前语

最近的 chatGPT 很火爆，传闻取代程序员指日可待。

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水平。

Q1: 谈一谈 java 经过 redis 完结分布式 锁

chatGPT:

Java经过Redis完结分布式锁，是在多个Java运用程序之间完结同步的一种办法。经过Redis的原子性和高功用，完结了分布式锁的牢靠性和高效性。
详细完结步骤如下：
获取Redis衔接：在Java运用程序中，运用Java Redis客户端衔接到Redis数据库。
创立锁：Java运用程序向Redis数据库中写入一条记载，作为锁。
设置过期时刻：为了防止死锁，需求为锁设置一个过期时刻。
判别是否获取到锁：Java运用程序从Redis数据库中读取锁记载，判别当时是否现已有其他运用程序获取到了锁。假如没有，则当时运用程序获取到了锁，可以履行需求同步的操作。
开释锁：Java运用程序在同步操作完结后，从Redis数据库中删去锁记载，开释锁。
在完结分布式锁时，需求留意以下几点：
锁的名字应该是仅有的，并且易于识别和管理。
设置过期时刻是为了防止锁一直被占用而无法开释。
应该选用原子性操作来完结锁，以防止呈现多个线程一起访问锁而导致的并发问题。
需求考虑锁的持有时刻，防止呈现死锁的状况。
总归，经过Redis完结分布式锁可以很好地处理多个Java运用程序之间同步的问题。Java运用程序可以经过Redis完结高效、牢靠的分布式锁，进步分布式运用程序的功用和牢靠性。

咱们针对过期时刻附加两个小问题。

Q1.1 谈一谈 redis 分布式锁中，锁的过期时刻应该设置多久才合理呢

chatGPT:

在 Redis 分布式锁中，锁的过期时刻的设置需求考虑到两个方面的因素：锁的超时时刻和事务处理时刻。
假如锁的超时时刻设置过短，那么在高并发的状况下，可能会呈现多个进程一起获取到锁的状况，然后导致锁失效，呈现并发问题。
因此，一般主张将锁的过期时刻设置为略微长一些，可以考虑设置为 30 秒到 1 分钟左右。
别的，还需求考虑事务处理时刻。假如事务处理时刻很长，而锁的过期时刻很短，那么在事务处理期间锁失效，就会导致其他进程在锁被开释前获取到锁，然后导致并发问题。
因此，需求依据事务处理时刻来合理地设置锁的过期时刻，一般主张将锁的过期时刻设置为事务处理时刻的两倍以上。
需求留意的是，锁的过期时刻设置过长也会带来风险，例如当获取锁的进程崩溃或被终止时，其他进程无法获取到锁，然后导致死锁问题。因此，在设置锁的过期时刻时需求归纳考虑以上因素，找到一个合理的平衡点。

Q1.2 假如体系正常事务 30秒处理完结，可是体系遭到了进犯，导致处理时刻变慢。这个时分，分布式锁的过期时刻要怎样设置才合理呢？要求必定不能出错，涉及到金额

chatGPT:

假如体系遭到进犯导致处理时刻变慢，那么锁的过期时刻要依据实践状况进行设置。一般主张将锁的过期时刻设置为事务处理时刻的两倍以上，可是假如体系遭到进犯，处理时刻远远超过了正常的事务处理时刻，那么在这种状况下，就需求将锁的过期时刻恰当延伸，以保证在极端状况下锁不会过早失效。
详细来说，可以考虑以下两种计划：
动态调整锁的过期时刻：当体系遭到进犯时，动态调整锁的过期时刻。可以依据当时的事务处理时刻来决定过期时刻的长度，假如事务处理时刻变长，就将过期时刻恰当延伸。
选用异步处理的办法：将耗时较长的操作改为异步处理，然后防止阻塞主线程，削减对分布式锁的占用时刻。在这种状况下，可以将锁的过期时刻设置为正常的事务处理时刻的两倍左右。
需求留意的是，在设置锁的过期时刻时，必定要依据实践状况进行合理的设置。假如过期时刻设置过短，会导致锁失效，呈现并发问题；假如过期时刻设置过长，会带来死锁的风险。因此，在设置锁的过期时刻时，需求归纳考虑事务处理时刻和体系稳定性等因素，找到一个合理的平衡点。一起，在实践运用中，也可以结合监控体系和预警机制，及时发现和处理体系异常状况，保障体系的稳定性和安全性。

说的倒也算不错，让他给一下代码。

Q2: 给出详细的代码完结

下面是Java经过Redis完结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:

在上面的代码中，咱们界说了一个RedisLock类，用于封装获取和开释锁的操作。其间，acquire()办法用于获取锁，release()办法用于开释锁。
在获取锁时，咱们运用Redis的set()办法设置一个键值对，并运用NX（不存在则创立）和EX（过期时刻）两个参数来保证锁的原子性和牢靠性。假如set()办法回来的成果为"OK"，则表明获取到了锁，可以履行同步操作。
在开释锁时，咱们运用Redis的eval()办法履行一个Lua脚本，判别当时锁的值是否为当时线程所持有的值。假如是，则调用Redis的del()办法删去该键值对，开释锁。
需求留意的是，在运用Redis完结分布式锁时，咱们需求保证获取和开释锁的操作是原子性的。一起，咱们也需求考虑锁的过期时刻，防止呈现死锁的状况。

固然，这个代码写的作为入门是够用了。

1） 可是仍是有一些改善空间，比如 expireTime/lockKey/lockValue 应该作为办法的参数。

其实 AI 不管怎样发展，咱们仍是需求知道底层的原理，不然都不知道怎样改善。

关于程序员如此，关于画师也是如此。

2）这个是单点的算法，咱们问一下怎样处理。

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

chatGPT:

假如 Redis 是多个节点，存在主节点重启，上面的代码完结可能会呈现如下问题：
主节点重启后，由于获取锁和开释锁的操作不在同一个节点上，可能会导致锁的失效或者其他线程获取到该锁，然后导致数据不一致的状况。
假如Redis的主从复制模式中，主节点重启后从节点升为主节点，那么原本的锁信息将无法被获取和开释。
为了处理这些问题，可以考虑运用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，可以在多个节点之间协作完结牢靠的分布式锁。
详细来说，RedLock算法运用多个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履行，并且需求满意以下条件：
获取锁时，至少在大部分（如5个节点中的3个）节点上获取到锁才算成功获取到锁。
开释锁时，需求向一切节点发送开释锁的恳求，只要大部分节点（如5个节点中的3个）成功开释锁才算成功开释锁。
经过这样的办法，可以在多个节点之间协作完结牢靠的分布式锁，防止呈现单点毛病和数据不一致的状况。
以下是运用Java代码完结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类表明了一个RedLock分布式锁，包括多个Redis节点、锁的称号、锁的值、锁的过期时刻等特色，以及获取锁和开释锁的办法。在获取锁时，需求循环遍历多个Redis节点，运用NX（不存在则创立）指令测验在Redis中创立一个新的key-value对，并设置过期时刻。只要当大部分节点（如5个节点中的3个）都成功获取到锁时，才算获取锁成功。在开释锁时，需求向一切节点发送开释锁的恳求，运用Lua脚原本判别当时锁是否为当时线程持有，假如是则开释锁，不然回来0表明锁已被其他线程持有。
需求留意的是，运用RedLock算法可以进步分布式锁的牢靠性和稳定性，可是并不能完全防止分布式锁的问题。
例如，当Redis节点之间的网络延迟较大时，可能会导致某些节点无法及时获取到锁信息，然后呈现数据不一致的状况。因此，在运用RedLock算法时，需求细心评估运用场景和事务需求，权衡分布式锁的牢靠性和功用，以便挑选最合适的计划。

当然，redlock 也并非是完美的，可以参考下面的文章：

redis 分布式锁设计 redis lock

Q4: RedLock 存在什么缺陷？怎样处理

chatGPT:

RedLock算法尽管可以进步分布式锁的牢靠性和稳定性，但仍然存在一些缺陷和限制性，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延迟较大或呈现网络分区时，可能会导致某些节点无法及时获取到锁信息，然后呈现数据不一致的状况。
Redis节点毛病问题：假如一个或多个Redis节点产生毛病或宕机，可能会导致某些节点无法正常工作，然后影响分布式锁的可用性和功用。
一起获取锁的线程数量问题：RedLock算法中要求大部分节点都需求获取到锁才干认为获取成功，可是假如一起有很多线程恳求获取锁，可能会导致节点的处理才能缺乏，然后导致获取锁的时刻过长。
针对上述缺陷和限制性，可以采纳以下办法进行处理：
运用多个Redis集群：为了防止网络分区和节点毛病等问题，可以运用多个Redis集群进行分布式锁的完结，然后进步可用性和稳定性。
选用自适应锁超时时刻：针对一起获取锁的线程数量问题，可以依据实践状况选用自适应的锁超时时刻，防止获取锁的时刻过长。
运用其他分布式锁计划：RedLock算法尽管具有必定的优势，但并不是适用于一切场景。依据实践需求，可以挑选其他分布式锁计划，如依据ZooKeeper完结的分布式锁等。

Q5: java 语言，运用 zookeeper 怎样完结分布式锁

chatGPT:

在Java语言中，可以运用ZooKeeper完结分布式锁，详细步骤如下：
创立ZooKeeper客户端衔接：运用ZooKeeper供给的Java API创立一个ZooKeeper客户端衔接，用于访问ZooKeeper服务。
创立锁节点：在ZooKeeper中创立一个次序临时节点，表明当时恳求获取锁的节点。假如创立成功，则表明当时节点获取到了锁，不然需求等候。
监听前一个节点的删去事情：当时节点创立完结后，需求监听前一个节点的删去事情，一旦前一个节点被删去，阐明前一个节点现已开释了锁，当时节点可以获取到锁。
开释锁：开释锁时需求删去当时节点。
以下是一段依据ZooKeeper完结分布式锁的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一切子节点
        List<String> children = zooKeeper.getChildren(lockPath, false);
        // 对子节点进行排序
        Collections.sort(children);
        // 获取当时节点在子节点列表中的方位
        int currentNodeIndex = children.indexOf(currentNodePath.substring(lockPath.length() + 1));
        // 假如当时节点是第一个节点，则获取锁成功
        if (currentNodeIndex == 0) {
            return;
        }
        // 获取前一个节点的途径
        previousNodePath = lockPath + "/" + children.get(currentNodeIndex - 1);
        // 监听前一个节点的删去事情
        Stat stat = zooKeeper.exists(previousNodePath, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                try {
                    lock();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
        // 假如前一个节点现已不存在，则从头获取锁
        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，咱们首要创立了一个ZooKeeper客户端衔接，然后界说了一个DistributedLock类来完结分布式锁，其间lockPath表明锁节点的途径，lockName表明锁节点的称号。
在lock()办法中，咱们首要创立了一个次序临时节点，然后获取锁节点的序号和当时节点在子节点列表中的方位，假如当时节点是第一个节点，则获取锁成功；

有一说一，关于基本不会运用 zookeeper 的开发者而言，上面的代码作为入门仍是不错的。

可是最终咱们仍是需求了解原理，作为学习路上的良师益友，chatGPT 是当之无愧的。

Q6：zookeeper 是 AP 仍是 CP？假如是 CP，那么呈现服务不可用怎样办？

他引荐咱们运用 zk，咱们就问一下 cp 的问题。

chatGPT:

ZooKeeper是一个CP体系，即在网络分区的状况下，体系优先保证一致性，而可能牺牲可用性。
在ZooKeeper集群中，一旦产生网络分区，可能会导致部分节点无法衔接到主节点，这时分这部分节点就会成为不可用状况。关于这种状况，可以采纳以下办法：
保证集群的健康状况：在运用ZooKeeper的过程中，需求对集群进行定时的监控，保证每个节点的健康状况，及时发现毛病。
运用重试机制：假如某个节点无法衔接到主节点，可以选用重试机制，等候一段时刻后再次测验衔接，假如仍然失利，可以经过切换到备用节点来保证服务的可用性。
合理设置超时时刻：在运用ZooKeeper时，需求设置合理的超时时刻，以便在呈现网络分区等异常状况时，可以及时检测并作出相应的处理。
总归，在运用ZooKeeper完结分布式锁时，需求考虑到网络分区等异常状况，采纳相应的办法来保证服务的可用性和一致性。

Q7: redis 和 zookeeper 完结分布式锁，你总结一下二者的利害，比照一下。详细的表格

感觉聊的差不多了，咱们让 chatGPT 出一个比照的表格。

chatGPT:

下面是Redis和ZooKeeper完结分布式锁的利害比照表格：

特色	Redis	ZooKeeper
数据结构	Redis运用字符串数据类型存储锁信息	ZooKeeper运用ZNode节点存储锁信息
完结办法	Redis运用单节点或者Redis集群完结分布式锁	ZooKeeper运用ZooKeeper集群完结分布式锁
功用	Redis读写速度较快，适用于高并发场景	ZooKeeper在写入数据时需求进行同步操作，写入速度相对较慢
牢靠性	Redis的主从复制和Sentinel保证了Redis集群的高可用性	ZooKeeper选用了Paxos算法保证了集群的数据一致性和高可用性
稳定性	Redis的稳定性较好，不易呈现死锁和脑裂等问题	ZooKeeper在网络分区时可能呈现脑裂问题，需求进行特殊处理
开发难度	Redis的API简略易用，易于开发和维护	ZooKeeper的API较为杂乱，需求必定的开发经历和技术储备
功用扩展	Redis支撑多种数据结构和数据操作，具有更强的功用扩展性	ZooKeeper主要用于分布式协调和服务发现等场景，功用相对限制

总的来说，Redis合适处理高并发、读写频繁的场景，而ZooKeeper则更合适处理数据一致性和高可用性要求较高的场景。
在开发实践中，需求依据详细的事务需求和体系特色挑选合适的分布式锁完结办法。

Q8: 你主张运用哪一种办法呢

chatGPT:

主张依据详细事务场景和体系架构挑选合适的分布式锁完结办法。
假如事务场景中主要是处理高并发恳求，读写操作较为频繁，且对数据一致性要求不是特别高，可以优先考虑Redis完结分布式锁。
假如体系对数据一致性和高可用性要求较高，可以考虑运用ZooKeeper完结分布式锁。
一起，假如体系中一起运用了Redis和ZooKeeper，可以考虑归纳运用两者完结更为灵活和牢靠的分布式锁计划。

他说到了结合二者，怎样个结合法？

Q9：归纳运用两者完结是什么意思？打开说一说

chatGPT:

归纳运用Redis和ZooKeeper完结分布式锁，主要是将两者的优势结合起来，到达更好的功用和牢靠性。
一种常见的办法是，运用Redis完结分布式锁的快速获取和开释，一起运用ZooKeeper完结分布式锁的牢靠性和数据一致性。详细完结办法是：
运用Redis的SETNX指令获取锁，假如获取成功，则表明获取到了分布式锁；不然，等候一段时刻再次测验获取锁。
获取到锁之后，设置锁的过期时刻，并在Redis中记载当时线程持有锁的标识，用于后续开释锁时进行验证。
在事务逻辑履行完结后，运用Lua脚本或Redis的事务机制，保证开释锁的原子性。开释锁时，首要验证当时线程持有锁的标识，假如匹配，则运用Redis的DEL指令删去锁的标识，开释锁。
一起，将锁的开释同步到ZooKeeper中。在开释锁时，运用ZooKeeper的分布式锁机制，保证同一时刻只要一个线程可以修正锁的状况，防止多个线程一起开释锁的问题。
归纳运用Redis和ZooKeeper完结分布式锁，既可以保证锁的获取和开释的高效性，又可以保证分布式锁的数据一致性和高可用性，是一种比较优秀的分布式锁完结计划。

Q10: 这样不会导致杂乱性变高吗？假如二者不一致怎样办

chatGPT:

归纳运用Redis和ZooKeeper完结分布式锁的确会添加必定的杂乱性，需求更多的编码工作和装备调整，可是它可以更好地满意分布式锁的牢靠性和高可用性要求，保证分布式锁的正确性和稳定性。
在运用Redis和ZooKeeper时，确实存在二者之间的数据一致性问题，例如锁在Redis中现已被开释，但在ZooKeeper中还未被删去，或者锁在ZooKeeper中现已被开释，但在Redis中还未被删去。假如产生这种状况，就会导致分布式锁的状况不一致，可能会造成一些问题。
为了防止这种状况，可以选用以下几种办法：
尽可能削减运用两种不同的分布式锁完结，假如可以，最好运用Redis或ZooKeeper其间一种完结分布式锁，而不是两者一起运用。
在代码完结时，参加查看分布式锁状况的逻辑，保证Redis和ZooKeeper中的分布式锁状况一致，例如在开释分布式锁时，先查看Redis中的锁是否现已被删去，再去ZooKeeper中删去锁的状况。
运用心跳机制定时同步两种分布式锁完结之间的状况，例如每隔一段时刻，在Redis中设置一个带有过期时刻的key，一起在ZooKeeper中创立一个耐久化节点，表明分布式锁的状况，每次查看分布式锁状况时，都先在Redis中查看是否过期，假如过期则到ZooKeeper中查看分布式锁状况。

小结

chatGPT 其实比一般的博文质量要高不少，并且可以不停地提问拓宽，关于知识的学习和拓宽很有帮助。

可是需求咱们有必定的区分才能，由于他可能会胡说八道，并且死不悔改。

AI 不会取代人，只要会说用 AI 的人取代不会运用 AI 的人。

我是老马，等待与你的下次重逢。