解决Redis分布式锁宕机出现不可靠问题-zookeeper分布式锁
核心思想:当客户端要获取锁,则创建节点,使用完锁,则删除该节点。
- 客户端获取锁时,在 lock 节点下创建临时顺序节点。
- 然后获取 lock下面的所有子节点,客户端获取到所有的子节点之后,如果发现自己创建的子节点序号最小,那么就认为该客户端获取到了锁。使用完锁后,将该节点删除。
- 如果发现自己创建的节点并非 lock所有子节点中最小的,说明自己还没有获取到锁。此时客户端需要找到比自己小的那个节点,同时对其注册事件监听器,监听删除事件。
- 如果发现比自己小的那个节点被删除,则客户端的 Watcher 会收到相应通知,此时再次判断自己创建的节点:
- 是否是 lock 子节点中序号最小的,如果是则获取到了锁;
- 如果不是,则重复以上步骤,继续获取到比自己小的一个节点,并注册监听。

Curator 实现分布式锁 API
在 Curator 中有五种锁方案
InterProcessSemaphoreMutex:分布式排它锁(非可重入锁)
InterProcessMutex:分布式可重入排它锁
InterProcessReadWriteLock:分布式读写锁
InterProcessMultiLock:将多个锁作为单个实体管理的容器
InterProcessSemaphoreV2:共享信号量
package com.itheima.curator;import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;import java.util.concurrent.TimeUnit;//以线程的方式模拟卖票
public class Ticket12306 implements Runnable{private int tickets = 10;//数据库的票数private InterProcessMutex lock ;public Ticket12306(){RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 10);CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.2.212:2181").sessionTimeoutMs(60 * 1000).connectionTimeoutMs(15 * 1000).retryPolicy(retryPolicy).build();//开启连接client.start();lock = new InterProcessMutex(client,"/lock");}@Overridepublic void run() {while(true){//获取锁try {lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS);if(tickets > 0){System.out.println(Thread.currentThread()+":"+tickets);Thread.sleep(100);tickets--;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {//释放锁try {lock.release();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}
}
package com.itheima.curator;public class LockTest {public static void main(String[] args) {Ticket12306 ticket12306 = new Ticket12306();//创建客户端Thread t1 = new Thread(ticket12306,"携程");Thread t2 = new Thread(ticket12306,"飞猪");t1.start();t2.start();}}
代码很简单,可靠性都是zookeeper内部帮你做好的。直接 lock = new InterProcessMutex(client,“/lock”);创建锁对象就行
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