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docs/distributed-system/README.md

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+# 分布式系统

docs/distributed-system/distributed-lock-redis-vs-zookeeper.md

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+## 面试题
+一般实现分布式锁都有哪些方式？使用 redis 如何设计分布式锁？使用 zk 来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
+
+## 面试官心理分析
+其实一般问问题，都是这么问的，先问问你 zk，然后其实是要过渡到 zk 相关的一些问题里去，比如分布式锁。因为在分布式系统开发中，分布式锁的使用场景还是很常见的。
+
+## 面试题剖析
+### redis 分布式锁
+
+官方叫做 `RedLock` 算法，是 redis 官方支持的分布式锁算法。
+
+这个分布式锁有 3 个重要的考量点：
+
+- 互斥（只能有一个客户端获取锁）
+- 不能死锁
+- 容错（只要大部分 redis 节点创建了这把锁就可以）
+
+#### redis 最普通的分布式锁
+
+第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里使用 `setnx` 命令创建一个 key，这样就算加锁。
+
+
+```r
+SET resource_name my_random_value NX PX 30000
+```
+
+执行这个命令就 ok。
+
+- `NX`：表示只有 `key` 不存在的时候才会设置成功。（如果此时 redis 中存在这个 key，那么设置失败，返回 `nil`）
+- `PX 30000`：意思是 30s 后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。
+
+释放锁就是删除 key ，但是一般可以用 `lua` 脚本删除，判断 value 一样才删除：
+
+```lua
+-- 删除锁的时候，找到 key 对应的 value，跟自己传过去的 value 做比较，如果是一样的才删除。
+if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
+    return redis.call("del",KEYS[1])
+else
+    return 0
+end
+```
+
+为啥要用 `random_value` 随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，比如说超过了 30s，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除 key 的话会有问题，所以得用随机值加上面的 `lua` 脚本来释放锁。
+
+但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的 redis 单实例，那就是单点故障。或者是 redis 普通主从，那 redis 主从异步复制，如果主节点挂了（key 就没有了），key 还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就可以 set key，从而拿到锁。
+
+#### RedLock 算法
+这个场景是假设有一个 redis cluster，有 5 个 redis master 实例。然后执行如下步骤获取一把锁：
+
+1. 获取当前时间戳，单位是毫秒；
+2. 跟上面类似，轮流尝试在每个 master 节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒；
+3. 尝试在**大多数节点**上建立一个锁，比如 5 个节点就要求是 3 个节点 `n / 2 + 1`；
+4. 客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了；
+5. 要是锁建立失败了，那么就依次之前建立过的锁删除；
+6. 只要别人建立了一把分布式锁，你就得**不断轮询去尝试获取锁**。
+
+![redis-redlock](/images/redis-redlock.png)
+
+[Redis 官方](https://redis.io/)给出了以上两种基于 Redis 实现分布式锁的方法，详细说明可以查看：https://redis.io/topics/distlock 。
+
+### zk 分布式锁
+
+zk 分布式锁，其实可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建临时 znode，此时创建成功了就获取了这个锁；这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能**注册个监听器**监听这个锁。释放锁就是删除这个 znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。
+
+```java
+/**
+ * ZooKeeperSession
+ * 
+ * @author bingo
+ * @since 2018/11/29
+ *
+ */
+public class ZooKeeperSession {
+
+    private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);
+
+    private ZooKeeper zookeeper;
+    private CountDownLatch latch;
+
+    public ZooKeeperSession() {
+        try {
+            this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher());
+            try {
+                connectedSemaphore.await();
+            } catch (InterruptedException e) {
+                e.printStackTrace();
+            }
+
+            System.out.println("ZooKeeper session established......");
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 获取分布式锁
+     * 
+     * @param productId
+     */
+    public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {
+        String path = "/product-lock-" + productId;
+
+        try {
+            zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
+            return true;
+        } catch (Exception e) {
+            while (true) {
+                try {
+                    // 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在
+                    Stat stat = zk.exists(path, true);
+
+                    if (stat != null) {
+                        this.latch = new CountDownLatch(1);
+                        this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
+                        this.latch = null;
+                    }
+                    zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
+                    return true;
+                } catch (Exception ee) {
+                    continue;
+                }
+            }
+
+        }
+        return true;
+    }
+
+    /**
+     * 释放掉一个分布式锁
+     * 
+     * @param productId
+     */
+    public void releaseDistributedLock(Long productId) {
+        String path = "/product-lock-" + productId;
+        try {
+            zookeeper.delete(path, -1);
+            System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......");
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 建立zk session的watcher
+     * 
+     * @author bingo
+     * @since 2018/11/29
+     *
+     */
+    private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {
+
+        public void process(WatchedEvent event) {
+            System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());
+
+            if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
+                connectedSemaphore.countDown();
+            }
+
+            if (this.latch != null) {
+                this.latch.countDown();
+            }
+        }
+
+    }
+
+    /**
+     * 封装单例的静态内部类
+     * 
+     * @author bingo
+     * @since 2018/11/29
+     *
+     */
+    private static class Singleton {
+
+        private static ZooKeeperSession instance;
+
+        static {
+            instance = new ZooKeeperSession();
+        }
+
+        public static ZooKeeperSession getInstance() {
+            return instance;
+        }
+
+    }
+
+    /**
+     * 获取单例
+     * 
+     * @return
+     */
+    public static ZooKeeperSession getInstance() {
+        return Singleton.getInstance();
+    }
+
+    /**
+     * 初始化单例的便捷方法
+     */
+    public static void init() {
+        getInstance();
+    }
+
+}
+```
+
+
+也可以采用另一种方式，创建临时顺序节点：
+
+如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁；后面的每个人都会去监听**排在自己前面**的那个人创建的 node 上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知，一旦被通知了之后，就 ok 了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了。
+```java
+public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {
+
+    private ZooKeeper zk;
+    private String locksRoot = "/locks";
+    private String productId;
+    private String waitNode;
+    private String lockNode;
+    private CountDownLatch latch;
+    private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
+    private int sessionTimeout = 30000;
+
+    public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {
+        this.productId = productId;
+        try {
+            String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
+            zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
+            connectedLatch.await();
+        } catch (IOException e) {
+            throw new LockException(e);
+        } catch (KeeperException e) {
+            throw new LockException(e);
+        } catch (InterruptedException e) {
+            throw new LockException(e);
+        }
+    }
+
+    public void process(WatchedEvent event) {
+        if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
+            connectedLatch.countDown();
+            return;
+        }
+
+        if (this.latch != null) {
+            this.latch.countDown();
+        }
+    }
+
+    public void acquireDistributedLock() {
+        try {
+            if (this.tryLock()) {
+                return;
+            } else {
+                waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
+            }
+        } catch (KeeperException e) {
+            throw new LockException(e);
+        } catch (InterruptedException e) {
+            throw new LockException(e);
+        }
+    }
+
+    public boolean tryLock() {
+        try {
+ 		    // 传入进去的locksRoot + “/” + productId
+		    // 假设productId代表了一个商品id，比如说1
+		    // locksRoot = locks
+		    // /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
+            lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
+
+            // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
+	 	    // locks：10000000000，10000000001，10000000002
+            List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
+            Collections.sort(locks);
+
+            if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
+                //如果是最小的节点,则表示取得锁
+                return true;
+            }
+
+            //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
+	  int previousLockIndex = -1;
+            for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
+		if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
+	         	    previousLockIndex = i - 1;
+		    break;
+		}
+	   }
+
+	   this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
+        } catch (KeeperException e) {
+            throw new LockException(e);
+        } catch (InterruptedException e) {
+            throw new LockException(e);
+        }
+        return false;
+    }
+
+    private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
+        Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
+        if (stat != null) {
+            this.latch = new CountDownLatch(1);
+            this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
+            this.latch = null;
+        }
+        return true;
+    }
+
+    public void unlock() {
+        try {
+            // 删除/locks/10000000000节点
+            // 删除/locks/10000000001节点
+            System.out.println("unlock " + lockNode);
+            zk.delete(lockNode, -1);
+            lockNode = null;
+            zk.close();
+        } catch (InterruptedException e) {
+            e.printStackTrace();
+        } catch (KeeperException e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    public class LockException extends RuntimeException {
+        private static final long serialVersionUID = 1L;
+
+        public LockException(String e) {
+            super(e);
+        }
+
+        public LockException(Exception e) {
+            super(e);
+        }
+    }
+}
+```
+
+### redis 分布式锁和 zk 分布式锁的对比
+
+- redis 分布式锁，其实**需要自己不断去尝试获取锁**，比较消耗性能。
+- zk 分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小。
+
+另外一点就是，如果是 redis 获取锁的那个客户端 出现 bug 挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而 zk 的话，因为创建的是临时 znode，只要客户端挂了，znode 就没了，此时就自动释放锁。
+
+redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
+
+所以先不分析太多的东西，就说这两点，我个人实践认为 zk 的分布式锁比 redis 的分布式锁牢靠、而且模型简单易用。