背景

为了保证数据的一致性，在一些业务处理中都会选择加锁来保证数据的一致性。在单机模式下我们通常选择使用synchronized等这种JAVA提供好的jvm锁来实现，但是在集群和分布式情况下，这种jvm级别的锁式无法满足我们的需求，因为一个服务部署在多台服务器上，这些服务器上的jvm是无法通讯的，所以我们需要一种方案来解决分布式情况下数据一致性。

在互联网公司，基本上企业内部都会有自己的一套分布式锁开发框架

前言

分布式锁一般有三种实现方式：

数据库乐观锁
基于redis实现分布式锁
基于zooKeeper实习哪分布式锁

本次讲着重介绍zooKeeper实现分布式锁，和与数据库和redis实习分布式锁的对比。

核心

zookeeper的分布式锁主要是依据临时节点和事件监听机制来完成的

curator框架实现zookeeper分布式锁

前提：需要搭建起zookeeper基础架构，并且使用gateway网关做负载均衡

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
</dependency>

@Configuration
public class CuratorConfig {

    @Value("${spring.cloud.zookeeper.connect-string}")
    private String zookeeperConnectionString;

    @Bean(initMethod = "start")
    public CuratorFramework curatorFramework(){
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        return CuratorFrameworkFactory.newClient(zookeeperConnectionString, retryPolicy);
    }

}


   @Autowired
   private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

   @Autowired
   private CuratorFramework curatorFramework;

   private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

@Override
   public String curatorDecuctStock() {
       String returnResult = "";

       InterProcessMutex interProcessMutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/stockLock");
       try {
           interProcessMutex.acquire();

           int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")));
           if (stock > 0) {
               int realStock = stock - 1;
               stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
               System.out.println("扣减库存成功，剩余库存：" + realStock + "         卖出数量为：" + count.addAndGet(1));
               returnResult = "扣减库存成功";
           } else {
               System.out.println("扣减库存失败，库存不足");
               returnResult = "扣减库存失败，库存不足";
           }
       } catch (Exception e) {
           e.printStackTrace();
       }finally {
           try {
               interProcessMutex.release();
           } catch (Exception e) {
               e.printStackTrace();
           }
       }

       return returnResult;
   }

集群压测

jmeter压测
- 100个线程并发
- 延迟0秒
- 循环4次
总库存为200
redis单机本地部署
三个服务集群
geteway（本地部署）轮询负载均衡
zookeeper做分布式锁（本地单机）

// 第一台服务
扣减库存成功，剩余库存：1         卖出数量为：67
扣减库存失败，库存不足
// 第二台服务
扣减库存成功，剩余库存：0         卖出数量为：67
扣减库存失败，库存不足
// 第三台服务
扣减库存成功，剩余库存：2         卖出数量为：66
扣减库存失败，库存不足
//总卖出数量为：67+67+66=200