基于Zookeeper实现分布式锁及Leader选举

分布式锁

先来看一个问题，如图所示，两个用户同时去抢购秒杀商品，当秒杀服务同时收到秒杀请求时，都去进行库存扣减，此时在没有做任何处理的情况下，就会导致库存数量变成负数从而导致超卖现象。

这种情况下我们一般会选择加锁的方式来避免并发的问题。但是在分布式场景中，采用传统的锁并不能解决跨进程并发的问题，所以需要引入一个分布式锁，来解决多个节点之间的访问控制。

Zookeeper如何解决分布式锁

可以基于Zookeeper的两种特性来实现分布式锁，

先来说第一种，

使用唯一节点特性实现分布式锁

就是基于唯一节点特性，如图所示，多个应用程序去抢占锁资源时，只需要在指定节点上创建一个/Lock节点，由于Zookeeper中节点的唯一性特性，使得只会有一个用户成功创建/Lock节点，剩下没有创建成功的用户表示竞争锁失败。

这种方法能达到目的，但是会有一个问题，如下图所示，假设有非常多的节点需要等待获得锁，那么等待的方式自然是使用Watcher机制来监听/lock节点的删除事件，一旦发现该节点被删除说明之前获得锁的节点已经释放了锁，此时剩下的B、C、D。节点同时会收到删除事件从而去竞争锁，这个过程会产生羊群效应。

“羊群效应”，简单来说就是如果存在许多的客户端在等待获取锁，当成功获取到锁的进程释放该节点后，所有处于等待状态的客户端都会被唤醒，这个时候zookeeper在短时间内发送大量子节点变更事件给所有待获取锁的客户端，然后实际情况是只会有一个客户端获得锁。如果在集群规模比较大的情况下，会对zookeeper服务器的性能产生比较的影响。

使用有序节点实现分布式锁

因此为了解决这个问题，可以采用Zookeeper的有序节点特性来实现分布式锁。

如图所示，每个客户端都往指定的节点下注册一个临时有序节点，越早创建的节点，节点的顺序编号就越小，那么我们可以判断子节点中最小的节点设置为获得锁。如果自己的节点不是所有子节点中最小的，意味着还没有获得锁。这个的实现和前面单节点实现的差异性在于，每个节点只需要监听比自己小的节点，当比自己小的节点删除以后，客户端会收到watcher事件，此时再次判断自己的节点是不是所有子节点中最小的，如果是则获得锁，否则就不断重复这个过程，这样就不会导致羊群效应，因为每个客户端只需要监控一个节点。

如图所示，表示有序节点实现分布式锁的流程。

使用Zookeeper实现多个节点的leader选举

在分布式计算中，leader election是很重要的一个功能。

这个选举过程是这样子的：指派一个进程作为组织者，将任务分发给各节点。在任务开始前，哪个节点都不知道谁是leader或者coordinator。当选举算法开始执行后，每个节点最终会得到一个唯一的节点作为任务leader。除此之外，选举还经常会发生在leader意外宕机的情况下，新的leader要被选举出来，如图所示，这个就是所谓的leader选举，而zookeeper作为leader选举的功能，在很多中间件中都有使用，比如kafka基于zookeeper实现leader选举，Hadoop、Spark等。