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1、分布式锁的用途：分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了
从图中可以看出，这些独立的进程中的线程访问共享资源是互斥的，同一时刻只有一个线程可以获取到分布式锁访问共享资源
 

 

2、一个最基本的分布式锁需要满足：

  • 互斥：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有。
  • 高可用：锁服务是高可用的，当一个锁服务出现问题，能够自动切换到另外一个锁服务。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。这一般是通过超时机制实现的。
  • 可重入：一个节点获取了锁之后，还可以再次获取锁。

除了上面这三个基本条件之外，一个好的分布式锁还需要满足下面这些条件：

  • 高性能：获取和释放锁的操作应该快速完成，并且不应该对整个系统的性能造成过大影响。
  • 非阻塞：如果获取不到锁，不能无限期等待，避免对系统正常运行造成影响。
3、分布式锁的常见实现方式有哪些？

常见分布式锁实现方案如下：

  • 基于关系型数据库比如 MySQL 实现分布式锁。
  • 基于分布式协调服务 ZooKeeper 实现分布式锁。
  • 基于分布式键值存储系统比如 Redis 、Etcd 实现分布式锁。
 
4、如何基于 Redis 实现一个最简易的分布式锁？

不论是本地锁还是分布式锁，核心都在于“互斥”。

SETNX lockKey uniqueValue
DEL lockKey

为了防止误删到其他的锁，这里我们建议使用 Lua 脚本通过 key 对应的 value（唯一值）来判断。

选用 Lua 脚本是为了保证解锁操作的原子性。因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，从而保证了锁释放操作的原子性。

SET lockKey uniqueValue EX 
5、如何实现锁的优雅续期？

对于 Java 开发的小伙伴来说，已经有了现成的解决方案：Redisson

Redisson 中的分布式锁自带自动续期机制，使用起来非常简单，原理也比较简单，其提供了一个专门用来监控和续期锁的 Watch Dog（ 看门狗），如果操作共享资源的线程还未执行完成的话，Watch Dog 会不断地延长锁的过期时间，进而保证锁不会因为超时而被释放

 
6、Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了避免单点故障，生产环境下的 Redis 服务通常是集群化部署的。但这个集群可能有同步问题，针对这个问题，Redis 之父 antirez 设计了 Redlock 算法来解决。

 

实际项目中不建议使用 Redlock 算法，成本和收益不成正比。

 

 

如果不是非要实现绝对可靠的分布式锁的话，其实单机版 Redis 就完全够了，实现简单，性能也非常高。如果你必须要实现一个绝对可靠的分布式锁的话，可以基于 ZooKeeper 来做，只是性能会差一些。

 

 

 

 

 

7、基于 ZooKeeper 实现分布式锁

Redis 实现分布式锁性能较高，ZooKeeper 实现分布式锁可靠性更高。实际项目中，我们应该根据业务的具体需求来选择。

 

7.1  ZooKeeper 分布式锁是基于 临时顺序节点 和 Watcher（事件监听器） 实现的。

 

 

获取锁：

 

 

  1. 首先我们要有一个持久节点/locks，客户端获取锁就是在locks下创建临时顺序节点。
  2. 假设客户端 1 创建了/locks/lock1节点，创建成功之后，会判断 lock1是否是 /locks 下最小的子节点。
  3. 如果 lock1是最小的子节点，则获取锁成功。否则，获取锁失败。
  4. 如果获取锁失败，则说明有其他的客户端已经成功获取锁。客户端 1 并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点比如/locks/lock0上注册一个事件监听器。这个监听器的作用是当前一个节点释放锁之后通知客户端 1（避免无效自旋），这样客户端 1 就加锁成功了。

 

 

释放锁：

 

 

  1. 成功获取锁的客户端在执行完业务流程之后，会将对应的子节点删除。
  2. 成功获取锁的客户端在出现故障之后，对应的子节点由于是临时顺序节点，也会被自动删除，避免了锁无法被释放。
  3. 我们前面说的事件监听器其实监听的就是这个子节点删除事件，子节点删除就意味着锁被释放。

 

 

 

7.2  实际项目中，推荐使用 Curator 来实现 ZooKeeper 分布式锁。Curator 是 Netflix 公司开源的一套 ZooKeeper Java 客户端框架，相比于 ZooKeeper 自带的客户端 zookeeper 来说，Curator 的封装更加完善，各种 API 都可以比较方便地使用。

 

 

Curator主要实现了下面四种锁：

 

 

  • InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
  • InterProcessSemaphoreMutex：分布式不可重入排它锁
  • InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
  • InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器，获取锁的时候获取所有锁，释放锁也会释放所有锁资源（忽略释放失败的锁）。

 

 

每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。

我们通常是将 znode 分为 4 大类：

  • 持久（PERSISTENT）节点 ：一旦创建就一直存在即使 ZooKeeper 集群宕机，直到将其删除。
  • 临时（EPHEMERAL）节点 ：临时节点的生命周期是与 客户端会话（session） 绑定的，会话消失则节点消失 。并且，临时节点只能做叶子节点 ，不能创建子节点。
  • 持久顺序（PERSISTENT_SEQUENTIAL）节点 ：除了具有持久（PERSISTENT）节点的特性之外， 子节点的名称还具有顺序性。比如 /node1/app0000000001 、/node1/app0000000002 。
  • 临时顺序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）节点 ：除了具备临时（EPHEMERAL）节点的特性之外，子节点的名称还具有顺序性。

可以看出，临时节点相比持久节点，最主要的是对会话失效的情况处理不一样，临时节点会话消失则对应的节点消失。这样的话，如果客户端发生异常导致没来得及释放锁也没关系，会话失效节点自动被删除，不会发生死锁的问题。

使用 Redis 实现分布式锁的时候，我们是通过过期时间来避免锁无法被释放导致死锁问题的，而 ZooKeeper 直接利用临时节点的特性即可。

假设不适用顺序节点的话，所有尝试获取锁的客户端都会对持有锁的子节点加监听器。当该锁被释放之后，势必会造成所有尝试获取锁的客户端来争夺锁，这样对性能不友好。使用顺序节点之后，只需要监听前一个节点就好了，对性能更友好。

 

Watcher（事件监听器），是 ZooKeeper 中的一个很重要的特性。ZooKeeper 允许用户在指定节点上注册一些 Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去，该机制是 ZooKeeper 实现分布式协调服务的重要特性。

同一时间段内，可能会有很多客户端同时获取锁，但只有一个可以获取成功。如果获取锁失败，则说明有其他的客户端已经成功获取锁。获取锁失败的客户端并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点注册一个事件监听器。
这个事件监听器的作用是： 当前一个节点对应的客户端释放锁之后（也就是前一个节点被删除之后，监听的是删除事件），通知获取锁失败的客户端（唤醒等待的线程，Java 中的 wait/notifyAll ），让它尝试去获取锁，然后就成功获取锁了。
 
 
这里以 Curator 的 InterProcessMutex 对可重入锁的实现来介绍（源码地址：InterProcessMutex.java）。
当我们调用 InterProcessMutex#acquire方法获取锁的时候，会调用InterProcessMutex#internalLock方法。

internalLock 方法会先获取当前请求锁的线程，然后从 threadData( ConcurrentMap<Thread, LockData> 类型)中获取当前线程对应的 lockData 。 lockData 包含锁的信息和加锁的次数，是实现可重入锁的关键。

第一次获取锁的时候，lockData为 null。获取锁成功之后，会将当前线程和对应的 lockData 放到 threadData 中

 

如果已经获取过一次锁，后面再来获取锁的话，直接就会在 if (lockData != null) 这里被拦下了，然后就会执行lockData.lockCount.incrementAndGet(); 将加锁次数加 1。

整个可重入锁的实现逻辑非常简单，直接在客户端判断当前线程有没有获取锁，有的话直接将加锁次数加 1 就可以了。