前言： jdk提供的synchronized和ReentrantLock可以帮助我们在单进程中解决资源共享数据一致性，但是在分布式系统中是多进程多线程，这个时候仅仅使用jdk实现的锁解决不了资源共享的问题，比如某商城中数据库有10个商品，A用户想要买走6个，B用户想买走5个。如果系统运行在单台机器上，我们使用Jdk提供的锁，可以保证数据的一致性，但是当系统运行在多台机器中，JDK实现的锁就会失效，这个时候就应该使用分布式锁，每次只能保证一台机器在请求资源。分布式锁有三种不同的方式实现，分别是数据库提供的分布式锁、redis、zookeeper实现，今天主要讲zookeeper实现分布式锁 在学习zk实现分布所之前，我们应该需要了解一些zk的知识 1、持久节点：客户端断开连接zk不删除persistent类型节点 2、临时节点：客户端断开连接zk删除ephemeral类型节点 3、顺序节点：节点后面会自动生成类似0000001的数字表示顺序 4、节点变化的通知：客户端注册了监听节点变化的时候，会调用回调方法 源码地址：githut源码地址 一、zk实现的简单的分布式锁 1、zk实现简单的分布式锁的思路，主要是抓住一下三点 （1）、当一个客户端成功创建一个节点，另外一个客户端是无法创建同名的节点（达到互斥的效果） （2）、我们注册该节点的监听时间，当节点删除，会通知其他的客户端，这个时候其他的客户端可以重新去创建该节点（可以认为时拿到锁的客户端释放锁，其他的客户端可以抢锁） （3）、创建的节点应该时临时节点，这样保证我们在已经拿到锁的客户端挂掉了会自动释放锁 2、图解  3、代码实现 AbstractLock.java ``` package zklock; import org.I0Itec.zkclient.ZkClient; public abstract class AbstractLock { //zk地址和端口 public static final String ZK_ADDR = "192.168.0.230:2181"; //超时时间 public static final int SESSION_TIMEOUT = 10000; //创建zk protected ZkClient zkClient = new ZkClient(ZK_ADDR, SESSION_TIMEOUT); /** * 可以认为是模板模式，两个子类分别实现它的抽象方法 * 1，简单的分布式锁 * 2，高性能分布式锁 */ public void getLock() { String threadName = Thread.currentThread().getName(); if (tryLock()) { System.out.println(threadName+"-获取锁成功"); }else { System.out.println(threadName+"-获取锁失败，进行等待..."); waitLock(); //递归重新获取锁 getLock(); } } public abstract void releaseLock(); public abstract boolean tryLock(); public abstract void waitLock(); } ```  AbstractLock类是个抽象类，里面getLock使用模板模式，子类分别是简单的zk锁和高性能的zk锁 SimpleZkLock.java ``` package zklock; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener; /** * @author hongtaolong * 简单的分布式锁的实现 */ public class SimpleZkLock extends AbstractLock { private static final String NODE_NAME = "/test_simple_lock"; private CountDownLatch countDownLatch; @Override public void releaseLock() { if (null != zkClient) { //删除节点 zkClient.delete(NODE_NAME); zkClient.close(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"-释放锁成功"); } } //直接创建临时节点，如果创建成功，则表示获取了锁,创建不成功则处理异常 @Override public boolean tryLock() { if (null == zkClient) return false; try { zkClient.createEphemeral(NODE_NAME); return true; } catch (Exception e) { return false; } } @Override public void waitLock() { //监听器 IZkDataListener iZkDataListener = new IZkDataListener() { //节点被删除回调 @Override public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception { if (countDownLatch != null) { countDownLatch.countDown(); } } //节点改变被回调 @Override public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception { // TODO Auto-generated method stub } }; zkClient.subscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener); //如果存在则阻塞 if (zkClient.exists(NODE_NAME)) { countDownLatch = new CountDownLatch(1); try { countDownLatch.await(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 等待获取锁..."); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } //删除监听 zkClient.unsubscribeDataChanges(NODE_NAME, iZkDataListener); } } ``` SimpleZkLock 表示简单的zk分布式锁，逻辑还是相对比较简单，下面看下测试 LockTest.java ``` package zklock; public class LockTest { public static void main(String[] args) { //模拟多个10个客户端 for (int i=0;i<10;i++) { Thread thread = new Thread(new LockRunnable()); thread.start(); } } static class LockRunnable implements Runnable{ @Override public void run() { AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock(); //AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock(); zkLock.getLock(); //模拟业务操作 try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } zkLock.releaseLock(); } } } ``` 测试结果：    打印比较多，还没有全部截完...这个时候我们也能看出使用zk实现的简单的分布式锁存在的性能问题 二、高性能分布式锁 上面使用zk实现的简单的分布式锁，实现比较简单，但是存在性能问题，从上面的打印的结果可以看出、每一次客户端释放锁的时候，其他的客户端都会去抢锁，这就造成了不必要的浪费。那么如果提升性能呢？ 1、思路：客户端在抢锁的时候进行排队，客户端只要监听它前一个节点的变化就行，如果前一个节点释放了锁，客户端才去进行抢锁操作，这个时候我们就需要创建顺序节点了 2、图解 （1）客户端排队   （2）获取锁的逻辑  3、代码实现 HighPerformanceZkLock .java ``` package zklock; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.I0Itec.zkclient.IZkDataListener; /** * 高性能分布式锁 * @author hongtaolong * */ public class HighPerformanceZkLock extends AbstractLock { private static final String PATH = "/highPerformance_zklock"; //当前节点路径 private String currentPath; //前一个节点的路径 private String beforePath; private CountDownLatch countDownLatch = null; public HighPerformanceZkLock() { //如果不存在这个节点，则创建持久节点 if (!zkClient.exists(PATH)) { zkClient.createPersistent(PATH); } } @Override public void releaseLock() { if (null != zkClient) { zkClient.delete(currentPath); zkClient.close(); } } @Override public boolean tryLock() { //如果currentPath为空则为第一次尝试加锁，第一次加锁赋值currentPath if (null == currentPath || "".equals(currentPath)) { //在path下创建一个临时的顺序节点 currentPath = zkClient.createEphemeralSequential(PATH+"/", "lock"); } //获取所有的临时节点，并排序 List<String> childrens = zkClient.getChildren(PATH); Collections.sort(childrens); if (currentPath.equals(PATH+"/"+childrens.get(0))) { return true; }else {//如果当前节点不是排名第一，则获取它前面的节点名称，并赋值给beforePath int pathLength = PATH.length(); int wz = Collections.binarySearch(childrens, currentPath.substring(pathLength+1)); beforePath = PATH+"/"+childrens.get(wz-1); } return false; } @Override public void waitLock() { IZkDataListener lIZkDataListener = new IZkDataListener() { @Override public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception { if (null != countDownLatch){ countDownLatch.countDown(); } } @Override public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception { } }; //监听前一个节点的变化 zkClient.subscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener); if (zkClient.exists(beforePath)) { countDownLatch = new CountDownLatch(1); try { countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } zkClient.unsubscribeDataChanges(beforePath, lIZkDataListener); } } ``` 这里只要帖高性能锁的代码了，AbstractLock没变化，LockTest中只要修改一行代码 //AbstractLock zkLock = new SimpleZkLock(); AbstractLock zkLock = new HighPerformanceZkLock();  测试结果：    上面是全部的打印结果，可以明显看出要比上面简单实现的分布式锁少很多，这说明性能比上面的好，因为它不会去做无用功 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「菜鸟的奋斗ing」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/hongtaolong/article/details/88898875