Redis实现分布式锁的ZooKeeper对比-猿码集

1. Redis实现分布式锁

Redis是一个高性能的NoSQL数据库，支持多种数据类型和丰富的命令操作，其单线程的设计能够保证请求的高并发性。在分布式系统中，分布式锁是一种常用的同步机制，可以保证相同的资源在同一时间只能被一个进程访问，进而保证数据的一致性。Redis可以通过SETNX命令实现分布式锁，该命令可以在指定的KEY不存在时设置其值，并返回1，否则返回0。用户可以利用SETNX命令判断当前锁是否被占用，如果未被占用，则可以获取锁并进行相应的操作，否则需要等待其他进程释放该锁。

1.1 SETNX命令实现分布式锁的示例

import redis
import time
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_lock(key, value, expire_time):
    r = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)
    if r.setnx(key, value):
        # 如果获取锁，设置过期时间
        r.expire(key, expire_time)
        return True
    else:
        # 未获取到锁，等待0.1s再次尝试
        time.sleep(0.1)
        return False
def release_lock(key, value):
    r = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)
    if r.get(key).decode() == value:
        # 如果锁未过期，删除锁
        r.delete(key)
    else:
        pass

上述代码实现了基于Redis的分布式锁，核心代码使用了setnx命令判断当前锁是否被占用。当另一个进程尝试获取锁时，由于锁已被占用，setnx返回0，进程将等待直到锁被释放。

2. ZooKeeper实现分布式锁

ZooKeeper是一个分布式的协调系统，提供了诸如配置管理、命名服务、分布式同步、分布式锁等功能。ZooKeeper可以保证数据的强一致性和顺序性，很适合用作分布式系统的协调工具。在ZooKeeper中，分布式锁的实现可以使用其提供的临时有序节点，进程可以创建一个临时有序节点，并监听其前一个节点，当前一个节点删除时，进程获得锁并进行相应的操作。

2.1 ZooKeeper实现分布式锁的示例

import time
from kazoo.client import KazooClient
zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
class DistributedLock():
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.zk = zk
        self.lock_path = "/locks/%s" % self.name
        self.my_path = None
    def acquire(self):
        # 创建临时有序节点
        self.my_path = self.zk.create(self.lock_path + "/sort-", ephemeral=True, sequence=True)
        print("Created lock node %s" % self.my_path)
        # 获取排序后的子节点
        children = self.zk.get_children(self.lock_path)
        # 判断当前节点是否为最小节点
        if self.my_path == self.lock_path + "/sort-%010d" % (min([int(c[5:]) for c in children]),):
            return True
        # 监听前一个节点
        index = children.index(self.my_path[len(self.lock_path)+1:])
        self.zk.exists(self.lock_path + "/" + children[index-1], self.watch_previous)
        return False
    def release(self):
        # 删除临时节点
        self.zk.delete(self.my_path)
    def watch_previous(self, event):
        # 前一个节点被删除，获得锁
        if event.type == 'DELETED':
            print("Lock node released!")
            self.acquire()

上述代码实现了基于ZooKeeper的分布式锁，核心代码使用了创建临时有序节点和监听前一个节点操作。当进程尝试获取锁时，该进程创建一个临时有序节点，并获取所有的子节点，判断自己是否为最小节点，如果是则获得锁并进行相应的操作，否则监听前一个节点，等待其被删除。

3. Redis实现分布式锁与ZooKeeper对比

Redis实现分布式锁与ZooKeeper实现分布式锁相比，各有优缺点。

3.1 Redis实现分布式锁的优点

简单轻量：Redis实现分布式锁的代码简单易懂，易于部署和维护。

高性能：Redis基于内存存储，支持高并发的请求。

易于集群部署：Redis的集群部署相对简单。

3.2 Redis实现分布式锁的缺点

存在死锁问题：当一个进程获取到锁后，由于某些原因不能及时释放锁，可能会导致死锁。

非严格互斥性：Redis实现分布式锁无法保证互斥操作的绝对顺序，可能会导致某些数据的不一致。

无法应对网络异常：当网络异常导致Redis节点失联时，可能会出现重复创建锁的情况。

3.3 ZooKeeper实现分布式锁的优点

强一致性：ZooKeeper实现分布式锁能够保证数据的强一致性，不会出现不一致的问题。

可靠性高：ZooKeeper的集群部署相对灵活，节点之间采用Raft或Paxos协议进行数据同步。

支持多种锁算法：ZooKeeper支持多种分布式锁算法，例如共享锁、排他锁等。

3.4 ZooKeeper实现分布式锁的缺点

复杂度高：ZooKeeper实现分布式锁的代码比较复杂，开发难度较大。

性能一般：与Redis相比，ZooKeeper的性能较低。

容易形成羊群效应：当多个进程等待某个节点的释放时，容易形成羊群效应，进而影响系统性能。

4. 总结

Redis实现分布式锁与ZooKeeper实现分布式锁各有优缺点，开发者应根据具体场景选择合适的方案。在高并发、高性能的场景中，可以考虑使用Redis实现分布式锁，而在要求数据强一致性的场景中，可以考虑使用ZooKeeper实现分布式锁。

Redis实现分布式锁的ZooKeeper对比