看下面的图:

    客户端B因为是第二个来创建顺序节点的,所以zk内部会维护序号为"2"。

    接着客户端B会走加锁判断逻辑,查询"my_lock"锁节点下的所有子节点,按序号顺序排列,此时他看到的类似于:

    同时检查自己创建的顺序节点,是不是集合中的第一个?

    明显不是啊,此时第一个是客户端A创建的那个顺序节点,序号为"01"的那个。所以加锁失败

    加锁失败了以后,客户端B就会通过ZK的API对他的顺序节点的**上一个顺序节点加一个监听器。**zk天然就可以实现对某个节点的监听。

    如果大家还不知道zk的基本用法,可以百度查阅,非常的简单。客户端B的顺序节点是:

    他的上一个顺序节点,不就是下面这个吗?

    即客户端A创建的那个顺序节点!

    所以,客户端B会对:

    这个节点加一个监听器,监听这个节点是否被删除等变化!大家看下面的图。

    接着,客户端A加锁之后,可能处理了一些代码逻辑,然后就会释放锁。那么,释放锁是个什么过程呢?

    其实很简单,就是把自己在zk里创建的那个顺序节点,也就是:

    这个节点给删除。

    删除了那个节点之后,zk会负责通知监听这个节点的监听器,也就是客户端B之前加的那个监听器,说:兄弟,你监听的那个节点被删除了,有人释放了锁

    此时客户端B的监听器感知到了上一个顺序节点被删除,也就是排在他之前的某个客户端释放了锁。

    此时,就会通知客户端B重新尝试去获取锁,也就是获取"my_lock"节点下的子节点集合,此时为:

    集合里此时只有客户端B创建的唯一的一个顺序节点了!

    然后呢,客户端B判断自己居然是集合中的第一个顺序节点,bingo!可以加锁了!直接完成加锁,运行后续的业务代码即可,运行完了之后再次释放锁。

     

    三、总结

    其实如果有客户端C、客户端D等N个客户端争抢一个zk分布式锁,原理都是类似的。

    • 大家都是上来直接创建一个锁节点下的一个接一个的临时顺序节点
    • 如果自己不是第一个节点,就对自己上一个节点加监听器
    • 只要上一个节点释放锁,自己就排到前面去了,相当于是一个排队机制。

    而且用临时顺序节点的另外一个用意就是,如果某个客户端创建临时顺序节点之后,不小心自己宕机了也没关系,zk感知到那个客户端宕机,会自动删除对应的临时顺序节点,相当于自动释放锁,或者是自动取消自己的排队。

    最后,咱们来看下用Curator框架进行加锁和释放锁的一个过程:

    其实用开源框架就是这点好,方便。这个Curator框架的zk分布式锁的加锁和释放锁的实现原理,其实就是上面我们说的那样子。

    但是如果你要手动实现一套那个代码的话。还是有点麻烦的,要考虑到各种细节,异常处理等等。所以大家如果考虑用zk分布式锁,可以参考下本文的思路。

    END

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    作者:石杉的架构笔记
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    来源:掘金
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