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分布式锁设计与实践

时间：2023-06-12
分布式锁设计与实践 1、分布式锁是什么

分布式锁即在分布式环境下锁定共享资源，让请求处理串行化，实际表现为互斥锁。

分布式锁是主要是可重入的排它锁，主要具有如下特点：

1）释放锁的节点，一定是持有锁的节点。

2）持有锁的节点宕机了，不会因此而出现死锁，就像synchronized一样，当持有锁的线程异常退出了，锁会被自动释放。

3）排他性，很好理解，一个节点持有锁，其他节点就不能持有了。

4）可重入性，持有锁的节点，可以重复持有锁。

2、分布式锁应用场景

两个常见的应用场景：（1）防止用户重复下单 （2）mq消息去重

2.1、防止用户重复下单

正常情况下用户短时间内肯定是只会下单一次的，但是如果出现了超时用户点击了多次，那么如果前端的同学也没有控制住，这个时候如果服务层面不做任何控制就会出现同时下单多笔的情况，这个肯定是不正常的。当然如果在我们的服务没做水平扩容前我们加个本地锁就搞定了，但是如果我们的服务做了水平扩容:

这个时候就算我们的服务层面有本地锁，也还是不能解决问题的。比如第一次下单请求落在业务逻辑层1，而后面的重复下单落在业务逻辑层2、业务逻辑层3、业务逻辑层N，那我们的重复下单就真的重复下单了，所以这个时候我们需要分布式锁来解决这个问题:

这样每次下单请求过来的时候我们可以使用UserId作为关键信息先去分布式锁服务拿锁，如果能拿到请求继续执行，如果拿不到(被其他进程或线程占用)就丢弃掉当前请求。

2.2.MQ消息去重

还是用户下单的操作，这一次我们为了提升吞度量采用了水平分层异步架构，用户进行下单操作，这里我假设在网关层生成了订单号(正常情况下应该是专门的订单服务做处理)，然后把请求丢到MessageQueue。这种场景下我们如果要对MQ消息去重，一般我们会有两种想法:
发送端去重
消费端去重
我们先来分析发送端去重，如果第一次发送端生成了消息丢到MQ，正常情况下MQ是会返回一个Ack给发送端的，那如果超时了，这个时候发送端重试又生成一个消息丢到MQ，我们可以思考下这种情况下我们能做到去重吗？肯定是做不到的吧，因为2次生成消息就会生成2个不同的MsgId。那我们再来看看消费端去重，其实这个时候我们要想既然MsgId我们不能唯一识别，那什么是我们能唯一识别的？肯定是订单号吧，那我们只要在消费端对订单号加锁就ok了吧。同样的如果没有做水平扩容的情况下我们本地锁是不是就可以搞定？但是水平扩容之后呢?

同样的道理，如果消息第一次被业务逻辑层1消费，后面重复的消息被业务逻辑层2、业务逻辑层3、业务逻辑层N消费，本地锁在这种情况下肯定搞不定。我们也需要分布式锁来做这个事:

这样每次消费消息的时候我们可以使用OrderId作为关键信息先去分布式锁服务拿锁，如果能拿到请求继续执行，如果拿不到(被其他进程或线程占用)就丢弃掉当前消息。

这里有一个需要注意的事情，我们的分布式锁只能处理短时间内的重复请求或者消息，如果过了锁的时间，那锁是无法处理的，这个时候怎么办呢？很简单，使用幂等处理。

通过分析上面2种业务场景，我们可以得出一个结论。这两种场景存在的共性是要处理共享的资源（订单、消息），那解决方案也就是实现共享资源的互斥，共享资源的串行化，那最后转换出来就是锁的问题了，锁又有本地锁和分布式锁。在分布式环境下，本地锁已经不奏效了，只能使用分布式锁。

3.分布式锁设计与实现 3.1、redis实现分布式锁

使用redis唯一工作线程来处理

3.1.1、利用 SETNX 和 SETEX

基本命令主要有：

· SETNX(SET If Not Exists)：当且仅当 Key 不存在时，则可以设置，否则不做任何动作。

· SETEX：可以设置超时时间

其原理为：通过 SETNX 设置 Key-Value 来获得锁，随即进入死循环，每次循环判断，如果存在 Key 则继续循环，如果不存在 Key，则跳出循环，当前任务执行完成后，删除 Key 以释放锁。

这种方式可能会导致死锁，为了避免这种情况，需要设置超时时间。

下面，请看具体的实现步骤。

1.创建一个 Maven 工程并在 pom.xml 加入以下依赖：

​ org.springframework.boot​ spring-boot-starter-parent​ 2.0.2.RELEASE​ ​ UTF-8​ UTF-8​ 1.8 ​ ​ org.springframework.boot​ spring-boot-starter-test​ test​ ​ ​ ​ org.springframework.boot​ spring-boot-starter-web​ ​ ​ ​ org.springframework.boot​ spring-boot-starter-data-redis​

2.创建启动类 Application.java：

@SpringBootApplicationpublic class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class,args); } }

3.添加配置文件 application.yml：

server: port: 8080spring: redis: host: localhost port: 6379

4.创建全局锁类 Lock.java：

public class Lock { private String name; private String value; public Lock(String name, String value) { this.name = name; this.value = value; } public String getName() { return name; } public String getValue() { return value; } }

5.创建分布式锁类 DistributedLockHandler.java：

@Componentpublic class DistributedLockHandler { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLockHandler.class); private final static long LOCK_EXPIRE = 30 * 1000L;//单个业务持有锁的时间30s，防止死锁 private final static long LOCK_TRY_INTERVAL = 30L;//默认30ms尝试一次 private final static long LOCK_TRY_TIMEOUT = 20 * 1000L;//默认尝试20s @Autowired private StringRedisTemplate template; public boolean tryLock(Lock lock) { return getLock(lock, LOCK_TRY_TIMEOUT, LOCK_TRY_INTERVAL, LOCK_EXPIRE); } public boolean tryLock(Lock lock, long timeout) { return getLock(lock, timeout, LOCK_TRY_INTERVAL, LOCK_EXPIRE); } public boolean tryLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval) { return getLock(lock, timeout, tryInterval, LOCK_EXPIRE); } public boolean tryLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval, long lockExpireTime) { return getLock(lock, timeout, tryInterval, lockExpireTime); } public boolean getLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval, long lockExpireTime) { try { if (StringUtils.isEmpty(lock.getName()) || StringUtils.isEmpty(lock.getValue())) { return false; } long startTime = System.currentTimeMillis(); do{ if (!template.hasKey(lock.getName())) { ValueOperations ops = template.opsForValue(); ops.set(lock.getName(), lock.getValue(), lockExpireTime, TimeUnit.MILLISECONDS); return true; } else {//存在锁 logger.debug("lock is exist!！！"); } if (System.currentTimeMillis() - startTime > timeout) {//尝试超过了设定值之后直接跳出循环 return false; } Thread.sleep(tryInterval); } while (template.hasKey(lock.getName())) ; } catch (InterruptedException e) { logger.error(e.getMessage()); return false; } return false; } public void releaseLock(Lock lock) { if (!StringUtils.isEmpty(lock.getName())) { template.delete(lock.getName()); } } }

6.最后创建 HelloController 来测试分布式锁。

@RestControllerpublic class HelloController { @Autowired private DistributedLockHandler distributedLockHandler; @RequestMapping("index") public String index(){ Lock lock=new Lock("lynn","min"); if(distributedLockHandler.tryLock(lock)){ try { //为了演示锁的效果，这里睡眠5000毫秒 System.out.println("执行方法"); Thread.sleep(5000); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } distributedLockHandler.releaseLock(lock); } return "hello world!"; }}

7.测试。

启动 Application.java，连续访问两次浏览器：http://localhost:8080/index，控制台可以发现先打印了一次“执行方法”，说明后面一个线程被锁住了，5秒后又再次打印了“执行方法”，说明锁被成功释放。

通过这种方式创建的分布式锁存在以下问题：

1、高并发的情况下，如果两个线程同时进入循环，可能导致加锁失败。

2、SETNX 是一个耗时操作，因为它需要判断 Key 是否存在，因为会存在性能问题。

因此，Redis 官方推荐 Redlock 来实现分布式锁。

3.1.2、使用Redlock

通过 Redlock 实现分布式锁比其他算法更加可靠，继续改造上一例的代码。

1.pom.xml 增加以下依赖：

org.redisson redisson 3.7.0

2.增加以下几个类：

public interface AquiredLockWorker { T invokeAfterLockAquire() throws Exception;}public interface DistributedLocker { T lock(String resourceName, AquiredLockWorker worker) throws UnableToAquireLockException, Exception; T lock(String resourceName, AquiredLockWorker worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception; }public class UnableToAquireLockException extends RuntimeException { public UnableToAquireLockException() { } public UnableToAquireLockException(String message) { super(message); } public UnableToAquireLockException(String message, Throwable cause) { super(message, cause); }}@Componentpublic class RedissonConnector { RedissonClient redisson; @PostConstruct public void init(){ redisson = Redisson.create(); } public RedissonClient getClient(){ return redisson; } }@Componentpublic class RedisLocker implements DistributedLocker{ private final static String LOCKER_PREFIX = "lock:"; @Autowired RedissonConnector redissonConnector; @Override public T lock(String resourceName, AquiredLockWorker worker) throws InterruptedException, UnableToAquireLockException, Exception { return lock(resourceName, worker, 100); } @Override public T lock(String resourceName, AquiredLockWorker worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception { RedissonClient redisson= redissonConnector.getClient(); RLock lock = redisson.getLock(LOCKER_PREFIX + resourceName); // Wait for 100 seconds seconds and automatically unlock it after lockTime seconds boolean success = lock.tryLock(100, lockTime, TimeUnit.SECONDS); if (success) { try { return worker.invokeAfterLockAquire(); } finally { lock.unlock(); } } throw new UnableToAquireLockException(); }}3.修改 HelloController：@RestControllerpublic class HelloController { @Autowired private DistributedLocker distributedLocker; @RequestMapping("index") public String index()throws Exception{ distributedLocker.lock("test",new AquiredLockWorker() { @Override public Object invokeAfterLockAquire() { try { System.out.println("执行方法！"); Thread.sleep(5000); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } return null; } }); return "hello world!"; }}

4.按照上节的测试方法进行测试，我们发现分布式锁也生效了。

Redlock 是 Redis 官方推荐的一种方案，因此可靠性比较高。

3.2、zookeeper实现分布式锁 3.2.1、节点概念

让我们来回顾一下Zookeeper节点的概念：

Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。

Znode分为四种类型：

1.持久节点 （PERSISTENT）

默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。

2.持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）

所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：

3.临时节点（EPHEMERAL）

和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：


4.临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）

顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。

3.2.2、zookeeper分布式锁的原理

Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：

获取锁

首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。

这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。这意味着Client2抢锁失败，进入了等待状态。

于是，Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher，用于监听Lock1节点是否存在。

这时候，如果又有一个客户端Client3前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。

Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个，结果同样发现节点Lock3并不是最小的。

于是，Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher，用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败，进入了等待状态。

这样一来，Client1得到了锁，Client2监听了Lock1，Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列，很像是Java当中ReentrantLock所依赖的

释放锁

释放锁分为两种情况：

1.任务完成，客户端显示释放

当任务完成时，Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。

2.任务执行过程中，客户端崩溃

获得锁的Client1在任务执行过程中，如果Duang的一声崩溃，则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点Lock1会随之自动删除。

由于Client2一直监听着Lock1的存在状态，当Lock1节点被删除，Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点，确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小，则Client2顺理成章获得了锁。

同理，如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2，那么Client3就会接到通知。


最终，Client3成功得到了锁。

3.2.3、代码实现

创建 DistributedLock 类：

public class DistributedLock implements Lock, Watcher{ private ZooKeeper zk; private String root = "/ParentLock";//根 private String lockName;//竞争资源的标志 private String waitNode;//等待前一个锁 private String myZnode;//当前锁 private CountDownLatch latch;//计数器 private CountDownLatch connectedSignal=new CountDownLatch(1); private int sessionTimeout = 30000; public DistributedLock(String config, String lockName){ this.lockName = lockName; // 创建一个与服务器的连接 try { zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this); connectedSignal.await(); Stat stat = zk.exists(root, false);//此去不执行 Watcher if(stat == null){ // 创建根节点 zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } } catch (IOException e) { throw new LockException(e); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public void process(WatchedEvent event) { //建立连接用 if(event.getState()== Event.KeeperState.SyncConnected){ connectedSignal.countDown(); return; } //其他线程放弃锁的标志 if(this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } public void lock() { try { if(this.tryLock()){ System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " " +myZnode + " get lock true"); return; } else{ waitForLock(waitNode, sessionTimeout);//等待锁 } } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public boolean tryLock() { try { String splitStr = "_lock_"; if(lockName.contains(splitStr)) throw new LockException("lockName can not contains \u000B"); //创建临时子节点 myZnode = zk.create(root + "/" + lockName + splitStr, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(myZnode + " is created "); //取出所有子节点 List subNodes = zk.getChildren(root, false); //取出所有lockName的锁 List lockObjNodes = new ArrayList(); for (String node : subNodes) { String _node = node.split(splitStr)[0]; if(_node.equals(lockName)){ lockObjNodes.add(node); } } Collections.sort(lockObjNodes); if(myZnode.equals(root+"/"+lockObjNodes.get(0))){ //如果是最小的节点,则表示取得锁 System.out.println(myZnode + "==" + lockObjNodes.get(0)); return true; } //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点 String subMyZnode = myZnode.substring(myZnode.lastIndexOf("/") + 1); waitNode = lockObjNodes.get(Collections.binarySearch(lockObjNodes, subMyZnode) - 1);//找到前一个子节点 } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } return false; } public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) { try { if(this.tryLock()){ return true; } return waitForLock(waitNode,time); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return false; } private boolean waitForLock(String lower, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true);//同时注册监听。 //判断比自己小一个数的节点是否存在,如果不存在则无需等待锁,同时注册监听 if(stat != null){ System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " waiting for " + root + "/" + lower); this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);//等待，这里应该一直等待其他线程释放锁 this.latch = null; } return true; } public void unlock() { try { System.out.println("unlock " + myZnode); zk.delete(myZnode,-1); myZnode = null; zk.close(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } } public void lockInterruptibly() throws InterruptedException { this.lock(); } public Condition newCondition() { return null; } public class LockException extends RuntimeException { private static final long serialVersionUID = 1L; public LockException(String e){ super(e); } public LockException(Exception e){ super(e); } }}

3.3、ETCD实现分布式锁

ETCD实现分布式锁内容较多，篇幅太长，以后专题介绍

3.4、三种分布式锁比较 4、CAP定律

2000年，Eric Brewer教授提出CAP猜想，2年后，被Seth Gilbert和Nancy Lynch大佬所证明。

CAP是指：Consistency（强一致性），Availability（可用性），Partition tolerance（分区容错性），分布式系统，三者同时满足两者。

由于分布式系统中，一定是存在分区的，所有cap模型中常用的只能是是：AP或CP模型了。

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