分布式锁

简介

分布式锁是单机锁的一种扩展，为了控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。

特性

为了确保分布式锁安全可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下几个条件：

1. 互斥：在任意时刻，只有一个客户端能持有锁；
2. 无死锁：即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁；
3. 可重入：同一个线程多次获取同一把锁；
4. 高可用：不会因为单点问题导致客户端就不可以加锁和解锁；
5. 不越权：加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端不能释放别人的锁；
6. 阻塞和非阻塞：阻塞锁没有获取到继续等待；非阻塞锁没有获取到直接返回失败；

实现

基于数据库做分布式锁

利用唯一索引

• 使用步骤

1. 创建一张表methodLock，其中字段method_name为唯一索引

2. 执行插入语句，如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁

   insert into methodLock(method_name,desc) values (‘method_name’,‘desc’)
   

3. 方法执行完成，执行delete释放锁

   delete from methodLock where method_name ='method_name'
   

• 问题

1. 强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。（解决方案：主备数据库，数据同步，一旦挂掉快速切换到备库上）
2. 没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。（解决方案：定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍）
3. 非阻塞的，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。（解决方案：搞一个while循环，直到insert成功再返回成功）
4. 非重入，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。（解决方案：在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息）

利用排他锁

• 使用步骤

1. 使用for update增加排他锁（仅适用于InnoDB且必须在事务块BEGIN/COMMIT中，InnoDB引擎在加锁的时候，只有通过索引进行检索的时候才会使用行级锁，否则会使用表级锁）

   connection.setAutoCommit(false)；
   select * from methodLock where method_name=xxx for update; 
   

2. 获得排它锁的线程即可获得分布式锁

3. 执行完业务逻辑后，通过以下方法释放锁

   connection.commit();
   

• 问题

1. 数据库单点和可重入问题无法解决
2. 一个排他锁长时间不提交，就会占用数据库连接。一旦类似的连接变得多了，就可能把数据库连接池撑爆
3. 事务有超时时间的，过了超时时间自动回滚，会导致锁的释放

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Redis实现分布式锁

基于setnx()、expire()实现

setnx()

原子方法，setnx(key, value)，如果 key 不存在，则设置当前 key 成功，返回 1；如果当前 key 已经存在，则设置当前 key 失败，返回 0。

expire()

setnx 命令不能设置 key 的超时时间，只能通过 expire() 来对 key 设置。

• 使用步骤

1. setnx(lockkey, 1) 如果返回 0，则说明占位失败；如果返回 1，则说明占位成功
2. expire() 命令对 lockkey 设置超时时间，为的是避免死锁问题。
3. 执行完业务代码后，可以通过 delete 命令删除 key。

• 问题

1. setnx和expire是两条命令，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。（解决方案：Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]，可以取代setnx和expire）

2. del导致误删，获得锁的线程A执行很慢，锁的超时时间已到仍在执行中，此时释放锁。B线程也获得了该锁开始执行。此时A执行完毕调用del命令删除的其实是B线程的锁。（解决方案：加锁时把当前线程ID作为value记入缓存，删除之前验证value和当前线程ID是否一致，set（key，threadId ，30，NX））

   if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
       del(key)
   }
   

3. 判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。（解决方案：用lua脚本来实现）

   String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
   

4. 第三点解决了误删和原子性的问题，但是防止不了执行时间过长，锁自动expire，其它线程也获得锁，导致并发操作。（解决方案：守护线程来为快过期的锁，并仍然在执行的线程续航。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次expire）

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Zookeeper分布式锁

基于zookeeper临时节点

• 使用步骤

1. 客户端调用create()方法创建名为“locknode”的节点，节点的类型为EPHEMERAL；
2. 如果znode节点创建成功，就表示客户端获得了锁并可以继续执行临界区中的代码；
3. 如果znode节点创建失败，就监听znode节点的变化，并在检测到znode节点被删除时再次创建节点来获得锁。
4. 如果要实现一个非阻塞锁的话，当znode节点创建失败时，就直接返回失败而不是去监听。

• 问题

1. ZooKeeper的会话与服务端是通过心跳保持连接的，当心跳超时或者链接丢失的时候客户端的请求会抛出Connection Loss异常，ZooKeeper客户端会进行自动重连，所以这种情况我们往往需要进行重试；
2. 集群规模较大的情况，会出现羊群效应；

“羊群效应”：如果有大量的客户端都尝试对同一个资源加锁，即对同一个znode节点设计监视点，当锁被释放、znode节点被删除时，ZooKeeper服务端会产生一个尖峰的通知，该尖峰可能会导致网络的阻塞，引起一系列的问题，这种现象就是羊群效应。另一方面，唤醒全部的客户端，而实际上它们之间只会有一个能成功加锁，也是一种不合理的方式。

基于zookeeper临时有序节点

• 使用步骤

1. 客户端调用create()方法创建名为“locknode/lock”的节点，节点的类型为EPHEMERAL_SEQUENTIAL；
2. 客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点；
3. 客户端获取到所有子节点path之后，如果发现自己在步骤1中创建的节点序号最小，那么就认为这个客户端获得了锁；
4. 如果在步骤3中发现自己并非所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁。此时客户端需要找到比自己小的那个节点，然后对其调用exist()方法注册事件监听。
5. 当这个被关注的节点被移除了，客户端会收到相应的通知。这个时候客户端需要再次调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点，确保自己确实是最小的节点了，然后进入步骤3；

方案对比

1. mysql实现简单，不需要引入第三个应用，但是分布式系统大多数瓶颈都在数据库，使用数据库会增加负担；
2. redis实现简单，并且性能很好，引入集群可以提高可用性，同时定期失效的机制可以解决因网络抖动锁删除失败的问题。
3. zookeeper实现偏重较复杂，需要频繁创建和删除节点，需要利用watcher机制，实现不好的话还会引起“羊群效应”，并且需要单独维护一套Zookeeper集群成本较高。