分布式锁的三种实现方式-绝对经典

1、基于数据库：

 a、利用唯一索引约束；
 b、利用数据自带的排他锁

2、基于缓存：利用setnx()返回值
3、基于ZooKeeper：

 a、利用Zookeeper同一个目录下只能有一个唯一文件名
 b、利用Zookeeper分布式锁客户端Curator

注意：需要考虑的因素：单点、可重入、阻塞、失效时间

一、基于数据库的实现方式

基于数据库的方式的核心思想是：在数据库中创建一张表，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，成功插入说明可以获取锁，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',
  `desc1` 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, desc1) VALUES ('methodName', '测试的methodName');

因为我们的method_name做了一个唯一性约束，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该方法的锁，可以执行方法中的内容。
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式，使用数据库实现分布式锁还有很多其他玩法；
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，它还有一些其他问题需要解决及优化：

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，数据需要双机部署，数据同步，主备切换；
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；
没有锁失效机制，以为内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；
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；
在实施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。

二、基于Redis的实现方式

1、选用Redis实现分布式锁原因：

a、Redis有很高的性能
b、Redis命令对此支持较好，实现比较方便

2、使用命令介绍：

a、SETNX：SETNX key val：当且仅当不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；当key存在，则说明都不做，返回0；
b、expire：expire key timeout ：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁自动释放，避免死锁。
c、delete：delete key ：删除key

3、实现思想：

获取锁的时候，用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过改时间则自动释放锁，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。

 /**
 * @author zhengzheng046
 */
public class DistributedLok {

    private final JedisPool jedisPool;

    public DistributedLok(JedisPool jedisPool) {
        this.jedisPool = jedisPool;
    }

    /**
     * 获取锁
     *
     * @param lockname
     * @param acquireTimeOut
     * @param timeout
     * @return
     */

    public String lockWithTimeout(String lockname, long acquireTimeOut, long timeout) {

        Jedis conn = null;
        String retIdentifier = null;

        try {
            conn = jedisPool.getResource();
            String identifier = UUID.randomUUID().toString();
            //锁名，即key值
            String lockKey = "lock:" + lockname;
            //超时时间，上锁后超过时间，自动释放
            int lockExpire = (int) timeout / 1000;

            //获取锁的超时时间，超过这个时间，锁自动释放
            long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeOut;

            while (System.currentTimeMillis() < end) {
                if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                    retIdentifier = identifier;
                    return retIdentifier;
                }

                if (conn.tt1(lockKey) == -1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                }

                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //连接关闭
            conn.close();
        }
        return retIdentifier;
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param lockName
     * @param identifier
     * @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，准备开启事务
                conn.watch(lockKey);
                //通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是改锁，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 (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            conn.close();
        }
        return retflag;
    }
}

三、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：

穿件一个mylock目录
线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
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；
线程B获取所有节点，判断自己是不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
线程A处理完成，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是谁不是最小的节点，如果是则获得锁。

注意：这里推荐用Apache的开源库Curator，它是一种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，阻塞锁的特性，可很好的解决锁失效问题。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如redis方式快；

程序小僧

发布了21 篇原创文章 · 获赞 4 · 访问量 514

私信关注