聊聊分布式鎖的多種實現！

作者：撿田螺的小男孩 2022-04-08 08:27:08

開發前端

分布式鎖其實就是，控制分布式系統不同進程共同訪問共享資源的一種鎖的實現。如果不同的系統或同一個系統的不同主機之間共享了某個臨界資源，往往需要互斥來防止彼此干擾，以保證一致性。

1. 分布式鎖概述

我們的系統都是分布式部署的，日常開發中，秒殺下單、搶購商品等等業務場景，為了防?庫存超賣，都需要用到分布式鎖。

業界流行的分布式鎖實現，一般有這3種方式：

基于數據庫實現的分布式鎖。
基于Redis實現的分布式鎖。
基于Zookeeper實現的分布式鎖。

2. 基于數據庫的分布式鎖

2.1 數據庫悲觀鎖實現的分布式鎖

可以使用select ... for update 來實現分布式鎖。我們自己的項目，分布式定時任務，就使用類似的實現方案，我給大家來展示個簡單版的哈！

表結構如下：

CREATE TABLE `t_resource_lock` (
  `key_resource` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '資源主鍵',
  `status` char(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'S,F,P',
  `lock_flag` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '1是已經鎖 0是未鎖',
  `begin_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '開始時間',
  `end_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '結束時間',
  `client_ip` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '搶到鎖的IP',
  `time` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '60' COMMENT '方法生命周期內只允許一個結點獲取一次鎖，單位：分鐘',
  PRIMARY KEY (`key_resource`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

加鎖lock方法的偽代碼如下：

@Transcational //一定要加事務
public boolean lock(String keyResource，int time){
   resourceLock = 'select * from t_resource_lock where key_resource ='#{keySource}' for update';
   
   try{
    if(resourceLock==null){
      //插入鎖的數據
      resourceLock = new ResourceLock();
      resourceLock.setTime(time);
      resourceLock.setLockFlag(1);  //上鎖
      resourceLock.setStatus(P); //處理中
      resourceLock.setBeginTime(new Date());
      int count = "insert into resourceLock"; 
      if(count==1){
         //獲取鎖成功
         return true;
      }
      return false;
   }
   }catch(Exception x){
      return false;
   }
   
   //沒上鎖并且鎖已經超時，即可以獲取鎖成功
   if(resourceLock.getLockFlag=='0'&&'S'.equals(resourceLock.getstatus)
    && new Date()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
      resourceLock.setLockFlag(1);  //上鎖
      resourceLock.setStatus(P); //處理中
      resourceLock.setBeginTime(new Date());
      //update resourceLock;
      return true;
   }else if(new Date()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
     //超時未正常執行結束,獲取鎖失敗
     return false;
   }else{
     return false;
   } 
}

解鎖unlock方法的偽代碼如下：

public void unlock(String v，status){
      resourceLock.setLockFlag(0);  //解鎖
      resourceLock.setStatus(status); S:表示成功，F表示失敗
      //update resourceLock;
      return ;
}

整體流程：

try{
if(lock(keyResource,time)){ //加鎖
   status = process();//你的業務邏輯處理。
 }
} finally{
    unlock(keyResource,status); //釋放鎖
}

其實這個悲觀鎖實現的分布式鎖，整體的流程還是比較清晰的。就是先select ... for update 鎖住主鍵key_resource那個記錄，如果為空，則可以插入一條記錄，如果已有記錄判斷下狀態和時間，是否已經超時。這里需要注意一下哈，必須要加事務哈。

2.2 數據庫樂觀鎖實現的分布式鎖

除了悲觀鎖，還可以用樂觀鎖實現分布式鎖。樂觀鎖，顧名思義，就是很樂觀，每次更新操作，都覺得不會存在并發沖突，只有更新失敗后，才重試。它是基于CAS思想實現的。我以前的公司，扣減余額就是用這種方案。

搞個version字段，每次更新修改，都會自增加一，然后去更新余額時，把查出來的那個版本號，帶上條件去更新，如果是上次那個版本號，就更新，如果不是，表示別人并發修改過了，就繼續重試。

大概流程如下：

查詢版本號和余額。

select version,balance from account where user_id ='666';

假設查到版本號是oldVersion=1。

邏輯處理，判斷余額。

if(balance<扣減金額){
   return；
}

left_balance = balance - 扣減金額;

進行扣減余額。

update account set balance = #{left_balance} ,version = version+1 where version 
= #{oldVersion} and balance>= #{left_balance} and user_id ='666';

大家可以看下這個流程圖哈：

這種方式適合并發不高的場景，一般需要設置一下重試的次數。

3.基于Redis實現的分布式鎖

Redis分布式鎖一般有以下這幾種實現方式：

setnx + expire。
setnx + value值是過期時間。
set的擴展命令(set ex px nx)。
set ex px nx + 校驗唯一隨機值,再刪除。
Redisson。
Redisson + RedLock。

3.1 setnx + expire

聊到Redis分布式鎖，很多小伙伴反手就是setnx + expire，如下：

if（jedis.setnx(key,lock_value) == 1）{ //setnx加鎖
    expire（key，100）; //設置過期時間
    try {
        do something  //業務處理
    }catch(){
    }
  finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}

這段代碼是可以加鎖成功，但是你有沒有發現問題，加鎖操作和設置超時時間是分開的。假設在執行完setnx加鎖后，正要執行expire設置過期時間時，進程crash掉或者要重啟維護了，那這個鎖就長生不老了，別的線程永遠獲取不到鎖啦，所以分布式鎖不能這么實現!

3.2 setnx + value值是過期時間

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系統時間+設置的過期時間
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果當前鎖不存在，返回加鎖成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果鎖已經存在，獲取鎖的過期時間
String currentValueStr = jedis.get(key);

// 如果獲取到的過期時間，小于系統當前時間，表示已經過期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

     // 鎖已過期，獲取上一個鎖的過期時間，并設置現在鎖的過期時間（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官網看下哈）
    String oldValueStr = jedis.getSet(key, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考慮多線程并發的情況，只有一個線程的設置值和當前值相同，它才可以加鎖
         return true;
    }
}
        
//其他情況，均返回加鎖失敗
return false;
}

日常開發中，有些小伙伴就是這么實現分布式鎖的，但是會有這些缺點：

過期時間是客戶端自己生成的，分布式環境下，每個客戶端的時間必須同步。
沒有保存持有者的唯一標識，可能被別的客戶端釋放/解鎖。
鎖過期的時候，并發多個客戶端同時請求過來，都執行了jedis.getSet()，最終只能有一個客戶端加鎖成功，但是該客戶端鎖的過期時間，可能被別的客戶端覆蓋。

3.3 set的擴展命令(set ex px nx)

這個命令的幾個參數分別表示什么意思呢?跟大家復習一下：

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

EX second ：設置鍵的過期時間為second秒。
PX millisecond ：設置鍵的過期時間為millisecond毫秒。
NX ：只在鍵不存在時，才對鍵進行設置操作。
XX ：只在鍵已經存在時，才對鍵進行設置操作。

if（jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業務處理
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}

這個方案可能存在這樣的問題：

鎖過期釋放了，業務還沒執行完。
鎖被別的線程誤刪。

有些伙伴可能會有個疑問，就是鎖為什么會被別的線程誤刪呢?假設并發多線程場景下，線程A獲得了鎖，但是它沒釋放鎖的話，線程B是獲取不到鎖的，所以按道理它是執行不到加鎖下面的代碼滴，怎么會導致鎖被別的線程誤刪呢?

假設線程A和B，都想用key加鎖，最后A搶到鎖加鎖成功，但是由于執行業務邏輯的耗時很長，超過了設置的超時時間100s。這時候，Redis就自動釋放了key鎖。這時候線程B就可以加鎖成功了，接下啦，它也執行業務邏輯處理。假設碰巧這時候，A執行完自己的業務邏輯，它就去釋放鎖，但是它就把B的鎖給釋放了。

3.4 set ex px nx + 校驗唯一隨機值,再刪除

為了解決鎖被別的線程誤刪問題。可以在set ex px nx的基礎上，加上個校驗的唯一隨機值，如下：

（jedis.set(key, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業務處理
    }catch(){
  }
  finally {
       //判斷是不是當前線程加的鎖,是才釋放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key))) {
          jedis.del(key); //釋放鎖
        }
    }
}

在這里，判斷當前線程加的鎖和釋放鎖不是一個原子操作。如果調用jedis.del()釋放鎖的時候，可能這把鎖已經不屬于當前客戶端，會解除他人加的鎖。

一般可以用lua腳本來包一下。lua腳本如下：

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0
end;

這種方式比較不錯了，一般情況下，已經可以使用這種實現方式。但是還是存在：鎖過期釋放了，業務還沒執行完的問題。

3.5 Redisson

對于可能存在鎖過期釋放，業務沒執行完的問題。我們可以稍微把鎖過期時間設置長一些，大于正常業務處理時間就好啦。如果你覺得不是很穩，還可以給獲得鎖的線程，開啟一個定時守護線程，每隔一段時間檢查鎖是否還存在，存在則對鎖的過期時間延長，防止鎖過期提前釋放。

當前開源框架Redisson解決了這個問題。可以看下Redisson底層原理圖：

只要線程一加鎖成功，就會啟動一個watch dog看門狗，它是一個后臺線程，會每隔10秒檢查一下，如果線程1還持有鎖，那么就會不斷的延長鎖key的生存時間。因此，Redisson就是使用watch dog解決了鎖過期釋放，業務沒執行完問題。

3.6 Redisson + RedLock

前面六種方案都只是基于Redis單機版的分布式鎖討論，還不是很完美。因為Redis一般都是集群部署的：

如果線程一在Redis的master節點上拿到了鎖，但是加鎖的key還沒同步到slave節點。恰好這時，master節點發生故障，一個slave節點就會升級為master節點。線程二就可以順理成章獲取同個key的鎖啦，但線程一也已經拿到鎖了，鎖的安全性就沒了。

為了解決這個問題，Redis作者antirez提出一種高級的分布式鎖算法：Redlock。它的核心思想是這樣的：

部署多個Redis master，以保證它們不會同時宕掉。并且這些master節點是完全相互獨立的，相互之間不存在數據同步。同時，需要確保在這多個master實例上，是與在Redis單實例，使用相同方法來獲取和釋放鎖。

我們假設當前有5個Redis master節點，在5臺服務器上面運行這些Redis實例。

RedLock的實現步驟:

獲取當前時間，以毫秒為單位。
按順序向5個master節點請求加鎖。客戶端設置網絡連接和響應超時時間，并且超時時間要小于鎖的失效時間。(假設鎖自動失效時間為10秒，則超時時間一般在5-50毫秒之間,我們就假設超時時間是50ms吧)。如果超時，跳過該master節點，盡快去嘗試下一個master節點。
客戶端使用當前時間減去開始獲取鎖時間(即步驟1記錄的時間)，得到獲取鎖使用的時間。當且僅當超過一半(N/2+1，這里是5/2+1=3個節點)的Redis master節點都獲得鎖，并且使用的時間小于鎖失效時間時，鎖才算獲取成功。(如上圖，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms)。
如果取到了鎖，key的真正有效時間就變啦，需要減去獲取鎖所使用的時間。
如果獲取鎖失敗(沒有在至少N/2+1個master實例取到鎖，有或者獲取鎖時間已經超過了有效時間)，客戶端要在所有的master節點上解鎖(即便有些master節點根本就沒有加鎖成功，也需要解鎖，以防止有些漏網之魚)。

簡化下步驟就是：

按順序向5個master節點請求加鎖。
根據設置的超時時間來判斷，是不是要跳過該master節點。
如果大于等于3個節點加鎖成功，并且使用的時間小于鎖的有效期，即可認定加鎖成功啦。
如果獲取鎖失敗，解鎖!

Redisson實現了redLock版本的鎖，有興趣的小伙伴，可以去了解一下哈~

4. Zookeeper分布式鎖

在學習Zookeeper分布式鎖之前，我們復習一下Zookeeper的節點哈。

Zookeeper的節點Znode有四種類型：

持久節點：默認的節點類型。創建節點的客戶端與zookeeper斷開連接后，該節點依舊存在。
持久節點順序節點：所謂順序節點，就是在創建節點時，Zookeeper根據創建的時間順序給該節點名稱進行編號，持久節點順序節點就是有順序的持久節點。
臨時節點：和持久節點相反，當創建節點的客戶端與zookeeper斷開連接后，臨時節點會被刪除。
臨時順序節點：有順序的臨時節點。

Zookeeper分布式鎖實現應用了臨時順序節點。這里不貼代碼啦，來講下zk分布式鎖的實現原理吧。

4.1 zk獲取鎖過程

當第一個客戶端請求過來時，Zookeeper客戶端會創建一個持久節點locks。如果它(Client1)想獲得鎖，需要在locks節點下創建一個順序節點lock1.如圖：

接著，客戶端Client1會查找locks下面的所有臨時順序子節點，判斷自己的節點lock1是不是排序最小的那一個，如果是，則成功獲得鎖。

這時候如果又來一個客戶端client2前來嘗試獲得鎖，它會在locks下再創建一個臨時節點lock2。

客戶端client2一樣也會查找locks下面的所有臨時順序子節點，判斷自己的節點lock2是不是最小的，此時，發現lock1才是最小的，于是獲取鎖失敗。獲取鎖失敗，它是不會甘心的，client2向它排序靠前的節點lock1注冊Watcher事件，用來監聽lock1是否存在，也就是說client2搶鎖失敗進入等待狀態。