作者：故事凌

分布式鎖

1. 什么是分布式鎖

分布式鎖是控制分布式系統(tǒng)之間同步訪問共享資源的一種方式。在分布式系統(tǒng)中，常常需要協(xié)調他們的動作。如果不同的系統(tǒng)或是同一個系統(tǒng)的不同主機之間共享了一個或一組資源，那么訪問這些資源的時候，往往需要互斥來防止彼此干擾來保證一致性，在這種情況下，便需要使用到分布式鎖。

2. 為什么要使用分布式鎖

為了保證一個方法或屬性在高并發(fā)情況下的同一時間只能被同一個線程執(zhí)行，在傳統(tǒng)單體應用單機部署的情況下，可以使用Java并發(fā)處理相關的API(如ReentrantLock或Synchronized)進行互斥控制。在單機環(huán)境中，Java中提供了很多并發(fā)處理相關的API。但是，隨著業(yè)務發(fā)展的需要，原單體單機部署的系統(tǒng)被演化成分布式集群系統(tǒng)后，由于分布式系統(tǒng)多線程、多進程并且分布在不同機器上，這將使原單機部署情況下的并發(fā)控制鎖策略失效，單純的Java API并不能提供分布式鎖的能力。為了解決這個問題就需要一種跨JVM的互斥機制來控制共享資源的訪問，這就是分布式鎖要解決的問題！

舉個例子:

機器A , 機器B是一個集群, A, B兩臺機器上的程序都是一樣的, 具備高可用性能.

A, B機器都有一個定時任務, 每天晚上凌晨2點需要執(zhí)行一個定時任務, 但是這個定時任務只能執(zhí)行一遍, 否則的話就會報錯, 那A,B兩臺機器在執(zhí)行的時候, 就需要搶鎖, 誰搶到鎖, 誰執(zhí)行, 誰搶不到, 就不用執(zhí)行了!

3. 鎖的處理

• 單個應用中使用鎖: (單進程多線程)

synchronize

• 分布式鎖控制分布式系統(tǒng)之間同步訪問資源的一種方式

? ? ? ?分布式鎖是控制分布式系統(tǒng)之間同步同問共享資源的一種方式

4. 分布式鎖的實現(xiàn)

• 基于數據的樂觀鎖實現(xiàn)分布式鎖
• 基于zookeeper臨時節(jié)點的分布式鎖
• 基于redis的分布式鎖

5. redis的分布式鎖

• 獲取鎖:

在set命令中, 有很多選項可以用來修改命令的行為, 一下是set命令可用選項的基本語法

redis 127.0.0.1:6379>SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

redis 127.0.0.1:6379>SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]- EX seconds 設置指定的到期時間(單位為秒)- PX milliseconds 設置指定的到期時間(單位毫秒)- NX: 僅在鍵不存在時設置鍵- XX: 只有在鍵已存在時設置

方式1: 推介

private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";public static boolean getLock(JedisCluster jedisCluster, String lockKey, String requestId, int expireTime) {// NX: 保證互斥性String result = jedisCluster.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;}

方式2:

public static boolean getLock(String lockKey,String requestId,int expireTime) {Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);if(result == 1) {jedis.expire(lockKey, expireTime);return true;}return false;}

注意: 推介方式1, 因為方式2中setnx和expire是兩個操作, 并不是一個原子操作, 如果setnx出現(xiàn)問題, 就是出現(xiàn)死鎖的情況, 所以推薦方式1

• 釋放鎖:

方式1: del命令實現(xiàn)

public static void releaseLock(String lockKey,String requestId) {if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {jedis.del(lockKey);} }

方式2: redis+lua腳本實現(xiàn) 推薦

public static boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));if (result.equals(1L)) {return true; }return false;}

6. zookeeper的分布式鎖

6.1 zookeeper實現(xiàn)分布式鎖的原理

理解了鎖的原理后，就會發(fā)現(xiàn)，Zookeeper 天生就是一副分布式鎖的胚子。

首先，Zookeeper的每一個節(jié)點，都是一個天然的順序發(fā)號器。

在每一個節(jié)點下面創(chuàng)建子節(jié)點時，只要選擇的創(chuàng)建類型是有序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL 臨時有序或者PERSISTENT_SEQUENTIAL 永久有序）類型，那么，新的子節(jié)點后面，會加上一個次序編號。這個次序編號，是上一個生成的次序編號加一

比如，創(chuàng)建一個用于發(fā)號的節(jié)點“/test/lock”，然后以他為父親節(jié)點，可以在這個父節(jié)點下面創(chuàng)建相同前綴的子節(jié)點，假定相同的前綴為“/test/lock/seq-”，在創(chuàng)建子節(jié)點時，同時指明是有序類型。如果是第一個創(chuàng)建的子節(jié)點，那么生成的子節(jié)點為/test/lock/seq-0000000000，下一個節(jié)點則為/test/lock/seq-0000000001，依次類推，等等。

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其次，Zookeeper節(jié)點的遞增性，可以規(guī)定節(jié)點編號最小的那個獲得鎖。

一個zookeeper分布式鎖，首先需要創(chuàng)建一個父節(jié)點，盡量是持久節(jié)點（PERSISTENT類型），然后每個要獲得鎖的線程都會在這個節(jié)點下創(chuàng)建個臨時順序節(jié)點，由于序號的遞增性，可以規(guī)定排號最小的那個獲得鎖。所以，每個線程在嘗試占用鎖之前，首先判斷自己是排號是不是當前最小，如果是，則獲取鎖。

第三，Zookeeper的節(jié)點監(jiān)聽機制，可以保障占有鎖的方式有序而且高效。

每個線程搶占鎖之前，先搶號創(chuàng)建自己的ZNode。同樣，釋放鎖的時候，就需要刪除搶號的Znode。搶號成功后，如果不是排號最小的節(jié)點，就處于等待通知的狀態(tài)。等誰的通知呢？不需要其他人，只需要等前一個Znode 的通知就可以了。當前一個Znode 刪除的時候，就是輪到了自己占有鎖的時候。第一個通知第二個、第二個通知第三個，擊鼓傳花似的依次向后。

Zookeeper的節(jié)點監(jiān)聽機制，可以說能夠非常完美的，實現(xiàn)這種擊鼓傳花似的信息傳遞。具體的方法是，每一個等通知的Znode節(jié)點，只需要監(jiān)聽linsten或者 watch 監(jiān)視排號在自己前面那個，而且緊挨在自己前面的那個節(jié)點。 只要上一個節(jié)點被刪除了，就進行再一次判斷，看看自己是不是序號最小的那個節(jié)點，如果是，則獲得鎖。

為什么說Zookeeper的節(jié)點監(jiān)聽機制，可以說是非常完美呢？

一條龍式的首尾相接，后面監(jiān)視前面，就不怕中間截斷嗎？比如，在分布式環(huán)境下，由于網絡的原因，或者服務器掛了或則其他的原因，如果前面的那個節(jié)點沒能被程序刪除成功，后面的節(jié)點不就永遠等待么？

其實，Zookeeper的內部機制，能保證后面的節(jié)點能夠正常的監(jiān)聽到刪除和獲得鎖。在創(chuàng)建取號節(jié)點的時候，盡量創(chuàng)建臨時znode 節(jié)點而不是永久znode 節(jié)點，一旦這個 znode 的客戶端與Zookeeper集群服務器失去聯(lián)系，這個臨時 znode 也將自動刪除。排在它后面的那個節(jié)點，也能收到刪除事件，從而獲得鎖。

說Zookeeper的節(jié)點監(jiān)聽機制，是非常完美的。還有一個原因。

Zookeeper這種首尾相接，后面監(jiān)聽前面的方式，可以避免羊群效應。所謂羊群效應就是每個節(jié)點掛掉，所有節(jié)點都去監(jiān)聽，然后做出反映，這樣會給服務器帶來巨大壓力，所以有了臨時順序節(jié)點，當一個節(jié)點掛掉，只有它后面的那一個節(jié)點才做出反映。

###6.2 zookeeper實現(xiàn)分布式鎖的示例

zookeeper是通過臨時節(jié)點來實現(xiàn)分布式鎖.

import org.apache.curator.RetryPolicy; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex; import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry; import org.junit.Before; import org.junit.Test;/*** @ClassName ZookeeperLock* @Description TODO* @Author lingxiangxiang* @Date 2:57 PM* @Version 1.0**/ public class ZookeeperLock {// 定義共享資源private static int NUMBER = 10;private static void printNumber() {// 業(yè)務邏輯: 秒殺System.out.println("*********業(yè)務方法開始************\n");System.out.println("當前的值: " + NUMBER);NUMBER--;try {Thread.sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("*********業(yè)務方法結束************\n");}// 這里使用@Test會報錯public static void main(String[] args) {// 定義重試的側策略 1000 等待的時間(毫秒) 10 重試的次數RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 10);// 定義zookeeper的客戶端CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("10.231.128.95:2181,10.231.128.96:2181,10.231.128.97:2181").retryPolicy(policy).build();// 啟動客戶端client.start();// 在zookeeper中定義一把鎖final InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/mylock");//啟動是個線程for (int i = 0; i <10; i++) {new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {// 請求得到的鎖lock.acquire();printNumber();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 釋放鎖, 還鎖try {lock.release();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}).start();}} }

7. 基于數據的分布式鎖

我們在討論使用分布式鎖的時候往往首先排除掉基于數據庫的方案，本能的會覺得這個方案不夠“高級”。從性能的角度考慮，基于數據庫的方案性能確實不夠優(yōu)異，整體性能對比：緩存 > Zookeeper、etcd > 數據庫。也有人提出基于數據庫的方案問題很多，不太可靠。數據庫的方案可能并不適合于頻繁寫入的操作.

下面我們來了解一下基于數據庫（MySQL）的方案，一般分為3類：基于表記錄、樂觀鎖和悲觀鎖。

7.1 基于表記錄

要實現(xiàn)分布式鎖，最簡單的方式可能就是直接創(chuàng)建一張鎖表，然后通過操作該表中的數據來實現(xiàn)了。當我們想要獲得鎖的時候，就可以在該表中增加一條記錄，想要釋放鎖的時候就刪除這條記錄。

為了更好的演示，我們先創(chuàng)建一張數據庫表，參考如下：

CREATE TABLE `database_lock` (`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,`resource` int NOT NULL COMMENT '鎖定的資源',`description` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '描述',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uiq_idx_resource` (`resource`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='數據庫分布式鎖表';

• 獲得鎖

我們可以插入一條數據：

INSERT INTO database_lock(resource, description) VALUES (1, 'lock');

因為表database_lock中resource是唯一索引, 所以其他請求提交到數據庫, 就會報錯, 并不會插入成功, 只有一個可以插入. 插入成功, 我們就獲取到鎖

• 刪除鎖

INSERT INTO database_lock(resource, description) VALUES (1, 'lock');

這種實現(xiàn)方式非常的簡單，但是需要注意以下幾點：

這種鎖沒有失效時間，一旦釋放鎖的操作失敗就會導致鎖記錄一直在數據庫中，其它線程無法獲得鎖。這個缺陷也很好解決，比如可以做一個定時任務去定時清理。

這種鎖的可靠性依賴于數據庫。建議設置備庫，避免單點，進一步提高可靠性。

這種鎖是非阻塞的，因為插入數據失敗之后會直接報錯，想要獲得鎖就需要再次操作。如果需要阻塞式的，可以弄個for循環(huán)、while循環(huán)之類的，直至INSERT成功再返回。

這種鎖也是非可重入的，因為同一個線程在沒有釋放鎖之前無法再次獲得鎖，因為數據庫中已經存在同一份記錄了。想要實現(xiàn)可重入鎖，可以在數據庫中添加一些字段，比如獲得鎖的主機信息、線程信息等，那么在再次獲得鎖的時候可以先查詢數據，如果當前的主機信息和線程信息等能被查到的話，可以直接把鎖分配給它。

7.2 樂觀鎖

顧名思義，系統(tǒng)認為數據的更新在大多數情況下是不會產生沖突的，只在數據庫更新操作提交的時候才對數據作沖突檢測。如果檢測的結果出現(xiàn)了與預期數據不一致的情況，則返回失敗信息。

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樂觀鎖大多數是基于數據版本(version)的記錄機制實現(xiàn)的。何謂數據版本號？即為數據增加一個版本標識，在基于數據庫表的版本解決方案中，一般是通過為數據庫表添加一個 “version”字段來實現(xiàn)讀取出數據時，將此版本號一同讀出，之后更新時，對此版本號加1。在更新過程中，會對版本號進行比較，如果是一致的，沒有發(fā)生改變，則會成功執(zhí)行本次操作；如果版本號不一致，則會更新失敗。

為了更好的理解數據庫樂觀鎖在實際項目中的使用，這里也就舉了業(yè)界老生常談的庫存例子。一個電商平臺都會存在商品的庫存，當用戶進行購買的時候就會對庫存進行操作（庫存減1代表已經賣出了一件）。如果只是一個用戶進行操作數據庫本身就能保證用戶操作的正確性，而在并發(fā)的情況下就會產生一些意想不到的問題：

比如兩個用戶同時購買一件商品，在數據庫層面實際操作應該是庫存進行減2操作，但是由于高并發(fā)的情況，第一個用戶購買完成進行數據讀取當前庫存并進行減1操作，由于這個操作沒有完全執(zhí)行完成。第二個用戶就進入購買相同商品，此時查詢出的庫存可能是未減1操作的庫存導致了臟數據的出現(xiàn)【線程不安全操作】，通常如果是單JVM情況下使用JAVA內置的鎖就能保證線程安全，如果在多JVM的情況下，使用分布式鎖也能實現(xiàn)【后期會補】，而本篇著重的去講數據庫層面的。

針對上面的問題，數據庫樂觀鎖也能保證線程安全，通常哎代碼層面我們都會這樣做：

select goods_num from goods where goods_name = "小本子"; update goods set goods_num = goods_num -1 where goods_name = "小本子";

上面的SQL是一組的，通常先查詢出當前的goods_num，然后再goods_num上進行減1的操作修改庫存，當并發(fā)的情況下，這條語句可能導致原本庫存為3的一個商品經過兩個人購買還剩下2庫存的情況就會導致商品的多賣。那么數據庫樂觀鎖是如何實現(xiàn)的呢？
首先定義一個version字段用來當作一個版本號，每次的操作就會變成這樣：

select goods_num,version from goods where goods_name = "小本子"; update goods set goods_num = goods_num -1,version =查詢的version值自增 where goods_name ="小本子" and version=查詢出來的version；

其實，借助更新時間戳（updated_at）也可以實現(xiàn)樂觀鎖，和采用version字段的方式相似：更新操作執(zhí)行前線獲取記錄當前的更新時間，在提交更新時，檢測當前更新時間是否與更新開始時獲取的更新時間戳相等。

7.3 悲觀鎖

除了可以通過增刪操作數據庫表中的記錄以外，我們還可以借助數據庫中自帶的鎖來實現(xiàn)分布式鎖。在查詢語句后面增加FOR UPDATE，數據庫會在查詢過程中給數據庫表增加悲觀鎖，也稱排他鎖。當某條記錄被加上悲觀鎖之后，其它線程也就無法再改行上增加悲觀鎖。

悲觀鎖，與樂觀鎖相反，總是假設最壞的情況，它認為數據的更新在大多數情況下是會產生沖突的。

在使用悲觀鎖的同時，我們需要注意一下鎖的級別。MySQL InnoDB引起在加鎖的時候，只有明確地指定主鍵(或索引)的才會執(zhí)行行鎖 (只鎖住被選取的數據)，否則MySQL 將會執(zhí)行表鎖(將整個數據表單給鎖住)。

在使用悲觀鎖時，我們必須關閉MySQL數據庫的自動提交屬性（參考下面的示例），因為MySQL默認使用autocommit模式，也就是說，當你執(zhí)行一個更新操作后，MySQL會立刻將結果進行提交。

mysql> SET AUTOCOMMIT = 0; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

這樣在使用FOR UPDATE獲得鎖之后可以執(zhí)行相應的業(yè)務邏輯，執(zhí)行完之后再使用COMMIT來釋放鎖。

我們不妨沿用前面的database_lock表來具體表述一下用法。假設有一線程A需要獲得鎖并執(zhí)行相應的操作，那么它的具體步驟如下：

STEP1 - 獲取鎖：SELECT * FROM database_lock WHERE id = 1 FOR UPDATE;。
STEP2 - 執(zhí)行業(yè)務邏輯。
STEP3 - 釋放鎖：COMMIT。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的什么? 搞不定redis分布式锁?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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