Curator实现分布式锁（可重入 不可重入 读写 联锁 信号量 栅栏 计数器） |
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Curator实现分布式锁（可重入 不可重入 读写 联锁 信号量 栅栏 计数器）
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前言代码实践1. 配置2. 可重入锁InterProcessMutex3. 不可重入锁InterProcessSemaphoreMutex4. 可重入读写锁InterProcessReadWriteLock5. 联锁InterProcessMultiLock6. 信号量InterProcessSemaphoreV27. 栅栏barrier8. 共享计数器8.1. SharedCount8.2. DistributedAtomicNumber
前言
Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端，目前是Apache的顶级项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端非常底层的细节开发工作，包括连接重连、反复注册wathcer和NodeExistsException 异常等。 Curator主要解决了三类问题： 封装ZooKeeper client与ZooKeeper server之间的连接处理提供了一套Fluent风格的操作API提供ZooKeeper各种应用场景(recipe， 比如：分布式锁服务、集群领导选举、共享计数器、缓存机制、分布式队列等)的抽象封装，这些实现都遵循了zk的最佳实践，并考虑了各种极端情况Curator由一系列的模块构成，对于一般开发者而言，常用的是curator-framework和curator-recipes： curator-framework：提供了常见的zk相关的底层操作curator-recipes：提供了一些zk的典型使用场景的参考。本节重点关注的分布式锁就是该包提供的 代码实践curator 4.3.0支持zookeeper 3.4.x和3.5，但是需要注意curator传递进来的依赖，需要和实际服务器端使用的版本相符，以使用zookeeper 3.4.14为例。 org.apache.curator curator-framework 4.3.0 org.apache.zookeeper zookeeper org.apache.curator curator-recipes 4.3.0 org.apache.zookeeper zookeeper org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.14 1. 配置添加curator客户端配置： @Configuration public class CuratorConfig { @Bean public CuratorFramework curatorFramework(){ // 重试策略，这里使用的是指数补偿重试策略，重试3次，初始重试间隔1000ms，每次重试之后重试间隔递增。 RetryPolicy retry = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3); // 初始化Curator客户端：指定链接信息 及 重试策略 CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("192.168.1.111:2181", retry); client.start(); // 开始链接，如果不调用该方法，很多方法无法工作 return client; } } 2. 可重入锁InterProcessMutexReentrant和JDK的ReentrantLock类似， 意味着同一个客户端在拥有锁的同时，可以多次获取，不会被阻塞。它是由类InterProcessMutex来实现。 // 常用构造方法 public InterProcessMutex(CuratorFramework client, String path) // 获取锁 public void acquire(); // 带超时时间的可重入锁 public boolean acquire(long time, TimeUnit unit); // 释放锁 public void release();测试方法： @Autowired private CuratorFramework curatorFramework; public void checkAndLock() { InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/curator/lock"); try { // 加锁 mutex.acquire(); // 处理业务 // 例如查询库存 扣减库存 // this.testSub(mutex); 如想重入，则需要使用同一个InterProcessMutex对象 // 释放锁 mutex.release(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void testSub(InterProcessMutex mutex) { try { mutex.acquire(); System.out.println("测试可重入锁。。。。"); mutex.release(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }注意：如想重入，则需要使用同一个InterProcessMutex对象。 3. 不可重入锁InterProcessSemaphoreMutex具体实现：InterProcessSemaphoreMutex与InterProcessMutex调用方法类似，区别在于该锁是不可重入的，在同一个线程中不可重入。 public InterProcessSemaphoreMutex(CuratorFramework client, String path); public void acquire(); public boolean acquire(long time, TimeUnit unit); public void release();案例： @Autowired private CuratorFramework curatorFramework; public void deduct() { InterProcessSemaphoreMutex mutex = new InterProcessSemaphoreMutex(curatorFramework, "/curator/lock"); try { mutex.acquire(); // 处理业务 // 例如查询库存 扣减库存 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { mutex.release(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 4. 可重入读写锁InterProcessReadWriteLock类似JDK的ReentrantReadWriteLock。一个拥有写锁的线程可重入读锁，但是读锁却不能进入写锁。这也意味着写锁可以降级成读锁。从读锁升级成写锁是不成的。主要实现类InterProcessReadWriteLock： // 构造方法 public InterProcessReadWriteLock(CuratorFramework client, String basePath); // 获取读锁对象 InterProcessMutex readLock(); // 获取写锁对象 InterProcessMutex writeLock();注意：写锁在释放之前会一直阻塞请求线程，而读锁不会 public void testZkReadLock() { try { InterProcessReadWriteLock rwlock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, "/curator/rwlock"); rwlock.readLock().acquire(10, TimeUnit.SECONDS); // TODO：一顿读的操作。。。。 //rwlock.readLock().unlock(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void testZkWriteLock() { try { InterProcessReadWriteLock rwlock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, "/curator/rwlock"); rwlock.writeLock().acquire(10, TimeUnit.SECONDS); // TODO：一顿写的操作。。。。 //rwlock.writeLock().unlock(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 5. 联锁InterProcessMultiLockMulti Shared Lock是一个锁的容器。当调用acquire， 所有的锁都会被acquire，如果请求失败，所有的锁都会被release。同样调用release时所有的锁都被release(失败被忽略)。基本上，它就是组锁的代表，在它上面的请求释放操作都会传递给它包含的所有的锁。实现类InterProcessMultiLock： // 构造函数需要包含的锁的集合，或者一组ZooKeeper的path public InterProcessMultiLock(List locks); public InterProcessMultiLock(CuratorFramework client, List paths); // 获取锁 public void acquire(); public boolean acquire(long time, TimeUnit unit); // 释放锁 public synchronized void release(); 6. 信号量InterProcessSemaphoreV2一个计数的信号量类似JDK的Semaphore。JDK中Semaphore维护的一组许可(permits)，而Cubator中称之为租约(Lease)。注意，所有的实例必须使用相同的numberOfLeases值。调用acquire会返回一个租约对象。客户端必须在finally中close这些租约对象，否则这些租约会丢失掉。但是，如果客户端session由于某种原因比如crash丢掉， 那么这些客户端持有的租约会自动close， 这样其它客户端可以继续使用这些租约。主要实现类InterProcessSemaphoreV2： // 构造方法 public InterProcessSemaphoreV2(CuratorFramework client, String path, int maxLeases); // 注意一次你可以请求多个租约，如果Semaphore当前的租约不够，则请求线程会被阻塞。 // 同时还提供了超时的重载方法 public Lease acquire(); public Collection acquire(int qty); public Lease acquire(long time, TimeUnit unit); public Collection acquire(int qty, long time, TimeUnit unit) // 租约还可以通过下面的方式返还 public void returnAll(Collection leases); public void returnLease(Lease lease);案例代码： StockController中添加方法： @GetMapping("test/semaphore") public String testSemaphore(){ this.stockService.testSemaphore(); return "hello Semaphore"; }StockService中添加方法： public void testSemaphore() { // 设置资源量 限流的线程数 InterProcessSemaphoreV2 semaphoreV2 = new InterProcessSemaphoreV2(curatorFramework, "/locks/semaphore", 5); try { Lease acquire = semaphoreV2.acquire();// 获取资源，获取资源成功的线程可以继续处理业务操作。否则会被阻塞住 this.redisTemplate.opsForList().rightPush("log", "10010获取了资源，开始处理业务逻辑。" + Thread.currentThread().getName()); TimeUnit.SECONDS.sleep(10 + new Random().nextInt(10)); this.redisTemplate.opsForList().rightPush("log", "10010处理完业务逻辑，释放资源=====================" + Thread.currentThread().getName()); semaphoreV2.returnLease(acquire); // 手动释放资源，后续请求线程就可以获取该资源 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 7. 栅栏barrierDistributedBarrier构造函数中barrierPath参数用来确定一个栅栏，只要barrierPath参数相同(路径相同)就是同一个栅栏。通常情况下栅栏的使用如下： 主client设置一个栅栏其他客户端就会调用waitOnBarrier()等待栅栏移除，程序处理线程阻塞主client移除栅栏，其他客户端的处理程序就会同时继续运行。DistributedBarrier类的主要方法如下： setBarrier() - 设置栅栏 waitOnBarrier() - 等待栅栏移除 removeBarrier() - 移除栅栏DistributedDoubleBarrier双栅栏，允许客户端在计算的开始和结束时同步。当足够的进程加入到双栅栏时，进程开始计算，当计算完成时，离开栅栏。DistributedDoubleBarrier实现了双栅栏的功能。构造函数如下： // client - the client // barrierPath - path to use // memberQty - the number of members in the barrier public DistributedDoubleBarrier(CuratorFramework client, String barrierPath, int memberQty); enter()、enter(long maxWait, TimeUnit unit) - 等待同时进入栅栏 leave()、leave(long maxWait, TimeUnit unit) - 等待同时离开栅栏memberQty是成员数量，当enter方法被调用时，成员被阻塞，直到所有的成员都调用了enter。当leave方法被调用时，它也阻塞调用线程，直到所有的成员都调用了leave。 注意：参数memberQty的值只是一个阈值，而不是一个限制值。当等待栅栏的数量大于或等于这个值栅栏就会打开！ 与栅栏(DistributedBarrier)一样,双栅栏的barrierPath参数也是用来确定是否是同一个栅栏的，双栅栏的使用情况如下： 从多个客户端在同一个路径上创建双栅栏(DistributedDoubleBarrier),然后调用enter()方法，等待栅栏数量达到memberQty时就可以进入栅栏。栅栏数量达到memberQty，多个客户端同时停止阻塞继续运行，直到执行leave()方法，等待memberQty个数量的栅栏同时阻塞到leave()方法中。memberQty个数量的栅栏同时阻塞到leave()方法中，多个客户端的leave()方法停止阻塞，继续运行。 8. 共享计数器利用ZooKeeper可以实现一个集群共享的计数器。只要使用相同的path就可以得到最新的计数器值， 这是由ZooKeeper的一致性保证的。Curator有两个计数器， 一个是用int来计数，一个用long来计数。 8.1. SharedCount共享计数器SharedCount相关方法如下： // 构造方法 public SharedCount(CuratorFramework client, String path, int seedValue); // 获取共享计数的值 public int getCount(); // 设置共享计数的值 public void setCount(int newCount) throws Exception; // 当版本号没有变化时，才会更新共享变量的值 public boolean trySetCount(VersionedValue previous, int newCount); // 通过监听器监听共享计数的变化 public void addListener(SharedCountListener listener); public void addListener(final SharedCountListener listener, Executor executor); // 共享计数在使用之前必须开启 public void start() throws Exception; // 关闭共享计数 public void close() throws IOException;使用案例： StockController： @GetMapping("test/zk/share/count") public String testZkShareCount(){ this.stockService.testZkShareCount(); return "hello shareData"; }StockService： public void testZkShareCount() { try { // 第三个参数是共享计数的初始值 SharedCount sharedCount = new SharedCount(curatorFramework, "/curator/count", 0); // 启动共享计数器 sharedCount.start(); // 获取共享计数的值 int count = sharedCount.getCount(); // 修改共享计数的值 int random = new Random().nextInt(1000); sharedCount.setCount(random); System.out.println("我获取了共享计数的初始值：" + count + "，并把计数器的值改为：" + random); sharedCount.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 8.2. DistributedAtomicNumberDistributedAtomicNumber接口是分布式原子数值类型的抽象，定义了分布式原子数值类型需要提供的方法。 DistributedAtomicNumber接口有两个实现：DistributedAtomicLong 和 DistributedAtomicInteger
这两个实现将各种原子操作的执行委托给了DistributedAtomicValue，所以这两种实现是类似的，只不过表示的数值类型不同而已。这里以DistributedAtomicLong 为例进行演示 DistributedAtomicLong除了计数的范围比SharedCount大了之外，比SharedCount更简单易用。它首先尝试使用乐观锁的方式设置计数器， 如果不成功(比如期间计数器已经被其它client更新了)， 它使用InterProcessMutex方式来更新计数值。此计数器有一系列的操作： get(): 获取当前值increment()：加一decrement(): 减一add()：增加特定的值subtract(): 减去特定的值trySet(): 尝试设置计数值forceSet(): 强制设置计数值最后必须检查返回结果的succeeded()， 代表此操作是否成功。如果操作成功， preValue()代表操作前的值， postValue()代表操作后的值。 |
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