1. 什么是分布式锁？

我们先来看这样一个场景，如下图所示，两个用户同时去抢购秒杀商品，当秒杀服务同时收到秒杀请求时，都去进行库存扣减，此时在没有做任何处理的情况下，就会导致库存数量变成负数从而导致超卖现象。

这种情况下如果是单体项目，我们一般会选择加锁的方式来避免并发的问题。但是在分布式场景中，采用传统的锁并不能解决跨进程并发的问题，所以需要引入一个分布式锁，来解决多个节点之间的访问控制。

image-20220227201628324

2. Zookeeper如何实现分布式锁

实现分布式的方式有很多种，本文主要讲述如何使用zookeeper实现分布式锁。我们可以基于zookeeper的两种特性来实现分布式锁，首先我们来看第一种：

2.1 唯一节点特性

我们可以基于唯一节点特性来实现分布式锁的操作，如下图所示。多个应用程序去抢占锁资源时，只需要在指定节点上创建一个 /Lock 节点，由于Zookeeper中节点的唯一性特性，使得只会有一个用户成功创建 /Lock 节点，剩下没有创建成功的用户表示竞争锁失败。

image-20220227203239217

这种方法虽然能达到目的，但是会有一个问题，如下图所示，假设有非常多的节点需要等待获得锁，那么等待的方式自然是使用watcher机制来监听/lock节点的删除事件，一旦发现该节点被删除说明之前获得锁的节点已经释放了锁，那么此时剩下的B、C、D节点会同时收到删除事件从而去竞争锁，这个过程会产生惊群效应。

image-20220227203406701

什么是“惊群效应”呢？简单来说就是如果存在许多的客户端在等待获取锁，当成功获取到锁的进程释放该节点后，所有处于等待状态的客户端都会被唤醒，这个时候zookeeper会在短时间内发送大量子节点变更事件给所有待获取锁的客户端，然后实际情况是只会有一个客户端获得锁。如果在集群规模比较大的情况下，会对zookeeper服务器的性能产生比较的影响。

2.2 有序节点

为了解决惊群效应，我们可以采用Zookeeper的有序节点特性来实现分布式锁。

如下图所示，每个客户端都往指定的节点下注册一个临时有序节点，越早创建的节点，节点的顺序编号就越小，那么我们可以判断子节点中最小的节点设置为获得锁。如果自己的节点不是所有子节点中最小的，意味着还没有获得锁。这个的实现和前面单节点实现的差异性在于，每个节点只需要监听比自己小的节点，当比自己小的节点删除以后，客户端会收到watcher事件，此时再次判断自己的节点是不是所有子节点中最小的，如果是则获得锁，否则就不断重复这个过程，这样就不会导致羊群效应，因为每个客户端只需要监控一个节点。

image-20220227203638313

使用有序节点实现分布式锁的流程大致如下：

image-20220227203716981

3. Curator实现分布式锁

在日常开发种，我们无需自己去实现分布式锁，只需要使用Curator即可实现分布式锁。

为了实现分布式锁，我们先演示一个存在并发异常的场景。

3.1 商品抢购场景

SQL

DROP TABLE IF EXISTS `goods_stock`;
CREATE TABLE `goods_stock`  (
  `id` int(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `goods_no` int(11) NOT NULL COMMENT '商品编号',
  `stock` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '库存',
  `isActive` smallint(6) NULL DEFAULT NULL COMMENT '是否上架（1上，0不是）',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Dynamic;

整个项目采用spring boot+mybatis-plus框架，代码一键生成。主要编写controller层代码即可：

这个抢购接口乍一看好像没啥问题，但实际上是存在问题的，因为他不具有原子性，在高并发场景下会造成数据多扣减。

我们可以使用jmeter对这个接口进行压测，用1500个线程，库存数量设置成100，监视数据库中库存的变化发现，整个库存变化过程是非常混乱的。可能一会数字变小，但是一会又变大了…

@RestController
@RequestMapping("/goods-stock")
public class GoodsStockController {

    @Autowired
    private IGoodsStockService goodsStockService;


    @GetMapping("/{goodsNo}")
    public String purchase(@PathVariable("goodsNo") Integer goodsNo) throws Exception {
        QueryWrapper<GoodsStock> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("goods_no", goodsNo);
        GoodsStock goodsStock = goodsStockService.getOne(queryWrapper);
        Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); //增加问题出现的频率
        if (goodsStock == null) {
            return "指定商品不存在";
        }
        if (goodsStock.getStock().intValue() < 1) {
            return "库存不够";
        }
        goodsStock.setStock(goodsStock.getStock() - 1);
        boolean res = goodsStockService.updateById(goodsStock);
        if (res) {
            return "抢购：" + goodsNo + "成功";
        }
        return "抢购失败";
    }

}

3.2 引入Zookeeper实现分布式锁

针对以上问题，我们可以引入zookeeper。curator客户端对于锁这块做了一些封装，curator提供了InterProcessMutex 这样一个api。除了分布式锁之外，还提供了leader选举、分布式队列等常用的功能。

  • InterProcessMutex：分布式可重入排它锁

  • InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁

  • InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁

具体的使用方法如下：

  • 引入pom

    <dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>5.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>5.2.0</version>
</dependency>

  • CuratorConfig

    @Configuration
public class CuratorConfig {

    @Bean
    public CuratorFramework curatorFramework() {
        CuratorFramework curatorFramework = CuratorFrameworkFactory
                .builder()
                .connectString("localhost:2181")
                .sessionTimeoutMs(15000)
                .connectionTimeoutMs(20000)
                .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 10))
                .build();
        curatorFramework.start();
        return curatorFramework;
    }
}

  • 修改接口，增加锁机制

    @Scope(scopeName = "prototype")
@RestController
@RequestMapping("/goods-stock")
public class GoodsStockController {

    @Autowired
    private IGoodsStockService goodsStockService;

    @Autowired
    private CuratorFramework curatorFramework;

    @GetMapping("/{goodsNo}")
    public String purchase(@PathVariable("goodsNo") Integer goodsNo) throws Exception {
        QueryWrapper<GoodsStock> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("goods_no", goodsNo);
        //基于临时有序节点来实现的分布式锁.
        InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/Locks");
        try {
            lock.acquire(); //抢占分布式锁资源（阻塞的）
            GoodsStock goodsStock = goodsStockService.getOne(queryWrapper);
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
            if (goodsStock == null) {
                return "指定商品不存在";
            }
            if (goodsStock.getStock().intValue() < 1) {
                return "库存不够";
            }
            goodsStock.setStock(goodsStock.getStock() - 1);
            boolean res = goodsStockService.updateById(goodsStock);
            if (res) {
                return "抢购书籍：" + goodsNo + "成功";
            }
        } finally {
            lock.release(); //释放锁
        }
        return "抢购失败";
    }

}

  • 修改完成后，我们继续通过jmeter压测，可以看到就不存在库存超卖问题了。

4. Curator实现分布式锁的源码分析

前面我们已经理解的Zookeeper实现分布式锁的原理，以及基于Curator完成了分布式锁的使用，那么我们继续来分析Curator是如何基于代码实现这一过程。

4.1 抢占锁的逻辑

Curator构造函数

InterProcessMutex(CuratorFramework client, String path, String lockName, int maxLeases, LockInternalsDriver driver) {
    this.threadData = Maps.newConcurrentMap();
    // maxLeases=1，表示可以获得分布式锁的线程数量（跨JVM）为1，即为互斥锁 
    // 锁节点的名称前缀，lock-0000001， 后面部分是有序递增的序列号
    this.basePath = PathUtils.validatePath(path);
    // internals的类型为LockInternals，InterProcessMutex将分布式锁的申请和释放操作委托 给internals执行
    this.internals = new LockInternals(client, driver, path, lockName, maxLeases);
}

acquire方法

调用acquire方法，该方法有两个重载方法，另外一个是带超时时间，当等待超时没有获得锁则放弃锁的占用。

public void acquire() throws Exception { //无限等待的阻塞方法
    if (!this.internalLock(-1L, (TimeUnit)null)) {
        throw new IOException("Lost connection while trying to acquire lock: " + this.basePath);
    }
}

internalLock

private boolean internalLock(long time, TimeUnit unit) throws Exception {
    //得到当前线程
    Thread currentThread = Thread.currentThread();
    //使用threadData存储线程重入的情况
    InterProcessMutex.LockData lockData = (InterProcessMutex.LockData)this.threadData.get(currentThread);
    if (lockData != null) {
        //同一线程再次acquire，首先判断当前的映射表内（threadData）是否有该线程的锁信息，如果有则原子+1，然后返回
        lockData.lockCount.incrementAndGet();
        return true;
    } else {
        // 映射表内没有对应的锁信息，尝试通过LockInternals获取锁
        String lockPath = this.internals.attemptLock(time, unit, this.getLockNodeBytes());
        if (lockPath != null) {
            // 成功获取锁，记录信息到映射表	
            InterProcessMutex.LockData newLockData = new InterProcessMutex.LockData(currentThread, lockPath);
            this.threadData.put(currentThread, newLockData);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

// 锁信息 
// Zookeeper中一个临时顺序节点对应一个“锁”，但让锁生效激活需要排队（公平锁），下面会继续分析
private static class LockData {
    final Thread owningThread;
    final String lockPath;
    final AtomicInteger lockCount;

    private LockData(Thread owningThread, String lockPath) {
        this.lockCount = new AtomicInteger(1); // 分布式锁重入次数
        this.owningThread = owningThread;
        this.lockPath = lockPath;
    }
}

attemptLock

尝试获得锁，实际上是向zookeeper注册一个临时有序节点，并且判断当前创建的节点的顺序是否是最小节点。如果是则表示获得锁成功：

// 尝试获取锁，并返回锁对应的Zookeeper临时顺序节点的路径
String attemptLock(long time, TimeUnit unit, byte[] lockNodeBytes) throws Exception {
    long startMillis = System.currentTimeMillis();
    // 无限等待时，millisToWait为null
    Long millisToWait = unit != null ? unit.toMillis(time) : null;
    // 创建ZNode节点时的数据内容，无关紧要，这里为null
    byte[] localLockNodeBytes = this.revocable.get() != null ? new byte[0] : lockNodeBytes;
    int retryCount = 0; // 当前已经重试次数，与CuratorFramework的重试策略有关
    // 在Zookeeper中创建的临时顺序节点的路径，相当于一把待激活的分布式锁 
    // 激活条件：同级目录子节点，名称排序最小（排队，公平锁）
    String ourPath = null;
    boolean hasTheLock = false;
    // 是否已经完成尝试获取分布式锁的操作
    boolean isDone = false;

    while(!isDone) {
        isDone = true;

        try {
            // 从InterProcessMutex的构造函数可知实际driver为 StandardLockInternalsDriver的实例 
            // 在Zookeeper中创建临时顺序节点
            ourPath = this.driver.createsTheLock(this.client, this.path, localLockNodeBytes);
            // 循环等待来激活分布式锁，实现锁的公平性
            hasTheLock = this.internalLockLoop(startMillis, millisToWait, ourPath);
        } catch (NoNodeException var14) {
            // 容错处理，不影响主逻辑的理解，可跳过 
            // 因为会话过期等原因，StandardLockInternalsDriver因为无法找到创建的临时顺序节点而抛出NoNodeException异常
            if (!this.client.getZookeeperClient().getRetryPolicy().allowRetry(retryCount++, System.currentTimeMillis() - startMillis, RetryLoop.getDefaultRetrySleeper())) {
                throw var14;
            }

            isDone = false;
        }
    }
	// 成功获得分布式锁，返回临时顺序节点的路径，上层将其封装成锁信息记录在映射表，方便锁重入
    return hasTheLock ? ourPath : null;
}

createsTheLock

在Zookeeper中创建临时顺序节点.

    public String createsTheLock(CuratorFramework client, String path, byte[] lockNodeBytes) throws Exception {
        String ourPath;
        // lockNodeBytes不为null则作为数据节点内容，否则采用默认内容（IP地址）
        if (lockNodeBytes != null) {
            // creatingParentContainersIfNeeded：用于创建容器节点 
            // withProtection：临时子节点会添加GUID前缀
            ourPath = (String)((ACLBackgroundPathAndBytesable)client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)).forPath(path, lockNodeBytes);
        } else {
            // CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时顺序节点，Zookeeper能保证在节点产生的顺序性 
            // 依据顺序来激活分布式锁，从而也实现了分布式锁的公平性
            ourPath = (String)((ACLBackgroundPathAndBytesable)client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)).forPath(path);
        }

        return ourPath;
    }

internalLockLoop

循环等待来激活分布式锁，实现锁的公平性

private boolean internalLockLoop(long startMillis, Long millisToWait, String ourPath) throws Exception {
    boolean haveTheLock = false; // 是否已经持有分布式锁
    boolean doDelete = false; // 是否需要删除子节点

    try {
        if (this.revocable.get() != null) {
            ((BackgroundPathable)this.client.getData().usingWatcher(this.revocableWatcher)).forPath(ourPath);
        }
		//在没有获得锁的情况下持续循环
        while(this.client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED && !haveTheLock) {
            List<String> children = this.getSortedChildren(); // 获取排序后的子节点列表
            // 获取前面自己创建的临时顺序子节点的名称
            String sequenceNodeName = ourPath.substring(this.basePath.length() + 1);
            // 实现锁的公平性的核心逻辑
            PredicateResults predicateResults = this.driver.getsTheLock(this.client, children, sequenceNodeName, this.maxLeases);
            if (predicateResults.getsTheLock()) { // 获得了锁，中断循环，继续返回上层
                haveTheLock = true;
            } else {
                // 没有获得到锁，监听上一临时顺序节点
                String previousSequencePath = this.basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();
                synchronized(this) {
                    try {
                        // exists()会导致导致资源泄漏，因此exists()可以监听不存在的 ZNode，因此采用getData() 
                        // 上一临时顺序节点如果被删除，会唤醒当前线程继续竞争锁，正常情况下 能直接获得锁，因为锁是公平的
                        ((BackgroundPathable)this.client.getData().usingWatcher(this.watcher)).forPath(previousSequencePath);
                        if (millisToWait == null) { //是否有超时机制
                            this.wait(); //不限时等待
                        } else {
                            millisToWait = millisToWait - (System.currentTimeMillis() - startMillis);
                            startMillis = System.currentTimeMillis();
                            if (millisToWait > 0L) {
                                this.wait(millisToWait); //限时等待被唤醒
                            } else {
                                doDelete = true; // 获取锁超时，标记删除之前创建的临时顺序节点
                                break;
                            }
                        }
                    } catch (NoNodeException var19) {
                    }
                }
            }
        }
    } catch (Exception var21) {
        ThreadUtils.checkInterrupted(var21);
        doDelete = true;  // 标记删除，在finally删除之前创建的临时顺序节点（后台不断尝试）
        throw var21; // 重新抛出，尝试重新获取锁
    } finally {
        if (doDelete) {
            this.deleteOurPath(ourPath); //删除当前节点
        }

    }

    return haveTheLock;
}

driver.getsTheLock

StandardLockInternalsDriver

public PredicateResults getsTheLock(CuratorFramework client, List<String> children, String sequenceNodeName, int maxLeases) throws Exception {
    // 之前创建的临时顺序节点在排序后的子节点列表中的索引
    int ourIndex = children.indexOf(sequenceNodeName);
    // 校验之前创建的临时顺序节点是否有效
    validateOurIndex(sequenceNodeName, ourIndex);
    // 锁公平性的核心逻辑
    // 由InterProcessMutex的构造函数可知，maxLeases为1，即只有ourIndex为0时，线程才能持有锁，或者说该线程创建的临时顺序节点激活了锁
    // Zookeeper的临时顺序节点特性能保证跨多个JVM的线程并发创建节点时的顺序性，越早创建临时顺序节点成功的线程会更早地激活锁或获得锁
    boolean getsTheLock = ourIndex < maxLeases;
    // 如果已经获得了锁，则无需监听任何节点，否则需要监听上一顺序节点（ourIndex-1） 
    // 因为锁是公平的，因此无需监听除了（ourIndex-1）以外的所有节点，这是为了减少羊群效应，非常巧妙的设计！！
    String pathToWatch = getsTheLock ? null : (String)children.get(ourIndex - maxLeases);
    // 返回获取锁的结果，交由上层继续处理（添加监听等操作）
    return new PredicateResults(pathToWatch, getsTheLock);
}

static void validateOurIndex(String sequenceNodeName, int ourIndex) throws KeeperException {
    if (ourIndex < 0) {
        // 容错处理，可跳过 
        // 由于会话过期或连接丢失等原因，该线程创建的临时顺序节点被Zookeeper服务端删除，往外抛出NoNodeException 
        // 如果在重试策略允许范围内，则进行重新尝试获取锁，这会重新重新生成临时顺序节点
        throw new NoNodeException("Sequential path not found: " + sequenceNodeName);
    }
}

4.2 释放锁的逻辑

release

public void release() throws Exception {
    Thread currentThread = Thread.currentThread();
    InterProcessMutex.LockData lockData = (InterProcessMutex.LockData)this.threadData.get(currentThread);
    if (lockData == null) {
        // 无法从映射表中获取锁信息，表示当前没有持有锁
        throw new IllegalMonitorStateException("You do not own the lock: " + this.basePath);
    } else {
        // 锁是可重入的，初始值为1，原子-1到0，锁才释放
        int newLockCount = lockData.lockCount.decrementAndGet();
        if (newLockCount <= 0) {
            if (newLockCount < 0) {
                throw new IllegalMonitorStateException("Lock count has gone negative for lock: " + this.basePath);
            } else {
                try {
                    // lockData != null && newLockCount == 0，释放锁资源
                    this.internals.releaseLock(lockData.lockPath);
                } finally {
                    // 最后从映射表中移除当前线程的锁信息
                    this.threadData.remove(currentThread);
                }
            }
        }
    }
}

releaseLock

final void releaseLock(String lockPath) throws Exception {
    // 移除订阅事件
    this.client.removeWatchers();
    this.revocable.set((Object)null);
    // 删除临时顺序节点，只会触发后一顺序节点去获取锁，理论上不存在竞争，只排队，非抢占，公平锁，先到先得
    this.deleteOurPath(lockPath);
}

private void deleteOurPath(String ourPath) throws Exception {
    try {
        // 后台不断尝试删除
        ((ChildrenDeletable)this.client.delete().guaranteed()).forPath(ourPath);
    } catch (NoNodeException var3) {
    }
}

4.3 锁撤销

InterProcessMutex支持一种协商撤销互斥锁的机制， 可以用于死锁的情况。

想要撤销一个互斥锁可以调用下面这个方法：

void makeRevocable(RevocationSpec entry) {
    this.revocable.set(entry);
}

这个方法可以让锁持有者来处理撤销动作。 当其他进程/线程想要你释放锁时，就会回调参数中的监听器方法。 但是，此方法不是强制撤销的，是一种协商机制。

当想要去撤销/释放一个锁时，可以通过 Revoker 中的静态方法来发出请求：

Revoker.attemptRevoke();

public static void attemptRevoke(CuratorFramework client, String path) throws Exception {
    try {
        client.setData().forPath(path, LockInternals.REVOKE_MESSAGE);
    } catch (NoNodeException var3) {
    }
}
  • path ：加锁的zk节点path，通常可以通过 InterProcessMutex.getParticipantNodes() 获得。

这个方法会发出撤销某个锁的请求。如果锁的持有者注册了上述的 RevocationListener监听器，那么就会调用监听器方法协商撤销锁。

5. 项目地址

zookeeper-demo

# 分布式 # zookeeper # java
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