用Etcd实现分布式锁和选主

本文分析了Etcd v3版本中分布式锁的实现原理。通过使用客户端的唯一64位整数(即租约)创建键,并利用etcdv3的多键条件事务来判断和设置键值,确保最早创建键的客户端获取锁。

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Etcd的v3版本官方client里有一个concurrency的包,里面实现了分布式锁和选主。本文分析一下它是如何实现的。

先贴一下锁的code (https://github.com/coreos/etcd/blob/master/clientv3/concurrency/mutex.go#L26)。

在code中注释介绍了具体的实现。

//m.pfx是前缀,比如"service/lock/"
//s.Lease()是一个64位的整数值,etcd v3引入了lease(租约)的概念,concurrency包基于lease封装了session,每一个客户端都有自己的lease,也就是说每个客户端都有一个唯一的64位整形值
//m.myKey类似于"service/lock/12345"
m.myKey = fmt.Sprintf("%s%x", m.pfx, s.Lease())


//etcdv3新引入的多键条件事务,替代了v2中Compare-And-put操作。etcdv3的多键条件事务的语意是先做一个比较(compare)操作,如果比较成立则执行一系列操作,如果比较不成立则执行另外一系列操作。有类似于C语言中的条件表达式。
//接下来的这部分实现了如果不存在这个key,则将这个key写入到etcd,如果存在则读取这个key的值这样的功能。
//下面这一句,是构建了一个compare的条件,比较的是key的createRevision,如果revision是0,则存入一个key,如果revision不为0,则读取这个key。
//revision是etcd一个全局的序列号,每一个对etcd存储进行改动都会分配一个这个序号,在v2中叫index,createRevision是表示这个key创建时被分配的这个序号。当key不存在时,createRivision是0。
cmp := v3.Compare(v3.CreateRevision(m.myKey), "=", 0)
put := v3.OpPut(m.myKey, "", v3.WithLease(s.Lease()))
get := v3.OpGet(m.myKey)
resp, err := client.Txn(ctx).If(cmp).Then(put).Else(get).Commit()
if err != nil {
    return err
}
m.myRev = resp.Header.Revision
if !resp.Succeeded {
    m.myRev = resp.Responses[0].GetResponseRange().Kvs[0].CreateRevision
}

//如果上面的code操作成功了,则myRev是当前客户端创建的key的revision值。
//waitDeletes等待匹配m.pfx"service/lock/")这个前缀(可类比在这个目录下的)并且createRivision小于m.myRev-1所有key被删除
//如果没有比当前客户端创建的key的revision小的key,则当前客户端者获得锁
//如果有比它小的key则等待,比它小的被删除
err = waitDeletes(ctx, client, m.pfx, m.myRev-1)

总结一下,上面的锁的实现,所有的客户端都在service/lock下创建一个自己的key,createrevision最小的那个客户端获得锁,也就是最早建立key的客户端获得锁,之后按照创建的时间先后依次获得锁。

选主(https://github.com/coreos/etcd/blob/master/clientv3/concurrency/election.go#L31)的实现与锁的实现非常类似,这里就不做详述了。

### 分布式锁的替代方案 实现分布式锁的替代方案有多种,以下是一些常见的方法及其特点: 1. **ZooKeeper** Apache ZooKeeper 是一个高效的分布式协调服务,可以通过其提供的原语(如临时节点观察者机制)实现分布式锁。ZooKeeper 的分布式锁通常基于顺序节点创建,通过比较节点序号来确定锁的持有者[^2]。 2. **Etcd** Etcd 是一个分布式的键值存储系统,支持分布式锁实现。它通过提供原子操作(如 `Compare-and-Swap` `Lease`)来确保锁的安全性。与 ZooKeeper 类似,Etcd 也可以用于实现分布式锁,并且在某些场景下性能更优[^3]。 3. **MySQL** 使用数据库实现分布式锁是一种简单的方法。通过在表中插入唯一记录或使用 `SELECT ... FOR UPDATE` 来实现加锁逻辑。这种方法的优点是易于理解实现,但可能面临性能瓶颈,尤其是在高并发场景下[^4]。 4. **MongoDB** MongoDB 可以利用其文档级别的锁机制实现分布式锁。通过原子操作(如 `findAndModify`)可以确保只有一个客户端能够获取锁。然而,MongoDB 的锁实现可能不如专门的分布式锁工具高效[^5]。 5. **Consul** Consul 是一个分布式服务发现配置管理工具,也支持分布式锁实现。它通过内置的 `Key/Value` 存储会话机制提供了一种简单的方式来实现分布式锁。Consul 的优势在于其易用性可靠性[^6]。 6. **Redlock 算法** Redlock 是 Redis 提出的一种分布式锁算法,虽然 Redisson 实现了该算法,但也可以直接基于 Redis 实现 Redlock 算法。这种方法需要多个独立的 Redis 实例以提高容错能力[^7]。 ```python import redis from redis.lock import Lock # 示例:基于 Redis 的分布式锁 redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) lock = Lock(redis_client, "my_distributed_lock", timeout=10) if lock.acquire(blocking=True): try: # 执行临界区代码 print("Lock acquired and critical section executed") finally: lock.release() ``` 7. **DynamoDB** Amazon DynamoDB 支持条件更新操作,可以用来实现分布式锁。通过设置唯一的条件表达式,确保只有满足条件的请求才能成功获取锁。这种方法适用于已经使用 AWS 服务的场景[^8]。 ### 注意事项 在分布式锁实现方案时,需考虑以下几个方面: - **一致性模型**:确保所方案符合业务需求的一致性要求。 - **性能**:评估锁的获取释放速度是否满足应用需求。 - **容错性**:择具有高可用性容错能力的方案。 - **易用性**:根据团队的技术栈择易于维护扩展的工具。
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