分布式锁初窥-分布式锁的三种实现方式

分布式锁应该具备哪些条件

在分析分布式锁的三种实现方式之前，先了解一下分布式锁应该具备哪些条件：

1. 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；
2. 高可用的获取锁与释放锁；
3. 高性能的获取锁与释放锁；
4. 具备可重入特性；
5. 具备锁失效机制，防止死锁；
6. 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

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。

基于数据库实现分布式锁；
基于缓存（Redis等）实现分布式锁；
基于Zookeeper实现分布式锁；

基于数据库的实现方式

基于数据库的实现方式的核心思想是：在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。

1. 创建一个表

DROP TABLE IF EXISTS `method_lock`;
CREATE TABLE `method_lock` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '锁定的方法名',
  `desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '备注信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

2. 想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据：

INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '测试的methodName');

因为我们对method_name做了唯一性约束，这里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，可以执行方法体内容。

3. 成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁：

delete from method_lock where method_name ='methodName';

注意：这只是使用基于数据库的一种方法，使用数据库实现分布式锁还有很多其他的玩法！

使用基于数据库的这种实现方式很简单，但是对于分布式锁应该具备的条件来说，它有一些问题需要解决及优化：

1. 因为是基于数据库实现的，数据库的可用性和性能将直接影响分布式锁的可用性及性能，所以，数据库需要双机部署、数据同步、主备切换；

2. 不具备可重入的特性，因为同一个线程在释放锁之前，行数据一直存在，无法再次成功插入数据，所以，需要在表中新增一列，用于记录当前获取到锁的机器和线程信息，在再次获取锁的时候，先查询表中机器和线程信息是否和当前机器和线程相同，若相同则直接获取锁；

3. 没有锁失效机制，因为有可能出现成功插入数据后，服务器宕机了，对应的数据没有被删除，当服务恢复后一直获取不到锁，所以，需要在表中新增一列，用于记录失效时间，并且需要有定时任务清除这些失效的数据；

4. 不具备阻塞锁特性，获取不到锁直接返回失败，所以需要优化获取逻辑，循环多次去获取。

5. 在实施的过程中会遇到各种不同的问题，为了解决这些问题，实现方式将会越来越复杂；依赖数据库需要一定的资源开销，性能问题需要考虑。

基于Redis实现分布式锁

1. 选用Redis实现分布式锁原因：

• Redis有很高的性能；
• Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

2. 使用命令介绍：

• 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。

• 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。

• 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。

3. 实现思想：

• 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。
• 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。
• 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。

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。

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。

结语

欢迎关注微信公众号『码仔zonE』，专注于分享Java、云计算相关内容，包括SpringBoot、SpringCloud、微服务、Docker、Kubernetes、Python等领域相关技术干货，期待与您相遇！