分布式系統的面試題12
1、面試題
一般實現分布式鎖都有哪些方式？使用redis如何設計分布式鎖？使用zk來設計分布式鎖可以嗎？這兩種分布式鎖的實現方式哪種效率比較高？
2、面試官心裏分析
其實一般問問題，都是這麽問的，先問問你zk，然後其實是要過度的zk關聯的一些問題裏去，比如分布式鎖。因為在分布式系統開發中，分布式鎖的使用場景還是很常見的。
3、面試題剖析
（1）redis分布式鎖
官方叫做RedLock算法，是redis官方支持的分布式鎖算法。
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（大部分redis節點或者這個鎖就可以加可以釋放）
第一個最普通的實現方式，如果就是在redis裏創建一個key算加鎖
SET my:lock 隨機值 NX PX 30000，這個命令就ok，這個的NX的意思就是只有key不存在的時候才會設置成功，PX 30000的意思是30秒後鎖自動釋放。別人創建的時候如果發現已經有了就不能加鎖了。
釋放鎖就是刪除key，但是一般可以用lua腳本刪除，判斷value一樣才刪除：
關於redis如何執行lua腳本，自行百度
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return0 end
為啥要用隨機值呢？因為如果某個客戶端獲取到了鎖，但是阻塞了很長時間才執行完，此時可能已經自動釋放鎖了，此時可能別的客戶端已經獲取到了這個鎖，要是你這個時候直接刪除key的話會有問題，所以得用隨機值加上面的lua腳本來釋放鎖。
但是這樣是肯定不行的。因為如果是普通的redis單實例，那就是單點故障。或者是redis普通主從，那redis主從異步復制，如果主節點掛了，key還沒同步到從節點，此時從節點切換為主節點，別人就會拿到鎖。
第二個問題，RedLock算法
這個場景是假設有一個redis cluster，有5個redis master實例。然後執行如下步驟獲取一把鎖：
1）獲取當前時間戳，單位是毫秒
2）跟上面類似，輪流嘗試在每個master節點上創建鎖，過期時間較短，一般就幾十毫秒
3）嘗試在大多數節點上建立一個鎖，比如5個節點就要求是3個節點（n / 2 +1）
4）客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小於超時時間，就算建立成功了
5）要是鎖建立失敗了，那麽就依次刪除這個鎖
6）只要別人建立了一把分布式鎖，你就得不斷輪詢去嘗試獲取鎖
（2）zk分布式鎖
zk分布式鎖，其實可以做的比較簡單，就是某個節點嘗試創建臨時znode，此時創建成功了就獲取了這個鎖；這個時候別的客戶端來創建鎖會失敗，只能註冊個監聽器監聽這個鎖。釋放鎖就是刪除這個znode，一旦釋放掉就會通知客戶端，然後有一個等待著的客戶端就可以再次重新枷鎖。
/** * ZooKeeperSession * @author Administrator * */ 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 { Stat stat = zk.exists(path, true); // 相當於是給node註冊一個監聽器，去看看這個監聽器是否存在 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 e) { continue; } } // 很不優雅，我呢就是給大家來演示這麽一個思路 // 比較通用的，我們公司裏我們自己封裝的基於zookeeper的分布式鎖，我們基於zookeeper的臨時順序節點去實現的，比較優雅的 } 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 Administrator * */ 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(); } } } /** * 封裝單例的靜態內部類 * @author Administrator * */ 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(); } }
（3）redis分布式鎖和zk分布式鎖的對比
redis分布式鎖，其實需要自己不斷去嘗試獲取鎖，比較消耗性能
zk分布式鎖，獲取不到鎖，註冊個監聽器即可，不需要不斷主動嘗試獲取鎖，性能開銷較小
另外一點就是，如果是redis獲取鎖的那個客戶端bug了或者掛了，那麽只能等待超時時間之後才能釋放鎖；而zk的話，因為創建的是臨時znode，只要客戶端掛了，znode就沒了，此時就自動釋放鎖
redis分布式鎖大家每發現好麻煩嗎？遍歷上鎖，計算時間等等。。。zk的分布式鎖語義清晰實現簡單
所以先不分析太多的東西，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、而且模型簡單易用。
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productId代表了一個商品id，比如說1 // locksRoot = locks // /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002 lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看剛創建的節點是不是最小的節點 // locks：10000000000，10000000001，10000000002 List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false); Collections.sort(locks); if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){ //如果是最小的節點,則表示取得鎖 return true; } //如果不是最小的節點，找到比自己小1的節點 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節點 // 刪除/locks/10000000001節點 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); } } // 如果有一把鎖，被多個人給競爭，此時多個人會排隊，第一個拿到鎖的人會執行，然後釋放鎖，後面的每個人都會去監聽排在自己前面的那個人創建的node上，一旦某個人釋放了鎖，排在自己後面的人就會被zookeeper給通知，一旦被通知了之後，就ok了，自己就獲取到了鎖，就可以執行代碼了 }
分布式系統的面試題12