分布式锁为什么要选择Zookeeper而不是Redis?看完这篇你就明白了

分布式锁是在分布式系统中常用的一种性能优化方案，用于解决多节点对共享资源的同时访问问题。为了实现分布式锁，可以选择多种技术栈，常见的有Zookeeper、Redis等。而在这些技术栈中，为什么Zookeeper比Redis更适合作为分布式锁的实现呢？

1. Zookeeper的数据一致性

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务框架，用于协调多个节点之间的数据同步，并提供简单的原语来实现分布式系统中的协作。在Zookeeper中，数据的更新操作是原子性的，并且所有节点都会在同一时间获得最新的数据。这个特性非常适合用于实现分布式锁。

而Redis作为一个内存数据库，通常会使用主从复制或者集群模式来实现分布式。但是在Redis的主从复制中，如果主节点挂掉了，客户端仍然可以往从节点写入数据，而且最终可能会导致数据不一致的情况。这与分布式锁的要求是相悖的。另外，Redis也不支持类似Zookeeper中Watch机制，无法及时响应数据变更。

2. Zookeeper的顺序节点

在Zookeeper中，每个节点都可以设置一个顺序号，节点的创建顺序与数据版本号相关。利用这个特性，我们可以实现一个分布式锁的方案：

（1）客户端请求Zookeeper创建一个临时节点，节点名称使用一个全局唯一的key值；

（2）由于Zookeeper支持顺序节点，客户端可以在创建节点时指定一个序列号，节点名称使用key + “/” + 序列号的方式构成；

（3）客户端通过Zookeeper的getChildren请求获取所有跟自己创建的节点具有相同名称的所有节点，检查这些节点中自己的序列号是否是最小的，若是则表示自己获取到了锁；

（4）客户端调用完临时节点后，关闭与Zookeeper服务器的连接，并删除已经创建的临时节点。

但是，Redis中没有类似顺序节点的概念，使用Redis作为分布式锁时，需要手动模拟这个过程，增加了很多额外的工作量。

例子1：Zookeeper实现分布式锁

以下是使用Zookeeper实现分布式锁的Python代码示例：

from kazoo.client import KazooClient
import time
import os

zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
zk.start()

class DistributedLock():
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.lock = None

    def __enter__(self):
        print("Call enter")
        self.lock = zk.Lock(self.path, os.getpid().to_bytes(16, byteorder='big'))
        self.lock.acquire()
        print("Lock acquired")

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("Call exit")
        self.lock.release()
        print("Lock released")

with DistributedLock('/distribution_lock'):
    print("Run function")
    time.sleep(10)

zk.stop()

在这个例子中，使用KazooClient库连接Zookeeper服务器，创建了一个DistributedLock类，实现了__enter()和__exit()方法，分别代表获取锁和释放锁的操作。使用时只需要在需要加锁的代码块前面加上“with DistributedLock()”即可。

例子2：Redis实现分布式锁

以下是使用Redis实现分布式锁的Python代码示例：

import redis
import time
import os

redis_client = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

class RedisLock():
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.value = os.getpid()

    def acquire(self):
        while True:
            if redis_client.set(self.key, self.value, nx=True, ex=10):
                return True
            time.sleep(1)

    def release(self):
        redis_client.delete(self.key)

with RedisLock('distribution_lock'):
    print("Run function")
    time.sleep(10)

在这个例子中，首先使用redis库连接Redis服务器，创建了一个RedisLock类，实现了acquire()和release()方法，分别代表获取锁和释放锁的操作。使用时只需要在需要加锁的代码块前面加上“with RedisLock()”即可。在acquire()方法中，使用了Redis的SETNX命令来实现加锁，ex参数设置10秒后锁自动过期。但是这里并没有实现类似Zookeeper的顺序节点，需要手动模拟加锁过程。