zookpeer和redis的抉擇分布式鎖怎么實(shí)現(xiàn)

這篇文章主要講解了“zookpeer和redis的抉擇分布式鎖怎么實(shí)現(xiàn)”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“zookpeer和redis的抉擇分布式鎖怎么實(shí)現(xiàn)”吧！

正文

先上結(jié)論:zookpper可靠性比redis強(qiáng)太多，只是效率低了點(diǎn)，如果并發(fā)量不是特別大，追求可靠性，首選zookpeer。為了效率，則首選redis實(shí)現(xiàn)。

為什么使用分布式鎖?

使用分布式鎖的目的，無外乎就是保證同一時(shí)間只有一個(gè)客戶端可以對共享資源進(jìn)行操作。但是Martin指出，根據(jù)鎖的用途還可以細(xì)分為以下兩類

(1)允許多個(gè)客戶端操作共享資源這種情況下，對共享資源的操作一定是冪等性操作，無論你操作多少次都不會(huì)出現(xiàn)不同結(jié)果。在這里使用鎖，無外乎就是為了避免重復(fù)操作共享資源從而提高效率。

(2)只允許一個(gè)客戶端操作共享資源這種情況下，對共享資源的操作一般是非冪等性操作。在這種情況下，如果出現(xiàn)多個(gè)客戶端操作共享資源，就可能意味著數(shù)據(jù)不一致，數(shù)據(jù)丟失。

第一回合，單機(jī)情形比較

(1)redis

先說加鎖，根據(jù)redis官網(wǎng)文檔的描述，使用下面的命令加鎖

SET resource_name my_random_value NX PX 30000

my_random_value是由客戶端生成的一個(gè)隨機(jī)字符串，相當(dāng)于是客戶端持有鎖的標(biāo)志

NX表示只有當(dāng)resource_name對應(yīng)的key值不存在的時(shí)候才能SET成功，相當(dāng)于只有第一個(gè)請求的客戶端才能獲得鎖

PX 30000表示這個(gè)鎖有一個(gè)30秒的自動(dòng)過期時(shí)間。

至于解鎖，為了防止客戶端1獲得的鎖，被客戶端2給釋放,采用下面的Lua腳本來釋放鎖

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then

　　return redis.call("del",KEYS[1])

else

　　return 0

end

在執(zhí)行這段LUA腳本的時(shí)候，KEYS[1]的值為resource_name，ARGV[1]的值為my_random_value。原理就是先獲取鎖對應(yīng)的value值，保證和客戶端穿進(jìn)去的my_random_value值相等，這樣就能避免自己的鎖被其他人釋放。另外，采取Lua腳本操作保證了原子性.如果不是原子性操作，則有了下述情況出現(xiàn)

分析:這套redis加解鎖機(jī)制看起來很完美，然而有一個(gè)無法避免的硬傷，就是過期時(shí)間如何設(shè)置。如果客戶端在操作共享資源的過程中，因?yàn)殚L期阻塞的原因，導(dǎo)致鎖過期，那么接下來訪問共享資源就不安全?？墒?，有的人會(huì)說

那可以在客戶端操作完共享資源后，判斷鎖是否依然歸該客戶端所有，如果依然歸客戶端所有，則提交資源，釋放鎖。若不歸客戶端所有，則不提交資源啊.

OK,這么做，只能降低多個(gè)客戶端操作共享資源發(fā)生的概率，并不能解決問題。為了方便讀者理解，博主舉一個(gè)業(yè)務(wù)場景。

業(yè)務(wù)場景:我們有一個(gè)內(nèi)容修改頁面，為了避免出現(xiàn)多個(gè)客戶端修改同一個(gè)頁面的請求，采用分布式鎖。只有獲得鎖的客戶端，才能修改頁面。那么正常修改一次頁面的流程如下圖所示

注意看，上面的步驟(3)-->步驟(4.1)并不是原子性操作。也就說，你可能出現(xiàn)在步驟(3)的時(shí)候返回的是有效這個(gè)標(biāo)志位，但是在傳輸過程中，因?yàn)檠訒r(shí)等原因，在步驟(4.1)的時(shí)候，鎖已經(jīng)超時(shí)失效了。那么，這個(gè)時(shí)候鎖就會(huì)被另一個(gè)客戶端鎖獲得。就出現(xiàn)了兩個(gè)客戶端共同操作共享資源的情況。

大家可以思考一下，無論你如何采用任何補(bǔ)償手段，你都只能降低多個(gè)客戶端操作共享資源的概率，而無法避免。例如，你在步驟(4.1)的時(shí)候也可能發(fā)生長時(shí)間GC停頓，然后在停頓的時(shí)候，鎖超時(shí)失效，從而鎖也有可能被其他客戶端獲得。這些大家可以自行思考推敲。

(2)zookpeer

先簡單說下原理，根據(jù)網(wǎng)上文檔描述，zookpeer的分布式鎖原理是利用了臨時(shí)節(jié)點(diǎn)(EPHEMERAL)的特性。

·當(dāng)znode被聲明為EPHEMERAL的后，如果創(chuàng)建znode的那個(gè)客戶端崩潰了，那么相應(yīng)的znode會(huì)被自動(dòng)刪除。這樣就避免了設(shè)置過期時(shí)間的問題。

·客戶端嘗試創(chuàng)建一個(gè)znode節(jié)點(diǎn)，比如/lock。那么第一個(gè)客戶端就創(chuàng)建成功了，相當(dāng)于拿到了鎖;而其它的客戶端會(huì)創(chuàng)建失敗(znode已存在)，獲取鎖失敗。

分析:這種情況下，雖然避免了設(shè)置了有效時(shí)間問題，然而還是有可能出現(xiàn)多個(gè)客戶端操作共享資源的。大家應(yīng)該知道，Zookpeer如果長時(shí)間檢測不到客戶端的心跳的時(shí)候(Session時(shí)間)，就會(huì)認(rèn)為Session過期了，那么這個(gè)Session所創(chuàng)建的所有的ephemeral類型的znode節(jié)點(diǎn)都會(huì)被自動(dòng)刪除。這種時(shí)候會(huì)有如下情形出現(xiàn)

如上圖所示，客戶端1發(fā)生GC停頓的時(shí)候，zookpeer檢測不到心跳，也是有可能出現(xiàn)多個(gè)客戶端同時(shí)操作共享資源的情形。當(dāng)然，你可以說，我們可以通過JVM調(diào)優(yōu)，避免GC停頓出現(xiàn)。但是注意了，我們所做的一切，只能盡可能避免多個(gè)客戶端操作共享資源，無法完全消除。

第二回合，集群情形比較

我們在生產(chǎn)中，一般都是用集群情形，所以第一回合討論的單機(jī)情形。算是給大家熱熱身。

(1)redis

　　為了redis的高可用，一般都會(huì)給redis的節(jié)點(diǎn)掛一個(gè)slave,然后采用哨兵模式進(jìn)行主備切換。但由于Redis的主從復(fù)制(replication)是異步的，這可能會(huì)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)同步過程中，master宕機(jī)，slave來不及同步數(shù)據(jù)就被選為master，從而數(shù)據(jù)丟失。具體流程如下所示:

·(1)客戶端1從Master獲取了鎖。

·(2)Master宕機(jī)了，存儲(chǔ)鎖的key還沒有來得及同步到Slave上。

·(3)Slave升級為Master。

·(4)客戶端2從新的Master獲取到了對應(yīng)同一個(gè)資源的鎖。

為了應(yīng)對這個(gè)情形， redis的作者antirez提出了RedLock算法，步驟如下(該流程出自官方文檔)，假設(shè)我們有N個(gè)master節(jié)點(diǎn)(官方文檔里將N設(shè)置成5，其實(shí)大等于3就行)

·(1)獲取當(dāng)前時(shí)間(單位是毫秒)。

·(2)輪流用相同的key和隨機(jī)值在N個(gè)節(jié)點(diǎn)上請求鎖，在這一步里，客戶端在每個(gè)master上請求鎖時(shí)，會(huì)有一個(gè)和總的鎖釋放時(shí)間相比小的多的超時(shí)時(shí)間。比如如果鎖自動(dòng)釋放時(shí)間是10秒鐘，那每個(gè)節(jié)點(diǎn)鎖請求的超時(shí)時(shí)間可能是5-50毫秒的范圍，這個(gè)可以防止一個(gè)客戶端在某個(gè)宕掉的master節(jié)點(diǎn)上阻塞過長時(shí)間，如果一個(gè)master節(jié)點(diǎn)不可用了，我們應(yīng)該盡快嘗試下一個(gè)master節(jié)點(diǎn)。

·(3)客戶端計(jì)算第二步中獲取鎖所花的時(shí)間，只有當(dāng)客戶端在大多數(shù)master節(jié)點(diǎn)上成功獲取了鎖(在這里是3個(gè))，而且總共消耗的時(shí)間不超過鎖釋放時(shí)間，這個(gè)鎖就認(rèn)為是獲取成功了。

·(4)如果鎖獲取成功了，那現(xiàn)在鎖自動(dòng)釋放時(shí)間就是最初的鎖釋放時(shí)間減去之前獲取鎖所消耗的時(shí)間。

·(5)如果鎖獲取失敗了，不管是因?yàn)楂@取成功的鎖不超過一半(N/2+1)還是因?yàn)榭傁臅r(shí)間超過了鎖釋放時(shí)間，客戶端都會(huì)到每個(gè)master節(jié)點(diǎn)上釋放鎖，即便是那些他認(rèn)為沒有獲取成功的鎖。

分析:RedLock算法細(xì)想一下還存在下面的問題

節(jié)點(diǎn)崩潰重啟，會(huì)出現(xiàn)多個(gè)客戶端持有鎖

假設(shè)一共有5個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)：A, B, C, D, E。設(shè)想發(fā)生了如下的事件序列：

(1)客戶端1成功鎖住了A, B, C，獲取鎖成功(但D和E沒有鎖住)。

(2)節(jié)點(diǎn)C崩潰重啟了，但客戶端1在C上加的鎖沒有持久化下來，丟失了。

(3)節(jié)點(diǎn)C重啟后，客戶端2鎖住了C, D, E，獲取鎖成功。這樣，客戶端1和客戶端2同時(shí)獲得了鎖(針對同一資源)。

為了應(yīng)對節(jié)點(diǎn)重啟引發(fā)的鎖失效問題，redis的作者antirez提出了延遲重啟的概念，即一個(gè)節(jié)點(diǎn)崩潰后，先不立即重啟它，而是等待一段時(shí)間再重啟，等待的時(shí)間大于鎖的有效時(shí)間。采用這種方式，這個(gè)節(jié)點(diǎn)在重啟前所參與的鎖都會(huì)過期，它在重啟后就不會(huì)對現(xiàn)有的鎖造成影響。這其實(shí)也是通過人為補(bǔ)償措施，降低不一致發(fā)生的概率。

時(shí)間跳躍問題

(1)假設(shè)一共有5個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)：A, B, C, D, E。設(shè)想發(fā)生了如下的事件序列：

(2)客戶端1從Redis節(jié)點(diǎn)A, B, C成功獲取了鎖(多數(shù)節(jié)點(diǎn))。由于網(wǎng)絡(luò)問題，與D和E通信失敗。

(3)節(jié)點(diǎn)C上的時(shí)鐘發(fā)生了向前跳躍，導(dǎo)致它上面維護(hù)的鎖快速過期。

客戶端2從Redis節(jié)點(diǎn)C, D, E成功獲取了同一個(gè)資源的鎖(多數(shù)節(jié)點(diǎn))。

客戶端1和客戶端2現(xiàn)在都認(rèn)為自己持有了鎖。

為了應(yīng)對始終跳躍引發(fā)的鎖失效問題，redis的作者antirez提出了應(yīng)該禁止人為修改系統(tǒng)時(shí)間，使用一個(gè)不會(huì)進(jìn)行“跳躍”式調(diào)整系統(tǒng)時(shí)鐘的ntpd程序。這也是通過人為補(bǔ)償措施，降低不一致發(fā)生的概率。

超時(shí)導(dǎo)致鎖失效問題

RedLock算法并沒有解決，操作共享資源超時(shí)，導(dǎo)致鎖失效的問題。回憶一下RedLock算法的過程，如下圖所示

如圖所示，我們將其分為上下兩個(gè)部分。對于上半部分框圖里的步驟來說，無論因?yàn)槭裁丛虬l(fā)生了延遲，RedLock算法都能處理，客戶端不會(huì)拿到一個(gè)它認(rèn)為有效，實(shí)際卻失效的鎖。然而，對于下半部分框圖里的步驟來說，如果發(fā)生了延遲導(dǎo)致鎖失效，都有可能使得客戶端2拿到鎖。因此，RedLock算法并沒有解決該問題。

(2)zookpeer

zookpeer在集群部署中，zookpeer節(jié)點(diǎn)數(shù)量一般是奇數(shù)，且一定大等于3。我們先回憶一下，zookpeer的寫數(shù)據(jù)的原理

如圖所示，這張圖懶得畫，直接搬其他文章的了。

那么寫數(shù)據(jù)流程步驟如下

1.在Client向Follwer發(fā)出一個(gè)寫的請求

2.Follwer把請求發(fā)送給Leader

3.Leader接收到以后開始發(fā)起投票并通知Follwer進(jìn)行投票

4.Follwer把投票結(jié)果發(fā)送給Leader，只要半數(shù)以上返回了ACK信息，就認(rèn)為通過

5.Leader將結(jié)果匯總后如果需要寫入，則開始寫入同時(shí)把寫入操作通知給Leader，然后commit;

6.Follwer把請求結(jié)果返回給Client

還有一點(diǎn)，zookpeer采取的是全局串行化操作

OK,現(xiàn)在開始分析

集群同步

client給Follwer寫數(shù)據(jù)，可是Follwer卻宕機(jī)了，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致問題么?不可能，這種時(shí)候，client建立節(jié)點(diǎn)失敗，根本獲取不到鎖。client給Follwer寫數(shù)據(jù)，F(xiàn)ollwer將請求轉(zhuǎn)發(fā)給Leader,Leader宕機(jī)了，會(huì)出現(xiàn)不一致的問題么?不可能，這種時(shí)候，zookpeer會(huì)選取新的leader,繼續(xù)上面的提到的寫流程。

總之，采用zookpeer作為分布式鎖，你要么就獲取不到鎖，一旦獲取到了，必定節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)是一致的，不會(huì)出現(xiàn)redis那種異步同步導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的問題。

時(shí)間跳躍問題

不依賴全局時(shí)間，怎么會(huì)存在這種問題超時(shí)導(dǎo)致鎖失效問題不依賴有效時(shí)間，怎么會(huì)存在這種問題

第三回合，鎖的其他特性比較

(1)redis的讀寫性能比zookpeer強(qiáng)太多，如果在高并發(fā)場景中，使用zookpeer作為分布式鎖，那么會(huì)出現(xiàn)獲取鎖失敗的情況，存在性能瓶頸。

(2)zookpeer可以實(shí)現(xiàn)讀寫鎖，redis不行。

(3)ZooKeeper的watch機(jī)制,客戶端試圖創(chuàng)建znode的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)存在了，這時(shí)候創(chuàng)建失敗,那么進(jìn)入一種等待狀態(tài)，當(dāng)znode節(jié)點(diǎn)被刪除的時(shí)候，ZooKeeper通過watch機(jī)制通知它，這樣它就可以繼續(xù)完成創(chuàng)建操作(獲取鎖)。這可以讓分布式鎖在客戶端用起來就像一個(gè)本地的鎖一樣：加鎖失敗就阻塞住，直到獲取到鎖為止。這套機(jī)制，redis無法實(shí)現(xiàn)

感謝各位的閱讀，以上就是“zookpeer和redis的抉擇分布式鎖怎么實(shí)現(xiàn)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對zookpeer和redis的抉擇分布式鎖怎么實(shí)現(xiàn)這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！