分布式锁介绍及实现

其他 2018-10-22 12:51:16 阅读次数: 0

一、什么是分布式锁？

要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。

线程锁：主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如synchronized是共享对象头，显示锁Lock是共享某个变量（state）。

分布式锁：当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。

二、分布式锁的使用场景

线程间并发问题和进程间并发问题都是可以通过分布式锁解决的，但是强烈不建议这样做！因为采用分布式锁解决这些小问题是非常消耗资源的！分布式锁应该用来解决分布式情况下的多进程并发问题才是最合适的。

有这样一个情境，线程A和线程B都共享某个变量X。

如果是单机情况下（单JVM），线程之间共享内存，只要使用线程锁就可以解决并发问题。

如果是分布式情况下（多JVM），线程A和线程B很可能不是在同一JVM中，这样线程锁就无法起到作用了，这时候就要用到分布式锁来解决。

三、分布式锁的实现

针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案：

  • 基于数据库实现分布式锁
  • 基于缓存（redis，memcached）实现分布式锁
  • 基于Zookeeper实现分布式锁

在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的？（这里以方法锁为例，资源锁同理）

  • 可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
  • 这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）
  • 这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）
  • 有高可用的获取锁和释放锁功能
  • 获取锁和释放锁的性能要好

1.基于数据库表

要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。

当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。

创建这样一张数据库表：

CREATE TABLE `methodLock` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名',
  `desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间，自动生成',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

当我们想要锁住某个方法时，执行以下SQL：

insert into methodLock(method_name,desc) values (‘method_name’,‘desc’)

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。

当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，需要执行以下Sql:

delete from methodLock where method_name ='method_name'

上面这种简单的实现有以下几个问题：

1、这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。

2、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。

3、这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。

4、这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。

当然，我们也可以有其他方式解决上面的问题。

  • 数据库是单点？搞两个数据库，数据之前双向同步。一旦挂掉快速切换到备库上。
  • 没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。
  • 非阻塞的？搞一个while循环，直到insert成功再返回成功。
  • 非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了。

2.基于缓存实现分布式锁

分布式锁实现的关键是在分布式的应用服务器外，搭建一个存储服务器，存储锁信息，这时候我们很容易就想到了Redis。首先我们要搭建一个Redis服务器，用Redis服务器来存储锁信息。

这里推荐大家使用redission实现。下面贴出springboot+redission的实现代码。

1.redisson配置

package com.inf.qcda.common.util.lock;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

/**
 * @Auther: haoxin963
 * @Date: 2018-10-16 10:57
 * @Description:分布式锁 redisson配置
 */

@Configuration
public class RedissonManager {
    @Value("${spring.redis.host}")
    private  String host;
    @Value("${spring.redis.port}")
    private String port;
    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;

    @Bean
    public RedissonClient getRedisson(){
        String address = "redis://"+host+":"+port;
        Config config = new Config();
        SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer()
                .setAddress(address)
                .setPassword(password)
                .setTimeout(30000)
                .setConnectionPoolSize(64)
                .setConnectionMinimumIdleSize(10);
        return Redisson.create(config);
    }

}

2. 分布式锁接口

package com.inf.qcda.common.util.lock;

import org.redisson.api.RLock;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Auther: haoxin963
 * @Date: 2018-10-16 11:08
 * @Description:分布式锁接口
 */
public interface DistributedLocker {

    RLock lock(String lockKey);

    RLock lock(String lockKey, long timeout);

    RLock lock(String lockKey, TimeUnit unit, long timeout);

    boolean tryLock(String lockKey, TimeUnit unit, long waitTime, long leaseTime);

    void unlock(String lockKey);

    void unlock(RLock lock);
}

3.分布式锁实现类

package com.inf.qcda.common.util.lock;

import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Auther: haoxin963
 * @Date: 2018-10-16 11:09
 * @Description:分布式锁实现类
 */
@Component
public class RedissonDistributedLocker implements DistributedLocker {
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;  //RedissonClient已经由配置类生成，这里自动装配即可

    //lock(), 拿不到lock就不罢休，不然线程就一直block
    @Override
    public RLock lock(String lockKey) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        lock.lock();
        return lock;
    }

    //leaseTime为加锁时间，单位为秒
    @Override
    public RLock lock(String lockKey, long leaseTime) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        lock.lock(leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
        return lock;
    }

    //timeout为加锁时间，时间单位由unit确定
    @Override
    public RLock lock(String lockKey, TimeUnit unit , long timeout) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        lock.lock(timeout, unit);
        return lock;
    }
    //tryLock()，马上返回，拿到lock就返回true，不然返回false。
    //带时间限制的tryLock()，拿不到lock，就等一段时间，超时返回false.
    @Override
    public boolean tryLock(String lockKey, TimeUnit unit, long waitTime, long leaseTime) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        try {
            return lock.tryLock(waitTime, leaseTime, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public void unlock(String lockKey) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        lock.unlock();
    }

    @Override
    public void unlock(RLock lock) {
        lock.unlock();
    }
}

4.使用

package com.inf.qcda.recordApi.controller;

import com.inf.qcda.common.util.lock.DistributedLocker;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Auther: haoxin963
 * @Date: 2018-10-16 11:16
 * @Description:分布式锁测试
 */
@RestController
@RequestMapping("/redisson")
public class RedissonController {
    @Autowired
    private DistributedLocker distributedLocker;

    @RequestMapping("/test")
    public void redissonTest() {
        String key = "redisson_key";
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread t = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        System.err.println("=============线程开启============" + Thread.currentThread().getName());
                        distributedLocker.lock(key); //直接加锁，获取不到锁则一直等待获取锁
                        Thread.sleep(3000); //获得锁之后可以进行相应的处理
                        System.err.println("======33获得锁后进行相应的操作======" + Thread.currentThread().getName());
                        distributedLocker.unlock(key);  //解锁
                        System.err.println("=============================" + Thread.currentThread().getName());

                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            t.start();
        }
    }
}

3.基于Zookeeper实现分布式锁

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。

大致思想即为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。

来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。

  • 锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。

  • 非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。

  • 不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。

  • 单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。

可以直接使用zookeeper第三方库Curator客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务。

public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    try {
        return interProcessMutex.acquire(timeout, unit);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return true;
}
public boolean unlock() {
    try {
        interProcessMutex.release();
    } catch (Throwable e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
    } finally {
        executorService.schedule(new Cleaner(client, path), delayTimeForClean, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    return true;
}

Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现。acquire方法用户获取锁，release方法用于释放锁。

使用ZK实现的分布式锁好像完全符合了本文开头我们对一个分布式锁的所有期望。但是，其实并不是，Zookeeper实现的分布式锁其实存在一个缺点，那就是性能上可能并没有缓存服务那么高。因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据同不到所有的Follower机器上。

其实，使用Zookeeper也有可能带来并发问题，只是并不常见而已。考虑这样的情况，由于网络抖动，客户端可ZK集群的session连接断了，那么zk以为客户端挂了，就会删除临时节点，这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了。就可能产生并发问题。这个问题不常见是因为zk有重试机制，一旦zk集群检测不到客户端的心跳，就会重试，Curator客户端支持多种重试策略。多次重试之后还不行的话才会删除临时节点。（所以，选择一个合适的重试策略也比较重要，要在锁的粒度和并发之间找一个平衡。）

三种方案的比较

上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。

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

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转载自blog.csdn.net/haoxin963/article/details/83098510
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