幂等、分布式锁

前台操作去抖动和防快速操作的措施，我们首先会想到在前端做一层控制。当前端触发操作时，或弹出确认界面，或disable入口并倒计时等等。

但前端的限制仅能解决少部分问题，且不够彻底，后端自有的防重复处理措施必不可少。

查询类的接口几乎总是幂等的，但在包含诸如数据插入，多模块数据更新时，达到幂等性会比较难，尤其是高并发时的幂等性要求。比如第三方支付前台回调和后台回调，第三方支付批量回调，慢性能业务逻辑（如用户提交退款申请，商家同意退货/退款等）或慢网络环境时，是重复处理的高发场景。

一、幂等性

幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。

在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。

更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.

幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的.

1.1 防范POST重复提交

HTTP POST 操作既不是安全的，也不是幂等的（至少在HTTP规范里没有保证）。 当我们因为反复刷新浏览器导致多次提交表单，多次发出同样的POST请求，导致远端服务器重复创建出了资源。

所以，对于电商应用来说，第一对应的后端 WebService 一定要做到幂等性，第二服务器端收到 POST 请求，在操作成功后必须302跳转到另外一个页面，这样即使用户刷新页面，也不会重复提交表单。

1.2 接口api的幂等性支持

对外提供接口为了支持幂等调用，接口有两个字段必须传，一个是来源source，一个是来源方序列号seq，这个两个字段在提供方系统里面做联合唯一索引，这样当第三方调用时，先在本方系统里面查询一下，是否已经处理过，返回相应处理结果；没有处理过，进行相应处理，返回结果。注意，为了幂等友好，一定要先查询一下，是否处理过该笔业务，不查询直接插入业务系统，会报错，但实际已经处理了。

1.3 幂等的技术方案

1.3.1 唯一索引，防止新增脏数据

唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据 
（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可）

1.3.2 token机制，防止页面重复提交

1. 数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间
2. 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回

redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用 。

1.3.3 使用唯一id解决重复提交问题（类似redis的删除token判断）

使用类似乐观锁的version机制实现； 
分布式锁（redis的setnx）； 
2.1.2 使用唯一id解决重复交易的幂等性问题（类似redis存token）

基于幂等性的解决方案中一个完整的取钱流程被分解成了两个步骤：

1.调用create_ticket()获取ticket_id；

2.调用 idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)。

虽然create_ticket不是幂等的，但在这种设计下，它对系统状态的影响可以忽略，加上idempotent_withdraw 是幂等的，所以任何一步由于网络等原因失败或超时，客户端都可以重试，直到获得结果。

1.3.4 悲观锁

获取数据的时候加锁获取 
select * from table_xxx where id=’xxx’ for update; 
注意：id字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的 
悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用

1.3.5 乐观锁

乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。

乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件： 
1. 通过版本号实现 
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version#

1. 通过条件限制 
   update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where avai_amount-#subAmount# >= 0 
   要求：quality-#subQuality# >= ，这个情景适合不用版本号，只更新是做数据安全校验，适合库存模型，扣份额和回滚份额，性能更高。

注意：乐观锁的更新操作，最好用主键或者唯一索引来更新,这样是行锁，否则更新时会锁表，上面两个sql改成下面的两个更好 
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where id=#id# and version=#version# 
update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where id=#id# and avai_amount-#subAmount# >= 0

1.3.6 分布式锁

如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。

二、分布式锁

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。分布式锁是一个在很多环境中非常有用的原语，它是不同的系统或是同一个系统的不同主机之间互斥操作共享资源的有效方法。如在电商系统中，需要保证整个分布式系统内，对一个重要事物（订单，账户等）的有效操作线程 ，同一时间内有且只有一个。比如交易中心有N台服务器，订单中心有M台服务器，如何保证一个订单的同一笔支付处理，一个账户的同一笔充值操作是原子性的。

分布式锁在分布式应用当中是要经常用到的，主要是解决分布式资源访问冲突的问题。传统的锁ReentrantLock在去实现的时候是有问题的，ReentrantLock的lock和unlock要求必须是在同一线程进行，而分布式应用中，lock和unlock是两次不相关的请求，因此肯定不是同一线程，因此导致无法使用ReentrantLock。

2.1 Redis的SETNX

通过setnx和getset实现分布式锁

1. 通过setnx（lockkey,expiresStr）返回1，表示获取到锁；

2. 如果返回0，通过get(lockkey)获取expiresStr，判断是否锁到期失效（防止线程异常退出未删除key）,如果未到期失效，则sleep继续等待，如果已到期，获取锁；

   代码实例：

 /**
     * Acquire lock.
     * 
     * @param jedis
     * @return true if lock is acquired, false acquire timeouted
     * @throws InterruptedException
     *             in case of thread interruption
     */
    public synchronized boolean acquire(Jedis jedis) throws InterruptedException {
        int timeout = timeoutMsecs;
        while (timeout >= 0) {
            long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
            String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间

            if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
                // lock acquired
                locked = true;
                return true;
            }

            String currentValueStr = jedis.get(lockKey); //redis里的时间
            if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
                //判断是否为空，不为空的情况下，如果被其他线程设置了值，则第二个条件判断是过不去的
                // lock is expired

                String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
                //获取上一个锁到期时间，并设置现在的锁到期时间，
                //只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间，因为jedis.getSet是同步的
                if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                    //如过这个时候，多个线程恰好都到了这里，但是只有一个线程的设置值和当前值相同，他才有权利获取锁
                    // lock acquired
                    locked = true;
                    return true;
                }
            }
            timeout -= 100;
            Thread.sleep(100);
        }
        return false;
    }

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通过setnx和和失效时间

某个查询数据库的接口，因为调用量比较大，所以加了缓存，并设定缓存过期后刷新，问题是当并发量比较大的时候，如果没有锁机制，那么缓存过期的瞬间，大量并发请求会穿透缓存直接查询数据库，造成雪崩效应，如果有锁机制，那么就可以控制只有一个请求去更新缓存，其它的请求视情况要么等待，要么使用过期的缓存。

下面以目前 PHP 社区里最流行的 PHPRedis 扩展为例，实现一段演示代码：

<?php

$ok = $redis->setNX($key, $value);

if ($ok) {
    $cache->update();
    $redis->del($key);
}

?>

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缓存过期时，通过 SetNX 获取锁，如果成功了，那么更新缓存，然后删除锁。看上去逻辑非常简单，可惜有问题：如果请求执行因为某些原因意外退出了，导致创建了锁但是没有删除锁，那么这个锁将一直存在，以至于以后缓存再也得不到更新。于是乎我们需要给锁加一个过期时间以防不测：

<?php

$redis->multi();
$redis->setNX($key, $value);
$redis->expire($key, $ttl);
$redis->exec();

?>

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因为 SetNX 不具备设置过期时间的功能，所以我们需要借助 Expire 来设置，同时我们需要把两者用 Multi/Exec 包裹起来以确保请求的原子性，以免 SetNX 成功了 Expire 却失败了。 可惜还有问题：当多个请求到达时，虽然只有一个请求的 SetNX 可以成功，但是任何一个请求的 Expire 却都可以成功，如此就意味着即便获取不到锁，也可以刷新过期时间，如果请求比较密集的话，那么过期时间会一直被刷新，导致锁一直有效。于是乎我们需要在保证原子性的同时，有条件的执行 Expire，接着便有了 Lua 代码。

2.2 Redis+Lua

2.3 Redisson

2.4 Zookeeper

左边的整个区域表示一个Zookeeper集群，locker是Zookeeper的一个持久节点，node_1、node_2、node_3是locker这个持久节点下面的临时顺序节点。client_1、client_2、client_n表示多个客户端，Service表示需要互斥访问的共享资源。

2.4.1 获取分布式锁的总体思路

在获取分布式锁的时候在locker节点下创建临时顺序节点，释放锁的时候删除该临时节点。

客户端调用createNode方法在locker下创建临时顺序节点，然后调用getChildren(“locker”)来获取locker下面的所有子节点，注意此时不用设置任何Watcher。客户端获取到所有的子节点path之后，如果发现自己在之前创建的子节点序号最小，那么就认为该客户端获取到了锁。如果发现自己创建的节点并非locker所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，此时客户端需要找到比自己小的那个节点，然后对其调用exist()方法，同时对其注册事件监听器。之后，让这个被关注的节点删除，则客户端的Watcher会收到相应通知，此时再次判断自己创建的节点是否是locker子节点中序号最小的，如皋是则获取到了锁，如果不是则重复以上步骤继续获取到比自己小的一个节点并注册监听。当前这个过程中还需要许多的逻辑判断。

2.4.2 获取分布式锁的核心算法流程

下面同个一个流程图来分析获取分布式锁的完整算法，如下：

解释：客户端A要获取分布式锁的时候首先到locker下创建一个临时顺序节点（node_n），然后立即获取locker下的所有（一级）子节点。

此时因为会有多个客户端同一时间争取锁，因此locker下的子节点数量就会大于1。对于顺序节点，特点是节点名称后面自动有一个数字编号，

先创建的节点数字编号小于后创建的，因此可以将子节点按照节点名称后缀的数字顺序从小到大排序，这样排在第一位的就是最先创建的顺序节点，

此时它就代表了最先争取到锁的客户端！此时判断最小的这个节点是否为客户端A之前创建出来的node_n，如果是则表示客户端A获取到了锁，

如果不是则表示锁已经被其它客户端获取，因此客户端A要等待它释放锁，也就是等待获取到锁的那个客户端B把自己创建的那个节点删除。

此时就通过监听比node_n次小的那个顺序节点的删除事件来知道客户端B是否已经释放了锁，如果是，此时客户端A再次获取locker下的所有子节点，

再次与自己创建的node_n节点对比，直到自己创建的node_n是locker的所有子节点中顺序号最小的，此时表示客户端A获取到了锁！

前台操作去抖动和防快速操作的措施，我们首先会想到在前端做一层控制。当前端触发操作时，或弹出确认界面，或disable入口并倒计时等等。

但前端的限制仅能解决少部分问题，且不够彻底，后端自有的防重复处理措施必不可少。

查询类的接口几乎总是幂等的，但在包含诸如数据插入，多模块数据更新时，达到幂等性会比较难，尤其是高并发时的幂等性要求。比如第三方支付前台回调和后台回调，第三方支付批量回调，慢性能业务逻辑（如用户提交退款申请，商家同意退货/退款等）或慢网络环境时，是重复处理的高发场景。

一、幂等性

幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。

在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。

更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.

幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的.

1.1 防范POST重复提交

HTTP POST 操作既不是安全的，也不是幂等的（至少在HTTP规范里没有保证）。 当我们因为反复刷新浏览器导致多次提交表单，多次发出同样的POST请求，导致远端服务器重复创建出了资源。

所以，对于电商应用来说，第一对应的后端 WebService 一定要做到幂等性，第二服务器端收到 POST 请求，在操作成功后必须302跳转到另外一个页面，这样即使用户刷新页面，也不会重复提交表单。

1.2 接口api的幂等性支持

对外提供接口为了支持幂等调用，接口有两个字段必须传，一个是来源source，一个是来源方序列号seq，这个两个字段在提供方系统里面做联合唯一索引，这样当第三方调用时，先在本方系统里面查询一下，是否已经处理过，返回相应处理结果；没有处理过，进行相应处理，返回结果。注意，为了幂等友好，一定要先查询一下，是否处理过该笔业务，不查询直接插入业务系统，会报错，但实际已经处理了。

1.3 幂等的技术方案

1.3.1 唯一索引，防止新增脏数据

唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据 
（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可）

1.3.2 token机制，防止页面重复提交

1. 数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间
2. 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回

redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用 。

1.3.3 使用唯一id解决重复提交问题（类似redis的删除token判断）

使用类似乐观锁的version机制实现； 
分布式锁（redis的setnx）； 
2.1.2 使用唯一id解决重复交易的幂等性问题（类似redis存token）

基于幂等性的解决方案中一个完整的取钱流程被分解成了两个步骤：

1.调用create_ticket()获取ticket_id；

2.调用 idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)。

虽然create_ticket不是幂等的，但在这种设计下，它对系统状态的影响可以忽略，加上idempotent_withdraw 是幂等的，所以任何一步由于网络等原因失败或超时，客户端都可以重试，直到获得结果。

1.3.4 悲观锁

获取数据的时候加锁获取 
select * from table_xxx where id=’xxx’ for update; 
注意：id字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的 
悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用

1.3.5 乐观锁

乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。

乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件： 
1. 通过版本号实现 
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version#

1. 通过条件限制 
   update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where avai_amount-#subAmount# >= 0 
   要求：quality-#subQuality# >= ，这个情景适合不用版本号，只更新是做数据安全校验，适合库存模型，扣份额和回滚份额，性能更高。

注意：乐观锁的更新操作，最好用主键或者唯一索引来更新,这样是行锁，否则更新时会锁表，上面两个sql改成下面的两个更好 
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where id=#id# and version=#version# 
update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where id=#id# and avai_amount-#subAmount# >= 0

1.3.6 分布式锁

如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。

二、分布式锁

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。分布式锁是一个在很多环境中非常有用的原语，它是不同的系统或是同一个系统的不同主机之间互斥操作共享资源的有效方法。如在电商系统中，需要保证整个分布式系统内，对一个重要事物（订单，账户等）的有效操作线程 ，同一时间内有且只有一个。比如交易中心有N台服务器，订单中心有M台服务器，如何保证一个订单的同一笔支付处理，一个账户的同一笔充值操作是原子性的。

分布式锁在分布式应用当中是要经常用到的，主要是解决分布式资源访问冲突的问题。传统的锁ReentrantLock在去实现的时候是有问题的，ReentrantLock的lock和unlock要求必须是在同一线程进行，而分布式应用中，lock和unlock是两次不相关的请求，因此肯定不是同一线程，因此导致无法使用ReentrantLock。

2.1 Redis的SETNX

通过setnx和getset实现分布式锁

1. 通过setnx（lockkey,expiresStr）返回1，表示获取到锁；

2. 如果返回0，通过get(lockkey)获取expiresStr，判断是否锁到期失效（防止线程异常退出未删除key）,如果未到期失效，则sleep继续等待，如果已到期，获取锁；

   代码实例：

 /**
     * Acquire lock.
     * 
     * @param jedis
     * @return true if lock is acquired, false acquire timeouted
     * @throws InterruptedException
     *             in case of thread interruption
     */
    public synchronized boolean acquire(Jedis jedis) throws InterruptedException {
        int timeout = timeoutMsecs;
        while (timeout >= 0) {
            long expires = System.currentTimeMillis() + expireMsecs + 1;
            String expiresStr = String.valueOf(expires); //锁到期时间

            if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
                // lock acquired
                locked = true;
                return true;
            }

            String currentValueStr = jedis.get(lockKey); //redis里的时间
            if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
                //判断是否为空，不为空的情况下，如果被其他线程设置了值，则第二个条件判断是过不去的
                // lock is expired

                String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
                //获取上一个锁到期时间，并设置现在的锁到期时间，
                //只有一个线程才能获取上一个线上的设置时间，因为jedis.getSet是同步的
                if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
                    //如过这个时候，多个线程恰好都到了这里，但是只有一个线程的设置值和当前值相同，他才有权利获取锁
                    // lock acquired
                    locked = true;
                    return true;
                }
            }
            timeout -= 100;
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通过setnx和和失效时间

某个查询数据库的接口，因为调用量比较大，所以加了缓存，并设定缓存过期后刷新，问题是当并发量比较大的时候，如果没有锁机制，那么缓存过期的瞬间，大量并发请求会穿透缓存直接查询数据库，造成雪崩效应，如果有锁机制，那么就可以控制只有一个请求去更新缓存，其它的请求视情况要么等待，要么使用过期的缓存。

下面以目前 PHP 社区里最流行的 PHPRedis 扩展为例，实现一段演示代码：

<?php

$ok = $redis->setNX($key, $value);

if ($ok) {
    $cache->update();
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<?php

$redis->multi();
$redis->setNX($key, $value);
$redis->expire($key, $ttl);
$redis->exec();

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2.2 Redis+Lua

2.3 Redisson

2.4 Zookeeper

左边的整个区域表示一个Zookeeper集群，locker是Zookeeper的一个持久节点，node_1、node_2、node_3是locker这个持久节点下面的临时顺序节点。client_1、client_2、client_n表示多个客户端，Service表示需要互斥访问的共享资源。

2.4.1 获取分布式锁的总体思路

在获取分布式锁的时候在locker节点下创建临时顺序节点，释放锁的时候删除该临时节点。

客户端调用createNode方法在locker下创建临时顺序节点，然后调用getChildren(“locker”)来获取locker下面的所有子节点，注意此时不用设置任何Watcher。客户端获取到所有的子节点path之后，如果发现自己在之前创建的子节点序号最小，那么就认为该客户端获取到了锁。如果发现自己创建的节点并非locker所有子节点中最小的，说明自己还没有获取到锁，此时客户端需要找到比自己小的那个节点，然后对其调用exist()方法，同时对其注册事件监听器。之后，让这个被关注的节点删除，则客户端的Watcher会收到相应通知，此时再次判断自己创建的节点是否是locker子节点中序号最小的，如皋是则获取到了锁，如果不是则重复以上步骤继续获取到比自己小的一个节点并注册监听。当前这个过程中还需要许多的逻辑判断。

2.4.2 获取分布式锁的核心算法流程

下面同个一个流程图来分析获取分布式锁的完整算法，如下：

解释：客户端A要获取分布式锁的时候首先到locker下创建一个临时顺序节点（node_n），然后立即获取locker下的所有（一级）子节点。

此时因为会有多个客户端同一时间争取锁，因此locker下的子节点数量就会大于1。对于顺序节点，特点是节点名称后面自动有一个数字编号，

先创建的节点数字编号小于后创建的，因此可以将子节点按照节点名称后缀的数字顺序从小到大排序，这样排在第一位的就是最先创建的顺序节点，

此时它就代表了最先争取到锁的客户端！此时判断最小的这个节点是否为客户端A之前创建出来的node_n，如果是则表示客户端A获取到了锁，

如果不是则表示锁已经被其它客户端获取，因此客户端A要等待它释放锁，也就是等待获取到锁的那个客户端B把自己创建的那个节点删除。

此时就通过监听比node_n次小的那个顺序节点的删除事件来知道客户端B是否已经释放了锁，如果是，此时客户端A再次获取locker下的所有子节点，

再次与自己创建的node_n节点对比，直到自己创建的node_n是locker的所有子节点中顺序号最小的，此时表示客户端A获取到了锁！