分布式锁的实现方式

古城微笑少年丶 2024-05-23 22:23 4阅读 0赞

## Java－分布式锁的实现方式 ##

#### **基于数据库实现分布式锁** ####

*  悲观锁
 *  利用 select … where … for update 排他锁。
 *  注意：其他附加功能与实现基本一致，这里需要注意的是“where name=lock”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，MySQL优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
 *  乐观锁
 *  所谓乐观锁与前边最大的区别在于其基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。
 *  通过增加递增的版本号字段实现乐观锁。
 *  ![img][]

### 基于缓存（Redis等）实现分布式锁 ###

*  使用命令介绍：
    
     *  SETNX
     *  SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
     *  expire
     *  expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
     *  delete
     *  delete key：删除key。
     *  在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
 *  实现思想：
    
     *  获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁。锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此UUID在释放锁的时候进行判断。
     *  获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
     *  释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
 *  分布式锁的简单实现代码：
 *      /* 分布式锁的简单实现代码 */
        public class DistributedLock {
         
            private final JedisPool jedisPool;
         
            public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
                this.jedisPool = jedisPool;
            }
         
            /**
             * 加锁
             * @param lockName       锁的key
             * @param acquireTimeout 获取超时时间
             * @param timeout        锁的超时时间
             * @return 锁标识
             */
            public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
                Jedis conn = null;
                String retIdentifier = null;
                try {
                    // 获取连接
                    conn = jedisPool.getResource();
                    // 随机生成一个value
                    String identifier = UUID.randomUUID().toString();
                    // 锁名，即key值
                    String lockKey = "lock:" + lockName;
                    // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
                    int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
         
                    // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
                    long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
                    while (System.currentTimeMillis() < end) {
                        if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
                            conn.expire(lockKey, lockExpire);
                            // 返回value值，用于释放锁时间确认
                            retIdentifier = identifier;
                            return retIdentifier;
                        }
                        // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
                        if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
                            conn.expire(lockKey, lockExpire);
                        }
         
                        try {
                            Thread.sleep(10);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                        }
                    }
                } catch (JedisException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    if (conn != null) {
                        conn.close();
                    }
                }
                return retIdentifier;
            }
         
            /**
             * 释放锁
             * @param lockName   锁的key
             * @param identifier 释放锁的标识
             * @return
             */
            public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
                Jedis conn = null;
                String lockKey = "lock:" + lockName;
                boolean retFlag = false;
                try {
                    conn = jedisPool.getResource();
                    while (true) {
                        // 监视lock，准备开始事务
                        conn.watch(lockKey);
                        // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
                        if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
                            Transaction transaction = conn.multi();
                            transaction.del(lockKey);
                            List<Object> results = transaction.exec();
                            if (results == null) {
                                continue;
                            }
                            retFlag = true;
                        }
                        conn.unwatch();
                        break;
                    }
                } catch (JedisException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    if (conn != null) {
                        conn.close();
                    }
                }
                return retFlag;
            }
        }
 *  测试刚才实现的分布式锁：
 *  例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
 *  模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
 *      public class Service {
         
            private static JedisPool pool = null;
         
            private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
         
            int n = 500;
         
            static {
                JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
                // 设置最大连接数
                config.setMaxTotal(200);
                // 设置最大空闲数
                config.setMaxIdle(8);
                // 设置最大等待时间
                config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
                // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
                config.setTestOnBorrow(true);
                pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
            }
         
            public void seckill() {
                // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
                String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
                System.out.println(--n);
                lock.releaseLock("resource", identifier);
            }
        }
 *  模拟线程进行秒杀服务：
 *      public class ThreadA extends Thread {
            private Service service;
         
            public ThreadA(Service service) {
                this.service = service;
            }
         
            @Override
            public void run() {
                service.seckill();
            }
        }
         
        public class Test {
            public static void main(String[] args) {
                Service service = new Service();
                for (int i = 0; i < 50; i++) {
                    ThreadA threadA = new ThreadA(service);
                    threadA.start();
                }
            }
        }

### 基于Zookeeper实现分布式锁 ###

*  ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
    
     *  创建一个目录mylock；
     *  线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
     *  获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁
     *  线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
     *  线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
 *  这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。
 *  实现源码如下：
 *      import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
        import org.apache.commons.lang.StringUtils;
        import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
        import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
        import org.apache.curator.retry.RetryNTimes;
        import org.apache.zookeeper.CreateMode;
        import org.apache.zookeeper.data.Stat;
        import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
        import org.springframework.context.annotation.Bean;
        import org.springframework.stereotype.Component;
         
        /**
         * 分布式锁Zookeeper实现
         *
         */
        @Slf4j
        @Component
        public class ZkLock implements DistributionLock {
            private String zkAddress = "zk_adress";
            private static final String root = "package root";
            private CuratorFramework zkClient;
         
            private final String LOCK_PREFIX = "/lock_";
         
            @Bean
            public DistributionLock initZkLock() {
                if (StringUtils.isBlank(root)) {
                    throw new RuntimeException("zookeeper 'root' can't be null");
                }
                zkClient = CuratorFrameworkFactory
                        .builder()
                        .connectString(zkAddress)
                        .retryPolicy(new RetryNTimes(2000, 20000))
                        .namespace(root)
                        .build();
                zkClient.start();
                return this;
            }
         
            public boolean tryLock(String lockName) {
                lockName = LOCK_PREFIX+lockName;
                boolean locked = true;
                try {
                    Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);
                    if (stat == null) {
                        log.info("tryLock:{}", lockName);
                        stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);
                        if (stat == null) {
                            zkClient
                                    .create()
                                    .creatingParentsIfNeeded()
                                    .withMode(CreateMode.EPHEMERAL)
                                    .forPath(lockName, "1".getBytes());
                        } else {
                            log.warn("double-check stat.version:{}", stat.getAversion());
                            locked = false;
                        }
                    } else {
                        log.warn("check stat.version:{}", stat.getAversion());
                        locked = false;
                    }
                } catch (Exception e) {
                    locked = false;
                }
                return locked;
            }
         
            public boolean tryLock(String key, long timeout) {
                return false;
            }
         
            public void release(String lockName) {
                lockName = LOCK_PREFIX+lockName;
                try {
                    zkClient
                            .delete()
                            .guaranteed()
                            .deletingChildrenIfNeeded()
                            .forPath(lockName);
                    log.info("release:{}", lockName);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("删除", e);
                }
            }
         
            public void setZkAddress(String zkAddress) {
                this.zkAddress = zkAddress;
            }
        }
 *  优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。
 *  缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。

### 对比 ###

#### 数据库分布式锁实现 ####

缺点：

*  db操作性能较差，并且有锁表的风险。
 *  非阻塞操作失败后，需要轮询，占用cpu资源。
 *  长时间不commit或者长时间轮询，可能会占用较多连接资源。

#### Redis(缓存)分布式锁实现 ####

缺点：

*  锁删除失败，过期时间不好控制。
 *  非阻塞，操作失败后，需要轮询，占用cpu资源。

#### ZK分布式锁实现 ####

缺点：

*  性能不如redis实现，主要原因是写操作（获取锁释放锁）都需要在leader上执行，然后同步到follower。
 *  总之：ZooKeeper有较好的性能和可靠性。
 *  从理解的难易程度角度（从低到高）：数据库 > 缓存 > Zookeeper
 *  从实现的复杂性角度（从低到高）：Zookeeper >= 缓存 > 数据库
 *  从性能角度（从高到低）：缓存 > Zookeeper >= 数据库
 *  从可靠性角度（从高到低）：Zookeeper > 缓存 > 数据库

[img]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/23/def85e0918e34c11adf9ea4933297da8.png