分布式锁原理与实现（数据库、redis、zookeeper）

水深无声 2022-02-14 05:57 295阅读 0赞

### 分布式锁原理与实现（数据库、redis、zookeeper） ###

*  分布式锁
 *  一、数据库实现分布式锁
 *  二、Redis实现分布式锁
 *  三、用Zookeeper实现分布式锁
 *  总结

# 分布式锁 #

分布式锁可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。

分布式锁的实现方式有：

1.  数据库实现分布式锁：原理简单，性能较差
2.  Redis分布式锁：性能最好
3.  Zookeeper分布式锁：可靠性最好

# 一、数据库实现分布式锁 #

数据库实现分布式锁的思路，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。具体实现方式有多种：

1.  当我们要锁住某个方法或资源的时候，就在该表中增加一条记录;想要释放锁的时候,就删除这条记录。
2.  可以基于乐观锁实现。
3.  也可以利用数据库自带的排它锁实现。

由于需要连数据库，适用于对性能要求不高的场景如集群环境下的定时任务等。

参考：《基于数据库的分布式锁实现》https://blog.csdn.net/lmb55/article/details/78495629

# 二、Redis实现分布式锁 #

Redis实现分布式锁的思路主要是，获取锁的时候在redis中存储一个特定的key-value，释放锁的时候删除这个key-value。具体实现有多种方式。

**1、【setnx】命令实现分布式锁（set if not exist）**

一般思路是先用setnx命令设置一个指定的key-value来获取锁（同一业务逻辑获取的分布式锁对应的key固定，value随意），释放的时候用del命令删除这个key-value。这样做可能出现一个问题，如果释放锁（del key）之前系统挂了，redis中的这个key-value会一直存在，也就是会造成死锁。

因此可以用expire命令来给这个key-value加一个有效期，过一段时间即使不删除也自动失效。但由于加锁的时候，setnx和expire是分成两步来执行的，并没有原子性，如果执行expire之前系统挂了，也无法释放锁，造成死锁。当然执行expire需要依赖setnx的执行结果，如果setnx执行不成功（没抢到锁），是不应该执行expire的，所以也无法用redis事务的方式来保证这两个命令的原子性（如果用事务，及时setnx执行失败，也会继续执行expire）。

最终方案：可以通过setnx+getset命令来完美实现redis分布式锁，这种方案可以避免死锁，主要思想就是如果持有锁的线程没有及时释放锁，其他线程可以帮它释放锁。具体做法是：  
（1）申请锁的时候用setnx设置key-value，key值固定，value=当前时间戳+过期时间，申请成功则获取锁成功  
（2）如果申请锁失败（说明setnx执行失败，redis中已经有对应key了），用getset方法获取之前的值，判断锁是否已过期，如果过期了，判断设置的value

如下是用spring-data-redis实现分布式锁的例子：

public boolean lock(String redisKey,long expireMsecs) { 
        try { 
            long currentLockValue = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
            boolean lockResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(redisKey, currentLockValue);
            //成功获取得锁
            if(lockResult) { 
                return true;
            }
    
            //如果redisKey存在,但已达到过期时间，则重新进入争抢
            Long lockValue = (Long)this.getRedisTemplate().opsForValue().get(redisKey);  //2019年04月08日12:00:10|000
            long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();  //2019年04月08日12:00:00|100
    
            if(lockValue != null && lockValue < currentTimeMillis) { 
                
                Long oldLockValue = (Long)redisTemplate.opsForValue().getAndSet(redisKey, currentLockValue);  //2019年04月08日12:00:10|000
                //确保set的时候,没有其它线程进行getset操作
                if(oldLockValue != null && oldLockValue.equals(lockValue)) {  
                    return true;
                }
            }
        }catch (Exception e) { 
            logException(bizAction, "exception", getLockKey(), e);
        }
        return false;
    }
    
    public boolean unLock(){ 
        redisTemplate.delete(getLockKey());
    }

当锁过期重新进入争抢的时候，比如之前redis中存的时间value是5，现在时间currentLockValue是10，所以现在的锁过期了。这时线程A和线程B同时（在同一毫秒）争抢锁，线程A先执行getset，获取到的oldLockValue=5，同时把当前时间currentLockValue 10放到缓存中，线程2再执行getset时，获取到的oldLockValue=10，这时比较线程A获取到的oldLockValue和之前的lockValue值一样，就表示A获取到了锁。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1eXV5YW5nNjY4OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
这种方案还有个小问题就是，需要依赖每个服务器节点的时间，因此需要保证每个服务器的时间一致。

**2、用【set key value \[EX seconds\] \[PX milliseconds\] \[NX|XX\]】命令实现分布式锁。**

redis2.8之后，扩展了set命令的参数，可以直接执行用一个命令来原子执行set和expire。

**3、用lua脚本实现redis分布式锁**

**4、Redlock算法**

# 三、用Zookeeper实现分布式锁 #

Zookeeper锁原理：通过Zookeeper上的数据节点来标识一个锁，例如/curator/lock。Zookddper分布式锁与Redis分布式锁相比相比，实现的稳定性更强，这是因为zookeeper的特性所致，在外界看来，zookeeper集群中每一个节点都是一致的。

**1、Zookeeper实现分布式锁**

下面描述使用zookeeper实现分布式锁的算法流程，假设锁空间的根节点为/curator/lock：

1.  客户端连接zookeeper，并在/lock下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为/curator/lock/lock-0000000000，第二个为/curator/lock/lock-0000000001，以此类推。
2.  客户端获取/lock下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听/curator/lock的子节点变更消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；
3.  执行业务代码；
4.  完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

创建的临时节点能够保证在故障的情况下锁也能被释放，考虑这么个场景：假如客户端a当前创建的子节点为序号最小的节点，获得锁之后客户端所在机器宕机了，客户端没有主动删除子节点；如果创建的是永久的节点，那么这个锁永远不会释放，导致死锁；由于创建的是临时节点，客户端宕机后，过了一定时间zookeeper没有收到客户端的心跳包判断会话失效，将临时节点删除从而释放锁。

对于这个算法有个极大的优化点：假如当前有1000个节点在等待锁，如果获得锁的客户端释放锁时，这1000个客户端都会被唤醒，这种情况称为“羊群效应”；在这种羊群效应中，zookeeper需要通知1000个客户端，这会阻塞其他的操作，最好的情况应该只唤醒新的最小节点对应的客户端。应该怎么做呢？在设置事件监听时，每个客户端应该对刚好在它之前的子节点设置事件监听，例如子节点列表为/lock/lock-0000000000、/lock/lock-0000000001、/lock/lock-0000000002，序号为1的客户端监听序号为0的子节点删除消息，序号为2的监听序号为1的子节点删除消息。调整后的分布式锁算法为：

1.  客户端连接zookeeper，并在/lock下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为/lock/lock-0000000000，第二个为/lock/lock-0000000001，以此类推；
2.  客户端获取/lock下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；
3.  执行业务代码；
4.  完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1eXV5YW5nNjY4OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
如下是用Curator实现分布式锁的例子：

public class ZookeeperDistributeLock{ 
    
        private static String lockPath = "/curator/lock";
        private static CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder()
                .connectString("33.101.98.109:2181")
                .retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3))
                .build();
    
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            client.start();
            final InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
            final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
            final SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss|SSS");
    
            for (int i = 1; i <= 50; i++) { 
                final int finalI = i;
                new Thread(new Runnable() { 
                    @Override
                    public void run() { 
                        try { 
                            countDownLatch.await();
                        } catch (InterruptedException e) { 
                            e.printStackTrace();
                        }
    
                        try { 
                            lock.acquire();
                        } catch (Exception e) { 
                            e.printStackTrace();
                        }
    
                        String orderNo = simpleDateFormat.format(new Date());
    
                        try { 
                            lock.release();
                        } catch (Exception e) { 
                            e.printStackTrace();
                        }
    
                        System.out.println("生成的第" + (finalI) + "个订单号是：" + orderNo);
                    }
                }).start();
            }
            System.out.println("1秒后开始并发生成订单号……");
            Thread.sleep(1000);
            countDownLatch.countDown();
        }
    }

**2、Zookeeper读写锁**

也可以通过Zookeeper来获取分布式读写锁，在获取读写锁时，也是通过数据节点来表示一个锁。请求锁时，在锁节点（比如/lock）下创建格式为“/lock/类型-序号”的临时顺序节点，比如“R-0000001”、“W-0000002”、“R-0000003”：  
![在这里插入图片描述][20190425224314432.png]  
获取读写锁流程分析：

1.  在获取读锁时，客户端在/lock节点下创建/R-为前缀的临时顺序节点，比如“R-0000001”、“R-0000003”；在获取写锁时，客户端在/lock节点下创建/W-为前缀的临时顺序节点，比如“W-0000002”。
2.  创建节点后，获取/lock下所有子节点，确定当前节点在所有子节点中的位置，并对最近的子节点设置Watcher监听。
3.  对于读锁请求，如果没有比自己序号小的节点，或者所有比自己序号小的节点都是读请求，则成功获取到读锁，否则进入等待。
4.  对于写请求，如果自己是序号最小的节点，则成功获取到写锁，否则进入等待。

Curator已经为我们实现了多种分布式锁：

InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
    InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁
    InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
    InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器

# 总结 #

数据库分布式锁、Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁的比较

1.  理解的难易程度  
    数据库>Redis>Zookeeper
2.  实现的复杂程度  
    Zookeeper>=Redis>数据库
3.  性能高低  
    Redis>Zookeeper>数据库
4.  可靠性  
    Zookeeper>Redis>数据库

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