分布式锁的三种实现方式是什么?

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。

  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

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。

  1. 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。

  2. 分布式锁的简单实现代码:

/*** 分布式锁的简单实现代码    */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valueString 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 / );// 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) == ) {conn.expire(lockKey, lockExpire);// 返回value值,用于释放锁时间确认retIdentifier = identifier;return retIdentifier;}// 返回-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) == -) {conn.expire(lockKey, lockExpire);}try {Thread.sleep();} 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;}}
  1. 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;}@Overridepublic 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:
在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述
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_";@Beanpublic 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

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