「每日分享」如何用Zookeeper实现分布式锁

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本文转载自程序员小灰，由作者“玻璃猫”原创

在之前的文章中，介绍了如何使用redis实现分布式锁。那么，如何用Zookeeper来实现分布式锁呢？

这一次我们会为大家详细讲述。

什么是临时顺序节点？

让我们来回顾一下Zookeeper节点的概念：

Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。

Znode分为四种类型：

1.持久节点 （PERSISTENT）

默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。

2.持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：

3.临时节点（EPHEMERAL）

和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：

4.临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。

Zookeeper分布式锁的原理

Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：

获取锁

首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。

这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。

于是，Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher，用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败，进入了等待状态。

这时候，如果又有一个客户端Client3前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。

Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个，结果同样发现节点Lock3并不是最小的。

于是，Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher，用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败，进入了等待状态。

这样一来，Client1得到了锁，Client2监听了Lock1，Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列，很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。

释放锁

释放锁分为两种情况：

1.任务完成，客户端显示释放

当任务完成时，Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。

2.任务执行过程中，客户端崩溃

获得锁的Client1在任务执行过程中，如果Duang的一声崩溃，则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点Lock1会随之自动删除。

由于Client2一直监听着Lock1的存在状态，当Lock1节点被删除，Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点，确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小，则Client2顺理成章获得了锁。

同理，如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2，那么Client3就会接到通知。

最终，Client3成功得到了锁。

Zookeeper和Redis分布式锁的比较

下面的表格总结了Zookeeper和Redis分布式锁的优缺点：

有人说Zookeeper实现的分布式锁支持可重入，Redis实现的分布式锁不支持可重入，这是错误的观点。两者都可以在客户端实现可重入逻辑。

在Apache的开源框架 Apache Curator 中，包含了对Zookeeper分布式锁的实现，有兴趣的小伙伴可以看看源码：

https://github.com/apache/curator/