基于Zookeeper的分布式锁实现与故障处理

题目

基于Zookeeper的分布式锁实现与故障处理

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐

考点

分布式锁原理,临时顺序节点,Watch机制,故障处理

快速回答

Zookeeper实现分布式锁的核心步骤：

1. 在/locks下创建临时顺序节点
2. 获取父节点下所有子节点并排序
3. 若当前节点是最小序号节点则获得锁
4. 否则监听前一个节点的删除事件
5. 业务完成后主动删除节点释放锁

关键特性：

• 使用临时节点避免死锁
• 顺序节点实现公平锁
• Watch机制减少轮询开销

1. 实现原理

Zookeeper通过组合临时顺序节点和Watch机制实现分布式锁：

• 临时节点（Ephemeral）：客户端会话结束时自动删除，避免持有锁的客户端崩溃导致死锁
• 顺序节点（Sequential）：Zookeeper自动追加全局单调递增后缀，实现锁请求的公平排队
• Watch机制：客户端监听前序节点的删除事件，避免频繁轮询

2. 核心代码示例（Java）

// 创建锁节点
String lockPath = zk.create("/locks/lock-", 
                    null, 
                    ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, 
                    CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

// 获取所有子节点并排序
List<String> children = zk.getChildren("/locks", false);
Collections.sort(children);

// 提取当前节点序号
String currentNode = lockPath.substring("/locks/".length());
int currentIndex = children.indexOf(currentNode);

if (currentIndex == 0) {
    // 当前是最小节点，获得锁
    return true;
} else {
    // 监听前一个节点
    String prevNode = children.get(currentIndex - 1);
    final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
    Stat stat = zk.exists("/locks/" + prevNode, 
        watchedEvent -> {
            if (watchedEvent.getType() == EventType.NodeDeleted) {
                latch.countDown();
            }
        });

    if (stat != null) {
        latch.await(); // 阻塞等待前驱节点删除
    }
    return true; // 获得锁
}

3. 最佳实践

• 锁释放时机：业务逻辑执行完成后必须主动删除节点
• 重试机制：添加随机退避策略避免羊群效应
• 锁粒度：使用不同路径区分业务锁类型（如：/locks/order_pay）
• 超时控制：设置锁等待超时时间，防止永久阻塞

4. 常见问题与解决方案

5. 扩展知识

• 对比Redis分布式锁：Zookeeper的CP特性（强一致性）更适合分布式锁场景，Redis的AP模型在故障转移时可能丢锁
• 锁升级方案：可基于Curator框架的InterProcessMutex实现，提供锁重入、锁释放监听等高级特性
• ZAB协议保障：Zookeeper通过ZAB协议保证节点操作的顺序性和一致性，确保锁状态准确
• 监控指标：通过四字命令（如stat）监控锁节点数量和会话状态

6. 优化建议

# 查看锁节点状态（Zookeeper四字命令）
echo stat | nc 127.0.0.1 2181 | grep "Node count"

• 控制锁粒度：避免单个锁竞争成为系统瓶颈
• 分离锁Zookeeper集群：与业务用的ZK集群物理隔离
• 客户端缓存：对非强一致性场景可本地缓存锁状态减少ZK访问