淺談分佈式鎖

時間 2020-02-17

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1、爲何要使用分佈式鎖？java

咱們在開發應用的時候，若是須要對某一個共享變量進行多線程同步訪問的時候，可使用咱們學到的Java多線程的18般武藝進行處理，而且能夠完美的運行，毫無Bug！數據庫

注意這是單機應用，也就是全部的請求都會分配到當前服務器的JVM內部，而後映射爲操做系統的線程進行處理！而這個共享變量只是在這個JVM內部的一塊內存空間！緩存

後來業務發展，須要作集羣，一個應用須要部署到幾臺機器上而後作負載均衡，大體以下圖：服務器

上圖能夠看到，變量A存在JVM一、JVM二、JVM3三個JVM內存中（這個變量A主要體現是在一個類中的一個成員變量，是一個有狀態的對象，例如：UserController控制器中的一個整形類型的成員變量），若是不加任何控制的話，變量A同時都會在JVM分配一塊內存，三個請求發過來同時對這個變量操做，顯然結果是不對的！即便不是同時發過來，三個請求分別操做三個不一樣JVM內存區域的數據，變量A之間不存在共享，也不具備可見性，處理的結果也是不對的！多線程

若是咱們業務中確實存在這個場景的話，咱們就須要一種方法解決這個問題！併發

爲了保證一個方法或屬性在高併發狀況下的同一時間只能被同一線程執行，在傳統單體應用單機部署的狀況下，可使用java併發處理相關的API（如 ReentrantLock或Synchronized ）進行互斥控制。可是，隨着業務發展的須要，原單體單機部署的系統被演化成分佈式集羣系統後，因爲分佈式系統多線程、多進程而且分佈在不一樣機器上，這將使原單機部署狀況下的併發控制鎖策略失效，單純的java API並不能提供分佈式鎖的能力，爲了解決這個問題就須要一種跨JVM的互斥機制來控制共享資源的訪問，這就是分佈式鎖要解決的問題。負載均衡

2、分佈式鎖應具有哪些條件dom

一、在分佈式系統環境下，一個方法在同一時間只能被一個機器的一個線程執行；異步

二、高可用、高性能的獲取鎖與釋放鎖；分佈式

三、具有可重入特性；

四、具有鎖失效機制，防止死鎖；

五、具有非阻塞鎖特性，即沒有獲取到鎖將直接返回獲取鎖失敗。

3、分佈式鎖的三種實現方式

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、可用性和分區容錯性，最多隻能知足兩項。」因此，不少系統在設計之初就要對這三者進行取捨。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都須要犧牲掉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。

在不少場景中，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。

分佈式鎖的三種實現方式：

一、基於數據庫實現分佈式鎖；

二、基於緩存（Redis）實現分佈式鎖；

三、基於Zookeeper實現分佈式；

儘管有這三種方案，可是不一樣的業務也要根據本身的狀況進行選型，他們之間沒有最好只有更適合！

4、基於數據庫實現分佈式鎖

基於數據庫的實現方式的核心思想是：在數據庫中建立一個表，表中包含方法名等字段，並在方法名字段上建立惟一索引，想要執行某個方法，就使用這個方法名向表中插入數據，成功插入則獲取鎖，執行完成後刪除對應的行數據釋放鎖。

一、建立一個表

DROP TABLE IF EXISTS `method_lock`;
CREATE TABLE `method_lock` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  `method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '鎖定的方法名',
  `desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '備註信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='鎖定中的方法';

二、想要執行某個方法，就要使用這個方法名向表中插入數據

INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '測試的methodName');

由於咱們對method_name作了惟一性約束，這裏若是有多個請求同時提交到數據庫的話，數據庫會保證只有一個操做能夠成功，那麼咱們就能夠認爲操做成功的那個線程得到了該方法的鎖，能夠執行方法體內容。

三、成功插入則獲取鎖，執行完畢後刪除對應的行數據釋放鎖

delete from method_lock where method_name ='methodName';

注意：這只是使用基於數據庫的一種方法，使用數據庫實現分佈式鎖還有不少其它的方法。

四、存在的一些問題

（1）由於是基於數據庫實現的，數據庫的高可用性和性能將直接影響分佈式鎖的可用性和性能，因此，數據庫須要雙機熱備、數據同步、準備切換。

（2）不具有可重入的特性，由於同一線程在釋放鎖以前，行數據一直存在，沒法再次成功插入數據，因此，須要在表中新增一列，用於記錄當前獲取到鎖的機器和線程信息，在再次獲取鎖的時候，先查詢表中機器和線程信息是不是當前機器和線程，若相同則直接獲取鎖。

（3）沒有鎖失效機制，由於有可能出現成功插入數據後，服務器宕機了，對應的數據沒有被刪除，當服務恢復後一直獲取不到鎖，因此，須要在表中新增一列，用於記錄失效時間，而且須要定時消除這些失效的數據。

（4）不具有阻塞鎖特性，獲取不到鎖直接返回失敗，因此須要優化獲取邏輯，循環屢次去獲取。

（5）在實施的過程當中遇到各類不一樣的問題，爲了解決這些問題，實現方式將愈來愈複雜，依賴數據庫須要必定的資源開銷，性能問題須要考慮。

5、基於緩存（Redis）實現分佈式鎖

一、使用Redis實現分佈式鎖緣由：

（1）Redis有很高的性能；

（2）Redis命令對此支持較好，實現起來比較方便

二、使用命令簡介

（1） setnx

SETNX key val：當key不存在時，set一個key爲val的字符串，返回1；若key存在，則什麼都不作，返回0。

（2）expire

expire key timeout：爲key設置一個超時時間，單位是秒，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。

（3）delete

刪除key。

三、實現思想

（1）獲取鎖的時候，使用 setnx 加鎖，並使用expire命令爲鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的值爲一個隨機生成的UUID，經過此在釋放鎖的時候進行判斷。

（2）獲取鎖的時候還設置了一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。

（3）釋放鎖的時候，經過UUID判斷是否是該鎖，如果該鎖，則執行delete進行鎖釋放。

四、分佈式鎖的簡單代碼

/**
 * 分佈式鎖的簡單實現代碼
 * Created by 素小暖 on 2020/2/12.
 */
public class DistributedLock {
 
    private final JedisPool jedisPool;
 
    public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
 
    /**
     * 加鎖
     * @param lockName       鎖的key
     * @param acquireTimeout 獲取超時時間
     * @param timeout        鎖的超時時間
     * @return 鎖標識
     */
    public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
        Jedis conn = null;
        String retIdentifier = null;
        try {
            // 獲取鏈接
            conn = jedisPool.getResource();
            // 隨機生成一個value
            String identifier = UUID.randomUUID().toString();
            // 鎖名，即key值
            String lockKey = "lock:" + lockName;
            // 超時時間，上鎖後超過此時間則自動釋放鎖
            int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
 
            // 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖
            long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
            while (System.currentTimeMillis() < end) {
                if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                    // 返回value值，用於釋放鎖時間確認
                    retIdentifier = identifier;
                    return retIdentifier;
                }
                // 返回-1表明key沒有設置超時時間，爲key設置一個超時時間
                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;
    }
 
    /**
     * 釋放鎖
     * @param lockName   鎖的key
     * @param identifier 釋放鎖的標識
     * @return
     */
    public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
        Jedis conn = null;
        String lockKey = "lock:" + lockName;
        boolean retFlag = false;
        try {
            conn = jedisPool.getResource();
            while (true) {
                // 監視lock，準備開始事務
                conn.watch(lockKey);
                // 經過前面返回的value值判斷是否是該鎖，如果該鎖，則刪除，釋放鎖
                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;
    }
}

五、測試

例子中使用50個線程模擬秒殺一個商品，使用–運算符來實現商品減小，從結果有序性就能夠看出是否爲加鎖狀態。

模擬秒殺服務，在其中配置了jedis線程池，在初始化的時候傳給分佈式鎖，供其使用。

/**
 * Created by 素小暖 on 2020/2/12.
 */
public class Service {
 
    private static JedisPool pool = null;
 
    private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
 
    int n = 500;
 
    static {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        // 設置最大鏈接數
        config.setMaxTotal(200);
        // 設置最大空閒數
        config.setMaxIdle(8);
        // 設置最大等待時間
        config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
        // 在borrow一個jedis實例時，是否須要驗證，若爲true，則全部jedis實例均是可用的
        config.setTestOnBorrow(true);
        pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
    }
 
    public void seckill() {
        // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
        String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "得到了鎖");
        System.out.println(--n);
        lock.releaseLock("resource", identifier);
    }
}

結果以下，有序的：

若註釋使用鎖的部分：

public void seckill() {
    // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
    //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "得到了鎖");
    System.out.println(--n);
    //lock.releaseLock("resource", indentifier);
}

從結果能夠看出，有一些是異步進行的：

6、基於Zookeeper實現分佈式

Zookeeper是一個爲分佈式應用提供一致性服務的開源組件，它內部是一個分層的文件系統目錄樹結構，規定同一目錄下只能有一個惟一文件名。

基於Zookeeper實現分佈式鎖的步驟以下：

一、建立一個目錄mylock；

二、建立A想獲取鎖就在mylock目錄下建立臨時順序節點；

三、獲取mylock目錄下全部的子節點，而後獲取比本身小的兄弟節點，若是不存在，則說明當前線程順序號最小，獲取鎖；

四、線程B獲取全部節點，判斷本身不是最小節點，設置監聽比本身次小的節點；

五、線程A處理完，刪除本身的節點，線程B監聽到變動事件，判斷本身是否是最小節點，若是是，獲取鎖。

這裏推薦一個Apache的開源庫Curator，它是一個ZooKeeper客戶端，Curator提供的InterProcessMutex是分佈式鎖的實現，acquire方法用於獲取鎖，release方法用於釋放鎖。

優勢：具有高可用、可重入、阻塞鎖特性，可解決失效死鎖的問題。

缺點：由於須要頻繁的建立和刪除節點，性能上不如Redis方式。