Mutual Exclusion and Memory Models

What We Learned in Day 1

        We covered how to create threads and use the intrinsic locks built into every

Java object to enforce mutual exclusion between them. We also saw the three

primary perils of threads and locks—race conditions, deadlock, and memory

visibility, and we discussed some rules that help us avoid them:

 Synchronize all access to shared variables.

 Both the writing and the reading threads need to use synchronization.

 Acquire multiple locks in a fixed, global order.

 Don’t call alien methods while holding a lock.

 Hold locks for the shortest possible amount of time.


转载于:https://my.oschina.net/doctor2014/blog/399046

### 通过 Zookeeper 实现分布式应用程序中的互斥操作 Zookeeper 是一种高度可靠的分布式协调服务,广泛用于实现分布式锁和其他协调任务。为了在分布式应用程序中实现互斥操作,可以利用 Zookeeper 的顺序临时节点特性[^1]。以下是实现互斥操作的核心原理和代码示例。 #### 核心原理 Zookeeper 提供了一种基于顺序节点的机制来实现分布式锁。每个客户端尝试创建一个带有特定路径前缀的顺序临时节点。Zookeeper 会为这些节点分配一个全局唯一的递增序号。通过比较这些序号,可以确定哪个客户端获得了锁。只有拥有最小序号的客户端才能进入临界区执行操作[^2]。 #### 实现步骤 以下是一个使用 Java 客户端 Curator 的代码示例,展示如何通过 Zookeeper 实现互斥锁: ```java import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex; import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry; public class DistributedLockExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建 Zookeeper 客户端 CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder() .connectString("localhost:2181") .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)) .build(); client.start(); // 定义锁路径 String lockPath = "/distributed-lock"; // 创建分布式锁对象 InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath); try { // 尝试获取锁 if (lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) { System.out.println("Lock acquired. Performing critical section work..."); // 在这里执行临界区的操作 } else { System.out.println("Failed to acquire lock."); } } finally { // 确保释放锁 lock.release(); System.out.println("Lock released."); } // 关闭客户端 client.close(); } } ``` #### 注意事项 - **锁的可靠性**:Zookeeper 的分布式锁实现依赖于其强一致性模型。即使某些节点发生故障,Zookeeper 也能保证锁的状态一致[^3]。 - **异常处理**:在实际应用中,需要对网络分区、会话超时等异常情况进行处理,以确保锁的安全性和可靠性。 - **性能优化**:如果锁的竞争非常激烈,可以考虑引入缓存或其他优化策略,减少对 Zookeeper 的频繁调用。 #### 分布式锁的理论基础 分布式锁的设计通常基于系统模型和故障模型。例如,在异步系统模型中,时间延迟是不可预测的,因此需要设计鲁棒性更强的算法[^4]。Zookeeper 的锁实现基于其顺序节点特性和会话机制,能够有效应对多种故障场景。
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