分布式并发控制实战手册：从Redis锁到ZK选主的架构之道

martian6652025-03-31 12:08

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《分布式并发控制实战手册：从Redis锁到ZK选主的架构之道》

一、为什么需要分布式锁？------单机锁的局限性

1.1 传统锁的困境

java 复制代码 
// 单机环境下使用ReentrantLock
public class InventoryService {
    private final Lock lock = new ReentrantLock();
    private int stock = 100;
    
    public void deduct() {
        lock.lock();
        try {
            if (stock > 0) {
                stock--;
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

// 问题：当服务部署多个节点时，单机锁失效！
// 节点A和节点B会同时修改库存，导致超卖

1.2 CAP理论启示
无法同时满足 无法同时满足 无法同时满足 一致性Consistency 可用性Availability 分区容错性Partition

架构选择：

  • Redis：偏向AP（高可用）
  • ZooKeeper：偏向CP（强一致）
二、Redis分布式锁深度剖析

2.1 基础实现方案

java 复制代码 
// 使用SETNX命令（存在缺陷）
public class RedisLock {
    private Jedis jedis;
    
    public boolean tryLock(String key, String value, int expire) {
        String result = jedis.set(key, value, "NX", "EX", expire);
        return "OK".equals(result);
    }
    
    public void unlock(String key) {
        jedis.del(key);
    }
}

// 问题清单：
// 1. 非原子操作风险
// 2. 锁误删（需验证value）
// 3. 无自动续期

2.2 生产级解决方案（Redisson）

java 复制代码 
// Redisson客户端配置
Config config = new Config();
config.useSingleServer()
    .setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient client = Redisson.create(config);

// 加锁示例
RLock lock = client.getLock("order_lock");
try {
    // 尝试加锁，最多等待100秒，锁自动释放时间30秒
    boolean res = lock.tryLock(100, 30, TimeUnit.SECONDS);
    if (res) {
        // 执行业务逻辑
        processOrder();
    }
} finally {
    lock.unlock();
}

// 核心功能：
// 1. WatchDog自动续期（默认30秒检测）
// 2. 可重入锁机制
// 3. 锁释放校验（Lua脚本保证原子性）

2.3 Redlock算法实现

java 复制代码 
// 多Redis节点配置
Config config1 = new Config();
config1.useClusterServers()
    .addNodeAddress("redis://node1:6379");

Config config2 = new Config();
config2.useClusterServers()
    .addNodeAddress("redis://node2:6379");

RedissonClient client1 = Redisson.create(config1);
RedissonClient client2 = Redisson.create(config2);

RLock lock1 = client1.getLock("resource");
RLock lock2 = client2.getLock("resource");
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2);

try {
    // 超过半数节点加锁成功视为成功
    if (redLock.tryLock()) {
        // 访问共享资源
    }
} finally {
    redLock.unlock();
}
三、ZooKeeper分布式锁实现方案

3.1 临时顺序节点原理
lock lock-00000001 lock-00000002 lock-00000003

执行流程：

  1. 每个客户端创建临时顺序节点
  2. 监听前序节点的删除事件
  3. 最小序号节点获得锁

3.2 Curator框架实现

java 复制代码 
// 连接配置
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory
    .newClient("zk1:2181,zk2:2181", retryPolicy);
client.start();

// 创建分布式锁
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/locks/order");

try {
    // 获取锁（支持超时设置）
    if (lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {
        // 业务处理
        updateOrderStatus();
    }
} finally {
    lock.release();
}

// 核心特性：
// 1. 自动创建/删除临时节点
// 2. 连接断开自动释放锁
// 3. 顺序公平锁机制
四、ZooKeeper选主机制

4.1 选主流程设计

java 复制代码 
// 选主实现代码
public class LeaderElection {
    private final String PATH = "/election/leader";
    private CuratorFramework client;
    private String nodePath;
    
    public void start() throws Exception {
        // 创建临时顺序节点
        nodePath = client.create()
            .creatingParentsIfNeeded()
            .withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL)
            .forPath(PATH + "/node_");
        
        // 检查当前最小序号节点
        checkLeadership();
    }
    
    private void checkLeadership() throws Exception {
        List<String> nodes = client.getChildren().forPath(PATH);
        Collections.sort(nodes);
        
        if (nodePath.endsWith(nodes.get(0))) {
            System.out.println("成为Leader节点");
            // 执行Leader任务
            startLeaderJob();
        } else {
            // 监听前一个节点的删除事件
            String previousNode = PATH + "/" + nodes.get(
                Collections.binarySearch(nodes, nodePath.substring(nodePath.lastIndexOf("/") + 1)) - 1
            );
            watchPreviousNode(previousNode);
        }
    }
    
    private void watchPreviousNode(String path) {
        // 设置Watcher监听节点删除事件
    }
}

4.2 选主场景应用
NodeA NodeB ZK 创建临时节点/node_00000001 创建临时节点/node_00000002 返回节点列表，NodeA为Leader 执行定时任务 监听/node_00000001 节点断开连接 触发节点删除事件 升级为Leader NodeA NodeB ZK

五、分布式方案对比决策树

是 否 是 否 是 否 分布式并发需求 是否要求强一致性? ZooKeeper方案 是否高频短时锁? Redis方案 是否需要公平锁?

方案对比表：

特性 Redis分布式锁 ZooKeeper分布式锁
一致性 最终一致 强一致
性能 10万+ QPS 1万+ QPS
可靠性 依赖持久化策略 基于Zab协议
锁类型 非公平锁 公平锁
适用场景 高频短时操作 低频长事务
六、电商库存扣减实战

6.1 Redis锁实现

java 复制代码 
public class RedisInventoryService {
    private RedissonClient redisson;
    private Jedis jedis;
    
    public boolean deductStock(String productId, int count) {
        RLock lock = redisson.getLock("stock_lock:" + productId);
        try {
            if (lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
                int stock = Integer.parseInt(jedis.get("stock:" + productId));
                if (stock >= count) {
                    jedis.decrBy("stock:" + productId, count);
                    return true;
                }
                return false;
            }
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return false;
    }
}

6.2 ZooKeeper选主调度

java 复制代码 
public class SchedulerMaster {
    private InterProcessMutex lock;
    
    public void start() {
        new Timer().scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
            public void run() {
                try {
                    if (lock.acquire(0, TimeUnit.SECONDS)) {
                        // 只有Leader节点执行
                        generateReport();
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, 0, 60*1000);
    }
}
七、生产环境注意事项

7.1 Redis锁的三大陷阱

  1. 时钟漂移问题：多节点时间不同步导致锁过期

    java 复制代码 
    // 解决方案：使用Redisson的WatchDog机制
config.setLockWatchdogTimeout(30_000);

  2. 网络分区风险：脑裂导致锁失效

    bash 复制代码 
    # Redis配置（至少3个节点）
min-replicas-to-write 2
min-replicas-max-lag 10

  3. 锁误用场景：不适用长时间事务

    java 复制代码 
    // 错误示例：获取锁后执行耗时操作
lock.lock();
try {
    processBatchData(); // 可能执行10分钟
} finally {
    lock.unlock();
}

7.2 ZooKeeper的容错设计

  1. 会话管理：设置合理超时时间

    java 复制代码 
    CuratorFrameworkFactory.builder()
    .sessionTimeoutMs(60000)
    .connectionTimeoutMs(15000)

  2. 重试策略：指数退避算法

    java 复制代码 
    new RetryNTimes(3, 1000)

  3. 节点清理：添加监听处理

    java 复制代码 
    PathChildrenCache cache = new PathChildrenCache(client, "/locks", true);
cache.getListenable().addListener(new PathChildrenCacheListener() {
    public void childEvent(CuratorFramework client, PathChildrenCacheEvent event) {
        // 处理节点变化事件
    }
});

总结与进阶指南

学习路线建议：

  1. 掌握分布式系统理论基础（Paxos/Raft算法）
  2. 研究Redis源码（Redlock实现细节）
  3. 分析ZooKeeper的Zab协议
  4. 学习其他协调服务（etcd/Consul）

性能优化方向：

  1. Redis锁碎片化（按业务拆分锁粒度）
  2. ZooKeeper节点预创建（减少实时创建开销）
  3. 本地缓存+分布式锁的混合方案

推荐监控指标：

  • 锁等待时间（redis_lock_wait_time）
  • 锁持有时间（zk_lock_hold_duration）
  • 选主切换频率（leader_switch_count）

掌握这些知识后，您已经能够设计出满足1000+TPS的分布式并发控制系统。建议在实际项目中从简单场景入手（如秒杀活动），逐步扩展到复杂业务（金融交易系统），同时持续关注分布式领域的最新发展（如Google Chubby的设计理念）。

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