为什么分布式要有分布式锁!

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那还会 在客户端操作完共享资源后,判断锁是是否是依然归该客户端所有,肯能依然归客户端所有,则提交资源,释放锁。若不归客户端所有,则不提交资源啊.

超时原因锁失效什么的问题不依赖有效时间,为什么会会发生这些 什么的问题

目前网上大次要的基于zookeeper,和redis的分布式锁的文章全部都不 够全面。要么而是特意避开集群的情況,要么而是考虑不全,读者看着还是一脸迷茫。坦白说,这些 老题材,没人写出新创意,博主内心战战兢兢,如履薄冰,文包含哪此不严谨之处,欢迎批评。

为了应对这些 情況, redis的作者antirez提出了RedLock算法,步骤如下(该流程出自官方文档),假设我们 有N个master节点(官方文档里将N设置成5,嘴笨 大等于3就行)

我们 在生产中,一般全部都不 用集群情況,而是第一回合讨论的单机情況。是是否是给我们 热热身。

(1)redis为了redis的高可用,一般都不 给redis的节点挂4个slave,否则采用哨兵模式进行主备切换。但肯能Redis的主从qq克隆好友 (replication)是异步的,这肯能会出现在数据同步过程中,master宕机,slave来不及同步数据就被选为master,从而数据丢失。具体流程如下所示:

如上图所示,客户端1发生GC停顿的从前,zookeeper检测非要心跳,也是有肯能出现多个客户端同去操作共享资源的情況。当然,想要说,我们 还会 通过JVM调优,除理GC停顿出现。否则注意了,我们 所做的一切,非要尽肯能除理多个客户端操作共享资源,无法全部消除。

注意看,后面 的步骤(3)-->步骤(4.1)并全部都不 原子性操作。也而是,你肯能出现在步骤(3)的从前返回的是有效这些 标志位,否则在传输过程中,肯能延时等原因,在步骤(4.1)的从前,锁肯能超时失效了。非要 ,这些 从前锁就会被从前客户端锁获得。就出现了4个客户端同去操作共享资源的情況。

我们 还会 思考一下,无论你怎么采用任何补偿手段,你都非要降低多个客户端操作共享资源的概率,而无法除理。例如,你在步骤(4.1)的从前也肯能发生长时间GC停顿,否则在停顿的从前,锁超时失效,从而锁全部都不 肯能被这些 客户端获得。哪此我们 还会 自行思考推敲。

(2)zookeeper先简单说下原理,根据网上文档描述,zookeeper的分布式锁原理是利用了临六时 点(EPHEMERAL)的形状。

博主的这篇文章,不上代码,只讲分析。

肯能肯能有开源jar包供你使用,非要 必要再去被委托人封装4个,我们 出门百度4个api即可,不前要再罗列一堆实现代码。

为了应对节点重启引发的锁失效什么的问题,redis的作者antirez提出了延迟重启的概念,即4个节点崩溃后,先不立即重启它,而是等待一段时间再重启,等待的时间大于锁的有效时间。采用这些 法子,这些 节点在重启前所参与的锁都不 过期,它在重启后就不让对现有的锁造成影响。这嘴笨 也是通过人为补偿法子,降低不一致发生的概率。

时间跳跃什么的问题(1)假设一共有4个Redis节点:A, B, C, D, E。设想发生了如下的事件序列:

先上结论:

zookeeper可靠性比redis强没人来越多,而是带宽低了点,肯能并发量全部都不 有点痛 大,追求可靠性,首选zookeeper。为了带宽,则首选redis实现。

OK,正文啰嗦了一大堆。嘴笨 而是想表明4个观点,无论是redis还是zookeeper,嘴笨 可靠性都发生这些 什么的问题。否则,zookeeper的分布式锁的可靠性比redis强没人来越多!否则,zookeeper读写性能不如redis,发生着性能瓶颈。我们 在生产上使用,可自行进行评估使用。

(1)在redis方面,有开源redisson的jar包供你使用。

(2)在zookeeper方面,有开源的curator的jar包供你使用

非要 写数据流程步骤如下

1.在Client向Follwer发出4个写的请求

2.Follwer把请求发送给Leader

3.Leader接收到从前很久 很久 刚结束了了 发起投票并通知Follwer进行投票

4.Follwer把投票结果发送给Leader,倘若半数以上返回了ACK信息,就认为通过

5.Leader将结果汇总后肯能前要写入,则很久 很久 刚结束了了 写入同去把写入操作通知给Leader,否则commit;

6.Follwer把请求结果返回给Client

还有这些 ,zookeeper采取的是全局串行化操作

OK,很久 很久 刚结束了了 英语 分析

集群同步client给Follwer写数据,从前Follwer却宕机了,会出现数据不一致什么的问题么?不肯能,这些 从前,client建立节点失败,根本获取非要锁。

为了应对始终跳跃引发的锁失效什么的问题,redis的作者antirez提出了应该禁止人为修改系统时间,使用4个不让进行“跳跃”式调整系统时钟的ntpd任务管理器。这也是通过人为补偿法子,降低不一致发生的概率。

超时原因锁失效什么的问题RedLock算法并非要 除理,操作共享资源超时,原因锁失效的什么的问题。回忆一下RedLock算法的过程,如下图所示

前要说明的是,Google有4个名为Chubby的粗粒度分布锁的服务,然而,Google Chubby并全部都不 开源的,我们 非要通过其论文和这些 相关的文档中了解具体的细节。值得庆幸的是,Yahoo!借鉴Chubby的设计思想开发了zookeeper,并将其开源,否则本文不讨论Chubby。至于Tair,是阿里开源的4个分布式K-V存储方案。我们 在工作中基本上redis使用的比较多,讨论Tair所实现的分布式锁,不具有代表性。

(1)redis的读写性能比zookeeper强没人来越多,肯能在高并发场景中,使用zookeeper作为分布式锁,非要 会出现获取锁失败的情況,发生性能瓶颈。

(2)zookeeper还会 实现读写锁,redis不行。

(3)zookeeper的watch机制,客户端试图创建znode的从前,发现它肯能发生了,这从前创建失败,非要 进入某种等待情況,当znode节点被删除的从前,zookeeper通过watch机制通知它,从前它就还会 继续完成创建操作(获取锁)。这还会 让分布式锁在客户端用起来就像4个本地的锁一样:加锁失败就阻塞住,直到获取到锁为止。这套机制,redis无法实现

否则,主要分析的还是redis和zookeeper所实现的分布式锁。

原文发布时间为:2018-08-01

本文作者:孤独烟

本文来自云栖社区合作法子者伙伴“Java后端技术”,了解相关信息还会 关注“Java后端技术”

在执行这段LUA脚本的从前,KEYS[1]的值为resource_name,ARGV[1]的值为my_random_value。原理而是先获取锁对应的value值,保证和客户端穿进去的my_random_value值相等,从前就能除理被委托人的锁被被委托人释放。另外,采取Lua脚本操作保证了原子性.肯能全部都不 原子性操作,则有了下述情況出现

(1)Redis

先说加锁,根据redis官网文档的描述,使用下面的命令加锁

OK,非要 做,非要降低多个客户端操作共享资源发生的概率,没人来越多能除理什么的问题。

为了方便读者理解,博主举4个业务场景。

业务场景:我们 有4个内容修改页面,为了除理出现多个客户端修改同4个页面的请求,采用分布式锁。非要获得锁的客户端,不让 修改页面。非要 正常修改一次页面的流程如下图所示

分析:这套redis加解锁机制看起来很完美,然而有4个无法除理的硬伤,而是过期时间怎么设置。肯能客户端在操作共享资源的过程中,肯能长期阻塞的原因,原因锁过期,非要 接下来访问共享资源就不安全。

从前,有的人会说

时间跳跃什么的问题不依赖全局时间,为什么会会发生这些 什么的问题

如图所示,我们 将其分为上下4个次要。对于上半次要框图里的步骤来说,无论肯能哪此原因发生了延迟,RedLock算法都能除理,客户端不让拿到4个它认为有效,实际却失效的锁。然而,对于下半次要框图里的步骤来说,肯能发生了延迟原因锁失效,全部都不 肯能使得客户端2拿到锁。否则,RedLock算法并非要 除理该什么的问题。

(2)zookeeperzookeeper在集群部署中,zookeeper节点数量一般是奇数,且一定大等于3。我们 先回忆一下,zookeeper的写数据的原理

分析:RedLock算法细想一下还发生下面的什么的问题

节点崩溃重启,会出现多个客户端持有锁假设一共有4个Redis节点:A, B, C, D, E。设想发生了如下的事件序列:

至于解锁,为了除理客户端1获得的锁,被客户端2给释放,采用下面的Lua脚从前释放锁

使用分布式锁的目的,无外乎而是保证同一时间非要4个客户端还会 对共享资源进行操作。

否则Martin指出,根据锁的用途还还会 细分为以下两类

(1)允这些 个客户端操作共享资源

这些 情況下,对共享资源的操作一定是幂等性操作,无论你操作几次次全部都不 会出现不同结果。在这里使用锁,无外乎而是为了除理重复操作共享资源从而提高带宽。

(2)只允许4个客户端操作共享资源

这些 情況下,对共享资源的操作一般是非幂等性操作。在这些 情況下,肯能出现多个客户端操作共享资源,就肯能原因数据不一致,数据丢失。

分析:这些 情況下,嘴笨 除理了设置了有效时间什么的问题,然而还是有肯能出现多个客户端操作共享资源的。

我们 应该知道,zookeeper肯能长时间检测非要客户端的心跳的从前(Session时间),就会认为Session过期了,非要 这些 Session所创建的所有的ephemeral类型的znode节点都不 被自动删除。

这些 从还会有如下情況出现

本文借鉴了两篇国外大神的文章,redis的作者antirez的《Is Redlock safe?》以及分布式系统专家Martin的《How to do distributed locking》,再去掉 被委托人微薄的见解从而形成这篇文章,文章的目录形状如下:

(1)为哪此使用分布式锁

(2)单机情況比较

(3)集群情況比较

(4)锁的这些 形状比较

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