一、概述
1.1 分布式解决的核心思路
在多台服务器中，只能保证一台服务器的jvm进行操作
1.2 分布式锁一般有三种实现方式
- 数据库乐观锁；
- 基于Redis的分布式锁 setnx 也可 以存入key,如果存入key成功返回1，如果存入的key已经存在了，返回0。
- 多个客户端(jvm) ，使用setnx命令方式，同时在redis 上创建相同的一个key,因为rediskey不能够允许重复的，只要谁能够创建key成功，谁就能够获取到锁，没有创建key成功，就会进行等待。释放锁：执行操作完成的时候，删除key，解决办法是给key设置有效期，每个对应的key都有自己的有效期。
- 基于ZooKeeper的分布式锁，大致思想即为：每个客户端对某个功能加锁时，在zookeeper上的与该功能对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。
- 多个客户端(jvm) ，同时在zk上创建相同的一个临时节点，因为临时节点路径是保证唯一，只要谁能够创建节点成功，谁就能够获取到锁，没有创建成功节点，就会进行等待，当释放锁的时候，采用事件通知给客户端重新获取锁的资源。
二、基于Redis的分布式锁
2.1 使用常用命令
#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。
setnx key val
#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。
expire key timeout
# 删除key
delete 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。
2.2 实现思路
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。
2.3 核心代码
Maven依赖信息
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
LockRedis
public class LockRedis {
private JedisPool jedisPool;
public LockRedis(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* redis 上锁方法
*
* @param lockKey
* 锁的key<br>
* @param acquireTimeout
* 在没有上锁之前,获取锁的超时时间<br>
* @param timeOut
* 上锁成功后,锁的超时时间<br>
* @return
*/
public String lockWithTimeout(String lockKey, Long acquireTimeout, Long timeOut) {
Jedis conn = null;
String retIdentifierValue = null;
try {
// 1.建立redis连接
conn = jedisPool.getResource();
// 2.随机生成一个value
String identifierValue = UUID.randomUUID().toString();
// 3.定义锁的名称
String lockName = "redis_lock" + lockKey;
// 4.定义上锁成功之后,锁的超时时间
int expireLock = (int) (timeOut / 1000);
// 5.定义在没有获取锁之前,锁的超时时间
Long endTime = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
while (System.currentTimeMillis() < endTime) {
// 6.使用setnx方法设置锁值
if (conn.setnx(lockName, identifierValue) == 1) {
// 7.判断返回结果如果为1,则可以成功获取锁,并且设置锁的超时时间
conn.expire(lockName, expireLock);
retIdentifierValue = identifierValue;
return retIdentifierValue;
}
// 8.否则情况下继续循环等待
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retIdentifierValue;
}
/**
* 释放锁
*
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockKey, String identifier) {
Jedis conn = null;
boolean flag = false;
try {
// 1.建立redis连接
conn = jedisPool.getResource();
// 2.定义锁的名称
String lockName = "redis_lock" + lockKey;
// 3.如果value与redis中一直直接删除，否则等待超时
if (identifier.equals(conn.get(lockName))) {
conn.del(lockName);
System.out.println(identifier + "解锁成功......");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return flag;
}
}
Service
public class LockService {
private static JedisPool pool = null;
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, "39.107.69.43", 6379, 3000);
}
LockRedis lockRedis = new LockRedis(pool);
public void seckill() {
String identifier = lockRedis.lockWithTimeout("itmayiedu", 5000l, 5000l);
if (StringUtils.isEmpty(identifier)) {
// 获取锁失败
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ",获取锁失败，原因时间超时!!!");
return;
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获取锁成功,锁id identifier:" + identifier + "，执行业务逻辑");
try {
Thread.sleep(30);
} catch (Exception e) {
}
// 释放锁
boolean releaseLock = lockRedis.releaseLock("itmayiedu", identifier);
if (releaseLock) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "释放锁成功,锁id identifier:" + identifier);
}
}
}
class ThreadRedis extends Thread {
private LockService lockService;
public ThreadRedis(LockService lockService) {
this.lockService = lockService;
}
@Override
public void run() {
lockService.seckill();
}
}
测试代码
public class Test001 {
public static void main(String[] args) {
LockService lockService = new LockService();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadRedis threadRedis = new ThreadRedis(lockService);
threadRedis.start();
}
}
}
- 在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。，当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。
三、三种分布式对比
- 上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。
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
Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别
使用redis实现分布式锁
- redis中的set nx 命令，当key不存在时，才能在redis中将key添加成功，利用该属性可以实现分布式锁，并且redis对于key有失效时间，可以控制当某个客户端加锁成功之后挂掉，导致阻塞的问题。
使用Zookeeper实现分布式锁
- 多个客户端在Zookeeper上创建一个相同的临时节点，因为临时节点只能允许一个客户端创建成功，那么只要任意一个客户端创建节点成功，谁就成功的获取到锁，当释放锁后，其他客户端同样道理在Zookeeper节点。