在Redis分布式锁一文中， 作者介绍了如何使用Redis开发分布式锁。
Redis分布式锁具有轻量高吞吐量的特点，但是一致性保证较弱。我们可以使用Zookeeper开发分布式锁，来满足对高一致性的要求。
Zookeeper 分布式锁原理
Zookeeper 节点具有一些性质可以帮助我们开发分布式锁:
- 临时节点: 客户端可以创建临时节点，当客户端会话终止或超时后Zookeeper会自动删除临时节点。该特性可以用来避免死锁。
- 触发器: 当节点的状态发生改变时，Zookeeper会通知监听相应事件的客户端。该特性可以用来实现阻塞等待加锁。
- 有序节点: 客户端可以在某个节点下创建子节点，Zookeeper会根据子节点数量自动生成整数序号，类似于数据库的自增主键。
一种比较容易想到的分布式锁实现方案是:
- 检查锁节点是否已经创建，若未创建则尝试创建一个临时节点
- 若临时节点创建成功说明已成功加锁。若持有锁的客户端崩溃或网络异常无法维持Session，锁节点会被删除不会产生死锁。
- 若临时节点创建失败说明加锁失败，等待加锁。watch锁节点exists事件，当接收到节点被删除的通知后再次尝试加锁。
- 因为Zookeeper中的Watch是一次性的，若再次尝试加锁失败，需要重新设置Watch。
- 操作完成后，删除锁节点释放锁。
该方案存在的问题是，当锁被释放时Zookeeper需要通知大量订阅了该事件的客户端，这种现象称为"惊群现象"或"羊群效应"。
惊群现象对Zookeeper正常提供服务非常不利，因此实践中通常采取另一种方案:
- 创建一个永久节点作为锁节点，试图加锁的客户端在锁节点下创建临时顺序节点。Zookeeper会保证子节点的有序性。
- 若锁节点下id最小的节点是为当前客户端创建的节点，说明当前客户端成功加锁。
- 否则加锁失败，订阅上一个顺序节点。当上一个节点被删除时，当前节点为最小，说明加锁成功。
- 操作完成后，删除锁节点释放锁。
该方案每次锁释放时只需要通知一个客户端，避免惊群现象发生。
该方案的特征是优先排队等待的客户端会先获得锁，这种锁称为公平锁。而锁释放后，所有客户端重新竞争锁的方案称为非公平锁。
Demo
本节作者将使用Zookeeper官方Java API实现一个简单的公平锁。
使用Maven进行依赖管理，项目依赖 Zookeeper 官方 java sdk 和 apache commons-lang3工具包:
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>3.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.5</version>
<type>pom</type>
</dependency>
点击查看完整代码:
package zk;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.zookeeper.*;
/**
* @author finley
*/
public class ZKLock {
private ZooKeeper zk;
private String basePath;
private String lockPath;
private static final byte[] LOCK_DATA = "".getBytes();
// zk 为客户端连接实例, basePath 为锁节点路径，我们将在 basePath 下创建顺序子节点
public ZKLock(ZooKeeper zk, String basePath) {
// 按照 zk 的路径规则，以'/'开始，不得以'/'结束
if (basePath.endsWith("/") || !basePath.startsWith("/")) {
throw new IllegalArgumentException("base path must start with '/', and must not end with '/'");
}
this.zk = zk;
this.basePath = basePath;
}
// 检测 basePath 节点是否存在, 若不存在则创建
private void ensureBasePath() throws KeeperException, InterruptedException {
if (zk.exists(basePath, false) == null) {
// basePath 不存在，进行创建
List<String> pathParts = new ArrayList<>(Arrays.asList(basePath.split("/"))); // 将路径处理为节点列表
pathParts.remove(0); //因为 basePath 以'/'开始, pathParts[0] 一定是空串，将其移除
// 自底向上，寻找路径中最后一个存在的节点
int last = 0;
for (int i = pathParts.size() - 1; i >= 0; i--) {
String path = "/" + StringUtils.join(pathParts.subList(0, i), '/');
if (zk.exists(path, false) != null) {
last = i;
break;
}
}
// 从最后一个存在的节点开始，依次创建节点
for (int i = last; i < pathParts.size(); i++) {
String path = "/" + StringUtils.join(pathParts.subList(0, i + 1), '/');
try {
zk.create(path, LOCK_DATA, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
} catch (KeeperException.NodeExistsException ignore) {} // may created by other thread
}
}
}
// 阻塞直至加锁成功
public void lock() throws KeeperException, InterruptedException {
ensureBasePath();
// 在 basePath 下创建临时顺序子节点
String lockPath = zk.create(basePath + "/lock_", LOCK_DATA, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " create: " + lockPath);
// 循环检查加锁是否成功
while(true) {
// 取出 basePath 中所有节点并找到最小子节点
// 因为顺序子节点总是递增的，新创建的节点一定比当前 lockPath 更大，所以 create 和 getChildren 两个操作不保持原子性不会出现异常
List<String> children = zk.getChildren(basePath,false);
Collections.sort(children);
String minNode = children.get(0);
// 当前线程创建了最小子节点，加锁成功
if (StringUtils.isNotBlank(lockPath) && StringUtils.isNotBlank(minNode) && StringUtils.equals(lockPath, basePath + "/" + minNode) {
this.lockPath = lockPath; // 加锁成功，写入锁路径
return;
}
// 加锁失败，设置 watch
String watchNode = null;
String node = lockPath.substring(lockPath.lastIndexOf("/") + 1);
for (int i = children.size() - 1; i >= 0; i--) {
String child = children.get(i);
if (child.compareTo(node) < 0) {
watchNode = child;
break;
}
}
// 找到需要监视的节点，设置 watch
if (watchNode != null) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " watch: " + watchNode);
String watchPath = basePath + "/" + watchNode;
// 监视 getData 而非 exists 的原因是: 在获取子节点和设置 watch 这段时间内，被监视的节点可能已被删除(锁释放/持有者崩溃)
// exists 监视会成功设置，但永远不会触发NodeDeleted事件(顺序子节点序号自增，不会复用使用过的序号)。本方法会无限制等待下去
// 若被监视节点已删除，getData 会抛出异常，避免线程浪费时间等待
// 该调用中的 watch 回调当事件发生时会在另一个线程中执行
try {
zk.getData(watchPath, event -> {
if(event.getType() == Watcher.Event.EventType.NodeDeleted) {
// 主线程会调用 this.wait()
// fixme: 这里有一个bug，若事件类型不是 NodeDeleted 应进行处理。分布式锁不会产生这种情况，可能是其它客户端操作所致
synchronized (this) {
notifyAll();
}
}
}, null);
} catch(KeeperException.NoNodeException e) {
// 因为上一个节点被删除导致 getData watch 失败，进入下一个次循环，重新检查自己是否已持有锁
continue;
}
synchronized (this) {
// 等待被 watch 唤醒，唤醒后进入下一次循环，重新检查确认自己已持有锁
wait();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " notified");
}
}
}
}
// 释放锁
public void unlock() throws KeeperException, InterruptedException {
// 加锁成功时会将锁路径写入 lockPath
if (StringUtils.isNotBlank(lockPath)) {
zk.delete(lockPath, -1); // 删除锁记录释放锁
} else {
throw new IllegalStateException("don't has lock"); // 未设置锁记录说明本线程未持有锁
}
}
public static void main(String[] args) {
int concurrent = 10;
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(concurrent);
for (int i = 0; i < concurrent; i++) {
service.execute(() -> {
// 为保证各线程独立的持有锁，每个线程应持有独立的 zookeeper 会话
ZooKeeper zk;
try {
zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 6000, watchedEvent -> {
if (Watcher.Event.KeeperState.SyncConnected == watchedEvent.getState())
System.out.println("connection is established...");
});
ZKLock lock = new ZKLock(zk, "/test/node1");
lock.lock();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " acquire success");
Thread.sleep(1000);
System.out.println("do sth, thread: " + Thread.currentThread().getName());
lock.unlock();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " release success");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
service.shutdown();
}
}
Curator
Cruator 是一个 Zookeeper 工具集, 提供了包括分布式锁在内的常用应用的封装，本文以 Cruator 的分布式锁实现源码为例进行分析。
使用maven安装依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-recipes</artifactId>
<version>4.0.1</version>
</dependency>
编写加锁代码:
public class ZkLock {
public static void main(String[] args) throws Exception {
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
client.start();
// 锁节点为 /curator/mutex
InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(client, "/curator/mutex");
try {
// 尝试加锁
mutex.acquire();
// 完成业务
System.out.println("foo bar");
} finally {
// 释放锁
mutex.release();
client.close();
}
}
}
接下来分析InterProcessMutex.acquire()的实现:
/**
* Acquire the mutex - blocking until it's available. Note: the same thread
* can call acquire re-entrantly. Each call to acquire must be balanced by a call
* to {@link #release()}
*
* @throws Exception ZK errors, connection interruptions
*/
@Override
public void acquire() throws Exception
{
if ( !internalLock(-1, null) )
{
throw new IOException("Lost connection while trying to acquire lock: " + basePath);
}
}
接下来看internalLock方法:
private boolean internalLock(long time, TimeUnit unit) throws Exception
{
Thread currentThread = Thread.currentThread();
// threadData 是一个 ConcurrentMap, 记录各线程锁的状态
LockData lockData = threadData.get(currentThread);
if ( lockData != null ) // lockData 不为空， 说明线程已经持有锁
{
// 重入锁，重入计数器增加
lockData.lockCount.incrementAndGet();
return true;
}
// internals.attemptLock 完成实际的访问Zookeeper获取锁的操作
String lockPath = internals.attemptLock(time, unit, getLockNodeBytes());
if ( lockPath != null )
{
LockData newLockData = new LockData(currentThread, lockPath);
threadData.put(currentThread, newLockData);
return true;
}
return false;
}
分析实际执行加锁操作的internals.attemptLock方法:
String attemptLock(long time, TimeUnit unit, byte[] lockNodeBytes) throws Exception
{
final long startMillis = System.currentTimeMillis();
final Long millisToWait = (unit != null) ? unit.toMillis(time) : null;
final byte[] localLockNodeBytes = (revocable.get() != null) ? new byte[0] : lockNodeBytes;
int retryCount = 0;
String ourPath = null;
boolean hasTheLock = false;
boolean isDone = false;
// 自旋加锁
while ( !isDone )
{
isDone = true;
try
{
// 在锁节点下创建临时顺序节点
ourPath = driver.createsTheLock(client, path, localLockNodeBytes);
// 等待自己的节点成为最小的节点，即加锁成功
hasTheLock = internalLockLoop(startMillis, millisToWait, ourPath);
}
catch ( KeeperException.NoNodeException e )
{
// 当 session 超时会抛出异常，根据重试策略直接进行重试
if ( client.getZookeeperClient().getRetryPolicy().allowRetry(retryCount++, System.currentTimeMillis() - startMillis, RetryLoop.getDefaultRetrySleeper()) )
{
isDone = false;
}
else
{
throw e;
}
}
}
if ( hasTheLock )
{
return ourPath;
}
return null;
}
首先阅读StandardLockInternalsDriver.createsTheLock() 源码:
public String createsTheLock(CuratorFramework client, String path, byte[] lockNodeBytes) throws Exception
{
String ourPath;
if ( lockNodeBytes != null )
{
ourPath = client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath(path, lockNodeBytes);
}
else
{
ourPath = client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath(path);
}
return ourPath;
}
创建临时顺序节点, 不再赘述。
接下来查看internalLockLoop:
while ( (client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED) && !haveTheLock )
{
// 获得所有子节点，按序号升序排列
List<String> children = getSortedChildren();
// 判断自己是否为序号最小的节点
String sequenceNodeName = ourPath.substring(basePath.length() + 1); // +1 to include the slash
PredicateResults predicateResults = driver.getsTheLock(client, children, sequenceNodeName, maxLeases);
if ( predicateResults.getsTheLock() )
{
haveTheLock = true;
}
else
{
// 获得前一个节点的路径
String previousSequencePath = basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();
// 监听前一个节点并进行wait(), 当锁被释放时会通过notifyall() 唤醒
synchronized(this)
{
try
{
// 使用getData()而非exists()监听器的原因是:
// 若此时前一个节点已被删除exists()仍会成功设置，但不可能被触发(顺序节点不会再次使用前一个节点的序号)。这会使方法浪费时间等待，也属于Zookeeper资源浪费
// 若前一个节点被删除getData() 会抛出异常
client.getData().usingWatcher(watcher).forPath(previousSequencePath);
// 若设置了等待时间
if ( millisToWait != null )
{
millisToWait -= (System.currentTimeMillis() - startMillis);
startMillis = System.currentTimeMillis();
if ( millisToWait <= 0 )
{
doDelete = true; // timed out - delete our node
break;
}
// 等待指定的时间
wait(millisToWait);
}
else
{
// 永远等待
wait();
}
}
catch ( KeeperException.NoNodeException e )
{
// getData() 抛出此异常说明前一个节点已被删除, 重新尝试获取锁。
}
}
}
}