前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >分布式之Zookeeper一(分布式锁与Zookeeper集群)

分布式之Zookeeper一(分布式锁与Zookeeper集群)

作者头像
Java_老男孩
发布2019-12-02 16:39:44
4690
发布2019-12-02 16:39:44
举报
文章被收录于专栏:老男孩成长之路

说到分布式开发,不得不说的就是zookeeper了;zookeeper官网说到Apache ZooKeeper致力于开发和维护可实现高度可靠的分布式协调的开源服务器。那么zk作为一个协调者的存在,是分布式比不可少的一部分。废话不多说,直接上干货

Zookeeper(https://zookeeper.apache.org/)的安装包可以直接在官网上获取,https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperStarted.html这里有Zookeeper的一些常用的简单命令,我们可以尝试着去试试它。

下面来说分布式锁,它用到的场景;比如:我们常说的惊群效应、Zookeeper集群争先读取缓存等。这里可能有人提到用redis实现的分布式锁,其实对比redis和Zookeeper的官网叙述,我们就能清晰的发现:Zookeeper比Redis更适合去做分布式锁。Zookeeper的担保第一条就是它的顺序性和一致性,其次是它的原子性。大家也可以详细的去了解一下。再分清楚这些之后,我们可以试着思考下Zookeeper它是怎么去实现的分布式锁?根据什么去实现的?

可以想到如何获取到Zookeeper的每个节点以及子节点变化,Zookeeper的Watch机制充分的实现了这一点。通过Watch机制可以清晰的监听到Zookeeper的每个节点的变化。自然而然的这里也要用到Zookeeper的第三方客户端。Zookeeper的第三方客户端有两个;一个是zkclient、一个是curator。在curator中它自己已经实现了分布式锁,感兴趣的可以去看看它的实现源码。

在第三方客户端连接到Zookeeper之后,就可以开始实现分布式锁了。锁的排他性、堵塞性、可重入性。排他性zk默认就实现了,zk的节点必须是唯一的。分布式锁采用Zookeeper的临时顺序节点来实现,首先获取锁,创建一个Zookeeper的临时顺序节点;然后需要一个栅栏(CountDownLatch),确保所有人都拿到自己的编号,即在同一起跑线上。然后开始抢锁,给一个发令枪(CountDown)。然后抢到锁的就去执行自己的业务,watch再次监听节点数据变化,然后请求线程去进行阻塞等待,接下来再删除节点,释放锁。

代码语言:javascript
复制
public boolean tryLock() {
        
        if(currentPath.get() == null || !client.exists(currentPath.get())) {
            String node = client.createEphemeralSequential(LockPath+"/", "locked");
            currentPath.set(node);
        }
        
        
        List<String> children =client.getChildren(LockPath);
        // 排序list
        Collections.sort(children);
        
        // 判断当前节点是否是最小的
        if(currentPath.get().equals(LockPath+"/"+children.get(0))) {
            return true;
        }else {
            
            int curIndex = children.indexOf(currentPath.get().substring(LockPath.length() + 1));
            String bnode = LockPath+"/"+children.get(curIndex -1);
            beforePath.set(bnode);
        }
        return false;
    }


    public void lock() {
        if(! tryLock()) {
            // 阻塞等待锁的释放
            waitForLock();
            // 重新抢锁
            lock();
        }
    }
    private void waitForLock() {
        
        CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(1);
        // 用zkwatcher事件来通知
            IZkDataListener listener = new IZkDataListener() {

            public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
                System.out.println("================zk节点被删除================");
                cdl.countDown();
            }

            public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {
            }
        };
        // watcher /zk 数据变化
        client.subscribeDataChanges(beforePath.get(), listener);
        
        // 请求线程去进行阻塞等待
        if(client.exists(beforePath.get())) {
            try {
                cdl.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 取消注册事件
        client.unsubscribeDataChanges(beforePath.get(), listener);
    }

至此一个分布式锁就实现了。

接下来说Zookeeper的伪集群。搭建的时候需要注意的情况: 1、DataDir的位置。 2、Zookeeper的端口号 3、myid文件,myid文件是创建在DataDir目录下的,myid文件就是给一个id数,id数需与server.1 ... 后边的编号一致。 然后分别启动三台服务器,注意看服务器输出的日志消息。不出意外的话Zookeeper的集群就可以搭建成功了!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
云数据库 Redis
腾讯云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档