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应用场景
多线程对同一资源的竞争,需要用到锁,例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。
但只能用于单机系统中,如果涉及到分布式环境(多机器)的资源竞争,则需要分布式锁。
分布式锁的主要作用:
- 保证数据的正确性:
比如:秒杀的时候防止商品超卖,表单重复提交,接口幂等性。 - 避免重复处理数据:
比如:调度任务在多台机器重复执行,缓存过期所有请求都去加载数据库。
分布式锁的主要特性:
- 互斥:同一时刻只能有一个线程获得锁。
- 可重入:当一个线程获取锁后,还可以再次获取这个锁,避免死锁发生。
- 高可用:当小部分节点挂掉后,仍然能够对外提供服务。
- 高性能:要做到高并发、低延迟。
- 支持阻塞和非阻塞:Synchronized是阻塞的,ReentrantLock.tryLock()就是非阻塞的
- 支持公平锁和非公平锁:Synchronized是非公平锁,ReentrantLock(boolean fair)可以创建公平锁
分布式锁的知识图谱
分布式锁的实现方式
使用 MySQL 实现分布式锁
数据库表设计:
CREATE TABLE `distributed_lock` (
`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`resource_name` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '资源名称(唯一索引)',
`owner` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁持有者(机器码+线程名称)',
`lock_count` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '加锁次数',
`expire_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '锁过期时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_resource_name` (`resource_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='分布式锁';
- 锁的实现原理:
将用来竞争的资源名称设置为表的唯一索引。
获取锁的时候,就插入一条记录。插入成功就代表获取到锁,插入失败就代表获取锁失败。
释放锁的时候,就删除这条记录。 - 支持阻塞和非阻塞:
可以用while循环直到插入成功,不过自旋也会占用CPU。 - 支持可重入:
使用锁持有者owner
和加锁次数字段lock_count
实现可重入:
获取锁,次数加一,释放锁,次数减一,次数为零就删除这把锁。 - 支持过期时间
使用过期时间expire_time
字段,通过异步任务检测避免因程序异常或机器宕机导致锁无法释放。 - 支持锁续期
获取锁的同时,启动一个异步任务,每当业务执行到三分之一时间,也就是6秒中的第2秒的时候,就自动延长锁过期时间,继续延长到6秒,这样就能保证业务逻辑处理完成之前锁不会过期。
使用 Redis 实现分布式锁
由于MySQL并发性能跟不上,所以还可以使用Redis实现分布式锁。
获取锁,并设置过期时间:
// 1. 获取锁
redis.setnx('resource_name1', 'owner1')
// 2. 增加锁过期时间
redis.exprire('resource_name1', 6, TimeUnit.SECONDS)
但是setnx
和exprire
两条命令不是原子的,可能获取锁之后还没来得及设置过期时间就宕机了。
所以可以使用Redis 2.6.12之后提供的一条复合命令:
redis.set('resource_name1', 'owner1',"NX" "EX", 6)
释放锁:
// 释放锁
if ('owner1'.equals(redis.get('resource_name1'))){
redis.del('resource_name1')
}
释放锁时判断锁的持有者,可以避免把其他线程持有的锁给释放掉了。
但是get
和del
两条命令不是原子操作,需要引入Lua脚本把两条命令打包成一条发给Redis执行:
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
redis.eval(script, Collections.singletonList('resource_name1'), Collections.singletonList('owner1'))
此外,实现锁续期的功能,可以使用Redis客户端的Redisson的WatchDog
功能,在我们调用lock
自动唤醒WatchDog
。
使用 Zookeeper 实现分布式锁
zookeeper采用树形节点,类似Linux目录文件结构,同一目录下的节点名称不能重复。
节点有分为四种类型:
**持久节点:**一旦创建,永久存储在服务器上,除非手动删除。
临时节点:生命周期与客户端绑定,客户端断开连接,节点就被自动删除。
**持久顺序节点:**特性同持久节点,只是在节点名称后面追加自增有序数字。
**临时顺序节点:**特性同临时节点,只是在节点名称后面追加自增有序数字。
zookeeper还有个监听-通知机制,客户端可以在资源节点上创建watch事件。当节点发生变化,会通知客户端,客户端可以根据变化做相应的业务处理。
我们可以利用临时顺序节点的特性创建分布式锁,分以下三步:
- 在资源/resource1目录下创建临时顺序节点node
- 获取/resource1目录下的所有节点,如果当前节点序号最小,代表加锁成功
- 如果不是,就是watch监听序号最小的节点
实现逻辑很简单,我们来分析一下zookeeper实现分布式锁的优点:
- 由于创建的临时节点,断开连接后自动删除,所以无需设置锁超时时间,也就不用考虑不释放和锁续期
- 由于节点上存储的创建人信息,锁也就支持可重入
- 由于可以监听节点,也就实现了可阻塞
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