实现分布式锁,分布式锁框架

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我是靠谱客的博主孤独大树，最近开发中收集的这篇文章主要介绍实现分布式锁,分布式锁框架，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1.Zookeeper分布式锁定分布式锁定要求：独占性

zk的/path满足独占性，在/path中添加watch，失效后通知其他节点

Zookeeper非公平锁定/公平锁定/共享锁定Leader在选举分布式场景中的应用Spring Cloud Zookeeper注册中心实战

Zookeeper分布式锁定原理

公平锁：上述导致羊群效应的实现方式，在并发问题严重的情况下，性能会下降。主要原因是所有连接都监听同一节点，服务器检测到删除事件时通知所有连接，所有连接同时接收事件，并再次发生冲突。这种锁定方式是不公平锁定的具体实现。怎么避免呢？看看下面的方式吧。

通过添加prefix，幽灵节点的问题(节点已创建，但客户端不知道)这样的临时顺序节点可以避免同时多个节点冲突的锁定，缓解服务端的压力。该实现方式对所有锁定请求进行排队锁定，是公平锁定的具体实现。

前面两种锁定方式有共同的特质。也就是说，互斥锁。同一时间只能占用一个要求。大量并发会导致性能急剧下降。所有请求都必须被锁定。那真的所有要求都需要锁定吗？答案是否定的。例如，如果没有对数据进行任何修改，就不需要进行锁定，但是读数据的请求还没有完成，这时写请求来了怎么办？已经有人在读数据了。这个时候不能写数据。否则，数据是不正确的。在释放所有前一个读锁定之前，无法执行写请求。
因此，必须标记此读取请求(读取锁定)，以指示写入请求此时无法修改数据。否则数据不一致。如果已经有人写了数据，也不允许另一个请求写数据。这样做还会导致数据不一致。因此，所有写入请求都必须具有写入锁定，以避免同时执行对共享数据的写入操作。

举一个例子

1、读写不同时一致

2、双写不一致时

Zookeeper共享锁的实现原理

2 .注册中心(可同时耐受数万个)注册中心场景分析：

在分布式服务体系结构相对简单的情况下，我们的服务可能需要这样的当前订单服务调用外部服务的用户服务。对于外部服务依赖，直接放在我们的服务配置文件中，在服务调用关系比较简单的情况下完全可以。随着服务的扩展，用户服务可能需要执行以下群集部署：

如果系统调用不那么复杂，可以通过配置管理，然后实现简单的客户端负载平衡，但随着业务的发展，服务模块更加细分，业务更加复杂，简单的配置文件管理难以维护当然，可以在前面添加服务代理，例如将nginx作为反向代理，如下所示

如果我们是下面的场景呢？

服务不再像A-B、B-C那么简单，而是错综复杂的小服务调用

此时，我们可以利用Zookeeper的基本特性实现一个注册中心。什么是注册中心？顾名思义，就是让Zookeeper注册很多服务。什么是注册？注册是指在Zookeeper节点上写入自己的服务信息，例如IP、端口和更具体的服务信息。这样就可以直接获得所需的服务，在这种情况下，可以定义统一的名称，如用户服务。所有用户服务在启动时都在名为User-Service的节点下创建子节点(临时节点)。
该子节点可以是唯一的，并且依赖于表示每个服务实例的唯一标识符的用户服务，例如Order-Service，通过父节点User-Service将所有User-Service子节点节点获取并获取子节点的数据后，Order-Service将对其进行缓存，并拦截客户端上的此用户- service目录，以便即使新节点加入或退出，Order-Service也是如此这将使Order-Service重新获取所有子节点并更新数据。此用户服务的子节点类型为临时节点。
正如第一课中所述，在Zookeeper中，临时节点的生命周期与会话相关联。 SESSION超时后，相应的节点将被删除，删除后，Zookeeper将通知监听该节点父节点的客户端，并允许相应的客户端更新本地缓存。新服务加入后，也会通知相应的客户端，并刷新本地缓存。要实现此目标，客户端必须通过重复注册拦截父节点。这样就实现了服务的自动注册和自动退出。

Spring Cloud生态也提供了Zookeeper注册中心的实现。这个项目叫Spring Cloud Zookeeper，进行实战。

项目说明：

为了简化需求，我们用两个服务来说明。实际使用时，可以举出1、3

用户中心：用户服务

产品中心：产品服务

当用户调用产品服务并实现客户端负载平衡时，产品服务将自动加入群集并自动终止服务。

项目地址：https://github.com/Chen ruoyu 0319/zookeeper-register-center.git