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分布式锁的三种实现方式

前言:

分布式应该具备的条件:

  • 在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
  • 高可用的获取锁与释放锁
  • 高性能的获取锁与释放锁
  • 具备可重入性
  • 具备锁失效机制,防止死锁
  • 具备非阻塞锁特性,即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

分布式锁的三种实现方式:

  • 基于数据库
  • 基于缓存(Redis等)
  • 基于Zookeeper

一、基于数据库的实现方式

  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。

  1. 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

在这里插入图片描述

二、基于Redis的实现方式

组件依赖

首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件,在pom.xml文件加入下面的代码:

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<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>

加锁代码

正确姿势

Talk is cheap, show me the code。先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

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public class RedisTool {

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";

/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
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;
}
}

可以看到,我们加锁就一行代码:jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time),这个set()方法一共有五个形参:

  • 第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。
  • 第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
  • 第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;
  • 第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。
  • 第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。

总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在,不做任何操作。

心细的童鞋就会发现了,我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会发生死锁。最后,因为我们将value赋值为requestId,代表加锁的客户端请求标识,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景,所以容错性我们暂不考虑。

错误示例1

比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()jedis.expire()组合实现加锁,代码如下:

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public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
if (result == 1) {
// 若在这里程序突然崩溃,则无法设置过期时间,将发生死锁
jedis.expire(lockKey, expireTime);
}
}

setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST,expire()方法就是给锁加一个过期时间。乍一看好像和前面的set()方法结果一样,然而由于这是两条Redis命令,不具有原子性,如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃,导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。网上之所以有人这样实现,是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。

错误示例2

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public static boolean wrongGetLock2(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;
String expiresStr = String.valueOf(expires);
// 如果当前锁不存在,返回加锁成功
if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
return true;
}
// 如果锁存在,获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(lockKey);
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
// 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间
String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
// 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才有权利加锁
return true;
}
}
// 其他情况,一律返回加锁失败
return false;
}

这一种错误示例就比较难以发现问题,而且实现也比较复杂。实现思路:使用jedis.setnx()命令实现加锁,其中key是锁,value是锁的过期时间。执行过程:1. 通过setnx()方法尝试加锁,如果当前锁不存在,返回加锁成功。2. 如果锁已经存在则获取锁的过期时间,和当前时间比较,如果锁已经过期,则设置新的过期时间,返回加锁成功。

那么这段代码问题在哪里?1. 由于是客户端自己生成过期时间,所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。 2. 当锁过期的时候,如果多个客户端同时执行jedis.getSet()方法,那么虽然最终只有一个客户端可以加锁,但是这个客户端的锁的过期时间可能被其他客户端覆盖。3. 锁不具备拥有者标识,即任何客户端都可以解锁。

解锁代码

正确姿势

还是先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

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public class RedisTool {

private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
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;
}
}

可以看到,我们解锁只需要两行代码就搞定了!第一行代码,我们写了一个简单的Lua脚本代码,上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里,没想到这次居然用上了。第二行代码,我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

简单来说,就是在eval命令执行Lua代码的时候,Lua代码将被当成一个命令去执行,并且直到eval命令执行完成,Redis才会执行其他命令。

错误示例1

最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁,这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式,会导致任何客户端都可以随时进行解锁,即使这把锁不是它的。

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public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {
jedis.del(lockKey);
}

错误示例2

这种解锁代码乍一看也是没问题,甚至我之前也差点这样实现,与正确姿势差不多,唯一区别的是分成两条命令去执行,代码如下:

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public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端
if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
// 若在此时,这把锁突然不是这个客户端的,则会误解锁
jedis.del(lockKey);
}
}

如代码注释,问题在于如果调用jedis.del()方法的时候,这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景?答案是肯定的,比如客户端A加锁,一段时间之后客户端A解锁,在执行jedis.del()之前,锁突然过期了,此时客户端B尝试加锁成功,然后客户端A再执行del()方法,则将客户端B的锁给解除了。

三、基于Zookeeper的实现方式

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。

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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、总结

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