Redis分布式锁

概述

为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。

为什么要使用分布式锁

• 成员变量 A 存在 JVM1、JVM2、JVM3 三个 JVM 内存中
• 成员变量 A 同时都会在 JVM 分配一块内存，三个请求发过来同时对这个变量操作，显然结果是不对的
• 不是同时发过来，三个请求分别操作三个不同 JVM 内存区域的数据，变量 A 之间不存在共享，也不具有可见性，处理的结果也是不对的
  注：该成员变量 A 是一个有状态的对象

如果我们业务中确实存在这个场景的话，我们就需要一种方法解决这个问题，这就是分布式锁要解决的问题

分布式锁应该具备哪些条件

• 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
• 具备可重入特性（可理解为重新进入，由多于一个任务并发使用，而不必担心数据错误）
• 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

分布式锁的实现有哪些

• Memcached：利用 Memcached 的 add 命令。此命令是原子性操作，只有在 key 不存在的情况下，才能 add 成功，也就意味着线程得到了锁。
• Redis：和 Memcached 的方式类似，利用 Redis 的 setnx 命令。此命令同样是原子性操作，只有在 key 不存在的情况下，才能 set 成功。
• Zookeeper：利用 Zookeeper 的顺序临时节点，来实现分布式锁和等待队列。Zookeeper 设计的初衷，就是为了实现分布式锁服务的。
• Chubby：Google 公司实现的粗粒度分布式锁服务，底层利用了 Paxos 一致性算法。

分布式锁的Redis实现

加锁：

String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）、

解锁：

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

但是，这样做又隐含了一个新的问题，判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。

出现并发的可能性

还是刚才第二点所描述的场景，虽然我们避免了线程 A 误删掉 key 的情况，但是同一时间有 A，B 两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程，用来给快要过期的锁“续航”。

  

当过去了 29 秒，线程 A 还没执行完，这时候守护线程会执行 expire 指令，为这把锁“续命”20 秒。守护线程从第 29 秒开始执行，每 20 秒执行一次。

 

 

当线程 A 执行完任务，会显式关掉守护线程。

  

另一种情况，如果节点 1 忽然断电，由于线程 A 和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。

  

正确实现写法如下：

 /**
     * 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;
    }

    /**
     * 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;
    }

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