分布式锁的三种实现方式

分布式锁三种实现方式：

1. 基于数据库实现分布式锁；
2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁；
3. 基于Zookeeper实现分布式锁；

 

一， 基于数据库实现分布式锁

 

1. 悲观锁

利用select … where … for update 排他锁

注意: 其他附加功能与实现一基本一致，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。

 

2. 乐观锁

所谓乐观锁与前边最大区别在于基于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

 

 

 

二， 基于缓存（Redis等）实现分布式锁

 

1. 使用命令介绍：
（1）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。
（2）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。
（3）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。

 

2. 实现思想：
（1）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，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）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。
（3）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。

 

3. 分布式锁的简单实现代码：

/**
 * 分布式锁的简单实现代码  4  */
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;
    }
}

 

4. 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();
        }
    }
}

结果如下，结果为有序的：

若注释掉使用锁的部分：

public void seckill() {
    // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
    //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
    System.out.println(--n);
    //lock.releaseLock("resource", indentifier);
}

从结果可以看出，有一些是异步进行的：

 

三， 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：

（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）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；
（4）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；
（5）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。

 

四，对比

数据库分布式锁实现
缺点：

1.db操作性能较差，并且有锁表的风险
2.非阻塞操作失败后，需要轮询，占用cpu资源;
3.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：

1.锁删除失败 过期时间不好控制
2.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