第三章_基于zookeeper实现分布式锁

实现分布式锁目前有三种流行方案,分别为基于数据库、Redis、Zookeeper的方案。这里主要介绍基于zk怎么实现分布式锁。在实现分布式锁之前,先回顾zookeeper的知识点。

知识点回顾

Zookeeper(业界简称zk)是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务,这些提供的
功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能,但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性,实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能,开发者在zookeeper之上构建自己的各种分布式系统。 

相关概念

Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间(节点称为znode),每个节点都用一个以斜杠(/)分隔的路径表示,而且每个节点都有父节点(根节点除外),非常类似于文件系统。并且每个节点都是唯一的。

znode节点有四种类型:

  • PERSISTENT:永久节点。客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在。
  • EPHEMERAL:临时节点。客户端与zookeeper断开连接后,该节点被删除。
  • PERSISTENT_SEQUENTIAL:永久节点、序列化。客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
  • EPHEMERAL_SEQUENTIAL:临时节点、序列化。客户端与zookeeper断开连接后,该节点被删除,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。

创建这四种节点:

事件监听:在读取数据时,我们可以同时对节点设置事件监听,当节点数据或结构变化时,zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件: 

  1. 节点创建
  2. 节点删除
  3. 节点数据修改
  4. 子节点变更

 java客户端

1. 引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.4.14</version>
</dependency>

2. 常用api及其方法

// 初始化zookeeper客户端类,负责建立与zkServer的会话
new ZooKeeper(connectString, 30000, new Watcher() {
    @Override
    public void process(WatchedEvent event) {
        System.out.println("获取链接成功!!");
    }
});

// 创建一个节点,1-节点路径 2-节点内容 3-访问控制控制 4-节点类型
String fullPath = zooKeeper.create(path, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);

// 判断一个节点是否存在
Stat stat = zooKeeper.exists(rootPath, false);
if(stat != null){...}

// 查询一个节点的内容
Stat stat = new Stat();
byte[] data = zooKeeper.getData(path, false, stat);

// 更新一个节点
zooKeeper.setData(rootPath, new byte[]{}, stat.getVersion() + 1);
// 删除一个节点
zooKeeper.delete(path, stat.getVersion());

// 查询一个节点的子节点列表
List<String> children = zooKeeper.getChildren(rootPath, false);

// 关闭链接
if (zooKeeper != null){ zooKeeper.close(); }

思路分析

分布式锁的步骤:

  1. 获取锁:create一个节点
  2. 删除锁:delete一个节点
  3. 重试:没有获取到锁的请求重试 

参照redis分布式锁的特点:

  1. 互斥 排他。
  2. 防死锁:

    1. 可自动释放锁(临时节点) :获得锁之后客户端所在机器宕机了,客户端没有主动删除子节点;如果创建的是永久的节点,那么这个锁永远不会释放,导致死锁;由于创建的是临时节点,客户端宕机后,过了一定时间zookeeper没有收到客户端的心跳包判断会话失效,将临时节点删除从而释放锁。

    2. 可重入锁:借助于ThreadLocal。
     

  3. 防误删:宕机自动释放临时节点,不需要设置过期时间,也就不存在误删问题。
  4. 加锁/解锁要具备原子性。
  5. 单点问题:使用Zookeeper可以有效的解决单点问题,ZK一般是集群部署的。
  6. 集群问题:zookeeper集群是强一致性的,只要集群中有半数以上的机器存活,就可以对外提供服务。

基本实现

实现思路:

  1. 多个请求同时添加一个相同的临时节点,只有一个可以添加成功。添加成功的获取到锁。
  2. 执行业务逻辑。
  3. 完成业务流程后,删除节点释放锁。

由于zookeeper获取链接是一个耗时过程,这里可以在项目启动时,初始化链接,并且只初始化一次。借助于spring特性,代码实现如下:

@Component
public class ZkClient {

    private static final String connectString = "172.16.116.100:2181";

    private static final String ROOT_PATH = "/distributed";

    private ZooKeeper zooKeeper;

    @PostConstruct
    public void init() {
        try {
            // 连接zookeeper服务器
            this.zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, 30000, new Watcher() {
                @Override
                public void process(WatchedEvent event) {
                    System.out.println("获取链接成功!!");
                }
            });

            // 创建分布式锁根节点
            if (this.zooKeeper.exists(ROOT_PATH, false) == null) {
                this.zooKeeper.create(ROOT_PATH, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("获取链接失败!");
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @PreDestroy
    public void destroy() {
        try {
            if (zooKeeper != null) {
                zooKeeper.close();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 初始化zk分布式锁对象方法
     * @param lockName 所名称
     * @return zk分布式锁对象
     */
    public ZkDistributedLock getZkDistributedLock(String lockName) {
        return new ZkDistributedLock(zooKeeper, lockName);
    }

}

zk分布式锁具体实现:

public class ZkDistributedLock {

    private static final String ROOT_PATH = "/distributed";

    private String path;

    private ZooKeeper zooKeeper;

    public ZkDistributedLock(ZooKeeper zooKeeper, String lockName) {
        this.zooKeeper = zooKeeper;
        this.path = ROOT_PATH + "/" + lockName;
    }

    public void lock() {
        try {
            zooKeeper.create(path, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
        } catch (Exception e) {
            // 重试
            try {
                Thread.sleep(200);
                lock();
            } catch (InterruptedException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public void unlock() {
        try {
            this.zooKeeper.delete(path, 0);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

改造上一章redis分布式锁中StockService的checkAndLock方法:

@Autowired
private ZkClient client;

public void checkAndLock() {
    // 加锁,获取锁失败重试
    ZkDistributedLock lock = this.client.getZkDistributedLock("lock");
    lock.lock();

    // 先查询库存是否充足
    Stock stock = this.stockMapper.selectById(1L);

    // 再减库存
    if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
        stock.setCount(stock.getCount() - 1);
        this.stockMapper.updateById(stock);
    }

    // 释放锁
    lock.unlock();
}

Jmeter压力测试:

性能一般,mysql数据库的库存余量为0(注意:所有测试之前都要先修改库存量为5000)

基本实现存在的问题:

  1. 性能一般(比mysql略好)
  2. 不可重入

接下来首先来提高性能

优化:性能优化

基本实现中由于无限自旋影响性能:

试想:每个请求要想正常的执行完成,最终都是要创建节点,如果能够避免争抢必然可以提高性能。这里借助于zk的临时序列化节点,实现分布式锁: 

实现阻塞锁 

代码实现:

public class ZkDistributedLock {

    private static final String ROOT_PATH = "/distributed";

    private String path;

    private ZooKeeper zooKeeper;

    public ZkDistributedLock(ZooKeeper zooKeeper, String lockName) {
        try {
            this.zooKeeper = zooKeeper;
            this.path = zooKeeper.create(ROOT_PATH + "/" + lockName + "-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void lock() {
        String preNode = getPreNode(path);

        // 如果该节点没有前一个节点,说明该节点时最小节点,放行执行业务逻辑
        if (StringUtils.isEmpty(preNode)) {
            return;
        }

        // 重新检查。是否获取到锁
        try {
            Thread.sleep(20);
        } catch (InterruptedException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }

        lock();
    }

    public void unlock() {
        try {
            this.zooKeeper.delete(path, 0);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 获取指定节点的前节点
     * @param path 路径
     * @return 前节点
     */
    private String getPreNode(String path) {
        try {
            // 获取当前节点的序列化号
            Long curSerial = Long.valueOf(StringUtils.substringAfterLast(path, "-"));
            // 获取根路径下的所有序列化子节点
            List<String> nodes = this.zooKeeper.getChildren(ROOT_PATH, false);

            // 判空
            if (CollectionUtils.isEmpty(nodes)) {
                return null;
            }

            // 获取前一个节点
            Long flag = 0L;
            String preNode = null;

            for (String node : nodes) {
                // 获取每个节点的序列化号
                Long serial = Long.valueOf(StringUtils.substringAfterLast(node, "-"));
                if (serial < curSerial && serial > flag) {
                    flag = serial;
                    preNode = node;
                }
            }

            return preNode;
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
}

主要修改了构造方法和lock方法:

并添加了getPreNode获取前置节点的方法。

测试结果如下:

性能反而更弱了。

原因:虽然不用反复争抢创建节点了,但是会自选判断自己是最小的节点,这个判断逻辑反而更复杂更耗时。

解决方案:监听。

监听实现阻塞锁

对于这个算法有个极大的优化点:假如当前有1000个节点在等待锁,如果获得锁的客户端释放锁时,这1000个客户端都会被唤醒,这种情况称为“羊群效应”;在这种羊群效应中,zookeeper需要通知1000个客户端,这会阻塞其他的操作,最好的情况应该只唤醒新的最小节点对应的客户端。应该怎么做呢?在设置事件监听时,每个客户端应该对刚好在它之前的子节点设置事件监听,例如子节点列表为/lock/lock-0000000000、/lock/lock-0000000001、/lock/lock-0000000002,序号为1的客户端监听序号为0的子节点删除消息,序号为2的监听序号为1的子节点删除消息。

所以调整后的分布式锁算法流程如下:

  • 客户端连接zookeeper,并在/lock下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为/lock/lock-0000000000,第二个为/lock/lock-0000000001,以此类推;
  • 客户端获取/lock下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;
  • 执行业务代码;
  • 完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。

改造ZkDistributedLock的lock方法:

public void lock() {
    try {
        String preNode = getPreNode(path);

        // 如果该节点没有前一个节点,说明该节点时最小节点,放行执行业务逻辑
        if (StringUtils.isEmpty(preNode)) {
            return;
        } else {
            CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

            if (this.zooKeeper.exists(ROOT_PATH + "/" + preNode, new Watcher() {
                @Override
                public void process(WatchedEvent event) {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            }) == null) {
                return;
            }

            // 阻塞。。。。
            countDownLatch.await();
            return;
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        // 重新检查。是否获取到锁
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }

        lock();
    }
}

 压力测试效果如下:

由此可见性能提高不少仅次于redis的分布式锁。

优化:可重入锁

引入ThreadLocal线程局部变量保证zk分布式锁的可重入性。

public class ZkDistributedLock {

    private static final String ROOT_PATH = "/distributed";

    private static final ThreadLocal<Integer> THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>();

    private String path;

    private ZooKeeper zooKeeper;

    public ZkDistributedLock(ZooKeeper zooKeeper, String lockName) {
        try {
            this.zooKeeper = zooKeeper;

            if (THREAD_LOCAL.get() == null || THREAD_LOCAL.get() == 0){
                this.path = zooKeeper.create(ROOT_PATH + "/" + lockName + "-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            }
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void lock() {
        Integer flag = THREAD_LOCAL.get();

        if (flag != null && flag > 0) {
            THREAD_LOCAL.set(flag + 1);
            return;
        }

        try {
            String preNode = getPreNode(path);

            // 如果该节点没有前一个节点,说明该节点时最小节点,放行执行业务逻辑
            if (StringUtils.isEmpty(preNode)) {
                THREAD_LOCAL.set(1);
                return ;
            } else {
                CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

                if (this.zooKeeper.exists(ROOT_PATH + "/" + preNode, new Watcher() {
                    @Override
                    public void process(WatchedEvent event) {
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                }) == null) {
                    THREAD_LOCAL.set(1);
                    return;
                }

                // 阻塞。。。。
                countDownLatch.await();
                THREAD_LOCAL.set(1);
                return;
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            // 重新检查。是否获取到锁
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }

            lock();
        }
    }

    public void unlock() {
        try {
            THREAD_LOCAL.set(THREAD_LOCAL.get() - 1);

            if (THREAD_LOCAL.get() == 0) {
                this.zooKeeper.delete(path, 0);
                THREAD_LOCAL.remove();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 获取指定节点的前节点
     * @param path 路径
     * @return 前节点
     */
    private String getPreNode(String path) {
        try {
            // 获取当前节点的序列化号
            Long curSerial =
            Long.valueOf(StringUtils.substringAfterLast(path, "-"));
            // 获取根路径下的所有序列化子节点
            List<String> nodes = this.zooKeeper.getChildren(ROOT_PATH, false);

            // 判空
            if (CollectionUtils.isEmpty(nodes)) {
                return null;
            }

            // 获取前一个节点
            Long flag = 0L;
            String preNode = null;

            for (String node : nodes) {
                // 获取每个节点的序列化号
                Long serial = Long.valueOf(StringUtils.substringAfterLast(node, "-"));

                if (serial < curSerial && serial > flag) {
                    flag = serial;
                    preNode = node;
                }
            }

            return preNode;
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return null;
    }
}

 zk分布式锁小结

参照redis分布式锁的特点:

  1. 互斥 排他:zk节点的不可重复性,以及序列化节点的有序性。
  2. 防死锁:

    1. 可自动释放锁:临时节点
    2. 可重入锁:借助于ThreadLocal
     

  3. 防误删:临时节点。
  4. 加锁/解锁要具备原子性。
  5. 单点问题:使用Zookeeper可以有效的解决单点问题,ZK一般是集群部署的。
  6. 集群问题:zookeeper集群是强一致性的,只要集群中有半数以上的机器存活,就可以对外提供服务。
  7. 公平锁:有序性节点。

 Curator中的分布式锁

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。

通过查看官方文档,可以发现Curator主要解决了三类问题:

  1. 封装ZooKeeper client与ZooKeeper server之间的连接处理。
  2. 提供了一套Fluent风格的操作API。
  3. 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curatorrecipes:

  • 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。

引入依赖:

最新版本的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,以我们目前使用的zookeeper 3.4.14为例。

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.4.14</version>
</dependency>

可重入锁InterProcessMutex

Reentrant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();

添加curator客户端配置:

@Configuration
public class ZkCuratorConfig {

    @Bean
    public CuratorFramework curatorFramework() {
        // 后台重试,每个1000ms重试一次,重试3次
        RetryPolicy retry = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        // 初始化CuratorFramework客户端,如果有多个zk地址,以逗号分割。
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("172.16.116.100:2181", retry);
        client.start();
        return client;
    }

}

改造service测试方法:

@Autowired
private CuratorFramework curatorFramework;

public void checkAndLock() {
    try {
        // 加锁,获取锁失败重试
        InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/curator/lock");
        mutex.acquire();

        // 先查询库存是否充足
        Stock stock = this.stockMapper.selectById(1L);

        // 再减库存
        if (stock != null && stock.getCount() > 0) {
            stock.setCount(stock.getCount() - 1);
            this.stockMapper.updateById(stock);
        }

        // 释放锁
        mutex.release();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

注意:如想重入,则需要使用同一个InterProcessMutex对象。

压力测试结果:

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();

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();

联锁InterProcessMultiLock

Multi 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<InterProcessLock> locks);
public InterProcessMultiLock(CuratorFramework client, List<String> paths);
// 获取锁
public void acquire();
public boolean acquire(long time, TimeUnit unit);
// 释放锁
public synchronized void release();

 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<Lease> acquire(int qty);
public Lease acquire(long time, TimeUnit unit);
public Collection<Lease> 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<Lease> leases);
public void returnLease(Lease lease);

栅栏barrier

  1. DistributedBarrier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:
     

    1.

    client
    设置一个栅栏
    2.
    其他客户端就会调用
    waitOnBarrier()
    等待栅栏移除,程序处理线程阻塞
    3.

    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

  2. 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:

    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。

倒计数器

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。

SharedCount

这个类使用int类型来计数。主要涉及三个类。

* SharedCount
* SharedCountReader
* SharedCountListener

SharedCount代表计数器, 可以为它增加一个SharedCountListener,当计数器改变时此Listener可以监听到改变的事件,而SharedCountReader可以读取到最新的值, 包括字面值和带版本信息的值VersionedValue。

DistributedAtomicLong

除了计数的范围比SharedCount大了之外, 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。

你必须检查返回结果的succeeded(), 它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。

总结

实现的复杂性或者难度角度:Zookeeper > 缓存 > 数据库
实际性能角度:缓存 > Zookeeper > 数据库
可靠性角度:Zookeeper > 缓存 > 数据库

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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