漫画:如何用Zookeeper实现分布式锁?

本文介绍了Zookeeper中四种节点类型,并详细阐述了如何利用临时顺序节点实现分布式锁,包括锁的获取与释放流程。同时对比了Zookeeper与Redis在分布式锁上的优缺点。

转载自   漫画:如何用Zookeeper实现分布式锁?







什么是临时顺序节点?


让我们来回顾一下Zookeeper节点的概念:




Zookeeper的数据存储结构就像一棵树,这棵树由节点组成,这种节点叫做Znode。


Znode分为四种类型:


1.持久节点 (PERSISTENT)


默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在 。


2.持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL)


所谓顺序节点,就是在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号:




3.临时节点(EPHEMERAL) 


和持久节点相反,当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,临时节点会被删除:












4.临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL) 


顾名思义,临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点:在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号;当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,临时节点会被删除。







Zookeeper分布式锁的原理


Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢?让我们来看一看详细步骤:


获取锁


首先,在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时,需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。




之后,Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点,则成功获得锁。




这时候,如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。




Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个,结果发现节点Lock2并不是最小的。


于是,Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher,用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败,进入了等待状态。




这时候,如果又有一个客户端Client3前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。




Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个,结果同样发现节点Lock3并不是最小的。


于是,Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher,用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败,进入了等待状态。




这样一来,Client1得到了锁,Client2监听了Lock1,Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列,很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS(AbstractQueuedSynchronizer)。







释放锁


释放锁分为两种情况:


1.任务完成,客户端显示释放


当任务完成时,Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。




2.任务执行过程中,客户端崩溃


获得锁的Client1在任务执行过程中,如果Duang的一声崩溃,则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性,相关联的节点Lock1会随之自动删除。




由于Client2一直监听着Lock1的存在状态,当Lock1节点被删除,Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点,确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小,则Client2顺理成章获得了锁。




同理,如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2,那么Client3就会接到通知。




最终,Client3成功得到了锁。









Zookeeper和Redis分布式锁的比较


下面的表格总结了Zookeeper和Redis分布式锁的优缺点:




有人说Zookeeper实现的分布式锁支持可重入,Redis实现的分布式锁不支持可重入,这是错误的观点。两者都可以在客户端实现可重入逻辑。


在Apache的开源框架 Apache Curator 中,包含了对Zookeeper分布式锁的实现,有兴趣的小伙伴可以看看源码:


https://github.com/apache/curator/










什么是临时顺序节点?


让我们来回顾一下Zookeeper节点的概念:




Zookeeper的数据存储结构就像一棵树,这棵树由节点组成,这种节点叫做Znode。


Znode分为四种类型:


1.持久节点 (PERSISTENT)


默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,该节点依旧存在 。


2.持久节点顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL)


所谓顺序节点,就是在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号:




3.临时节点(EPHEMERAL) 


和持久节点相反,当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,临时节点会被删除:












4.临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL) 


顾名思义,临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点:在创建节点时,Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号;当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后,临时节点会被删除。







Zookeeper分布式锁的原理


Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢?让我们来看一看详细步骤:


获取锁


首先,在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时,需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。




之后,Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点,则成功获得锁。




这时候,如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。




Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个,结果发现节点Lock2并不是最小的。


于是,Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher,用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败,进入了等待状态。




这时候,如果又有一个客户端Client3前来获取锁,则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。




Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序,判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个,结果同样发现节点Lock3并不是最小的。


于是,Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher,用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败,进入了等待状态。




这样一来,Client1得到了锁,Client2监听了Lock1,Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列,很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS(AbstractQueuedSynchronizer)。







释放锁


释放锁分为两种情况:


1.任务完成,客户端显示释放


当任务完成时,Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。




2.任务执行过程中,客户端崩溃


获得锁的Client1在任务执行过程中,如果Duang的一声崩溃,则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性,相关联的节点Lock1会随之自动删除。




由于Client2一直监听着Lock1的存在状态,当Lock1节点被删除,Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点,确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小,则Client2顺理成章获得了锁。




同理,如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2,那么Client3就会接到通知。




最终,Client3成功得到了锁。









Zookeeper和Redis分布式锁的比较


下面的表格总结了Zookeeper和Redis分布式锁的优缺点:




有人说Zookeeper实现的分布式锁支持可重入,Redis实现的分布式锁不支持可重入,这是错误的观点。两者都可以在客户端实现可重入逻辑。


在Apache的开源框架 Apache Curator 中,包含了对Zookeeper分布式锁的实现,有兴趣的小伙伴可以看看源码:


https://github.com/apache/curator/





本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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