在微服务开发中常用的分布式有redis,zookeeper实现,下面就基于这两种分布式锁实现做一个总结：
1，zookeeper的分布式锁实现
基于ZooKeeper分布式锁的流程
在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node_n
获取locks下所有子节点children
对子节点按节点自增序号从小到大排序
判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件
若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁
具体实现
下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。
通过实现Watch接口，实现process(WatchedEvent event)方法来实施监控，使CountDownLatch来完成监控，
在等待锁的时候使用CountDownLatch来计数，等到后进行countDown，停止等待，继续运行。
以下整体流程基本与上述描述流程一致，只是在监听的时候使用的是CountDownLatch来监听前一个节点。
(1) pom.xml
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>3.4.11</version>
</dependency>
(2)DistributedLock.java
package com.test.lock;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
public class DistributedLock implements Lock, Watcher {
private ZooKeeper zk = null;
// 根节点
private String ROOT_LOCK = "/locks";
// 竞争的资源
private String lockName;
// 等待的前一个锁
private String WAIT_LOCK;
// 当前锁
private String CURRENT_LOCK;
// 计数器
private CountDownLatch countDownLatch;
private int sessionTimeout = 30000;
private List<Exception> exceptionList = new ArrayList<Exception>();
/**
* 配置分布式锁
* @param config 连接的url
* @param lockName 竞争资源
*/
public DistributedLock(String config, String lockName) {
this.lockName = lockName;
try {
// 连接zookeeper
zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this);
Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK, false);
if (stat == null) {
// 如果根节点不存在，则创建根节点
zk.create(ROOT_LOCK, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 节点监视器
public void process(WatchedEvent event) {
if (this.countDownLatch != null) {
this.countDownLatch.countDown();
}
}
public void lock() {
if (exceptionList.size() > 0) {
throw new LockException(exceptionList.get(0));
}
try {
if (this.tryLock()) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockName + "获得了锁");
return;
} else {
// 等待锁
waitForLock(WAIT_LOCK, sessionTimeout);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public boolean tryLock() {
try {
String splitStr = "_lock_";
if (lockName.contains(splitStr)) {
throw new LockException("锁名有误");
}
// 创建临时有序节点
CURRENT_LOCK = zk.create(ROOT_LOCK + "/" + lockName + splitStr, new byte[0],
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println(CURRENT_LOCK + " 已经创建");
// 取所有子节点
List<String> subNodes = zk.getChildren(ROOT_LOCK, false);
// 取出所有lockName的锁
List<String> lockObjects = new ArrayList<String>();
for (String node : subNodes) {
String _node = node.split(splitStr)[0];
if (_node.equals(lockName)) {
lockObjects.add(node);
}
}
Collections.sort(lockObjects);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 的锁是 " + CURRENT_LOCK);
// 若当前节点为最小节点，则获取锁成功
if (CURRENT_LOCK.equals(ROOT_LOCK + "/" + lockObjects.get(0))) {
return true;
}
// 若不是最小节点，则找到自己的前一个节点
String prevNode = CURRENT_LOCK.substring(CURRENT_LOCK.lastIndexOf("/") + 1);
WAIT_LOCK = lockObjects.get(Collections.binarySearch(lockObjects, prevNode) - 1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) {
try {
if (this.tryLock()) {
return true;
}
return waitForLock(WAIT_LOCK, timeout);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
// 等待锁
private boolean waitForLock(String prev, long waitTime) throws KeeperException, InterruptedException {
Stat stat = zk.exists(ROOT_LOCK + "/" + prev, true);
if (stat != null) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "等待锁 " + ROOT_LOCK + "/" + prev);
this.countDownLatch = new CountDownLatch(1);
// 计数等待，若等到前一个节点消失，则precess中进行countDown，停止等待，获取锁
this.countDownLatch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.countDownLatch = null;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 等到了锁");
}
return true;
}
public void unlock() {
try {
System.out.println("释放锁 " + CURRENT_LOCK);
zk.delete(CURRENT_LOCK, -1);
CURRENT_LOCK = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public Condition newCondition() {
return null;
}
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
this.lock();
}
public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e){
super(e);
}
public LockException(Exception e){
super(e);
}
}
}
(3)测试类
package com.test.lock;
public class Test {
static int n = 500;
public static void secskill() {
System.out.println(--n);
}
public static void main(String[] args) {
Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
DistributedLock lock = null;
try {
lock = new DistributedLock("192.168.0.105:2181", "test1");
lock.lock();
secskill();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
} finally {
if (lock != null) {
lock.unlock();
}
}
}
};
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread t = new Thread(runnable);
t.start();
}
}
}
总体来说，如果了解到整个实现流程，使用zookeeper实现分布式锁并不是很困难，不过这也只是一个简单的实现，与前面实现Redis实现相比，本实现的稳定性更强，这是因为zookeeper的特性所致，在外界看来，zookeeper集群中每一个节点都是一致的。
原文：https://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6800538.html
Redis实现分布式锁原因
- Redis有很高的性能
- Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便
使用命令介绍
SETNX
SETNX key val
当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
expire
expire key timeout
为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
delete
delete key
删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
实现
使用的是jedis来连接Redis。
实现思想
- 获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
- 获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
- 释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
package redis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
public class DistributedLock {
private final JedisPool jedisPool;
public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* 加锁
* @param locaName 锁的key
* @param acquireTimeout 获取超时时间
* @param timeout 锁的超时时间
* @return 锁标识
*/
public String lockWithTimeout(String locaName,
long acquireTimeout, long timeout) {
Jedis conn = null;
String retIdentifier = null;
try {
// 获取连接
conn = jedisPool.getResource();
// 随机生成一个value
String identifier = UUID.randomUUID().toString();
// 锁名，即key值
String lockKey = "lock:" + locaName;
// 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
int lockExpire = (int)(timeout / 1000);
// 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
while (System.currentTimeMillis() < end) {
if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
// 返回value值，用于释放锁时间确认
retIdentifier = identifier;
return retIdentifier;
}
// 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retIdentifier;
}
/**
* 释放锁
* @param lockName 锁的key
* @param identifier 释放锁的标识
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null;
String lockKey = "lock:" + lockName;
boolean retFlag = false;
try {
conn = jedisPool.getResource();
while (true) {
// 监视lock，准备开始事务
conn.watch(lockKey);
// 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
Transaction transaction = conn.multi();
transaction.del(lockKey);
List<Object> results = transaction.exec();
if (results == null) {
continue;
}
retFlag = true;
}
conn.unwatch();
break;
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retFlag;
}
}
测试
下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用--运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
package redis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
config.setMaxTotal(200);
// 设置最大空闲数
config.setMaxIdle(8);
// 设置最大等待时间
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
public void seckill() {
// 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
}
模拟线程进行秒杀服务
package redis;
public class ThreadA extends Thread {
private Service service;
public ThreadA(Service service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.seckill();
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Service service = new Service();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
zookeeper实现分布式锁，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。
原文：https://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6744076.html