Zookeeper 的 Lua 绑定(二)

最新推荐文章于 2025-07-20 11:44:05 发布
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文章标签： lua 大数据
经过一段时间的开发和完善，Zookeeper的Lua绑定已基本完成，包括42个PublicAPIs（还有两个TODOs）。后续工作主要集中在文档撰写、测试和修复bug。代码已发布在GitHub，欢迎提供反馈和建议。

经过前一段时间的开发和完善，Zookeeper 的 Lua 绑定已经基本完工了，一共42个Public APIs（还剩两个TODOs），主要由同步和异步接口以及一些辅助APIs组成。后续主要就是多写文档，多做测试，多除 Bug ;-)

啥也不说了直接见代码，zklua@github

希望大家多提意见，对 lua 和 zookeeper 感兴趣的同鞋可以关注下，说不定哪天就用上了 ^-^

多线程编程和分布式一致性：实现高效、高可用性和可扩展性的Web应用程序
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07-21 2703
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着互联网应用的日益普及，网站的并发用户量越来越多，网站的性能也越来越受到限制。网站需要处理大量的请求，使得服务器能够同时响应大量用户请求，但同时又不能无限增加服务器硬件资源消耗。因此，如何提升网站的并发能力、性能和可用性成为一个重要课题。 由于单机的CPU资源相对较少，导致并发访问时性能下降明显。因此，采用
【面试】JAVA三年经验面试题（二）
Answer丶的博客
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1.volitile     volatile保证可见性之前，先来说说什么叫可见性。谈到可见性，又不得不说JMM(java memory model)内存模型。JMM内存模型是逻辑上的划分，及并不是真实存在。Java线程之间的通信就由JMM控制。JMM的抽象示意图如下： 如上图所示，我们定义的共享变量，是存储在主内存中的，也就是计算机的内存条中。线程A去操作共享变量的时候，并不能直接操作主内存中的值，而是将主内存中的值拷贝回自己的工作内存中，在工作内存中做修改。修改
Zookeeper 的 Lua 绑定
weixin_34306676的博客
04-07 302
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zookeeper C lua客户端源码
德玛西亚的专栏
12-31 235
github地址：https://github.com/dingqinghui/zookeeper-lua
zookeeper + kafka + OpenRestry + Lua + Apache Druid实现日志收集与分析
weixin_45865428的博客
11-15 3381
前言：本文基于springboot分布式系统实现日志的收集与分析，多用于电商项目的秒杀等热点数据。文章中的内容涉及zookeeper（注册中心）、kafka（队列）、Lua语言（日志收集）以及Apache Druid（实时分析）等热门技术。 一、zookeeper安装 注意：安装zookeeper前，需确保已安装jdk1.8_92以上到虚拟机！安装jdk参考上一篇文章 Linux安装jkd1.8。 下载地址：https://zookeeper.apache.org/releases.html 1、上
了解 Zookeeper 基本原理、应用场景（一）
君逍遥o
04-26 1163
ZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。ZooKeeper 的架构通过冗余服务实现高可用性。Zookeeper 的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。
基于redis(lua)和zookeeper分布式锁(秒杀)实现,分布式接口幂等,分布式速率限制器,分布式ID生成器.
qq_43253123的博客
12-14 1107
最近的项目中遇到分布式幂等问题，在本文中，我将用一个简单demo，简单阐述下使用分布式锁解决幂等问题以及分布式环境下秒杀扣库存并发问题的解决基本思路。 推荐视频链接 Java 微服务实践视频教程 - Spring Boot Java 微服务实践 视频教程- Spring Cloud redis高可用视频 分布式电商商城视频教程 kubernets+docer jvm 秒杀项目实战 Linux...
zookeeper，kafka，redis 集群环境搭建
夜月
11-05 2812
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分布式面试题05zookeeper和redis实现分布式锁的区别
最新发布
qq_39275653的博客
07-20 548
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whywww的博客
03-18 2234
官方文档上quick start部分对kafka在单节点的不同端口上的运行和合作已经描述的非常详细，但是没有多节点集群的配置操作。本文在整合总结官方文档的启动部分的基础上，新增了构建配置多机器kafka集群，并使用自行安装的zookeeper管理的详细方法。 Quick start部分 start the server 启动zookeeper kafka自带单点的zookeep...
ZooKeeper实战（一）：ZooKeeper原理，详细安装步骤，基本命令，节点间通信原理
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springboot知识
wanglei的博客
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用心做事
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ZooKeeper ships with C, Java, Perl and Python client bindings, here are a list of client bindings that are available from the community but not yet included in the release (we encourage developers to
[译]NGINX 和 ZooKeeper，动态负载平衡和部署(上)
凌风探梅的专栏
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Zookeeper在yarn和hdfs中的HA      zookeeper会对ResourceManager和NameNode节点相关进程进行监控,他们之间一直在通信,当zookeeper发现RM和NM挂掉的时候,就会通过选举的方式选举另外一个节点对外提供服务,把standby改为active 分布式锁 Zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用Zookeeper来协调多个
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zookeeper的服务容量和自我保护实现思考1）服务自我保护能力，通过基于租户+Throtting机制，能够对访问请求限流，确保核心服务自我恢复能力；  引入租户管理，为后续限流，性能统计等功能提供一个基础的信息；通过Throtting来达到API的限速（常见的有楼桶算法和令牌桶算法）。2）服务容量扩容能力，通过将部分流量迁移至新搭建Quorum，分散集群访问压力；       通过资源...
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Slardar是整个容器化过程中的一个组件，又拍云将会开源基于ngx_lua的动态服务路由方案 如何做到服务的zero down_time的更新在更新服务的时候，怎么能做到让自己的服务不断掉，又拍云做更新的时候，不允许有失败，如果说因为我们的失败而导致请求失败，即使你的请求非常少，首先从口碑上就很不好；另外一个原因：如果造成了事故，是要赔钱的。这也是我们做动态服务路由的重要原因。说到服务路由...
lua-协成
阳光梦的专栏
03-14 1527
协成接口使用： --coroutine.create() 创建coroutine，返回coroutine， 参数是一个函数，当和resume配合使用的时候就唤醒函数调用 --coroutine.resume() 重启coroutine，和create配合使用 --coroutine.yield() 挂起coroutine，将coroutine设置为挂起状态，这个和resume配合使用能有很多
典型示例用完整代码展示，修改后代码也用完整代码展示
07-02
<think>我们正在讨论分布式锁的释放操作不符合原子性的问题。原子性意味着一个操作要么完全执行，要么完全不执行，不会出现只执行了一部分的情况。在释放锁的场景中，我们通常需要做两件事：1)检查当前锁是否由当前客户端持有；2)如果持有，则删除锁。如果这两个步骤不是原子操作，那么在它们之间可能会插入其他操作，导致问题。 示例代码（非原子释放）：假设我们使用Redis来实现分布式锁。以下是一个非原子释放锁的伪代码（以Python为例，但问题同样存在于其他语言）： ```pythondefrelease_lock(lock_key,client_id):#步骤1：从Redis获取锁的值（即持有锁的客户端ID）current_client_id= redis.get(lock_key)#步骤2：判断当前客户端是否持有锁ifcurrent_client_id ==client_id:#步骤3：如果持有，则删除锁redis.delete(lock_key) ```问题在于：在步骤2判断通过后，到步骤3执行删除之前，锁可能已经因为超时而被自动释放，然后另一个客户端获取了锁（即锁的持有者已经改变）。此时步骤3的删除操作就会误删其他客户端持有的锁。修复方法：使用Lua脚本将判断和删除操作原子化执行。因为Redis执行Lua脚本是单线程的，整个脚本的执行不会被其他命令打断，从而保证了原子性。修复后的代码（使用Lua脚本）：```pythondefrelease_lock(lock_key,client_id):#使用Lua脚本保证原子性lua_script ="""if redis.call('get',KEYS[1]) ==ARGV[1] thenreturn redis.call('del',KEYS[1])elsereturn0end"""#执行Lua脚本，传入锁的键和客户端IDresult =redis.eval(lua_script,1, lock_key,client_id)return result==1``` 在这个修复中，`eval`命令执行Lua脚本，其中`1`表示后面的参数中第一个是键（KEYS[1]），然后是两个参数：锁的键（lock_key）和客户端ID（client_id）。脚本中先检查锁的值是否等于传入的client_id，如果是则删除并返回1（表示成功释放），否则返回0（表示释放失败）。这样，整个检查和删除操作在Redis服务器端作为一个原子操作执行，不会被打断。另外，引用[1]提到了Redisson的看门狗机制，它用于自动续期锁，避免锁因为执行时间过长而超时释放。但即使使用看门狗，释放锁时仍然需要保证原子性。Redisson在释放锁时也使用了Lua脚本来保证原子性[^3]。引用[3]展示了一个基于Spring的Redis分布式锁实现，其中`obtainLock`方法使用了Lua脚本（`obtainLockScript`）来获取锁，同样，释放锁也应该使用Lua脚本。完整示例（获取锁和释放锁）：下面给出一个使用Redis和Lua脚本实现分布式锁的完整示例（伪代码）： ```pythonimport redisclassRedisDistributedLock:def __init__(self,redis_client, lock_key,client_id,expire_time=30000):self.redis= redis_clientself.lock_key =lock_keyself.client_id =client_id#唯一标识，如UUIDself.expire_time= expire_time#锁的过期时间（毫秒）defacquire_lock(self):#使用SET命令加锁（NX表示不存在才设置，PX设置过期时间）result =self.redis.set(self.lock_key, self.client_id, nx=True,px=self.expire_time)returnresult isnot Nonedef release_lock(self):#使用Lua脚本释放锁（原子操作）lua_script= """if redis.call('get',KEYS[1]) ==ARGV[1] thenreturn redis.call('del',KEYS[1])elsereturn0end"""#执行脚本result= self.redis.eval(lua_script,1,self.lock_key, self.client_id)return result==1``` 注意：在实际应用中，获取锁可能还需要考虑重试、非阻塞等策略，但释放锁的原子性通过Lua脚本保证。另外，除了Redis，其他分布式锁实现如ZooKeeper（引用[2]）通过删除节点来释放锁，因为删除操作是原子性的，所以不存在这个问题。在ZooKeeper中，锁由临时节点表示，当客户端断开连接时节点会自动删除（即锁释放），但显式释放锁时，直接删除节点即可，因为删除操作本身是原子的。 总结：释放锁的原子性要求判断锁归属和删除锁这两个操作必须不可分割。在Redis中，我们使用Lua脚本实现；在ZooKeeper中，删除节点的操作本身就是原子的。相关问题： 1. Redis的Lua脚本在分布式锁中除了释放锁，还有哪些应用场景？ 2.如果Redis集群部署，使用Lua脚本释放锁会有什么问题？如何解决？3.除了Lua脚本，还有哪些方法可以保证Redis操作的原子性？ 4. ZooKeeper实现分布式锁时，如何避免锁被错误释放？5.在分布式锁中，锁超时自动释放和看门狗续期机制如何平衡？</think>### 分布式锁释放非原子性问题解析与修复 #### 一、问题本质 **释放锁非原子性**指释放操作被拆分为多个独立步骤（如：验证锁归属 → 实际删除），在分布式环境下，这些步骤执行间隙可能被其他进程干扰，导致锁状态异常[^2]。 #### 二、典型非原子释放示例（Redis实现） ```python import redis # 非原子释放锁的实现 def unsafe_release(lock_key, client_id): r = redis.Redis() # 步骤1：验证锁归属（非原子） if r.get(lock_key) == client_id.encode(): # 步骤2：删除锁（非原子） r.delete(lock_key) # 此处可能被其他进程干扰 ``` **风险场景**： 1. 进程A验证通过（锁归属正确） 2. 锁因超时自动过期（此时锁已不存在） 3. 进程B获取新锁（设置新client_id） 4. 进程A执行删除 → **误删进程B的锁**（严重错误） > 该实现违反原子性核心：**验证与删除分离**，间隙期锁状态可能变化[^1][^3] #### 三、修复方案：原子释放实现 ##### 方案1：使用Lua脚本（推荐） ```python # 原子释放锁的Lua脚本实现 def atomic_release(lock_key, client_id): r = redis.Redis() lua_script = """ if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL', KEYS[1]) else return 0 end """ # 单次原子操作：验证+删除 result = r.eval(lua_script, 1, lock_key, client_id) return result == 1 ``` **原理**： - Lua脚本在Redis中**单线程原子执行** - `GET`和`DEL`操作永不分离 - 返回1表示成功释放，0表示锁已失效[^3] ##### 方案2：Redisson框架实现（Java） ```java // 使用Redisson自动处理原子性 public void safeReleaseWithRedisson() { RLock lock = redisson.getLock("resourceLock"); try { lock.lock(); // 自动续期防止超时[^1] // 业务逻辑... } finally { lock.unlock(); // 内置原子释放 } } ``` **优势**： - 自动续期避免超时干扰 - `unlock()`内部封装原子操作 - 支持可重入锁[^2] ##### 方案3：ZooKeeper原子操作 ```java // ZooKeeper通过节点删除实现原子释放 public void releaseWithZK(CuratorFramework client, String lockPath) { try { // 删除临时节点是原子操作 client.delete().forPath(lockPath); } catch (Exception e) { // 处理异常 } } ``` **原理**： - 节点删除是ZK原生原子操作 - 临时节点随会话结束自动清理[^2] #### 四、关键修复原则 1. **操作原子化**：验证与删除必须合并为不可分割操作 2. **唯一标识**：每个锁绑定全局唯一client_id（如UUID） 3. **超时兜底**：设置自动过期时间（即使释放失败也不死锁） 4. **集群容错**：优先选择Redlock等集群方案 > 通过将验证与删除操作封装为原子单元（Lua脚本/ZK原生操作），可彻底解决非原子性问题。实际生产推荐使用Redisson或Curator等成熟框架[^1][^2][^3]。 --- ### 相关问题 1. Redis执行Lua脚本时如果发生网络中断，如何保证锁状态一致性？ 2. ZooKeeper实现分布式锁时，如何解决"惊群效应"(Herd Effect)？ 3. 在数据库实现的分布式锁中，如何通过事务保证释放操作的原子性？ 4. Redisson的看门狗机制如何避免锁在业务执行中超时释放？ 5. CAP理论下，分布式锁的原子性操作与可用性如何权衡？
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