玩转 ZooKeeper之分布式锁

上一篇已经给出了选举leader执行任务的案例，接下来将领导者选举例子改成分布式锁（Distributed Lock）的实现方式。 模拟一个高并发扣减库存的场景：多个节点同时抢购同一商品（库存=100），使用 ZooKeeper 分布式锁确保同一时刻只有一个节点能扣库存，避免超卖。
核心区别回顾：

• 领导者选举：全局只有一个 Leader 长期持有，一直执行任务。
  
• 分布式锁：谁需要操作资源就去抢锁，用完立即释放，其他节点可以继续抢。
  

1. distributed-lock-service/
2. ├── pom.xml
3. ├── src/
4. │   └── main/
5. │       ├── java/
6. │       │   └── com/example/
7. │       │       ├── DistributedLock.java  // 分布式锁核心
8. │       │       ├── InventoryService.java // 库存扣减服务
9. │       │       └── App.java             // 主入口
10. │       └── resources/
11. │           └── application.properties

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pom.xml（依赖同前，添加 Curator 简化实现，生产中推荐 Curator 而非原生 ZooKeeper API）

1. 1 <dependencies>
2. 2     
3. 3     <dependency>
4. 4         <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
5. 5         zookeeper</artifactId>
6. 6         <version>3.8.0</version>
7. 7     </dependency>
8. 8     
9. 9     <dependency>
10. 10         <groupId>org.apache.curator</groupId>
11. 11         curator-recipes</artifactId>
12. 12         <version>5.7.0</version>
13. 13     </dependency>
14. 14     <dependency>
15. 15         <groupId>org.apache.curator</groupId>
16. 16         curator-framework</artifactId>
17. 17         <version>5.7.0</version>
18. 18     </dependency>
19. 19     
20. 20     <dependency>
21. 21         <groupId>org.slf4j</groupId>
22. 22         slf4j-simple</artifactId>
23. 23         <version>1.7.36</version>
24. 24     </dependency>
25. 25 </dependencies>

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1. 配置（application.properties）

1. 1 zk.connectString=192.168.1.101:2181,192.168.1.102:2181,192.168.1.103:2181
2. 2 zk.sessionTimeout=5000
3. 3 zk.connectionTimeout=3000
4. 4
5. 5 # 分布式锁根路径
6. 6 lock.rootPath=/locks
7. 7 # 具体锁路径（这里模拟商品库存锁）
8. 8 lock.path=/locks/inventory/product-12345

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2. 核心代码
DistributedLock.java（基于 Curator 的可重入公平分布式锁）

1. 1 package com.example;
2. 2
3. 3 import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
4. 4 import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
5. 5 import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
6. 6 import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
7. 7 import org.slf4j.Logger;
8. 8 import org.slf4j.LoggerFactory;
9. 9
10. 10 import java.util.concurrent.TimeUnit;
11. 11
12. 12 public class DistributedLock {
13. 13     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLock.class);
14. 14
15. 15     private final CuratorFramework client;
16. 16     private final InterProcessMutex lock;
17. 17     private final String lockPath;
18. 18
19. 19     public DistributedLock(String zkConnectString, int sessionTimeout, String lockPath) {
20. 20         this.lockPath = lockPath;
21. 21
22. 22         // Curator 客户端（带重试机制）
23. 23         ExponentialBackoffRetry retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
24. 24         this.client = CuratorFrameworkFactory.newClient(zkConnectString, sessionTimeout, 3000, retryPolicy);
25. 25         client.start();
26. 26
27. 27         // 可重入公平分布式锁
28. 28         this.lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
29. 29     }
30. 30
31. 31     /**
32. 32      * 尝试获取锁，超时则返回 false
33. 33      */
34. 34     public boolean acquire(long timeout, TimeUnit unit) {
35. 35         try {
36. 36             boolean acquired = lock.acquire(timeout, unit);
37. 37             if (acquired) {
38. 38                 logger.info("Lock acquired: {}", lockPath);
39. 39             } else {
40. 40                 logger.warn("Failed to acquire lock within timeout: {}", lockPath);
41. 41             }
42. 42             return acquired;
43. 43         } catch (Exception e) {
44. 44             logger.error("Error acquiring lock", e);
45. 45             return false;
46. 46         }
47. 47     }
48. 48
49. 49     /**
50. 50      * 释放锁
51. 51      */
52. 52     public void release() {
53. 53         try {
54. 54             if (lock.isAcquiredInThisProcess()) {
55. 55                 lock.release();
56. 56                 logger.info("Lock released: {}", lockPath);
57. 57             }
58. 58         } catch (Exception e) {
59. 59             logger.error("Error releasing lock", e);
60. 60         }
61. 61     }
62. 62
63. 63     public void close() {
64. 64         client.close();
65. 65     }
66. 66 }

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InventoryService.java（模拟库存扣减）

1. 1 package com.example;
2. 2
3. 3 import org.slf4j.Logger;
4. 4 import org.slf4j.LoggerFactory;
5. 5
6. 6 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
7. 7
8. 8 public class InventoryService {
9. 9     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InventoryService.class);
10. 10
11. 11     // 模拟库存（实际应从数据库读取）
12. 12     private final AtomicInteger stock = new AtomicInteger(100);
13. 13
14. 14     /**
15. 15      * 扣减库存（模拟业务逻辑）
16. 16      */
17. 17     public void deductStock(int quantity) {
18. 18         if (stock.get() < quantity) {
19. 19             logger.warn("库存不足！当前库存: {}", stock.get());
20. 20             return;
21. 21         }
22. 22
23. 23         // 模拟数据库操作耗时
24. 24         try {
25. 25             Thread.sleep(50); // 模拟网络延迟
26. 26         } catch (InterruptedException e) {
27. 27             Thread.currentThread().interrupt();
28. 28         }
29. 29
30. 30         int newStock = stock.addAndGet(-quantity);
31. 31         logger.info("扣减成功！扣减数量: {}，剩余库存: {}", quantity, newStock);
32. 32     }
33. 33
34. 34     public int getStock() {
35. 35         return stock.get();
36. 36     }
37. 37 }

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App.java（主入口：模拟 10 个并发请求抢锁）

1. 1 package com.example;
2. 2
3. 3 import java.io.IOException;
4. 4 import java.util.Properties;
5. 5 import java.util.concurrent.ExecutorService;
6. 6 import java.util.concurrent.Executors;
7. 7 import java.util.concurrent.TimeUnit;
8. 8
9. 9 public class App {
10. 10     public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
11. 11         Properties props = new Properties();
12. 12         props.load(App.class.getClassLoader().getResourceAsStream("application.properties"));
13. 13
14. 14         String zkConnect = props.getProperty("zk.connectString");
15. 15         int sessionTimeout = Integer.parseInt(props.getProperty("zk.sessionTimeout"));
16. 16         String lockPath = props.getProperty("lock.path");
17. 17
18. 18         InventoryService inventory = new InventoryService();
19. 19         DistributedLock lock = new DistributedLock(zkConnect, sessionTimeout, lockPath);
20. 20
21. 21         // 模拟 10 个并发请求（实际生产中来自不同服务实例或线程）
22. 22         ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
23. 23         for (int i = 0; i < 10; i++) {
24. 24             final int orderId = i + 1;
25. 25             executor.submit(() -> {
26. 26                 System.out.println("订单 " + orderId + " 开始尝试扣库存...");
27. 27
28. 28                 // 尝试获取锁（超时 3 秒）
29. 29                 if (lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {
30. 30                     try {
31. 31                         // 临界区：扣库存
32. 32                         inventory.deductStock(1);
33. 33                     } finally {
34. 34                         // 必须释放锁！
35. 35                         lock.release();
36. 36                     }
37. 37                 } else {
38. 38                     System.out.println("订单 " + orderId + " 获取锁超时，放弃本次扣减");
39. 39                 }
40. 40             });
41. 41         }
42. 42
43. 43         executor.shutdown();
44. 44         executor.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS);
45. 45
46. 46         System.out.println("最终剩余库存: " + inventory.getStock());
47. 47         lock.close();
48. 48     }
49. 49 }

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部署方式（与领导者选举完全相同）

• 3 台服务器（node1、node2、node3）
  
• 安装 ZooKeeper 集群（同前）
  
• 打包 JAR：mvn clean package
  
• 每台服务器上传 JAR + application.properties
  
• 启动脚本（start.sh）同前，但 node.id 不需要了（分布式锁不需要唯一 ID）
  1. nohup java -jar distributed-lock-service-1.0-SNAPSHOT.jar > service.log 2>&1 &

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  • 运行方式：在任意一台或多台服务器上启动多个实例（或在同一台机器启动多个进程），模拟并发。
    
  • 验证：启动后观察日志，只有一个线程/进程能成功扣库存，其他线程要么等待要么超时。
    
  
  

日志示例（运行后可能的输出）

1. 订单 1 开始尝试扣库存...
2. 订单 2 开始尝试扣库存...
3. 订单 3 开始尝试扣库存...
4. ...
5. [INFO] Lock acquired: /locks/inventory/product-12345   // 订单1 抢到锁
6. [INFO] 扣减成功！扣减数量: 1，剩余库存: 99
7. [INFO] Lock released: /locks/inventory/product-12345
8. 订单 4 开始尝试扣库存...
9. [INFO] Lock acquired: /locks/inventory/product-12345   // 订单4 抢到锁
10. [INFO] 扣减成功！扣减数量: 1，剩余库存: 98
11. [INFO] Lock released: /locks/inventory/product-12345
12. ...
13. 最终剩余库存: 90   // 扣了 10 次，库存从 100 -> 90，无超卖

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与领导者选举的对比总结
方面领导者选举（前例）分布式锁（本例）日志出现频率选举只在启动或 Leader 宕机时触发一次每次业务请求都可能触发抢锁/释放日志（高频）持有锁时间长期（直到宕机）极短（扣库存 50ms + 网络延迟）日志关键词"I am the Leader"、"I am Follower, watching""Lock acquired"、"Lock released"、"Failed to acquire"并发场景所有节点只选一个干活多个节点/线程并发抢同一把锁释放时机通常不释放（宕机自动释放）必须在 finally 中释放，否则死锁典型日志量少（启动 + 宕机时）多（每个订单都有一条 acquire + release） 
生产环境建议

• 用 Curator：原生 ZooKeeper 实现分布式锁容易出错（比如忘记释放、顺序节点管理复杂），Curator 的 InterProcessMutex 可解决。
  
• 可重入性：Curator 锁默认支持可重入（同一线程可多次 acquire）。
  
• 公平锁：默认公平（FIFO），避免饥饿。
  
• 锁超时：业务设置合理超时，避免长时间阻塞。
  
• 监控：监控 ZooKeeper 节点数、Watch 数量、锁竞争频率。
  

 

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