Zookeeper-概述
# Zookeeper-概述
# 1、zookeeper入门
Zookeeper 是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目
# 1-1、Zookeeper工作机制
Zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基 于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负 责 存储和管理大家都关心的数据,然 后接受观察者的 注 册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper 就 将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察 者做出相应的反应
# 1-2、Zookeeper特点
1)Zookeeper:一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群。
2)集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper集群就能正常服务。所 以Zookeeper适合安装奇数台服务器。 3)全局数据一致:每个Server保存一份相同的数据副本,Client无论连接到哪个Server,数据都是一致的。 4)更新请求顺序执行,来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
5)数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。 6)实时性,在一定时间范围内,Client能读到最新数据
# 1-3、ZooKeeper 数据模型
ZooKeeper 数据模型的结构与 Unix 文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,每个 节点称做一个 ZNode。每一个 ZNode 默认能够存储 1MB 的数据,每个 ZNode 都可以通过 其路径唯一标识。
# 1-4、ZooKeeper应用场景
统一命名服务
在分布式环境下,经常需要对应用/服 务进行统一命名,便于识别。 例如:IP不容易记住,而域名容易记住
统一配置管理
1)分布式环境下,配置文件同步非常常见。
(1)一般要求一个集群中,所有节点的配置信息是 一致的,比如 Kafka 集群。
(2)对配置文件修改后,希望能够快速同步到各个 节点上。
2)配置管理可交由ZooKeeper实现。
(2)各个客户端服务器监听这个Znode。
(3)一 旦Znode中的数据被修改,ZooKeeper将通知 各个客户端服务器。
统一集群管理
1)分布式环境中,实时掌握每个节点的状态是必要的。
(1)可根据节点实时状态做出一些调整。
2)ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
(1)可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
(2)监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务 器上下线的变化
软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数,让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求
# 2、Zookeeper 本地安装
官网:https://zookeeper.apache.org/
# 2-1、安装
拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
解压到指定目录
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
1修改名称
mv apache-zookeeper-3.5.7 -bin/zookeeper-3.5.7
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# 2-2、配置修改
将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
1打开 zoo.cfg 文件,修改 dataDir 路径
vim zoo.cfg dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
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2在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹
mkdir zkData
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# 2-3、操作 Zookeeper
启动 Zookeeper
bin/zkServer.sh start
1查看进程是否启动
jps
1查看状态
bin/zkServer.sh status
1启动客户端
bin/zkCli.sh
1退出客户端
quit
1停止 Zookeeper
bin/zkServer.sh stop
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# 2-4、配置参数解读
tickTime = 2000:通信心跳时间,Zookeeper服务器与客户端心跳时间,单位毫秒
initLimit = 10:LF初始通信时限
syncLimit = 5:LF同步通信时限
dataDir:保存Zookeeper中的数据
注意:默认的tmp目录,容易被Linux系统定期删除,所以一般不用默认的tmp目录。
clientPort = 2181:客户端连接端口,通常不做修改。
# 3、Zookeeper 集群操作
# 3-1、 集群安装
集群规划
在 102、103 和 104 三个节点上都部署 Zookeeper。
解压安装
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7- bin.tar.gz -C /opt/module/
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7
配置服务器编号
1、在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData mkdir zkData 2、在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件 vi myid 2
3、分别在 103、 104 上修改 myid 文件中内容为 3、4
配置zoo.cfg文件
1、重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
2、打开 zoo.cfg 文件,修改数据存储路径配置、增加如下配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
#######################cluster##########################
server.2=102:2888:3888
server.3=103:2888:3888
server.4=104:2888:3888
3、配置参数解读
server.A=B:C:D。
A 是一个数字,表示这个是第几号服务器; 集群模式下配置一个文件 myid,这个文件在 dataDir 目录下,这个文件里面有一个数据 就是 A 的值,Zookeeper 启动时读取此文件,拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比 较从而判断到底是哪个 server。
B 是这个服务器的地址;
C 是这个服务器 Follower 与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口;
D 是万一集群中的 Leader 服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的 Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
4、集群操作启动Zookeeper
# 3-2、选举机制
# 3-2-1、第一次启动选举
(1)服务器1启 动,发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票,不够半数以上(3票),选举无法完成,服务器1状态保持为 LOOKING;
(2)服务器2启动,再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息:此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1) 大,更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票,服务器2票数2票,没有半数以上结果,选举无法完成,服务器1,2状态保持LOOKING
(3)服务器3启动,发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果:服务器1为0票,服务器2为0票,服务器3为3票。此时服 务器3的票数已经超过半数,服务器3当选Leader。服务器1,2更改状态为FOLLOWING,服务器3更改状态为LEADING;
(4)服务器4启动,发起一次选举。此时服务器1,2,3已经不是LOOKING状态,不会更改选票信息。交换选票信息结果:服务器3为3票,服务器4为 1票。此时服务器4服从多数,更改选票信息为服务器3,并更改状态为FOLLOWING
(5)服务器5启动,同4一样当小弟。
# 3-2-2、非第一次启动选举
(1)当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,就会开始进入Leader选举:
- 服务器初始化启动。
- 服务器运行期间无法和Leader保持连接
(2)而当一台机器进入Leader选举流程时,当前集群也可能会处于以下两种状态:
集群中本来就已经存在一个Leader。 对于第一种已经存在Leader的情况,机器试图去选举Leader时,会被告知当前服务器的Leader信息,对于该机器来说,仅仅需要和Leader机器建立连 接,并进行状态同步即可。
集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成,SID分别为1、2、3、4、5,ZXID分别为8、8、8、7、7,并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻, 3和5服务器出现故障,因此开始进行Leader选举
SID为1、2、4的机器投票情况: (1,8,1) (1,8,2) (1,7,4)
选举Leader规则: ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同,事务id大的胜出 ③事务id相同,服务器id大的胜出
# 3-3、客户端命令行操作
命令基本语法 | 功能描述 |
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help | 显示所有操作命令 |
ls path | 使用 ls 命令来查看当前 znode 的子节点 [可监听] -w 监听子节点变化 -s 附加次级信息 |
create | 普通创建 -s 含有序列 -e 临时(重启或者超时消失) |
get path | 获得节点的值 [可监听] -w 监听节点内容变化 -s 附加次级信息 |
set | 设置节点的具体值 |
stat | 查看节点状态 |
delete | 删除节点 |
deleteall | 递归删除节点 |
# 3-3-1、ls 查看节点具体信息
ls -s /
czxid:创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务 ID 是 ZooKeeper 中所 有修改总的次序。每次修改都有唯一的 zxid,如果 zxid1 小于 zxid2,那么 zxid1 在 zxid2 之 前发生。
ctime:znode 被创建的毫秒数(从 1970 年开始)
mzxid:znode 最后更新的事务 zxid
mtime:znode 最后修改的毫秒数(从 1970 年开始)
pZxid:znode 最后更新的子节点 zxid
cversion:znode 子节点变化号,znode 子节点修改次数
dataversion:znode 数据变化号
aclVersion:znode 访问控制列表的变化号
ephemeralOwner:如果是临时节点,这个是 znode 拥有者的 session id。如果不是 临时节点则是 0
dataLength:znode 的数据长度
numChildren:znode 子节点数量
# 3-3-2、节点类型(持久/短暂/有序号/无序号)
持久(Persistent):客户端和服务器端断开连接后,创建的节点不删除
短暂(Ephemeral):客户端和服务器端断开连接后,创建的节点自己删除
创建znode时设置顺序标识,znode名称 后会附加一个值,顺序号是一个单调递增的计数 器,由父节点维护 注意:在分布式系统中,顺序号可以被用于 为所有的事件进行全局排序,这样客户端可以通 过顺序号推断事件的顺序
持久化目录节点
create
客户端与Zookeeper断开连接后,该节点依旧存在
持久化顺序编号目录节点
create -s
客户端与Zookeeper断开连接后,该节点依旧存 在,只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
临时目录节点
create -e
客户端与Zookeeper断开连接后,该节点被删除
临时顺序编号目录节点
create -e -s
客户端与 Zookeeper 断开连接后 , 该 节 点 被 删 除 , 只 是 Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
# 3-4、监听器原理
客户端注册监听它关心的目录节点,当目录节点发生变化(数据改变、节点删除、子目 录节点增加删除)时,ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数 据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。
get -w
# 3-5、客户端 API 操作
创建一个工程:zookeeper
添加pom文件
<dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.5.7</version> </dependency> </dependencies>
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17拷贝log4j.properties文件到项目根目录
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c]- %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c]- %m%n
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创建包名com.zk
创建类名称zkClient
// 注意:逗号前后不能有空格 private static String connectString ="102:2181,103:2181,104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient = null; @Before public void init() throws Exception { zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent watchedEvent) { // 收到事件通知后的回调函数(用户的业务逻辑) System.out.println(watchedEvent.getType() + "--" + watchedEvent.getPath()); // 再次启动监听 try { List<String> children = zkClient.getChildren("/",true); for (String child : children) { System.out.println(child); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); }
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24创建子节点
// 创建子节点 @Test public void create() throws Exception { // 参数 1:要创建的节点的路径; 参数 2:节点数据 ; 参数 3:节点权限 ;参数 4:节点的类型 String nodeCreated = zkClient.create("/zkTest","node1".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); }
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7获取子节点并监听节点变化
// 获取子节点 @Test public void getChildren() throws Exception { List<String> children = zkClient.getChildren("/", true); for (String child : children) { System.out.println(child); } // 延时阻塞 Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); }
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10判断 Znode 是否存在
// 判断 znode 是否存在 @Test public void exist() throws Exception { Stat stat = zkClient.exists("/zkTest", false); System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist"); }
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# 3-6、客户端向服务端写数据流程
- 写流程之写入请求直接发送给Leader节点
- 写流程之写入请求发送给follower节点
# 4、服务器动态上下线监听案例
# 4-1、需求分析-服务器动态上下线
# 4-2、具体实现
先在集群上创建/servers 节点
create /servers "servers"
1在 Idea 中创建包名:com.zkcase1
服务器端向 Zookeeper 注册代码
public class DistributeServer { private static String connectString ="102:2181,103:2181,104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk = null; private String parentNode = "/servers"; // 创建到 zk 的客户端连接 public void getConnect() throws IOException{ zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) {} }); } // 注册服务器 public void registServer(String hostname) throws Exception{ String create = zk.create(parentNode + "/server",hostname.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(hostname +" is online "+ create); } // 业务功能 public void business(String hostname) throws Exception{ System.out.println(hostname + " is working ..."); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { // 1 获取 zk 连接 DistributeServer server = new DistributeServer(); server.getConnect(); // 2 利用 zk 连接注册服务器信息 server.registServer(args[0]); // 3 启动业务功能 server.business(args[0]); } }
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32客户端代码
public class DistributeClient { private static String connectString ="102:2181,103:2181,104:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk = null; private String parentNode = "/servers"; // 创建到 zk 的客户端连接 public void getConnect() throws IOException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 再次启动监听 try { getServerList(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } // 获取服务器列表信息 public void getServerList() throws Exception { // 1 获取服务器子节点信息,并且对父节点进行监听 List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true); // 2 存储服务器信息列表 ArrayList<String> servers = new ArrayList<>(); // 3 遍历所有节点,获取节点中的主机名称信息 for (String child : children) { byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child,false, null); servers.add(new String(data)); } // 4 打印服务器列表信息 System.out.println(servers); } // 业务功能 public void business() throws Exception{ System.out.println("client is working ..."); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { // 1 获取 zk 连接 DistributeClient client = new DistributeClient(); client.getConnect(); // 2 获取 servers 的子节点信息,从中获取服务器信息列表 client.getServerList(); // 3 业务进程启动 client.business(); } }
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# 5、ZooKeeper 分布式锁案例
什么叫做分布式锁呢? 比如说"进程 1"在使用该资源的时候,会先去获得锁,"进程 1"获得锁以后会对该资源保持独占,这样其他进程就无法访问该资源,"进程 1"用完该资源以后就将锁释放掉,让其 他进程来获得锁,那么通过这个锁机制,我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的 访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。
# 5-1、原生 Zookeeper 实现分布式锁案例
public class DistributedLock {
// zookeeper server 列表
private String connectString ="102:2181,103:2181,104:2181";
// 超时时间
private int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk;
private String rootNode = "locks";
private String subNode = "seq-";
// 当前 client 等待的子节点
private String waitPath;
//ZooKeeper 连接
private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1);
//ZooKeeper 节点等待
private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1);
// 当前 client 创建的子节点
private String currentNode;
// 和 zk 服务建立连接,并创建根节点
public DistributedLock() throws IOException,InterruptedException, KeeperException {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// 连接建立时, 打开 latch, 唤醒 wait 在该 latch 上的线程
if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
connectLatch.countDown();
}
// 发生了 waitPath 的删除事件
if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) {
waitLatch.countDown();
}
}
});
// 等待连接建立
connectLatch.await();
//获取根节点状态
Stat stat = zk.exists("/" + rootNode, false);
//如果根节点不存在,则创建根节点,根节点类型为永久节点
if (stat == null) {
System.out.println("根节点不存在");
zk.create("/" + rootNode, new byte[0],
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
}
}
// 加锁方法
public void zkLock() {
try {
//在根节点下创建临时顺序节点,返回值为创建的节点路径
currentNode = zk.create("/" + rootNode + "/" + subNode,null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
// wait 一小会, 让结果更清晰一些
Thread.sleep(10);
// 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况
List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" +rootNode, false);
// 列表中只有一个子节点, 那肯定就是 currentNode , 说明 client 获得锁
if (childrenNodes.size() == 1) {
return;
} else {
//对根节点下的所有临时顺序节点进行从小到大排序
Collections.sort(childrenNodes);
//当前节点名称
String thisNode = currentNode.substring(("/" +rootNode + "/").length());
//获取当前节点的位置
int index = childrenNodes.indexOf(thisNode);
if (index == -1) {
System.out.println("数据异常");
} else if (index == 0) {
// index == 0, 说明 thisNode 在列表中最小, 当前 client 获得锁
return;
} else {
// 获得排名比 currentNode 前 1 位的节点
this.waitPath = "/" + rootNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1);
// 在 waitPath 上注册监听器, 当 waitPath 被删除时, zookeeper 会回调监听器的 process 方法
zk.getData(waitPath, true, new Stat());
//进入等待锁状态
waitLatch.await();
return;
}
}
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 解锁方法
public void zkUnlock() {
try {
zk.delete(this.currentNode, -1);
} catch (InterruptedException | KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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- 分布式锁测试
public class DistributedLockTest {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException, IOException, KeeperException {
// 创建分布式锁 1
final DistributedLock lock1 = new DistributedLock();
// 创建分布式锁 2
final DistributedLock lock2 = new DistributedLock();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 获取锁对象
try {
lock1.zkLock();
System.out.println("线程 1 获取锁");
Thread.sleep(5 * 1000);
lock1.zkUnlock();
System.out.println("线程 1 释放锁");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 获取锁对象
try {
lock2.zkLock();
System.out.println("线程 2 获取锁");
Thread.sleep(5 * 1000);
lock2.zkUnlock();
System.out.println("线程 2 释放锁");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
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# 5-2、Curator 框架实现分布式锁案例
1、原生的 Java API 开发存在的问题 (1)会话连接是异步的,需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch
(2)Watch 需要重复注册,不然就不能生效
(3)开发的复杂性还是比较高的
(4)不支持多节点删除和创建。需要自己去递归 2、Curator 是一个专门解决分布式锁的框架,解决了原生 JavaAPI 开发分布式遇到的问题。 详情请查看官方文档:https://curator.apache.org/index.html
添加依赖
<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-client</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency>
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15代码实现
public class CuratorLockTest { private String rootNode = "/locks"; // zookeeper server 列表 private String connectString = "102:2181,103:2181,104:2181"; // connection 超时时间 private int connectionTimeout = 2000; // session 超时时间 private int sessionTimeout = 2000; public static void main(String[] args) { new CuratorLockTest().test(); } // 测试 private void test() { // 创建分布式锁 1 final InterProcessLock lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode); // 创建分布式锁 2 final InterProcessLock lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock1.acquire(); System.out.println("线程 1 获取锁"); // 测试锁重入 lock1.acquire(); System.out.println("线程 1 再次获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock1.release(); System.out.println("线程 1 释放锁"); lock1.release(); System.out.println("线程 1 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock2.acquire(); System.out.println("线程 2 获取锁"); // 测试锁重入 lock2.acquire(); System.out.println("线程 2 再次获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock2.release(); System.out.println("线程 2 释放锁"); lock2.release(); System.out.println("线程 2 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } // 分布式锁初始化 public CuratorFramework getCuratorFramework (){ //重试策略,初试时间 3 秒,重试 3 次 RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3); //通过工厂创建 Curator CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder() .connectString(connectString) .connectionTimeoutMs(connectionTimeout) .sessionTimeoutMs(sessionTimeout) .retryPolicy(policy).build(); //开启连接 client.start(); System.out.println("zookeeper 初始化完成..."); return client; } }
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