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# 19 | 在分布式环境中，Leader选举、互斥锁和读写锁该如何实现？
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你好，我是鸟窝。
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在前面的课程里，我们学习的并发原语都是在进程内使用的，也就是我们常见的一个运行程序为了控制共享资源、实现任务编排和进行消息传递而提供的控制类型。在接下来的这两节课里，我要讲的是几个分布式的并发原语，它们控制的资源或编排的任务分布在不同进程、不同机器上。
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分布式的并发原语实现更加复杂，因为在分布式环境中，网络状况、服务状态都是不可控的。不过还好有相应的软件系统去做这些事情。这些软件系统会专门去处理这些节点之间的协调和异常情况，并且保证数据的一致性。我们要做的就是在它们的基础上实现我们的业务。
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常用来做协调工作的软件系统是Zookeeper、etcd、Consul之类的软件，Zookeeper为Java生态群提供了丰富的分布式并发原语（通过Curator库），但是缺少Go相关的并发原语库。Consul在提供分布式并发原语这件事儿上不是很积极，而etcd就提供了非常好的分布式并发原语，比如分布式互斥锁、分布式读写锁、Leader选举，等等。所以，今天，我就以etcd为基础，给你介绍几种分布式并发原语。
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既然我们依赖etcd，那么，在生产环境中要有一个etcd集群，而且应该保证这个etcd集群是7\*24工作的。在学习过程中，你可以使用一个etcd节点进行测试。
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这节课我要介绍的就是Leader选举、互斥锁和读写锁。
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# Leader选举
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Leader选举常常用在主从架构的系统中。主从架构中的服务节点分为主（Leader、Master）和从（Follower、Slave）两种角色，实际节点包括1主n从，一共是n+1个节点。
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主节点常常执行写操作，从节点常常执行读操作，如果读写都在主节点，从节点只是提供一个备份功能的话，那么，主从架构就会退化成主备模式架构。
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主从架构中最重要的是如何确定节点的角色，也就是，到底哪个节点是主，哪个节点是从？
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**在同一时刻，系统中不能有两个主节点，否则，如果两个节点都是主，都执行写操作的话，就有可能出现数据不一致的情况，所以，我们需要一个选主机制，选择一个节点作为主节点，这个过程就是Leader选举**。
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当主节点宕机或者是不可用时，就需要新一轮的选举，从其它的从节点中选择出一个节点，让它作为新主节点，宕机的原主节点恢复后，可以变为从节点，或者被摘掉。
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我们可以通过etcd基础服务来实现leader选举。具体点说，我们可以将Leader选举的逻辑交给etcd基础服务，这样，我们只需要把重心放在业务开发上。etcd基础服务可以通过多节点的方式保证7\*24服务，所以，我们也不用担心Leader选举不可用的问题。如下图所示：
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接下来，我会给你介绍业务开发中跟Leader选举相关的选举、查询、Leader变动监控等功能。
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我要先提醒你一句，如果你想运行我下面讲到的测试代码，就要先部署一个etcd的集群，或者部署一个etcd节点做测试。
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首先，我们来实现一个测试分布式程序的框架：它会先从命令行中读取命令，然后再执行相应的命令。你可以打开两个窗口，模拟不同的节点，分别执行不同的命令。
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这个测试程序如下：
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```
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package main
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// 导入所需的库
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import (
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"bufio"
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"context"
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"flag"
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"fmt"
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"log"
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"os"
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"strconv"
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"strings"
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"github.com/coreos/etcd/clientv3"
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"github.com/coreos/etcd/clientv3/concurrency"
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)
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// 可以设置一些参数，比如节点ID
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var (
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nodeID = flag.Int("id", 0, "node ID")
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addr = flag.String("addr", "http://127.0.0.1:2379", "etcd addresses")
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electName = flag.String("name", "my-test-elect", "election name")
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)
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func main() {
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flag.Parse()
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// 将etcd的地址解析成slice of string
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endpoints := strings.Split(*addr, ",")
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// 生成一个etcd的clien
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cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
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if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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defer cli.Close()
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// 创建session,如果程序宕机导致session断掉，etcd能检测到
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session, err := concurrency.NewSession(cli)
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defer session.Close()
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// 生成一个选举对象。下面主要使用它进行选举和查询等操作
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// 另一个方法ResumeElection可以使用既有的leader初始化Election
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e1 := concurrency.NewElection(session, *electName)
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// 从命令行读取命令
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consolescanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
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for consolescanner.Scan() {
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action := consolescanner.Text()
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switch action {
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case "elect": // 选举命令
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go elect(e1, *electName)
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case "proclaim": // 只更新leader的value
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proclaim(e1, *electName)
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case "resign": // 辞去leader,重新选举
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resign(e1, *electName)
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case "watch": // 监控leader的变动
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go watch(e1, *electName)
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case "query": // 查询当前的leader
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query(e1, *electName)
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case "rev":
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rev(e1, *electName)
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default:
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fmt.Println("unknown action")
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}
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}
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}
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```
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部署完以后，我们就可以开始选举了。
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## 选举
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如果你的业务集群还没有主节点，或者主节点宕机了，你就需要发起新一轮的选主操作，主要会用到**Campaign和Proclaim**。如果你需要主节点放弃主的角色，让其它从节点有机会成为主节点，就可以调用**Resign**方法。
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这里我提到了三个和选主相关的方法，下面我来介绍下它们的用法。
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**第一个方法是Campaign**。它的作用是，把一个节点选举为主节点，并且会设置一个值。它的签名如下所示：
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```
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func (e *Election) Campaign(ctx context.Context, val string) error
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```
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需要注意的是，这是一个阻塞方法，在调用它的时候会被阻塞，直到满足下面的三个条件之一，才会取消阻塞。
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1. 成功当选为主；
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2. 此方法返回错误；
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3. ctx被取消。
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**第二个方法是Proclaim**。它的作用是，重新设置Leader的值，但是不会重新选主，这个方法会返回新值设置成功或者失败的信息。方法签名如下所示：
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```
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func (e *Election) Proclaim(ctx context.Context, val string) error
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```
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**第三个方法是Resign**：开始新一次选举。这个方法会返回新的选举成功或者失败的信息。它的签名如下所示：
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```
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func (e *Election) Resign(ctx context.Context) (err error)
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```
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这三个方法的测试代码如下。你可以使用测试程序进行测试，具体做法是，启动两个节点，执行和这三个方法相关的命令。
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```
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var count int
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// 选主
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func elect(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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log.Println("acampaigning for ID:", *nodeID)
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// 调用Campaign方法选主,主的值为value-<主节点ID>-<count>
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if err := e1.Campaign(context.Background(), fmt.Sprintf("value-%d-%d", *nodeID, count)); err != nil {
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log.Println(err)
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}
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log.Println("campaigned for ID:", *nodeID)
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count++
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}
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// 为主设置新值
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func proclaim(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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|
log.Println("proclaiming for ID:", *nodeID)
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|
// 调用Proclaim方法设置新值,新值为value-<主节点ID>-<count>
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if err := e1.Proclaim(context.Background(), fmt.Sprintf("value-%d-%d", *nodeID, count)); err != nil {
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|
log.Println(err)
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|
}
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|
log.Println("proclaimed for ID:", *nodeID)
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count++
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}
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// 重新选主，有可能另外一个节点被选为了主
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func resign(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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log.Println("resigning for ID:", *nodeID)
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// 调用Resign重新选主
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if err := e1.Resign(context.TODO()); err != nil {
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log.Println(err)
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}
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log.Println("resigned for ID:", *nodeID)
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}
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```
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## 查询
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除了选举Leader，程序在启动的过程中，或者在运行的时候，还有可能需要查询当前的主节点是哪一个节点？主节点的值是什么？版本是多少？不光是主从节点需要查询和知道哪一个节点，在分布式系统中，还有其它一些节点也需要知道集群中的哪一个节点是主节点，哪一个节点是从节点，这样它们才能把读写请求分别发往相应的主从节点上。
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etcd提供了查询当前Leader的方法**Leader**，如果当前还没有Leader，就返回一个错误，你可以使用这个方法来查询主节点信息。这个方法的签名如下：
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```
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func (e *Election) Leader(ctx context.Context) (*v3.GetResponse, error)
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```
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每次主节点的变动都会生成一个新的版本号，你还可以查询版本号信息（**Rev**方法），了解主节点变动情况：
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```
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func (e *Election) Rev() int64
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```
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你可以在测试完选主命令后，测试查询命令（query、rev），代码如下：
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```
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// 查询主的信息
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func query(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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// 调用Leader返回主的信息，包括key和value等信息
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resp, err := e1.Leader(context.Background())
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if err != nil {
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log.Printf("failed to get the current leader: %v", err)
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}
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log.Println("current leader:", string(resp.Kvs[0].Key), string(resp.Kvs[0].Value))
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}
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// 可以直接查询主的rev信息
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func rev(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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rev := e1.Rev()
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log.Println("current rev:", rev)
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}
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```
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## 监控
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有了选举和查询方法，我们还需要一个监控方法。毕竟，如果主节点变化了，我们需要得到最新的主节点信息。
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我们可以通过Observe来监控主的变化，它的签名如下：
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```
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func (e *Election) Observe(ctx context.Context) <-chan v3.GetResponse
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```
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它会返回一个chan，显示主节点的变动信息。需要注意的是，它不会返回主节点的全部历史变动信息，而是只返回最近的一条变动信息以及之后的变动信息。
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它的测试代码如下：
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```
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func watch(e1 *concurrency.Election, electName string) {
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ch := e1.Observe(context.TODO())
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log.Println("start to watch for ID:", *nodeID)
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for i := 0; i < 10; i++ {
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resp := <-ch
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log.Println("leader changed to", string(resp.Kvs[0].Key), string(resp.Kvs[0].Value))
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}
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}
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```
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etcd提供了选主的逻辑，而你要做的就是利用这些方法，让它们为你的业务服务。在使用的过程中，你还需要做一些额外的设置，比如查询当前的主节点、启动一个goroutine阻塞调用Campaign方法，等等。虽然你需要做一些额外的工作，但是跟自己实现一个分布式的选主逻辑相比，大大地减少了工作量。
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接下来，我们继续看etcd提供的分布式并发原语：互斥锁。
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# 互斥锁
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互斥锁是非常常用的一种并发原语，我专门花了4讲的时间，重点介绍了互斥锁的功能、原理和易错场景。
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不过，前面说的互斥锁都是用来保护同一进程内的共享资源的，今天，我们要掌握的是分布式环境中的互斥锁。**我们要重点学习下分布在不同机器中的不同进程内的goroutine，如何利用分布式互斥锁来保护共享资源。**
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互斥锁的应用场景和主从架构的应用场景不太一样。**使用互斥锁的不同节点是没有主从这样的角色的，所有的节点都是一样的，只不过在同一时刻，只允许其中的一个节点持有锁**。
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下面，我们就来学习下互斥锁相关的两个原语，即Locker和Mutex。
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## Locker
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etcd提供了一个简单的Locker原语，它类似于Go标准库中的sync.Locker接口，也提供了Lock/UnLock的机制：
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```
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func NewLocker(s *Session, pfx string) sync.Locker
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```
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可以看到，它的返回值是一个sync.Locker，因为你对标准库的Locker已经非常了解了，而且它只有Lock/Unlock两个方法，所以，接下来使用这个锁就非常容易了。下面的代码是一个使用Locker并发原语的例子：
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```
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package main
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import (
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"flag"
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"log"
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|
|
"math/rand"
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|
|
"strings"
|
|
|
"time"
|
|
|
|
|
|
"github.com/coreos/etcd/clientv3"
|
|
|
"github.com/coreos/etcd/clientv3/concurrency"
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)
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var (
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addr = flag.String("addr", "http://127.0.0.1:2379", "etcd addresses")
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|
lockName = flag.String("name", "my-test-lock", "lock name")
|
|
|
)
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func main() {
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flag.Parse()
|
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rand.Seed(time.Now().UnixNano())
|
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|
// etcd地址
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endpoints := strings.Split(*addr, ",")
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|
// 生成一个etcd client
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cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
|
|
|
if err != nil {
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log.Fatal(err)
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|
}
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|
|
defer cli.Close()
|
|
|
useLock(cli) // 测试锁
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}
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func useLock(cli *clientv3.Client) {
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|
// 为锁生成session
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s1, err := concurrency.NewSession(cli)
|
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|
if err != nil {
|
|
|
log.Fatal(err)
|
|
|
}
|
|
|
defer s1.Close()
|
|
|
//得到一个分布式锁
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locker := concurrency.NewLocker(s1, *lockName)
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// 请求锁
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log.Println("acquiring lock")
|
|
|
locker.Lock()
|
|
|
log.Println("acquired lock")
|
|
|
|
|
|
// 等待一段时间
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|
|
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(30)) * time.Second)
|
|
|
locker.Unlock() // 释放锁
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|
|
log.Println("released lock")
|
|
|
}
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```
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你可以同时在两个终端中运行这个测试程序。可以看到，它们获得锁是有先后顺序的，一个节点释放了锁之后，另外一个节点才能获取到这个分布式锁。
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## Mutex
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事实上，刚刚说的Locker是基于Mutex实现的，只不过，Mutex提供了查询Mutex的key的信息的功能。测试代码也类似：
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```
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func useMutex(cli *clientv3.Client) {
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|
|
// 为锁生成session
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|
s1, err := concurrency.NewSession(cli)
|
|
|
if err != nil {
|
|
|
log.Fatal(err)
|
|
|
}
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|
|
defer s1.Close()
|
|
|
m1 := concurrency.NewMutex(s1, *lockName)
|
|
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//在请求锁之前查询key
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|
log.Printf("before acquiring. key: %s", m1.Key())
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|
// 请求锁
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|
log.Println("acquiring lock")
|
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|
if err := m1.Lock(context.TODO()); err != nil {
|
|
|
log.Fatal(err)
|
|
|
}
|
|
|
log.Printf("acquired lock. key: %s", m1.Key())
|
|
|
|
|
|
//等待一段时间
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|
time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(30)) * time.Second)
|
|
|
|
|
|
// 释放锁
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|
|
if err := m1.Unlock(context.TODO()); err != nil {
|
|
|
log.Fatal(err)
|
|
|
}
|
|
|
log.Println("released lock")
|
|
|
}
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```
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可以看到，Mutex并没有实现sync.Locker接口，它的Lock/Unlock方法需要提供一个context.Context实例做参数，这也就意味着，在请求锁的时候，你可以设置超时时间，或者主动取消请求。
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# 读写锁
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学完了分布式Locker和互斥锁Mutex，你肯定会联想到读写锁RWMutex。是的，etcd也提供了分布式的读写锁。不过，互斥锁Mutex是在github.com/coreos/etcd/clientv3/concurrency包中提供的，读写锁RWMutex却是在github.com/coreos/etcd/contrib/recipes包中提供的。
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etcd提供的分布式读写锁的功能和标准库的读写锁的功能是一样的。只不过，**etcd提供的读写锁，可以在分布式环境中的不同的节点使用**。它提供的方法也和标准库中的读写锁的方法一致，分别提供了RLock/RUnlock、Lock/Unlock方法。下面的代码是使用读写锁的例子，它从命令行中读取命令，执行读写锁的操作：
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```
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package main
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|
|
|
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|
import (
|
|
|
"bufio"
|
|
|
"flag"
|
|
|
"fmt"
|
|
|
"log"
|
|
|
"math/rand"
|
|
|
"os"
|
|
|
"strings"
|
|
|
"time"
|
|
|
|
|
|
"github.com/coreos/etcd/clientv3"
|
|
|
"github.com/coreos/etcd/clientv3/concurrency"
|
|
|
recipe "github.com/coreos/etcd/contrib/recipes"
|
|
|
)
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|
|
|
|
|
var (
|
|
|
addr = flag.String("addr", "http://127.0.0.1:2379", "etcd addresses")
|
|
|
lockName = flag.String("name", "my-test-lock", "lock name")
|
|
|
action = flag.String("rw", "w", "r means acquiring read lock, w means acquiring write lock")
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
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|
func main() {
|
|
|
flag.Parse()
|
|
|
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
|
|
|
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|
|
// 解析etcd地址
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|
endpoints := strings.Split(*addr, ",")
|
|
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// 创建etcd的client
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|
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{Endpoints: endpoints})
|
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|
if err != nil {
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|
log.Fatal(err)
|
|
|
}
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|
|
defer cli.Close()
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|
|
// 创建session
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|
s1, err := concurrency.NewSession(cli)
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|
if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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defer s1.Close()
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m1 := recipe.NewRWMutex(s1, *lockName)
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// 从命令行读取命令
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consolescanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)
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for consolescanner.Scan() {
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action := consolescanner.Text()
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switch action {
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case "w": // 请求写锁
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testWriteLocker(m1)
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case "r": // 请求读锁
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testReadLocker(m1)
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default:
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fmt.Println("unknown action")
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}
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}
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}
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func testWriteLocker(m1 *recipe.RWMutex) {
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// 请求写锁
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log.Println("acquiring write lock")
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if err := m1.Lock(); err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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log.Println("acquired write lock")
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// 等待一段时间
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time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) * time.Second)
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// 释放写锁
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if err := m1.Unlock(); err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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log.Println("released write lock")
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}
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func testReadLocker(m1 *recipe.RWMutex) {
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// 请求读锁
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log.Println("acquiring read lock")
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if err := m1.RLock(); err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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log.Println("acquired read lock")
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|
// 等待一段时间
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time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(10)) * time.Second)
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// 释放写锁
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if err := m1.RUnlock(); err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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log.Println("released read lock")
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}
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```
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# 总结
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自己实现分布式环境的并发原语，是相当困难的一件事，因为你需要考虑网络的延迟和异常、节点的可用性、数据的一致性等多种情况。
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所以，我们可以借助etcd这样成熟的框架，基于它提供的分布式并发原语处理分布式的场景。需要注意的是，在使用这些分布式并发原语的时候，你需要考虑异常的情况，比如网络断掉等。同时，分布式并发原语需要网络之间的通讯，所以会比使用标准库中的并发原语耗时更长。
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好了，这节课就到这里，下节课，我会带你继续学习其它的分布式并发原语，包括队列、栅栏和STM，敬请期待。
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# 思考题
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1. 如果持有互斥锁或者读写锁的节点意外宕机了，它持有的锁会不会被释放？
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2. etcd提供的读写锁中的读和写有没有优先级？
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欢迎在留言区写下你的思考和答案，我们一起交流讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友或同事。
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