3种分布式锁实现

1、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；

尽管有这三种方案，但是不同的业务也要根据自己的情况进行选型，他们之间没有最好只有更适合！

2、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';

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（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');

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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';

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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。

五、基于Redis的实现方式

1、选用Redis实现分布式锁原因：

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

2、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。

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（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。

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（3）delete

delete key：删除key

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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：

（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。

4、 分布式锁的简单实现代码：

/**
 * 分布式锁的简单实现代码
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */
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value
            String 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 / 1000);

            // 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) == 1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                    // 返回value值，用于释放锁时间确认
                    retIdentifier = identifier;
                    return retIdentifier;
                }
                // 返回-1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) == -1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                }

                try {
                    Thread.sleep(10);
                } 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;
    }
}

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5、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。

/**
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */
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);
    }
}

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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;
    }

    @Override
    public 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();
        }
    }
}

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结果如下，结果为有序的：

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);
}

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从结果可以看出，有一些是异步进行的：

5、基于ZooKeeper的实现方式

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。

6、总结

上面的三种实现方式，没有在所有场合都是完美的，所以，应根据不同的应用场景选择最适合的实现方式。

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，以上包括文中的代码可能并不适用于正式的生产环境，只做入门参考！