目前幾乎不少大型網站及應用都是分佈式部署的，分佈式場景中的數據一致性問題一直是一個比較重要的話題。分佈式的CAP理論告訴咱們「任何一個分佈式系統都沒法同時知足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分區容錯性(Partition tolerance)，最多隻能同時知足兩項。」因此，不少系統在設計之初就要對這三者作出取捨。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都須要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統每每只須要保證「最終一致性」，只要這個最終時間是在用戶能夠接受的範圍內便可。redis
在不少場景中，咱們爲了保證數據的最終一致性，須要不少的技術方案來支持，好比分佈式事務、分佈式鎖等。有的時候，咱們須要保證一個方法在同一時間內只能被同一個線程執行。在單機環境中，Java中其實提供了不少併發處理相關的API，可是這些API在分佈式場景中就無能爲力了。也就是說單純的Java Api並不能提供分佈式鎖的能力。因此針對分佈式鎖的實現目前有多種方案。數據庫
針對分佈式鎖的實現，目前比較經常使用的有如下幾種方案：編程
基於數據庫實現分佈式鎖、基於緩存(redis，memcached)、實現分佈式鎖 基於Zookeeper實現分佈式鎖。緩存
在分析這幾種實現方案以前咱們先來想一下，咱們須要的分佈式鎖應該是怎麼樣的?(這裏以方法鎖爲例，資源鎖同理)併發
能夠保證在分佈式部署的應用集羣中，同一個方法在同一時間只能被一臺機器上的一個線程執行。dom
這把鎖要是一把可重入鎖(避免死鎖)。異步
這把鎖最好是一把阻塞鎖(根據業務需求考慮要不要這條)。編程語言
有高可用的獲取鎖和釋放鎖功能。分佈式
獲取鎖和釋放鎖的性能要好。memcached
基於Redis鎖實現
加鎖
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;
/**
* 嘗試獲取分佈式鎖
* @param jedis Redis客戶端
* @param lockKey 鎖
* @param requestId 請求標識
* @param expireTime 超期時間
* @return 是否獲取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
能夠看到，咱們加鎖就一行代碼：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，這個set()方法一共有五個形參：
第一個爲key，咱們使用key來當鎖，由於key是惟一的。
第二個爲value，咱們傳的是requestId，不少童鞋可能不明白，有key做爲鎖不就夠了嗎，爲何還要用到value?緣由就是咱們在上面講到可靠性時，分佈式鎖要知足第四個條件解鈴還須繫鈴人，經過給value賦值爲requestId，咱們就知道這把鎖是哪一個請求加的了，在解鎖的時候就能夠有依據。requestId可使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三個爲nxxx，這個參數咱們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當key不存在時，咱們進行set操做;若key已經存在，則不作任何操做;
第四個爲expx，這個參數咱們傳的是PX，意思是咱們要給這個key加一個過時的設置，具體時間由第五個參數決定。
第五個爲time，與第四個參數相呼應，表明key的過時時間。
總的來講，執行上面的set()方法就只會致使兩種結果：1. 當前沒有鎖(key不存在)，那麼就進行加鎖操做，並對鎖設置個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。2. 已有鎖存在，不作任何操做。
心細的童鞋就會發現了，咱們的加鎖代碼知足咱們可靠性裏描述的三個條件。首先，set()加入了NX參數，能夠保證若是已有key存在，則函數不會調用成功，也就是隻有一個客戶端能持有鎖，知足互斥性。其次，因爲咱們對鎖設置了過時時間，即便鎖的持有者後續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會由於到了過時時間而自動解鎖(即key被刪除)，不會發生死鎖。最後，由於咱們將value賦值爲requestId，表明加鎖的客戶端請求標識，那麼在客戶端在解鎖的時候就能夠進行校驗是不是同一個客戶端。因爲咱們只考慮Redis單機部署的場景，因此容錯性咱們暫不考慮。
解鎖
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 釋放分佈式鎖
* @param jedis Redis客戶端
* @param lockKey 鎖
* @param requestId 請求標識
* @return 是否釋放成功
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, 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 (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
能夠看到，咱們解鎖只須要兩行代碼就搞定了!第一行代碼，咱們寫了一個簡單的Lua腳本代碼，上一次見到這個編程語言仍是在《黑客與畫家》裏，沒想到此次竟然用上了。第二行代碼，咱們將Lua代碼傳到jedis.eval()方法裏，並使參數KEYS[1]賦值爲lockKey，ARGV[1]賦值爲requestId。eval()方法是將Lua代碼交給Redis服務端執行。
不管加鎖仍是解鎖，必須是原子操做。
分佈式鎖的異常問題
若是一個獲取到鎖的client由於某種緣由致使沒能及時釋放鎖，而且Redis由於超時釋放了鎖，另一個client獲取到了鎖，此時狀況以下圖所示：
那麼如何解決這個問題呢?
一種方案是引入鎖續約機制，也就是獲取鎖以後，釋放鎖以前，會定時進行鎖續約，好比以鎖超時時間的1/3爲間隔週期進行鎖續約。
關於開源的Redis的分佈式鎖實現有不少，比較出名的有redisson、百度的dlock。
對於高可用性，通常能夠經過集羣或者master-slave來解決，Redis鎖優點是性能出色，劣勢就是因爲數據在內存中，一旦緩存服務宕機，鎖數據就丟失了。
像Redis自帶複製功能，能夠對數據可靠性有必定的保證，可是因爲複製也是異步完成的，所以依然可能出現master節點寫入鎖數據而未同步到slave節點的時候宕機，鎖數據丟失問題。這個暫時沒有好的解決辦法。