zookeeper应用场景（二）

单机环境下可以利用jvm级别的锁，比如synchronized、Lock等来实现锁，如果是多机部署就需要一个共享数据存储区域来实现分布式锁

一、分布式锁实现方式

1、基于数据库实现分布式锁

可以用数据库唯一索引来实现

2、基于redis实现分布式锁

redis实现的分布式锁始终会有一些问题，即便使用多数写入，主节点挂了，数据丢失还是会存在加锁问题，就是主节点宕机，客户端无法感知

3、基于zookeeper实现分布式锁

1）实现方式一

使用临时节点创建成功获取锁，否则监听临时节点，有个问题，比如1000个线程只有一个会加锁成功，当删除临时节点时999个线程都会去竞争

2）实现方式二

公平锁的实现

4、Curator可重入分布式锁工作流程

从InterProcessMutex类找到acquire()加锁方法

java 复制代码

public void acquire() throws Exception {
        if (!this.internalLock(-1L, (TimeUnit)null)) {
            throw new IOException("Lost connection while trying to acquire lock: " + this.basePath);
        }
    }

1）加锁

java 复制代码

private boolean internalLock(long time, TimeUnit unit) throws Exception {
        // 获取当前线程
        Thread currentThread = Thread.currentThread();
        // threadData类型是ConcurrentMap，从threadData中去拿LockData加锁对象
        InterProcessMutex.LockData lockData = (InterProcessMutex.LockData)this.threadData.get(currentThread);
        // 如果拿到了 证明之前加锁了，lockCount重入次数+1
        if (lockData != null) {
            lockData.lockCount.incrementAndGet();
            return true;
        } else {
            // 没有拿到开始从zookeeper上创建lock节点
            String lockPath = this.internals.attemptLock(time, unit, this.getLockNodeBytes());
            // 创建成功 加锁成功把对象放到threadData中
            if (lockPath != null) {
                InterProcessMutex.LockData newLockData = new InterProcessMutex.LockData(currentThread, lockPath);
                this.threadData.put(currentThread, newLockData);
                return true;
            } else {
                // 加锁失败
                return false;
            }
        }
    }

private static class LockData {
        // 持有锁的线程
        final Thread owningThread;
        // 在zookeeper的锁路径
        final String lockPath;
        // 线程加锁次数
        final AtomicInteger lockCount;

        private LockData(Thread owningThread, String lockPath) {
            this.lockCount = new AtomicInteger(1);
            this.owningThread = owningThread;
            this.lockPath = lockPath;
        }
    }

2）创建节点返回路径

java 复制代码

String attemptLock(long time, TimeUnit unit, byte[] lockNodeBytes) throws Exception {
        long startMillis = System.currentTimeMillis();
        Long millisToWait = unit != null ? unit.toMillis(time) : null;
        byte[] localLockNodeBytes = this.revocable.get() != null ? new byte[0] : lockNodeBytes;
        // 重试次数
        int retryCount = 0;
        String ourPath = null;
        boolean hasTheLock = false;
        boolean isDone = false;

        while(!isDone) {
            isDone = true;

            try {
                // 创建临时有序节点
                ourPath = this.driver.createsTheLock(this.client, this.path, localLockNodeBytes);
                // 创建的节点是否为最小节点
                hasTheLock = this.internalLockLoop(startMillis, millisToWait, ourPath);
            } catch (NoNodeException var14) {
                // 加锁失败 重试设置重试策略
                if (!this.client.getZookeeperClient().getRetryPolicy().allowRetry(retryCount++, System.currentTimeMillis() - startMillis, RetryLoop.getDefaultRetrySleeper())) {
                    throw var14;
                }

                isDone = false;
            }
        }

        return hasTheLock ? ourPath : null;
    }

java 复制代码

public String createsTheLock(CuratorFramework client, String path, byte[] lockNodeBytes) throws Exception {
        String ourPath;
        // 是否要给节点设置属性 创建的都是临时有序节点
        if (lockNodeBytes != null) {
            ourPath = (String)((ACLBackgroundPathAndBytesable)client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)).forPath(path, lockNodeBytes);
        } else {
            ourPath = (String)((ACLBackgroundPathAndBytesable)client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)).forPath(path);
        }

        return ourPath;
    }

java 复制代码

private boolean internalLockLoop(long startMillis, Long millisToWait, String ourPath) throws Exception {
        boolean haveTheLock = false;
        boolean doDelete = false;

        try {
            if (this.revocable.get() != null) {
                ((BackgroundPathable)this.client.getData().usingWatcher(this.revocableWatcher)).forPath(ourPath);
            }

            while(this.client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED && !haveTheLock) {
                // 将子节点进行排序
                List<String> children = this.getSortedChildren();
                // 截取创建的节点的序号
                String sequenceNodeName = ourPath.substring(this.basePath.length() + 1);
                // 判断是否为最小序号
                PredicateResults predicateResults = this.driver.getsTheLock(this.client, children, sequenceNodeName, this.maxLeases);
                if (predicateResults.getsTheLock()) {
                    // 加锁成功
                    haveTheLock = true;
                } else {
                    // 拿到上一个节点的路径
                    String previousSequencePath = this.basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();
                    synchronized(this) {
                        try {
                            // 监听上一个节点
                            ((BackgroundPathable)this.client.getData().usingWatcher(this.watcher)).forPath(previousSequencePath);
                            if (millisToWait == null) {
                                // 等待
                                this.wait();
                            } else {
                                millisToWait = millisToWait - (System.currentTimeMillis() - startMillis);
                                startMillis = System.currentTimeMillis();
                                if (millisToWait > 0L) {
                                    // 超时等待
                                    this.wait(millisToWait);
                                } else {
                                    doDelete = true;
                                    break;
                                }
                            }
                        } catch (NoNodeException var19) {
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (Exception var21) {
            ThreadUtils.checkInterrupted(var21);
            doDelete = true;
            throw var21;
        } finally {
            if (doDelete) {
                this.deleteOurPath(ourPath);
            }

        }

        return haveTheLock;
    }

3）解锁

java 复制代码

public void release() throws Exception {
        Thread currentThread = Thread.currentThread();
        InterProcessMutex.LockData lockData = (InterProcessMutex.LockData)this.threadData.get(currentThread);
        if (lockData == null) {
            // 分布式场景下什么情况都可能有 所以判断一下
            throw new IllegalMonitorStateException("You do not own the lock: " + this.basePath);
        } else {
            // 重入次数减1
            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 {
                        // 这里之前应该还有个大于0的判断 在curator5.1.0&zookeeper 3.9.0版本去掉了
                        this.internals.releaseLock(lockData.lockPath);
                    } finally {
                        this.threadData.remove(currentThread);
                    }

                }
            }
        }
    }

5、总结

优点：Zookeeper分布式锁（如InterProcessMutex），具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题

缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如redis

在高性能、高并发场景下，不建议用Zookeeper的分布式锁。而由于Zookeeper的高可靠性，因此在并发量不是太高的应用场景下，还是推荐使用Zookeeper的分布式锁

二、服务注册与发现

1、设计思路

2、实现注册中心的优缺点

优点：

高可用性：ZooKeeper是一个高可用的分布式系统，可以通过配置多个服务器实例来提供容错能力。如果其中一个实例出现故障，其他实例仍然可以继续提供服务。
强一致性：ZooKeeper保证了数据的强一致性。当一个更新操作完成时，所有的服务器都将具有相同的数据视图。这使得ZooKeeper非常适合作为服务注册中心，因为可以确保所有客户端看到的服务状态是一致的。
实时性：ZooKeeper的监视器（Watcher）机制允许客户端监听节点的变化。当服务提供者的状态发生变化时（例如，上线或下线），客户端会实时收到通知。这使得服务消费者能够快速响应服务的变化，从而实现动态服务发现。

缺点：

性能限制：ZooKeeper的性能可能不如一些专为服务注册中心设计的解决方案，如nacos或Consul。尤其是在大量的读写操作或大规模集群的情况下，ZooKeeper可能会遇到性能瓶颈。

3、整合Spring Cloud Zookeeper实现微服务注册中心

Spring Cloud Zookeeper

第一步：在父pom文件中指定Spring Cloud版本

XML 复制代码

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.2.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <spring-cloud.version>Hoxton.SR8</spring-cloud.version>
</properties>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

注意： springboot和springcloud的版本兼容问题

第二步：微服务pom文件中引入Spring Cloud Zookeeper注册中心依赖

XML 复制代码

<!-- zookeeper服务注册与发现 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zookeeper-discovery</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<!-- zookeeper client -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.8.0</version>
</dependency>

注意： zookeeper客户端依赖和zookeeper sever的版本兼容问题

Spring Cloud整合Zookeeper注册中心核心源码入口： ZookeeperDiscoveryClientConfiguration

第三步：微服务配置文件application.yml中配置zookeeper注册中心地址

XML 复制代码

spring:
  cloud:
    zookeeper:    
      connect-string: localhost:2181
      discovery:
        instance-host: 127.0.0.1

注册到zookeeper的服务实例元数据信息如下：

注意：如果address有问题，会出现找不到服务的情况，可以通过instance-host配置指定

第四步：整合feign进行服务调用

java 复制代码

@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    log.info("根据userId:"+id+"查询订单信息");
    //feign调用   
    R result = orderFeignService.findOrderByUserId(id);
    return result;
}