阿里JAVA面試題剖析：一般實現(xiàn)分布式鎖都有哪些方式淡喜？使用 Redis 如何設(shè)計分布式鎖炼团？使用 zk 來設(shè)計分布式鎖可以嗎疏尿？這兩種分布式鎖的實現(xiàn)方式哪種效率比較高？

面試原題

一般實現(xiàn)分布式鎖都有哪些方式锌俱？使用 redis 如何設(shè)計分布式鎖贸宏？使用 zk 來設(shè)計分布式鎖可以嗎？這兩種分布式鎖的實現(xiàn)方式哪種效率比較高吭练？

面試官心理分析

其實一般問問題鲫咽，都是這么問的，先問問你 zk姊舵，然后其實是要過度到 zk 關(guān)聯(lián)的一些問題里去括丁，比如分布式鎖伶选。因為在分布式系統(tǒng)開發(fā)中仰税，分布式鎖的使用場景還是很常見的。

面試題剖析

redis 分布式鎖

官方叫做?RedLock?算法吐绵，是 redis 官方支持的分布式鎖算法己单。

這個分布式鎖有 3 個重要的考量點：

互斥（只能有一個客戶端獲取鎖）

不能死鎖

容錯（只要大部分 redis 節(jié)點創(chuàng)建了這把鎖就可以）

redis 最普通的分布式鎖

第一個最普通的實現(xiàn)方式纹笼，就是在 redis 里創(chuàng)建一個 key苟跪，這樣就算加鎖件已。

SETmy:lock隨機值NXPX30000

執(zhí)行這個命令就 ok。

NX：表示只有?key?不存在的時候才會設(shè)置成功鳞陨。（如果此時 redis 中存在這個 key厦滤，那么設(shè)置失敗，返回?nil）

PX 30000：意思是 30s 后鎖自動釋放享怀。別人創(chuàng)建的時候如果發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有了就不能加鎖了添瓷。

釋放鎖就是刪除 key 值纱，但是一般可以用?lua?腳本刪除，判斷 value 一樣才刪除：

-- 刪除鎖的時候搀愧，找到 key 對應(yīng)的 value咱筛，跟自己傳過去的 value 做比較杆故，如果是一樣的才刪除处铛。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then

? ? ? ? ? return redis.call("del",KEYS[1])

else

? ? ? ? ? ?return 0

end

為啥要用隨機值呢？因為如果某個客戶端獲取到了鎖篙贸，但是阻塞了很長時間才執(zhí)行完，比如說超過了 30s敷鸦，此時可能已經(jīng)自動釋放鎖了扒披，此時可能別的客戶端已經(jīng)獲取到了這個鎖，要是你這個時候直接刪除 key 的話會有問題愿险，所以得用隨機值加上面的?lua?腳本來釋放鎖辆亏。

但是這樣是肯定不行的。因為如果是普通的 redis 單實例缤弦，那就是單點故障彻磁≈则眩或者是 redis 普通主從，那 redis 主從異步復(fù)制刻恭，如果主節(jié)點掛了（key 就沒有了）鳍贾，key 還沒同步到從節(jié)點交洗，此時從節(jié)點切換為主節(jié)點，別人就可以 set key咆爽，從而拿到鎖斗埂。

RedLock 算法

這個場景是假設(shè)有一個 redis cluster凫海，有 5 個 redis master 實例行贪。然后執(zhí)行如下步驟獲取一把鎖：

獲取當前時間戳，單位是毫秒崭捍；

跟上面類似殷蛇，輪流嘗試在每個 master 節(jié)點上創(chuàng)建鎖，過期時間較短亮航，一般就幾十毫秒塞赂；

嘗試在大多數(shù)節(jié)點上建立一個鎖昼蛀，比如 5 個節(jié)點就要求是 3 個節(jié)點?n / 2 + 1叼旋；

客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小于超時時間讹剔，就算建立成功了延欠；

要是鎖建立失敗了沈跨，那么就依次之前建立過的鎖刪除；

只要別人建立了一把分布式鎖狞玛，你就得不斷輪詢?nèi)L試獲取鎖涧窒。

zk 分布式鎖

zk 分布式鎖纠吴，其實可以做的比較簡單呜象，就是某個節(jié)點嘗試創(chuàng)建臨時 znode，此時創(chuàng)建成功了就獲取了這個鎖；這個時候別的客戶端來創(chuàng)建鎖會失敗上煤，只能注冊個監(jiān)聽器監(jiān)聽這個鎖。釋放鎖就是刪除這個 znode拴疤，一旦釋放掉就會通知客戶端，然后有一個等待著的客戶端就可以再次重新加鎖苔埋。

/**

* ZooKeeperSession

*

* @author bingo

* @since 2018/11/29

*

*/

public class ZooKeeperSession {

? ? private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);

? ? private ZooKeeper zookeeper;

? ? private CountDownLatch latch;

? ? public ZooKeeperSession() {

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher());

? ? ? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? ? ? connectedSemaphore.await();

? ? ? ? ? ? } catch (InterruptedException e) {

? ? ? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? System.out.println("ZooKeeper session established......");

? ? ? ? } catch (Exception e) {

? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();

? ? ? ? }

? ? }

? ? /**

? ?? * 獲取分布式鎖

? ?? *

? ?? * @param productId

? ?? */

? ? public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {

? ? ? ? String path = "/product-lock-" + productId;

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);

? ? ? ? ? ? return true;

? ? ? ? } catch (Exception e) {

? ? ? ? ? ? while (true) {

? ? ? ? ? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? // 相當于是給node注冊一個監(jiān)聽器，去看看這個監(jiān)聽器是否存在

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Stat stat = zk.exists(path, true);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if (stat != null) {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? this.latch = new CountDownLatch(1);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? this.latch = null;

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return true;

? ? ? ? ? ? ? ? } catch (Exception ee) {

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? continue;

? ? ? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }

? ? ? ? return true;

? ? }

? ? /**

? ?? * 釋放掉一個分布式鎖

? ?? *

? ?? * @param productId

? ?? */

? ? public void releaseDistributedLock(Long productId) {

? ? ? ? String path = "/product-lock-" + productId;

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? zookeeper.delete(path, -1);

? ? ? ? ? ? System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......");

? ? ? ? } catch (Exception e) {

? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();

? ? ? ? }

? ? }

? ? /**

? ?? * 建立zk session的watcher

? ?? *

? ?? * @author bingo

? ?? * @since 2018/11/29

? ?? *

? ?? */

? ? private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {

? ? ? ? public void process(WatchedEvent event) {

? ? ? ? ? ? System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());

? ? ? ? ? ? if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {

? ? ? ? ? ? ? ? connectedSemaphore.countDown();

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? if (this.latch != null) {

? ? ? ? ? ? ? ? this.latch.countDown();

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }

? ? }

? ? /**

? ?? * 封裝單例的靜態(tài)內(nèi)部類

? ?? *

? ?? * @author bingo

? ?? * @since 2018/11/29

? ?? *

? ?? */

? ? private static class Singleton {

? ? ? ? private static ZooKeeperSession instance;

? ? ? ? static {

? ? ? ? ? ? instance = new ZooKeeperSession();

? ? ? ? }

? ? ? ? public static ZooKeeperSession getInstance() {

? ? ? ? ? ? return instance;

? ? ? ? }

? ? }

? ? /**

? ?? * 獲取單例

? ?? *

? ?? * @return

? ?? */

? ? public static ZooKeeperSession getInstance() {

? ? ? ? return Singleton.getInstance();

? ? }

? ? /**

? ?? * 初始化單例的便捷方法

? ?? */

? ? public static void init() {

? ? ? ? getInstance();

? ? }

}

也可以采用另一種方式玉工，創(chuàng)建臨時順序節(jié)點：

如果有一把鎖遵班，被多個人給競爭狭郑，此時多個人會排隊汇在，第一個拿到鎖的人會執(zhí)行，然后釋放鎖缨历；后面的每個人都會去監(jiān)聽排在自己前面的那個人創(chuàng)建的 node 上辛孵，一旦某個人釋放了鎖赡磅，排在自己后面的人就會被 zookeeper 給通知，一旦被通知了之后冶匹，就 ok 了咆瘟，自己就獲取到了鎖袒餐，就可以執(zhí)行代碼了谤狡。

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {

? ? private ZooKeeper zk;

? ? private String locksRoot = "/locks";

? ? private String productId;

? ? private String waitNode;

? ? private String lockNode;

? ? private CountDownLatch latch;

? ? private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);

? ? private int sessionTimeout = 30000;

? ? public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {

? ? ? ? this.productId = productId;

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";

? ? ? ? ? ? zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);

? ? ? ? ? ? connectedLatch.await();

? ? ? ? } catch (IOException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? } catch (KeeperException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? } catch (InterruptedException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? }

? ? }

? ? public void process(WatchedEvent event) {

? ? ? ? if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {

? ? ? ? ? ? connectedLatch.countDown();

? ? ? ? ? ? return;

? ? ? ? }

? ? ? ? if (this.latch != null) {

? ? ? ? ? ? this.latch.countDown();

? ? ? ? }

? ? }

? ? public void acquireDistributedLock() {

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? if (this.tryLock()) {

? ? ? ? ? ? ? ? return;

? ? ? ? ? ? } else {

? ? ? ? ? ? ? ? waitForLock(waitNode, sessionTimeout);

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? } catch (KeeperException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? } catch (InterruptedException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? }

? ? }

? ? public boolean tryLock() {

? ? ? ? try {

? ? // 傳入進去的locksRoot + “/” + productId

? ? // 假設(shè)productId代表了一個商品id，比如說1

? ? // locksRoot = locks

? ? // /locks/10000000000捕仔，/locks/10000000001盈罐，/locks/10000000002

? ? ? ? ? ? lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

? ? ? ? ? ? // 看看剛創(chuàng)建的節(jié)點是不是最小的節(jié)點

? ? // locks：10000000000暖呕，10000000001，10000000002

? ? ? ? ? ? List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);

? ? ? ? ? ? Collections.sort(locks);

? ? ? ? ? ? if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){

? ? ? ? ? ? ? ? //如果是最小的節(jié)點,則表示取得鎖

? ? ? ? ? ? ? ? return true;

? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? ? ? //如果不是最小的節(jié)點瓤逼，找到比自己小1的節(jié)點

? int previousLockIndex = -1;

? ? ? ? ? ? for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {

if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {

? ? ? ?? ? ? previousLockIndex = i - 1;

? ? break;

}

?? }

?? this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);

? ? ? ? } catch (KeeperException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? } catch (InterruptedException e) {

? ? ? ? ? ? throw new LockException(e);

? ? ? ? }

? ? ? ? return false;

? ? }

? ? private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {

? ? ? ? Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);

? ? ? ? if (stat != null) {

? ? ? ? ? ? this.latch = new CountDownLatch(1);

? ? ? ? ? ? this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);

? ? ? ? ? ? this.latch = null;

? ? ? ? }

? ? ? ? return true;

? ? }

? ? public void unlock() {

? ? ? ? try {

? ? ? ? ? ? // 刪除/locks/10000000000節(jié)點

? ? ? ? ? ? // 刪除/locks/10000000001節(jié)點

? ? ? ? ? ? System.out.println("unlock " + lockNode);

? ? ? ? ? ? zk.delete(lockNode, -1);

? ? ? ? ? ? lockNode = null;

? ? ? ? ? ? zk.close();

? ? ? ? } catch (InterruptedException e) {

? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();

? ? ? ? } catch (KeeperException e) {

? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();

? ? ? ? }

? ? }

? ? public class LockException extends RuntimeException {

? ? ? ? private static final long serialVersionUID = 1L;

? ? ? ? public LockException(String e) {

? ? ? ? ? ? super(e);

? ? ? ? }

? ? ? ? public LockException(Exception e) {

? ? ? ? ? ? super(e);

? ? ? ? }

? ? }

}

redis 分布式鎖和 zk 分布式鎖的對比

redis 分布式鎖霸旗，其實需要自己不斷去嘗試獲取鎖诱告，比較消耗性能民晒。

zk 分布式鎖，獲取不到鎖靴姿，注冊個監(jiān)聽器即可，不需要不斷主動嘗試獲取鎖佛吓，性能開銷較小维雇。

另外一點就是晒他，如果是 redis 獲取鎖的那個客戶端 出現(xiàn) bug 掛了，那么只能等待超時時間之后才能釋放鎖唁影；而 zk 的話掂名，因為創(chuàng)建的是臨時 znode，只要客戶端掛了锌介，znode 就沒了孔祸，此時就自動釋放鎖发皿。

redis 分布式鎖大家沒發(fā)現(xiàn)好麻煩嗎？遍歷上鎖惶室，計算時間等等......zk 的分布式鎖語義清晰實現(xiàn)簡單玄货。

所以先不分析太多的東西松捉，就說這兩點，我個人實踐認為 zk 的分布式鎖比 redis 的分布式鎖牢靠倚评、而且模型簡單易用。

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