基于curator怎么实现分布式锁

本文小编为大家详细介绍“基于curator怎么实现分布式锁”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“基于curator怎么实现分布式锁”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

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一、是什么？

1、锁的应用场景：

在单体应用中，我们会使用ReentrantLock或Synchronized来应对并发场景。比如最常见的卖票场景，假如总共有100张票，线程A和线程B同时操作，如下图：

这时有一个共享变量100，线程A和B将100拷贝到自己的工作内存中，当线程A抢到执行权的时候，此时A工作内存中的值是100，然后售票，进行自减操作，将自己工作内存中的值变成了99。当A还没来得及将99刷回到主内存的时候，线程B进来了，此时B拿到的主内存的值还是100，然后售票，进行自减，也是99。这就出现了同一张票出售了两次的情况。所以我们会加锁加volatile保证原子性保证可见性。

2、分布式锁是什么？

上面的场景中，我们可以通过ReentrantLock或者Synchronized搞定，因为你的项目只运行在一台服务器上，只有一个JVM，所有的共享变量都加载到同一个主内存中。而分布式应用中，一个项目部署在多台服务器上，最基本的架构如下图：

比如现在server1、server2和server3读取到数据库的票数都是100，在每一个server中，我们可以用JDK的锁来保证多个用户同时访问我这台server时不会出问题。但问题是，如果client1访问到的是server1，票数是100，然后购票，还没来得及将数据库票数改为99，client2也开始访问系统购票了，client2如果访问的是server1，自然不会出问题，如果访问的是server2，这时server2读取到数据库的票数还是100，那么就出问题了，又出现了同一张票卖了两次的情况。在分布式应用中，JDK的锁机制就无法满足需求了，所以就出现了分布式锁。

3、分布式锁应该满足的条件：

四个一：同一个方法在同一时刻只能被一台机器的一个线程执行
三个具备：具备可重入特性；具备锁失效机制，防止死锁；具备非阻塞锁特性，即没获取到锁返回获取锁失败，而不是一直等待
两个高：高性能地获取与释放锁；高可用的获取与释放锁

4、分布式锁的实现方式：

基于数据库：用数据库的排他锁实现
基于redis：利用redis的 set key value NX EX 30000；也可以用redis的第三方库比如Redisson
基于zookeeper：利用zookeeper的临时顺序节点实现；也可以用zookeeper的第三方库比如Curator

二、基于数据库实现

1、建表：

CREATE TABLE `tb_distributed_lock` (
 `dl_id` INT NOT NULL auto_increment COMMENT '主键，自增',
 `dl_method_name` VARCHAR (64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '方法名',
 `dl_device_info` VARCHAR (100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'ip+线程id',
 `dl_operate_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据被操作的时间',
 PRIMARY KEY (`dl_id`),
 UNIQUE KEY `uq_method_name` (`dl_method_name`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT charset = utf8 COMMENT = '分布式锁表';

2、思路：

当执行一个方法的时候，我们首先尝试往表中插入一条数据。如果插入成功，则占锁成功，继续往下执行，执行完删除该记录。如果插入失败，我们再以当前方法名、当前机器ip+线程id、数据被操作时间为5分钟内(5分钟表示锁失效的时间)为条件去查询，如果有记录，表示该机器的该线程在5分钟内占有过锁了，直接往下执行最后删除记录；如果没有记录，占有锁失败。一个用户就是一个线程，所以我们可以把机器ip和用户id组合一起当成dl_device_info。

3、占有锁和释放锁：

占有锁：

INSERT INTO tb_distributed_lock (
 dl_method_name,
 dl_device_info
)
VALUES
 ('方法名', 'ip&用户id');

如果insert失败，则：

SELECT
 count(*)
FROM
 tb_distributed_lock
WHERE
 dl_method_name = '方法名'
AND dl_device_info = 'ip&用户id'
AND dl_operate_time < SYSDATE() - 5;

释放锁：

DELETE
FROM
 tb_distributed_lock
WHERE
 dl_method_name = '方法名'
AND dl_device_info = 'ip&用户id';

4、小总结：

以上表结构可能并不是很好，只是提供了这么一个思路。下面说它的优缺点：

优点：成本低，不需要引入其他的技术
缺点：对数据库依赖性强，如果数据库挂了，那就凉凉了，所以数据库最好也是高可用的

三、基于redis实现

1、原理：

基于redis的set key value nx ex 30，这条语句的意思就是如果key不存在就设置，并且过期时间为30s，如果key已经存在就会返回false。如果要以毫秒为单位，把ex换成px就好了。我们执行方法前，先将方法名当成key，执行这条语句，如果执行成功就是获取锁成功，执行失败就是获取锁失败。

2、代码实现：

RedisUtil的部分代码：

/**
* key不存在时就设置，返回true，key已存在就返回false
* @param key
* @param value
* @param timeout
* @return
*/
public static boolean setIfAbsent(String key, String value, Long timeout) {
 return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 获取key-value
* @param key
* @return
*/
public static String getString(String key) {
 return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 删除key
* @param key
* @return
*/
public static boolean delKey(String key) {
 return redisTemplate.delete(key);
}

业务方法中使用：

public String hello() {
 // 方法名当作key
 String key = "hello";
 String value = "hellolock";
 if (RedisUtil.setIfAbsent(key, value, 60 * 2L)) {
  System.out.println("成功获取到锁，开始执行业务逻辑……");
  // 假如执行业务逻辑需要1分钟
  try {TimeUnit.MINUTES.sleep(1L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
  // 释放锁先校验value，避免释放错
  if (value.equals(RedisUtil.getString(key))) {
   RedisUtil.delKey(key);
   System.out.println("执行完业务逻辑，释放锁成功");
  }
  return "success";
 } else {
  System.out.println("锁被别的线程占有，获取锁失败");
  return "acquire lock failed";
 }
}

3、小总结：

优点：简单易用，一条redis命令就搞定。可以设置过期时间，避免释放锁失败造成其他线程长时间无法获取锁的问题。
缺点：这种做法只适合redis是单机的时候，如果redis有集群，这样做就会出问题。假如一个线程在master上获取锁成功了，在master还没来得及将数据同步到slave上的时候，master挂了，slave升级为master。第二个线程进来尝试获取锁，因为新的master上并没有这个key，所以，也能成功获取到锁。
解决办法：针对上面的缺点，我们可以采用redis的RedLock算法。假如集群中有n个redis，我们先从这n个redis中尝试获取锁（锁的过期时间为x），并记录获取锁的消耗的总时间t，获取锁成功数量为s，当且仅当t < x 并且 s >= (n/2 + 1)时，认为获取锁成功。

四、基于Redisson实现

1、是什么？

官网地址：https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content Redisson是一个功能十分强大的redis客户端，封装了很多分布式操作，比如分布式对象、分布式集合、分布式锁等。它的分布式锁也很多，什么公平锁、可重入锁、redlock等一应俱全，下面来看看如何在springboot项目中使用它。

2、使用redisson做分布式锁：

添加依赖：



 org.redisson
 redisson-spring-boot-starter
 3.12.3



 io.netty
 netty-all

application.yml：

spring:
  application:
    name: distributed-lock
  redis:
    # redis单机版的写法
    host: 192.168.2.43
    port: 6379
    # 集群的写法
    #cluster:
      #nodes:
      #- 192.168.0.106,192.168.0.107
    #哨兵的写法
    #sentinel:
      #master: 192.168.0.106
      #nodes:
      #- 192.168.0.107,192.168.0.108

用法：直接注入RedissonClient，然后用它获取锁，得到锁之后就可以进行占锁和释放锁了。有阻塞式锁，也有非阻塞式锁，具体用法如下：

@Autowired
private RedissonClient redisson;

/**
 * 未设置过期时间，没获取到就会一直阻塞着
 * @return
 */
@GetMapping("/testLock")
public String testLock() {
 log.info("进入testLock方法，开始获取锁");
 String key = "testLock";
 RLock lock = redisson.getLock(key);
 lock.lock();
 log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
 try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
 log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
 lock.unlock();
 return "success";
}
 
/**
 * 尝试获取锁，没获取到就直接失败，不会阻塞
 * @return
 */
@GetMapping("/testTryLock")
public String testTryLock() {
 log.info("进入testTryLock方法，开始获取锁");
 String key = "testTryLock";
 RLock lock = redisson.getLock(key);
 boolean res = lock.tryLock();
 if (!res) {
  log.error("尝试获取锁失败");
  return "fail";
 } else {
  log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
  try {TimeUnit.SECONDS.sleep(30L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
  log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
  lock.unlock();
  return "success";
 }
}
 
/**
 * 锁设置了过期时间，即使最后面的unlock失败，20秒后也会自动释放锁
 * @return
 */
@GetMapping("/testLockTimeout")
public String testLockTimeout() {
 log.info("进入testLockTimeout方法，开始获取锁");
 String key = "testLockTimeout";
 RLock lock = redisson.getLock(key);
 // 20秒后自动释放锁
 lock.lock(20, TimeUnit.SECONDS);
 log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
 try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
 lock.unlock();
 return "success";
}
 
/**
 * 尝试获取锁，15秒还没获取到就获取锁失败；获取到了会持有20秒，20秒后自动释放锁
 * @return
 */
@GetMapping("/testTryLockTimeout")
public String testTryLockTimeout() {
 log.info("进入testTryLockTimeout方法，开始获取锁");
 String key = "testTryLockTimeout";
 RLock lock = redisson.getLock(key);
 boolean res = false;
 try {
  res = lock.tryLock(15, 20, TimeUnit.SECONDS);
 } catch (InterruptedException e1) {
  e1.printStackTrace();
 }
 if (!res) {
  log.error("尝试获取锁失败");
  return "fail";
 } else {
  log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
  try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
  log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
  lock.unlock();
  return "success";
 }
}

3、小总结：

以上就是使用redisson做分布式锁的简单demo，用起来十分的方便。上面是与springboot项目集成，直接用它提供的springboot的starter就好了。用它来做分布式锁的更多用法请移步至官网：redisson分布式锁。

五、基于zookeeper实现

1、zookeeper知识点回顾：

zookeeper有四种类型的节点：

持久节点：默认的节点类型，客户端与zookeeper断开连接后，节点依然存在
持久顺序节点：首先是持久节点，顺序的意思是，zookeeper会根据节点创建的顺序编号
临时节点：客户端与zookeeper断开连接后节点不复存在
临时顺序节点：客户端与zookeeper断开连接后节点不复存在，zookeeper会根据节点创建的顺序编号

2、基于zookeeper实现分布式锁的原理：

我们正是利用了zookeeper的临时顺序节点来实现分布式锁。首先我们创建一个名为lock(节点名称随意)的持久节点。线程1获取锁时，就在lock下面创建一个名为lock1的临时顺序节点，然后查找lock下所有的节点，判断自己的lock1是不是第一个，如果是，获取锁成功，继续执行业务逻辑，执行完后删除lock1节点；如果不是第一个，获取锁失败，就watch排在自己前面一位的节点，当排在自己前一位的节点被干掉时，再检查自己是不是排第一了，如果是，获取锁成功。图解过程如下：

线程1创建了一个lock1，发现lock1的第一个节点，占锁成功；在线程1还没释放锁的时候，线程2来了，创建了一个lock2，发现lock2不是第一个，便监控lock1，线程3此时进行就监控lock2。直到自己是第一个节点时才占锁成功。假如某个线程释放锁的时候zookeeper崩了也没关系，因为是临时节点，断开连接节点就没了，其他线程还是可以正常获取锁，这就是要用临时节点的原因。

说清楚了原理，用代码实现也就不难了，可以引入zookeeper的客户端zkClient，自己写代码实现(偷个懒，自己就不写了，有兴趣的可以参考我zookeeper的文章，肯定可以自己写出来的)。不过有非常优秀的开源解决方案比如curator，下面就看看curator怎么用。

六、基于curator实现

1、springboot整合curator：

pom.xml：



 org.apache.zookeeper
 zookeeper
 3.4.14


 org.apache.curator
 curator-framework
 4.2.0


 org.apache.curator
 curator-recipes
 4.2.0


 org.seleniumhq.selenium
 selenium-java

application.yml：注意，curator下面这些属性spring是没有集成的，也就是说写的时候不会有提示

curator:
  retryCount: 5 # 连接失败的重试次数
  retryTimeInterval: 5000 # 每隔5秒重试一次
  url: 192.168.2.43:2181 # zookeeper连接地址
  sessionTimeout: 60000 # session超时时间1分钟
  connectionTimeout: 5000 # 连接超时时间5秒钟

配置类：读取application.yml中的属性，创建CuratorFramework实例

@Configuration
public class CutatorConfig {

 @Value("${curator.retryCount}")
 private Integer retryCount;

 @Value("${curator.retryTimeInterval}")
 private Integer retryTimeInterval;

 @Value("${curator.url}")
 private String url;

 @Value("${curator.sessionTimeout}")
 private Integer sessionTimeout;

 @Value("${curator.connectionTimeout}")
 private Integer connectionTimeout;

 @Bean
 public CuratorFramework curatorFramework() {
  return CuratorFrameworkFactory.newClient(url, sessionTimeout, connectionTimeout,
    new RetryNTimes(retryCount, retryTimeInterval));
 }
}

测试类：测试整合curator框架是否成功

@SpringBootTest(classes = {DistributedLockApplication.class})
@RunWith(SpringRunner.class)
public class DistributedLockApplicationTests {
 
 @Autowired
 private CuratorFramework curatorFramework;

 @Test
 public void contextLoads() {
  curatorFramework.start();
  try {
   curatorFramework.create().creatingParentContainersIfNeeded().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath("/zhusl", "test".getBytes());
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
}

在确保zookeeper成功启动了的情况下，执行这个单元测试，最后回到linux中，用zkCli.sh连接，查看是否成功创建节点。

2、使用Curator做分布式锁：

Curator封装了很多锁，比如可重入共享锁、不可重入共享锁、可重入读写锁、联锁等。具体可以参考官网：curator分布式锁的用法。

ZookeeperUtil.java：工具类，封装获取锁，释放锁等方法。这里主要简单地封装了上面说的四种锁，仅供参考。

@Component
@Slf4j
public class ZookeeperUtil {

 private static CuratorFramework curatorFramework;
 
 private static InterProcessLock lock;

 /** 持久节点 */
 private final static String ROOT_PATH = "/lock/";
 
 /** 可重入共享锁 */
 private static InterProcessMutex interProcessMutex;
 /** 不可重入共享锁 */
 private static InterProcessSemaphoreMutex interProcessSemaphoreMutex;
 /** 可重入读写锁 */
 private static InterProcessReadWriteLock interProcessReadWriteLock;
 /** 多共享锁(将多把锁当成一把来用) */
 private static InterProcessMultiLock interProcessMultiLock;

 @Autowired
 private void setCuratorFramework(CuratorFramework curatorFramework) {
  ZookeeperUtil.curatorFramework = curatorFramework;
  ZookeeperUtil.curatorFramework.start();
 }

 /**
  * 获取可重入排他锁
  * 
  * @param lockName
  * @return
  */
 public static boolean interProcessMutex(String lockName) {
  interProcessMutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
  lock = interProcessMutex;
  return acquireLock(lockName, lock);
 }

 /**
  * 获取不可重入排他锁
  * 
  * @param lockName
  * @return
  */
 public static boolean interProcessSemaphoreMutex(String lockName) {
  interProcessSemaphoreMutex = new InterProcessSemaphoreMutex(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
  lock = interProcessSemaphoreMutex;
  return acquireLock(lockName, lock);
 }

 /**
  * 获取可重入读锁
  * 
  * @param lockName
  * @return
  */
 public static boolean interProcessReadLock(String lockName) {
  interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
  lock = interProcessReadWriteLock.readLock();
  return acquireLock(lockName, lock);
 }

 /**
  * 获取可重入写锁
  * 
  * @param lockName
  * @return
  */
 public static boolean interProcessWriteLock(String lockName) {
  interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
  lock = interProcessReadWriteLock.writeLock();
  return acquireLock(lockName, lock);
 }

 /**
  * 获取联锁(多把锁当成一把来用)
  * @param lockNames
  * @return
  */
 public static boolean interProcessMultiLock(List lockNames) {
  if (lockNames == null || lockNames.isEmpty()) {
   log.error("no lockNames found");
   return false;
  }
  interProcessMultiLock = new InterProcessMultiLock(curatorFramework, lockNames);
  try {
   if (!interProcessMultiLock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {
    log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock fail");
    return false;
   } else {
    log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock success");
    return true;
   }
  } catch (Exception e) {
   log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
   return false;
  }
 }

 /**
  * 释放锁
  * 
  * @param lockName
  */
 public static void releaseLock(String lockName) {
  try {
   if (lock != null && lock.isAcquiredInThisProcess()) {
    lock.release();
    curatorFramework.delete().inBackground().forPath(ROOT_PATH + lockName);
    log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock success");
   }
  } catch (Exception e) {
   log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
  }
 }
 
 /**
  * 释放联锁
  */
 public static void releaseMultiLock(List lockNames) {
  try {
   if (lockNames == null || lockNames.isEmpty()) {
    log.error("no no lockNames found to release");
    return;
   }
   if (interProcessMultiLock != null && interProcessMultiLock.isAcquiredInThisProcess()) {
    interProcessMultiLock.release();
    for (String lockName : lockNames) {
     curatorFramework.delete().inBackground().forPath(ROOT_PATH + lockName);
    }
    log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock success");
   }
  } catch (Exception e) {
   log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
  }
 }
 

 /**
  * 获取锁
  * 
  * @param lockName
  * @param interProcessLock
  * @return
  */
 private static boolean acquireLock(String lockName, InterProcessLock interProcessLock) {
  int flag = 0;
  try {
   while (!interProcessLock.acquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {
    flag++;
    if (flag > 1) {
     break;
    }
   }
  } catch (Exception e) {
   log.error("acquire lock occured an exception = " + e);
   return false;
  }
  if (flag > 1) {
   log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock fail");
   return false;
  } else {
   log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock success");
   return true;
  }
 }
}

ZookeeperLockController.java：写一个接口，用Curator加锁，然后用浏览器进行访问

@RestController
@RequestMapping("/zookeeper-lock")
public class ZookeeperLockController {
 
 @GetMapping("/testLock")
 public String testLock() {
  // 获取锁
  boolean lockResult = ZookeeperUtil.interProcessMutex("testLock");
  if (lockResult) {
   try {
    // 模拟执行业务逻辑
    TimeUnit.MINUTES.sleep(1L);
   } catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
   }
   // 释放锁
   ZookeeperUtil.releaseLock("testLock");
   return "success";
  } else {
   return "fail";
  }
 }
}

打开一个浏览器窗口访问，后台打印出获取锁成功的日志，在1分钟之内，开启另一个窗口再次访问，打印出获取锁失败的日志，说明分布式锁生效了。

七、实现分布式锁的各方案比较

基于数据库实现最简单，不需要引入第三方应用。但是因为每次加锁和解锁都要进行IO操作，性能不是很好。
基于redis实现比较均衡，性能很好，也不是很难，比较可靠。
基于zookeeper实现难度较大，因为需要维护一个zookeeper集群，如果项目原本没有用到zookeeper，还是用redis比较好。

读到这里，这篇“基于curator怎么实现分布式锁”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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基于curator怎么实现分布式锁

一、是什么？

二、基于数据库实现

三、基于redis实现

四、基于Redisson实现

五、基于zookeeper实现

六、基于curator实现

七、实现分布式锁的各方案比较

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