【项目实战】主流的分布式锁服务解决方案介绍（Zookeeper，Curator，Redis，Lock，Guava，Chubby）

水深无声 2024-03-16 14:11 34阅读 0赞

## 一、背景介绍 ##

在Java中，有多个分布式锁服务框架可供选择，这些分布式锁服务框架都提供了不同的实现方式和特性，可以根据具体的业务需求选择适合自己的框架。无论使用哪种方式，都需要结合具体的业务需求和场景来进行设计和实现，以确保分布式锁服务的正确性和可靠性，为了保证分布式锁的正确性和可靠性，还需要考虑一些其他因素，例如锁的超时时间、锁的竞争条件、锁的释放顺序等。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和场景来进行设计和实现。以下是其中几个常见的：

## 二、Zookeeper分布式锁服务 ##

### 2.1 Zookeeper介绍 ###

Zookeeper分布式锁服务是一种基于Zookeeper的分布式锁实现。  
Zookeeper是一个分布式协调服务，提供分布式锁服务。

### 2.2 Zookeeper实现分布式锁服务的基本原理 ###

【watch机制】一种基于事件的监听机制，可以让客户端对ZK上的节点和事件进行监听。  
【临时节点】ZK上的一种特殊节点，它们在创建它们的客户端会话结束时会被自动删除。

在Zookeeper分布式锁服务中，watch机制和临时节点通常会一起使用。  
通过Zookeeper的临时节点和watch机制，可以实现分布式锁的获取、释放和超时释放。  
将锁的锁定状态存储在Zookeeper节点上，并通过Zookeeper的watch机制来实现锁的竞争和通知。  
Zookeeper的watch机制和临时节点是实现分布式锁服务的重要机制，它利用了Zookeeper的分布式协调和通知机制，可以有效地实现多个进程或线程之间的互斥访问和同步。

当一个进程或线程想要获取锁时，它会在Zookeeper上创建一个临时顺序节点，并设置一个watch，并等待其他进程或线程释放锁。当锁被释放时，Zookeeper会通知等待的进程或线程，它们就可以获取锁了。当等待的进程或线程收到通知后，它们可以检查临时节点是否存在

*  如果存在，就说明有其他进程或线程持有了锁，自己还需要继续等待；
 *  如果不存在，就说明锁已经被释放了，自己可以获取锁了。

### 2.3 Zookeeper分布式锁服务的优点 ###

Zookeeper分布式锁服务具有以下优点：

高度可用：Zookeeper是一个分布式协调服务，可以保证在集群中的多个节点之间进行高可用协调。  
可扩展性：Zookeeper集群可以动态地添加或删除节点，从而可以方便地进行扩展。  
可靠性：Zookeeper节点之间通过TCP协议进行通信，并采用了多种数据同步和备份机制，可以保证数据的可靠性。

### 2.4 Zookeeper分布式锁服务的缺点 ###

例如实现比较复杂、需要考虑多个节点之间的网络延迟和故障恢复等问题。  
因此，在实际应用中，需要根据具体的业务需求和场景来进行设计和实现。

## 三、Apache Curator分布式锁服务 ##

Curator-framework 是 Apache Curator 项目中的一部分  
Apache Curator是 ZooKeeper 的一个高级 Java 客户端库  
Apache Curator提供了一系列分布式锁服务，这些服务可以帮助开发人员在分布式系统中实现可靠的同步和协调。这些服务可以根据不同的需求选择使用。需要注意的是，在使用这些分布式锁服务时，需要正确地配置和使用Curator提供的ZooKeeper客户端连接和管理工具，以确保在分布式系统中的节点之间能够正确地同步和协调。

Apache Curator提供了一系列分布式锁服务，包括以下五种：

### 3.1 分布式互斥锁（Distributed Mutual Exclusion Lock） ###

这是一种确保在分布式系统中只有一个进程或线程可以获取锁的同步原语。  
在Curator中，这种锁可以通过InterProcessMutex类来实现。

### 3.2 分布式可重入锁（Distributed Reentrant Lock） ###

这是一种允许同一个进程或线程多次获取锁的同步原语。  
在Curator中，这种锁可以通过InterProcessMutex类的重入版本来实现。

### 3.3 分布式读写锁（Distributed Read-Write Lock） ###

这是一种允许多个进程或线程同时读取共享资源，但只允许一个进程或线程写入共享资源的同步原语。  
在Curator中，这种锁可以通过InterProcessReadWriteLock类来实现。

### 3.4 分布式定时任务调度锁（Distributed Scheduled Lock） ###

在Curator中，这种锁可以通过使用InterProcessLock类的定时任务版实现。

### 3.5 分布式公平锁（Distributed Fair Lock） ###

在Curator中，这种锁可以通过使用使用InterProcessLock类的公平版实现。

## 四、Redis分布式锁服务 ##

Redis是一个高性能的内存数据库，也提供了分布式锁服务。  
通过Redis的setnx命令和expire指令，可以实现分布式锁的获取和释放。

### 4.1 setnx命令介绍 ###

setnx命令是一个原子操作命令，可以用来设置一个键的值，  
如果键已经存在，则返回0；  
如果键不存在，则设置键的值并返回1。

在分布式锁的服务中，我们可以使用setnx命令来尝试获取锁。  
如果返回值为1，说明获取锁成功；  
如果返回值为0，说明锁已经被其他进程或线程获取了，需要继续等待。

### 4.2 expire命令介绍 ###

expire指令可以设置键的过期时间，让Redis在指定时间后自动删除这个键。  
在分布式锁的服务中，我们可以使用expire指令来设置锁的过期时间，从而保证锁不会一直占用而无法释放。

### 4.3 python示例代码 ###

下面是一个使用setnx命令和expire指令实现分布式锁的示例代码：

import redis
    class DistributedLock:
        def __init__(self, redis_client, lock_key, lock_expire):
            self.redis_client = redis_client
            self.lock_key = lock_key
            self.lock_expire = lock_expire
    
        def acquire(self):
            while True:
                result = self.redis_client.setnx(self.lock_key, "locked")
                if result == 1:
                    self.redis_client.expire(self.lock_key, self.lock_expire)
                    return True
                else:
                    self.redis_client.watch(self.lock_key)
                    if self.redis_client.get(self.lock_key) == "locked":
                        continue
                    else:
                        self.redis_client.multi()
                        self.redis_client.setnx(self.lock_key, "locked")
                        self.redis_client.expire(self.lock_key, self.lock_expire)
                        self.redis_client.exec()
                        return True
    
        def release(self):
            self.redis_client.delete(self.lock_key)

在这个代码中，DistributedLock类封装了Redis客户端对象、锁的键名和过期时间。acquire方法使用while循环来尝试获取锁，如果获取成功，就设置键的过期时间，并返回True。如果获取失败，就使用watch指令来监听键的变化，并在获取成功之前不断轮询。当获取成功后，使用multi指令来批量执行多个操作，包括设置键的值、设置键的过期时间和删除键。release方法在释放锁时，只需要删除键即可。

需要注意的是，在使用setnx命令获取锁时，需要设置相同的值作为锁的标识，以便在释放锁时能够正确识别。在上面的示例代码中，我们使用"locked"作为锁的标识。

### 4.4 java示例代码 ###

下面是一个使用RedisTemplate实现基于Redis的分布式锁的获取和释放的案例：

@Component
    public class DistributedLock {
        
        @Autowired
        private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
        private static final String LOCK_KEY = "分布式锁";
        public boolean acquireLock() {
        
            String result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(LOCK_KEY, "locked", "PX", 60000, "NX");
            return result != null;
        }
        public void releaseLock() {
        
            redisTemplate.delete(LOCK_KEY);
        }
    }

在上面的代码中，使用了Spring的RedisTemplate来操作Redis。需要注意的是，在使用RedisTemplate操作Redis时，需要注入Spring配置文件中定义的RedisTemplate。首先，定义了一个常量LOCK\_KEY，用于表示分布式锁的键名。然后，定义了一个DistributedLock类，它包含了获取和释放分布式锁的方法。

*  在acquireLock()方法中，使用RedisTemplate的setIfAbsent()方法尝试获取锁。
    
     *  如果返回值不为null，表示获取锁成功，我们返回true；
     *  否则，表示锁已经被其他进程或线程获取了，我们返回false。
 *  在releaseLock()方法中，使用RedisTemplate删除分布式锁的键。

## 五、Java并发包中的Lock接口 ##

Java并发包中提供了Lock接口，可以实现分布式锁。  
通过实现Lock接口，可以实现自定义的分布式锁服务。

另外，可以使用Java并发包中的Lock接口来实现自定义的分布式锁服务。  
可以将Lock接口的实现类与CacheBuilder类结合起来使用，以实现分布式锁的获取和释放。

### 5.1 示例代码：如何使用Lock接口来实现分布式锁服务 ###

简单的示例，展示了如何使用Lock接口来实现分布式锁服务：

import java.util.concurrent.locks.Lock;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
    
    public class DistributedLockService {
        
        private Lock lock = new ReentrantLock();
    
        public void acquireLock(String key) {
        
            lock.lock();
            try {
        
                // 在这里执行获取分布式锁的逻辑
                //例如，使用Redis或Zookeeper等工具来设置键值对来表示锁定状态
            } finally {
        
                lock.unlock();
            }
        }
    
        public void releaseLock(String key) {
        
            lock.lock();
            try {
        
                // 在这里执行释放分布式锁的逻辑
                //例如，使用Redis或Zookeeper等工具来清除键值对来表示释放状态
            } finally {
        
                lock.unlock();
            }
        }
    }

在上面的示例中，使用Lock接口中的lock和unlock方法来模拟分布式锁的获取和释放。  
在acquireLock方法中，首先通过lock方法获取锁，然后执行获取分布式锁的逻辑。  
在releaseLock方法中，同样使用lock方法获取锁，然后执行释放分布式锁的逻辑。

需要注意的是，在获取和释放分布式锁的过程中，需要使用适当的工具类或框架来实现分布式锁的状态管理。例如，可以使用Redis或Zookeeper等工具来管理分布式锁的键值对，以确保只有一个进程或线程可以获得分布式锁的锁定状态。

## 六、Guava中的CacheLoader和CacheBuilder ##

### 6.1 Guava介绍 ###

Guava是一个Java工具库，见文章：[【项目实战】Google Guava入门介绍  
][Google Guava_]

### 6.2 Guava CacheLoader和CacheBuilder类介绍 ###

Guava提供了CacheLoader和CacheBuilder类，可以用来实现分布式锁服务。  
Guava中的CacheLoader和CacheBuilder是用于实现缓存功能的类。  
使用CacheLoader和CacheBuilder可以方便地实现缓存功能，从而提高应用程序的性能和响应速度。例如，在需要频繁访问数据库或文件系统等较慢的操作时，可以通过缓存来避免频繁的访问和查询，提高应用程序的响应速度和稳定性。

#### 6.2.1 CacheLoader介绍 ####

CacheLoader是一个接口，它定义了一个加载缓存值的方法。当使用CacheLoader时，可以通过调用其load方法来加载缓存值。CacheLoader的load方法可以在需要时被调用，以加载缓存值并将其存储在缓存中，这样在未来再次访问该键时，就可以直接从缓存中获取值，而不需要重新加载。

#### 6.2.2 CacheBuilder介绍 ####

CacheBuilder是CacheLoader的一个实现类，它提供了一个构建缓存的方式。通过CacheBuilder，可以配置缓存的各种属性，例如缓存大小、过期时间、清理策略等。在配置完成后，可以使用CacheBuilder的build方法来创建一个缓存对象，该对象将使用配置好的CacheLoader来加载缓存值。

### 6.2 Guava CacheLoader和CacheBuilder类如何提供分布式锁服务的功能 ###

CacheLoader和CacheBuilder类本身并不直接提供分布式锁服务的功能。但是，可以将它们与其他工具类或框架结合使用，以实现分布式锁服务。例如，可以使用Guava的CacheBuilder类创建一个缓存对象，并将该缓存对象与分布式锁服务框架（如Zookeeper或Redis）结合起来使用。

可以将分布式锁的键值对作为缓存的键，将分布式锁的锁定状态作为缓存的值，通过CacheLoader的load方法来获取分布式锁的锁定状态，并通过CacheBuilder的build方法来释放分布式锁的锁定状态。即通过CacheLoader的load方法可以实现分布式锁的获取，通过CacheBuilder的build方法可以实现分布式锁的释放。

## 七、Chubby分布式的锁服务框架 ##

### 7.1 Chubby是什么？ ###

Chubby（中文名为“胖乎乎”）  
Chubby对于构建可靠的分布式系统非常重要。  
Chubby通常用于由大量小型计算机构成的松耦合分布式系统中。  
Chubby是一种分布式存储系统，由Google开发，用于解决分布式应用程序中的协调和状态管理问题。  
Chubby提供了一个简单而高效的接口，可以用于存储和访问键值对，并且具有分布式锁服务的功能。

### 7.2 Chubby的使用 ###

Chubby是一个商业产品，需要购买许可证才能使用。  
Chubby可以在Java中使用。在Java中，可以使用Chubby的客户端库来与Chubby服务进行交互。  
Chubby的Java客户端库由Google提供，可以通过Maven等构建工具进行安装和依赖管理。  
使用Chubby时，可以将其集成到Java应用程序中，以实现分布式锁服务、状态管理等功能。  
Chubby的安装和使用也需要一定的配置和调试经验，在使用前，需仔细阅读官方文档并了解相关知识和技能。

### 7.3 Chubby的设计目标 ###

Chubby是一个高可用、高可靠、对上层应用程序侵入性小、便于提供数据发布与订阅的分布式锁服务框架  
Chubby的设计目标是为分布式系统中的锁服务提供高可用、高可靠、对上层应用程序侵入性小、便于提供数据发布与订阅、开发人员对基于锁的接口更为熟悉的服务。  
此外，Chubby还可以用于分布式队列、分布式缓存、分布式数据库等领域。

### 7.3 Chubby的技术架构与底层Paxos协议 ###

Chubby的技术架构主要由服务端和客户端两部分组成。  
一个典型的Chubby集群通常由5台服务器组成。这些服务器采用Paxos协议，通过投票的方式选举产生一个获得过半投票的服务器作为Master，其他服务器作为Follower。在运行过程中，只有Master服务器才能够进行数据的修改创建操作，操作完成的数据通过一致性算法同步到Follower服务器。客户端在连接到服务端的过程中，如果连接的是Master服务器则进行数据交互，如果连接的是从节点，则从节点会返回Master服务器的信息，客户端直连Master节点，从而为后面提交修改数据，并且可以获取订阅

[Google Guava_]: https://blog.csdn.net/wstever/article/details/130191348