关于人工智能:和-chatgpt-聊了一会儿分布式锁-rediszookeeper-distributed-lock

前言

最近的 chatGPT 很火爆，据说取代程序员不可企及。

于是和 TA 聊了一会儿分布式锁，我的感触是，超过大部分程序员的程度。

Q1: 谈一谈 java 通过 redis 实现分布式 锁

chatGPT:

Java通过Redis实现分布式锁，是在多个Java应用程序之间实现同步的一种形式。通过Redis的原子性和高性能，实现了分布式锁的可靠性和高效性。具体实现步骤如下：获取Redis连贯：在Java应用程序中，应用Java Redis客户端连贯到Redis数据库。创立锁：Java应用程序向Redis数据库中写入一条记录，作为锁。设置过期工夫：为了防止死锁，须要为锁设置一个过期工夫。判断是否获取到锁：Java应用程序从Redis数据库中读取锁记录，判断以后是否曾经有其余应用程序获取到了锁。如果没有，则以后应用程序获取到了锁，能够执行须要同步的操作。开释锁：Java应用程序在同步操作实现后，从Redis数据库中删除锁记录，开释锁。在实现分布式锁时，须要留神以下几点：锁的名字应该是惟一的，并且易于辨认和治理。设置过期工夫是为了防止锁始终被占用而无奈开释。应该采纳原子性操作来实现锁，以避免出现多个线程同时拜访锁而导致的并发问题。须要思考锁的持有工夫，避免出现死锁的状况。总之，通过Redis实现分布式锁能够很好地解决多个Java应用程序之间同步的问题。Java应用程序能够通过Redis实现高效、牢靠的分布式锁，进步分布式应用程序的性能和可靠性。

咱们针对过期工夫附加两个小问题。

Q1.1 谈一谈 redis 分布式锁中，锁的过期工夫应该设置多久才正当呢

chatGPT:

在 Redis 分布式锁中，锁的过期工夫的设置须要思考到两个方面的因素：锁的超时工夫和业务解决工夫。如果锁的超时工夫设置过短，那么在高并发的状况下，可能会呈现多个过程同时获取到锁的状况，从而导致锁生效，呈现并发问题。因而，通常倡议将锁的过期工夫设置为略微长一些，能够思考设置为 30 秒到 1 分钟左右。另外，还须要思考业务解决工夫。如果业务解决工夫很长，而锁的过期工夫很短，那么在业务解决期间锁生效，就会导致其余过程在锁被开释前获取到锁，从而导致并发问题。因而，须要依据业务解决工夫来正当地设置锁的过期工夫，通常倡议将锁的过期工夫设置为业务解决工夫的两倍以上。须要留神的是，锁的过期工夫设置过长也会带来危险，例如当获取锁的过程解体或被终止时，其余过程无奈获取到锁，从而导致死锁问题。因而，在设置锁的过期工夫时须要综合思考以上因素，找到一个正当的平衡点。

Q1.2 如果零碎失常业务 30秒解决实现，然而零碎受到了攻打，导致解决工夫变慢。这个时候，分布式锁的过期工夫要怎么设置才正当呢？要求肯定不能出错，波及到金额

chatGPT:

如果零碎受到攻打导致解决工夫变慢，那么锁的过期工夫要依据理论状况进行设置。通常倡议将锁的过期工夫设置为业务解决工夫的两倍以上，然而如果零碎受到攻打，解决工夫远远超过了失常的业务解决工夫，那么在这种状况下，就须要将锁的过期工夫适当缩短，以确保在极其状况下锁不会过早生效。具体来说，能够思考以下两种计划：动静调整锁的过期工夫：当零碎受到攻打时，动静调整锁的过期工夫。能够依据以后的业务解决工夫来决定过期工夫的长度，如果业务解决工夫变长，就将过期工夫适当缩短。采纳异步解决的形式：将耗时较长的操作改为异步解决，从而防止阻塞主线程，缩小对分布式锁的占用工夫。在这种状况下，能够将锁的过期工夫设置为失常的业务解决工夫的两倍左右。须要留神的是，在设置锁的过期工夫时，肯定要依据理论状况进行正当的设置。如果过期工夫设置过短，会导致锁生效，呈现并发问题；如果过期工夫设置过长，会带来死锁的危险。因而，在设置锁的过期工夫时，须要综合思考业务解决工夫和零碎稳定性等因素，找到一个正当的平衡点。同时，在理论利用中，也能够联合监控零碎和预警机制，及时发现和解决零碎异常情况，保障系统的稳定性和安全性。

说的倒也算不错，让他给一下代码。

Q2: 给出具体的代码实现

上面是Java通过Redis实现分布式锁的代码示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.params.SetParams;public class RedisLock {    private Jedis jedis;    private String lockKey;    private String lockValue;    private int expireTime;    public RedisLock(Jedis jedis, String lockKey, String lockValue, int expireTime) {        this.jedis = jedis;        this.lockKey = lockKey;        this.lockValue = lockValue;        this.expireTime = expireTime;    }    public boolean acquire() {        SetParams setParams = new SetParams();        setParams.nx();        setParams.ex(expireTime);        String result = jedis.set(lockKey, lockValue, setParams);        if ("OK".equals(result)) {            return true;        }        return false;    }    public boolean release() {        String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";        Object result = jedis.eval(luaScript, 1, lockKey, lockValue);        if ("1".equals(result.toString())) {            return true;        }        return false;    }}

chatGPT 的解释:

在下面的代码中，咱们定义了一个RedisLock类，用于封装获取和开释锁的操作。其中，acquire()办法用于获取锁，release()办法用于开释锁。在获取锁时，咱们应用Redis的set()办法设置一个键值对，并应用NX（不存在则创立）和EX（过期工夫）两个参数来保障锁的原子性和可靠性。如果set()办法返回的后果为"OK"，则示意获取到了锁，能够执行同步操作。在开释锁时，咱们应用Redis的eval()办法执行一个Lua脚本，判断以后锁的值是否为以后线程所持有的值。如果是，则调用Redis的del()办法删除该键值对，开释锁。须要留神的是，在应用Redis实现分布式锁时，咱们须要确保获取和开释锁的操作是原子性的。同时，咱们也须要思考锁的过期工夫，避免出现死锁的状况。

诚然，这个代码写的作为入门是够用了。

1） 然而还是有一些改良空间，比方 expireTime/lockKey/lockValue 应该作为办法的参数。

其实 AI 无论怎么倒退，咱们还是须要晓得底层的原理，不然都不晓得如何改良。

对于程序员如此，对于画师也是如此。

2）这个是单点的算法，咱们问一下如何解决。

Q3：如果 redis 是多个节点，存在主节点重启，下面的办法存在什么问题？

chatGPT:

如果 Redis 是多个节点，存在主节点重启，下面的代码实现可能会呈现如下问题：主节点重启后，因为获取锁和开释锁的操作不在同一个节点上，可能会导致锁的生效或者其余线程获取到该锁，从而导致数据不统一的状况。如果Redis的主从复制模式中，主节点重启后从节点升为主节点，那么原来的锁信息将无奈被获取和开释。为了解决这些问题，能够思考应用Redis的RedLock算法。RedLock算法是由Redis的创始人Salvatore Sanfilippo提出的一种分布式锁计划，能够在多个节点之间合作实现牢靠的分布式锁。具体来说，RedLock算法应用多个Redis节点组成一个集群，获取锁和开释锁的操作在多个节点上执行，并且须要满足以下条件：获取锁时，至多在大部分（如5个节点中的3个）节点上获取到锁才算胜利获取到锁。开释锁时，须要向所有节点发送开释锁的申请，只有大部分节点（如5个节点中的3个）胜利开释锁才算胜利开释锁。通过这样的形式，能够在多个节点之间合作实现牢靠的分布式锁，避免出现单点故障和数据不统一的状况。以下是应用Java代码实现RedLock算法的示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.params.SetParams;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class RedisRedLock {    private List<Jedis> jedisList;    private String lockKey;    private String lockValue;    private int expireTime;    private int quorum;    public RedisRedLock(List<Jedis> jedisList, String lockKey, String lockValue, int expireTime) {        this.jedisList = jedisList;        this.lockKey = lockKey;        this.lockValue = lockValue;        this.expireTime = expireTime;        this.quorum = jedisList.size() / 2 + 1;    }    public boolean acquire() {        int count = 0;        long startMillis = System.currentTimeMillis();        while ((System.currentTimeMillis() - startMillis) < expireTime) {            for (Jedis jedis : jedisList) {                SetParams setParams = new SetParams();                setParams.nx();                setParams.ex(expireTime);                String result = jedis.set(lockKey, lockValue, setParams);                if ("OK".equals(result)) {                    count++;                }                if (count >= quorum) {                    return true;                }            }        }        return false;    }    public boolean release() {        boolean success = true;        for (Jedis jedis : jedisList) {            String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";            Object result = jedis.eval(luaScript, 1, lockKey, lockValue);            if    (!(result instanceof Long) || (Long) result != 1)) {            success = false;        }    }    return success;}

在上述示例代码中，RedisRedLock类示意了一个RedLock分布式锁，包含多个Redis节点、锁的名称、锁的值、锁的过期工夫等属性，以及获取锁和开释锁的办法。在获取锁时，须要循环遍历多个Redis节点，应用NX（不存在则创立）命令尝试在Redis中创立一个新的key-value对，并设置过期工夫。只有当大部分节点（如5个节点中的3个）都胜利获取到锁时，才算获取锁胜利。在开释锁时，须要向所有节点发送开释锁的申请，应用Lua脚本来判断以后锁是否为以后线程持有，如果是则开释锁，否则返回0示意锁已被其余线程持有。须要留神的是，应用RedLock算法能够进步分布式锁的可靠性和稳定性，然而并不能完全避免分布式锁的问题。例如，当Redis节点之间的网络提早较大时，可能会导致某些节点无奈及时获取到锁信息，从而呈现数据不统一的状况。因而，在应用RedLock算法时，须要认真评估利用场景和业务需要，衡量分布式锁的可靠性和性能，以便抉择最适宜的计划。

当然，redlock 也并非是完满的，能够参考上面的文章：

redis 分布式锁设计 redis lock

Q4: RedLock 存在什么毛病？如何解决

chatGPT:

RedLock算法尽管能够进步分布式锁的可靠性和稳定性，但依然存在一些毛病和局限性，如下所述：可能存在网络分区问题：在Redis集群节点之间的网络提早较大或呈现网络分区时，可能会导致某些节点无奈及时获取到锁信息，从而呈现数据不统一的状况。Redis节点故障问题：如果一个或多个Redis节点产生故障或宕机，可能会导致某些节点无奈失常工作，从而影响分布式锁的可用性和性能。同时获取锁的线程数量问题：RedLock算法中要求大部分节点都须要获取到锁能力认为获取胜利，然而如果同时有大量线程申请获取锁，可能会导致节点的解决能力有余，从而导致获取锁的工夫过长。针对上述毛病和局限性，能够采取以下措施进行解决：应用多个Redis集群：为了防止网络分区和节点故障等问题，能够应用多个Redis集群进行分布式锁的实现，从而进步可用性和稳定性。采纳自适应锁超时工夫：针对同时获取锁的线程数量问题，能够依据理论状况采纳自适应的锁超时工夫，防止获取锁的工夫过长。应用其余分布式锁计划：RedLock算法尽管具备肯定的劣势，但并不是实用于所有场景。依据理论需要，能够抉择其余分布式锁计划，如基于ZooKeeper实现的分布式锁等。

Q5: java 语言，应用 zookeeper 如何实现分布式锁

chatGPT:

在Java语言中，能够应用ZooKeeper实现分布式锁，具体步骤如下：创立ZooKeeper客户端连贯：应用ZooKeeper提供的Java API创立一个ZooKeeper客户端连贯，用于拜访ZooKeeper服务。创立锁节点：在ZooKeeper中创立一个程序长期节点，示意以后申请获取锁的节点。如果创立胜利，则示意以后节点获取到了锁，否则须要期待。监听前一个节点的删除事件：以后节点创立实现后，须要监听前一个节点的删除事件，一旦前一个节点被删除，阐明前一个节点曾经开释了锁，以后节点能够获取到锁。开释锁：开释锁时须要删除以后节点。以下是一段基于ZooKeeper实现分布式锁的Java代码示例：

public class DistributedLock {    private ZooKeeper zooKeeper;    private String lockPath;    private String lockName;    private String currentNodePath;    private String previousNodePath;    public DistributedLock(ZooKeeper zooKeeper, String lockPath, String lockName) {        this.zooKeeper = zooKeeper;        this.lockPath = lockPath;        this.lockName = lockName;    }    public void lock() throws Exception {        // 创立锁节点        currentNodePath = zooKeeper.create(lockPath + "/" + lockName + "-", null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);        // 获取锁节点的序号        int currentNodeSeqNum = Integer.parseInt(currentNodePath.substring(currentNodePath.lastIndexOf('-') + 1));        // 获取锁节点的父节点下的所有子节点        List<String> children = zooKeeper.getChildren(lockPath, false);        // 对子节点进行排序        Collections.sort(children);        // 获取以后节点在子节点列表中的地位        int currentNodeIndex = children.indexOf(currentNodePath.substring(lockPath.length() + 1));        // 如果以后节点是第一个节点，则获取锁胜利        if (currentNodeIndex == 0) {            return;        }        // 获取前一个节点的门路        previousNodePath = lockPath + "/" + children.get(currentNodeIndex - 1);        // 监听前一个节点的删除事件        Stat stat = zooKeeper.exists(previousNodePath, new Watcher() {            @Override            public void process(WatchedEvent event) {                try {                    lock();                } catch (Exception e) {                    e.printStackTrace();                }            }        });        // 如果前一个节点曾经不存在，则从新获取锁        if (stat == null) {            lock();        } else {            synchronized (this) {                wait();            }        }    }    public void unlock() throws Exception {        zooKeeper.delete(currentNodePath, -1);    }}

在这个示例代码中，咱们首先创立了一个ZooKeeper客户端连贯，而后定义了一个DistributedLock类来实现分布式锁，其中lockPath示意锁节点的门路，lockName示意锁节点的名称。在lock()办法中，咱们首先创立了一个程序长期节点，而后获取锁节点的序号和以后节点在子节点列表中的地位，如果以后节点是第一个节点，则获取锁胜利；

有一说一，对于根本不会应用 zookeeper 的开发者而言，下面的代码作为入门还是不错的。

然而最初咱们还是须要了解原理，作为学习路上的良师益友，chatGPT 是当之无愧的。

Q6：zookeeper 是 AP 还是 CP？如果是 CP，那么呈现服务不可用怎么办？

他举荐咱们应用 zk，咱们就问一下 cp 的问题。

chatGPT:

ZooKeeper是一个CP零碎，即在网络分区的状况下，零碎优先保障一致性，而可能就义可用性。在ZooKeeper集群中，一旦产生网络分区，可能会导致局部节点无奈连贯到主节点，这时候这部分节点就会成为不可用状态。对于这种状况，能够采取以下措施：保障集群的衰弱状态：在应用ZooKeeper的过程中，须要对集群进行定期的监控，确保每个节点的衰弱状态，及时发现故障。应用重试机制：如果某个节点无奈连贯到主节点，能够采纳重试机制，期待一段时间后再次尝试连贯，如果依然失败，能够通过切换到备用节点来保障服务的可用性。正当设置超时工夫：在应用ZooKeeper时，须要设置正当的超时工夫，以便在呈现网络分区等异常情况时，可能及时检测并作出相应的解决。总之，在应用ZooKeeper实现分布式锁时，须要思考到网络分区等异常情况，采取相应的措施来保障服务的可用性和一致性。

Q7: redis 和 zookeeper 实现分布式锁，你总结一下二者的利弊，比照一下。具体的表格

感觉聊的差不多了，咱们让 chatGPT 出一个比照的表格。

chatGPT:

上面是Redis和ZooKeeper实现分布式锁的利弊比照表格：

总的来说，Redis适宜解决高并发、读写频繁的场景，而ZooKeeper则更适宜解决数据一致性和高可用性要求较高的场景。在开发实际中，须要依据具体的业务需要和零碎特点抉择适合的分布式锁实现形式。

Q8: 你倡议应用哪一种形式呢

chatGPT:

倡议依据具体业务场景和零碎架构抉择适合的分布式锁实现形式。如果业务场景中次要是解决高并发申请，读写操作较为频繁，且对数据一致性要求不是特地高，能够优先思考Redis实现分布式锁。如果系统对数据一致性和高可用性要求较高，能够思考应用ZooKeeper实现分布式锁。同时，如果零碎中同时应用了Redis和ZooKeeper，能够思考综合应用两者实现更为灵便和牢靠的分布式锁计划。

他说到了联合二者，怎么个结合法？

Q9：综合应用两者实现是什么意思？开展说一说

chatGPT:

综合应用Redis和ZooKeeper实现分布式锁，次要是将两者的劣势联合起来，达到更好的性能和可靠性。一种常见的形式是，应用Redis实现分布式锁的疾速获取和开释，同时应用ZooKeeper实现分布式锁的可靠性和数据一致性。具体实现形式是：应用Redis的SETNX命令获取锁，如果获取胜利，则示意获取到了分布式锁；否则，期待一段时间再次尝试获取锁。获取到锁之后，设置锁的过期工夫，并在Redis中记录以后线程持有锁的标识，用于后续开释锁时进行验证。在业务逻辑执行实现后，应用Lua脚本或Redis的事务机制，保障开释锁的原子性。开释锁时，首先验证以后线程持有锁的标识，如果匹配，则应用Redis的DEL命令删除锁的标识，开释锁。同时，将锁的开释同步到ZooKeeper中。在开释锁时，应用ZooKeeper的分布式锁机制，确保同一时刻只有一个线程能够批改锁的状态，防止多个线程同时开释锁的问题。综合应用Redis和ZooKeeper实现分布式锁，既能够保障锁的获取和开释的高效性，又能够确保分布式锁的数据一致性和高可用性，是一种比拟优良的分布式锁实现计划。

Q10: 这样不会导致复杂性变高吗？如果二者不统一怎么办

chatGPT:

综合应用Redis和ZooKeeper实现分布式锁确实会减少肯定的复杂性，须要更多的编码工作和配置调整，然而它可能更好地满足分布式锁的可靠性和高可用性要求，确保分布式锁的正确性和稳定性。在应用Redis和ZooKeeper时，的确存在二者之间的数据一致性问题，例如锁在Redis中曾经被开释，但在ZooKeeper中还未被删除，或者锁在ZooKeeper中曾经被开释，但在Redis中还未被删除。如果产生这种状况，就会导致分布式锁的状态不统一，可能会造成一些问题。为了防止这种状况，能够采纳以下几种形式：尽可能减少应用两种不同的分布式锁实现，如果能够，最好应用Redis或ZooKeeper其中一种实现分布式锁，而不是两者同时应用。在代码实现时，退出查看分布式锁状态的逻辑，确保Redis和ZooKeeper中的分布式锁状态统一，例如在开释分布式锁时，先查看Redis中的锁是否曾经被删除，再去ZooKeeper中删除锁的状态。应用心跳机制定期同步两种分布式锁实现之间的状态，例如每隔一段时间，在Redis中设置一个带有过期工夫的key，同时在ZooKeeper中创立一个长久化节点，示意分布式锁的状态，每次查看分布式锁状态时，都先在Redis中查看是否过期，如果过期则到ZooKeeper中查看分布式锁状态。

小结

chatGPT 其实比个别的博文品质要高不少，而且能够不停地发问拓展，对于常识的学习和拓展很有帮忙。

然而须要咱们有肯定的分别能力，因为他可能会胡言乱语，而且死不悔改。

AI 不会取代人，只有会说用 AI 的人取代不会应用 AI 的人。

我是老马，期待与你的下次重逢。