一、 Zookeeper

项目地址：https://github.com/bao17634/zookeeper_lock.git

1.1 zookeeper简介：

zookeeper是一个分布、开源的应用程序协调服务，是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态，根据节点的反馈进行下一步合理操作。主要解决的是分布式应用经常遇到的数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
zookeeper组成：

1.2 zookeeper功能：

提供文件系统及通知机制。

1.2.1 文件系统： zookeeper维护一个类似文件系统的数结构，如下图：

每子目录如NameService都被作为zknode，和文件一样，可以自由增加及删除，唯一不同的是他可以用来存储数据。zknode分为四种类型:

1. PERSISTENT： 持久化目录节点。（客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在）。
1. PERSISTENT_SEQUENTIAL: 持久化顺序编号目录节点。（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）
1. EPHEMERAL: 临时目录节点（客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除）
1. EPHEMERAL_SEQUENTIAL: 临时顺序编号目录节点。（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）

1.2.2 通知机制： 客户端注册监听他关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、目录节点增加删除）时，zookeeper会通知客户端。集群架构如图：

二、 zookeeper集群

2.1 zookeeper集群搭建教程： https://www.jianshu.com/p/a5fda39f20d0

2.2 集群简介：

为了保证高可用，zookeeper需要以集群形态来部署，这样只要集群中大部分机器是可用的（能够容忍一定的机器故障），那么zookeeper本身仍然是可用的。客户端在使用zookeeper时，需要知道集群机器列表，通过与集群中的某一台机器建立TCP连接来使用服务，客户端使用这个TCP链接来发送请求、获取结果、获取监听事件以及发送心跳包。如果这个连接异常断开了，客户端可以连接到另外的机器上。这样客户端的读请求就可以被任意一台机器处理，如果请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。

集群架构如下图：

说明： 对于写请求，这些请求会同时发给其他zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功，因此随着zookeeper的集群增多，读请求的吞吐量提高但是写请求的吞吐量会下降。

2.3 zookeeper分布式锁实现

2.3.1 实现流程：

首先在zookeeper创建根节点，也就是持久节点（rootNode）。
在根节点（rootNode）下创建临时节点（node_n）:

1）如果当前创建的节点的序号是最小话，就认定该客户端已经获得锁。

2）如果不是最小的节点，说明获取锁失败，此时客户端就要找比自己小的节点，对其注册事件监听器。
获取锁的客户端在执行完业务就删除当前最小节点。
删除最小节点后客户端会通过监听器收到通知，然后再次判断是否自己的节点最小，是的话进行加锁，不是的话重复上述操作。
加锁流程图：

图1

图2

2.3.2 分布式锁代码实现（利用curator实现）：

1）引入依赖：

    <dependency>
     <groupId>org.apache.curator</groupId>
     <artifactId>curator-framework</artifactId>
     <version>4.0.0</version>
   </dependency>
   <dependency>
     <groupId>org.apache.curator</groupId>
     <artifactId>curator-recipes</artifactId>
     <version>4.0.0</version>
   </dependency>

2）编写配置类：

@Configuration
public class CuratorConfiguration {
    @Autowired
    ConfigProperties configProperties;


    @Bean(initMethod = "start")
    public CuratorFramework curatorFramework() {
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(configProperties.getElapsedTimeMs(), configProperties.getRetryCount());
        return CuratorFrameworkFactory.newClient(
                configProperties.getConnectString(),
                configProperties.getSessionTimeoutMs(),
                configProperties.getConnectionTimeoutMs(),
                retryPolicy);
    }
}

  public static CuratorFramework newClient(String connectString, int sessionTimeoutMs, int connectionTimeoutMs, RetryPolicy retryPolicy)

创建zk连接，该方法要求传入的三个参数分别是：ip：端口、会话超时时间、连接超时时间、重试策略（由public ExponentialBackoffRetry(int baseSleepTimeMs, int maxRetries)方法提供，其要求传入的参数粉分别是：重试间隔时间、重试次数）

4）curator的分布式锁：

curator提供了四种分布式锁，分别是：

InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁
InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器

1> 分布式可重入排它锁实现： 代码：

    public ApiResult processMutex() throws Exception {
        log.info("第{}个线程请求锁", ++count);
        try {
            // 创建分布式可重入排他锁，根节点为ROOT_LOCK_NODE
            InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, ROOT_LOCK_NODE );
            //加锁
            if (mutex.acquire(TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS)) {
                try {
                    log.info("获得锁线程为：{}", ++number);
                    return ApiResult.ok("加锁成功");
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    log.info("解锁");
                    //释放锁
                    mutex.release();
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        throw new RuntimeException("拿到锁失败");
    }

2> 分布式排它锁实现： 代码：

public ApiResult semaphoreMutex() throws Exception {
        log.info("第{}个线程请求锁", ++count);
        try {
             // 创建分布式排他锁，根节点为ROOT_LOCK_NODE
            InterProcessSemaphoreMutex mutex = new InterProcessSemaphoreMutex(curatorFramework, ROOT_LOCK_NODE);
            //加锁
            if (mutex.acquire(TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS)) {
                try {
                    log.info("获得锁线程为：{}", ++number);
                    return ApiResult.ok("加锁成功");
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                   //解锁
                    mutex.release();
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        throw new RuntimeException("拿到锁失败");
    }

2> 分布式读写锁实现： 代码：

public ApiResult readWriteLock() throws Exception {
        log.info("第{}个线程请求锁", ++count);
        try {
             // 创建分布式读写锁，根节点为ROOT_LOCK_NODE
            InterProcessReadWriteLock readWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, ROOT_LOCK_NODE);
            //创建读锁
            InterProcessMutex readLock = readWriteLock.readLock();
            //创建写锁
            InterProcessMutex writeLock = readWriteLock.writeLock();
            try {
                //注意只有先得到写锁在得到读锁，不能反过来
                if (!writeLock.acquire(TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS)) {
                    throw new RuntimeException("得到写锁失败");
                }
                log.info("已经得到写锁");
                if (!readLock.acquire(TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS)) {
                    throw new RuntimeException("得到读锁失败");
                }
                log.info("已经得到读锁");
                log.info("获得锁线程数为：{}", ++number);
                return ApiResult.ok("加锁成功");
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            } finally {
               //解锁
                writeLock.release();
                readLock.release();
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

三、分布式锁测试情况：

3.1 测试环境：

系统：centoOs
软件：jemeter
测试压力：1 x 10000、100 x 100、200 x 100、500 x 100
说明：测试压力=线程数 x 每个线程循环数

3.2 可重入排它锁：

1 x 10000压力测试

100 x 100压力测试

200 x 100压力测试

500 x 100压力测试

3.3 排他锁：

1 x 10000压力测试

100 x 100压力测试

200 x 100压力测试

500 x 100压力测试

3.4 读写锁：

1 x 10000 压力测试

100 x 100 测试压力

200 x 100 测试压力

500 x 100 测试压力

四、总结：

本文主要介绍了使用curator来实现zookeeper分布式锁，在研究zookeeper过程中我也写了利用zookeeper原生API来实现分布式锁，但是实现过程比较复杂，在测试的时候单线程虽然性能与上面三种性能差不多，但是在多线程测试中性能就非常差，所以这里就没有重点去介绍，具体实现请移步我的github。

测试结果分析（主要考虑多线程）：

性能指数： 可重入排它锁（2.992） > 排它锁（2.98） > 读写锁（2.974）
执行时间： 可重入排它锁（995） < 读写锁（1638.93） < 排它锁（1477）
请求失败率 可重入排它锁（0）=排它锁（0）< 读写锁（0.28%）
综合分析： 从上面的测试结果来看三者个方案在低并发下性能差距不大，但是从高并发测试结果来看可重入排它锁很明显优于其他两种方案，所以从整体上性能上看：可重入排它锁 > 排它锁 > 读写锁