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分布式锁的实现与应用场景对比

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分布式锁的实现与应用场景对比分布式锁在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。应用场景介绍：场景1：场景2：某服务提供一组任务，A请求随机从任务组中获取一个任务；B请求随机从任务组中获取一个任务。在理想的情况下，A从任务组中挑选一个任务，任务组删除该任务，B从剩下的的任务中

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分布式锁的实现与应用场景对比

在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。

应用场景介绍：

场景1：
这里写图片描述

场景2：
某服务提供一组任务，A请求随机从任务组中获取一个任务；B请求随机从任务组中获取一个任务。
在理想的情况下，A从任务组中挑选一个任务，任务组删除该任务，B从剩下的的任务中再挑一个，任务组删除该任务。
同样的，在真实情况下，如果不做任何处理，可能会出现A和B挑中了同一个任务的情况。

分布式锁设计目标

可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一操作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）
这把锁有高可用的获取锁和释放锁功能
这把锁获取锁和释放锁的性能要好…

Mysql(DBMS)实现分布式锁

实现方式一：利用mysql的隔离性：唯一索引

use test;
CREATE TABLE `DistributedLock` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁名',
  `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_name` (`name`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

//数据库中的每一条记录就是一把锁，利用的mysql唯一索引的排他性

lock(name,desc){
	insert into DistributedLock(`name`,`desc`) values (#{name},#{desc});
}

unlock(name){
	delete from DistributedLock where name = #{name}
}

锁重入：可增加可重入功能(避免再次获取锁导致死锁)

增加字段进程识别信息(ip、服务名称、线程id) 与 重入计数count，如果是同一个进程同一个线程则允许重入。

获取：再次获取锁的同时更新count（+1）.
释放：更新count-1，当count==0删除记录。

可靠性
主从mysql：mysql宕机，立刻切换。
锁的持有者挂掉：定时任务清楚持有一定时间的锁。

性能
db操作都有一定性能损耗

阻塞锁
有此需求的业务线需要使用自旋多次尝试获取锁的实现。

实现方式二：利用select … where … for update 排他锁

boolean lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    while(true){
        try{
            result = select ... from DistributedLock where name=lock for update;
            if(result==null){
                return true;
            }
        }catch(Exception e){
		connection.commit();
        }
        sleep(*);
    }
    return false;
}

void unlock(){
    connection.commit();
}

其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。

实现方式三：version 乐观锁

所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。
通过增加递增的版本号字段实现乐观锁

 select ...,version 
 update  table set version+1 where version=xx

这里写图片描述

当然有人说可以在更新的时候这样写，通过比较拿到的account是否发生了变化来处理。如果还是除次拿到的值则允许成功更新。

update personal_bank set account=200  				
where id="xxx" and account=oldAccount

但是实现会有什么问题吗？留给大家思考

Redis实现分布式锁

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便实现分布式锁机制

要保证的高可用(1一个业务节点宕机，不产生死锁；2不会被其他线程释放,谁家的锁只能由谁释放；3.保证redis加锁的原子性 4.可重入性等等)，目前来看网上大部分的redis锁实现都非常不严谨，漏洞很常见，谨慎使用也许业务量小并不容易发现bug！！！

Redis命令

SETNX命令（推荐使用set（arg1,arg2,arg3,arg4,arg5））
语法：ETNX key value
功能：当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value ，并返回1；若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作，并返回0。

GETSET命令
语法：GETSET key value
功能：将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值 (old value)，当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误，当key不存在时，返回nil。

GET命令
语法：GET key
功能：返回 key 所关联的字符串值，如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。

DEL命令语法：
DEL key [KEY …]
功能：删除给定的一个或多个 key ,不存在的 key 会被忽略。

EVAL命令语法：
EVAL script numkeys key [key …] arg [arg …]
从 Redis 2.6.0 版本开始，通过内置的 Lua 解释器，可以使用 EVAL 命令对 Lua 脚本进行求值。

Redis 悲观锁代码实现

以下为代码摘抄，后期会作为一个功能点开源。(以下代码并不严谨,只做说明示例！！)


	/**
	 * 加锁代码摘录
	 */
 	@Override
	public boolean tryLock(String lockName, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

		LockInfo lockInfo = new LockInfo(Thread.currentThread(), lockName);

		// 先判断重入锁
		if (reentrantIfNeed(lockInfo)) {
			return true;
		} else {
			return tryAcquire(lockInfo, timeout, unit);
		}
	}

	/**
	 * @param lockInfo
	 * @param timeout
	 * @param unit
	 * @return
	 * @throws InterruptedException
	 */
	private boolean tryAcquire(LockInfo lockInfo, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
		// lock first time
		Long loopTimeout = (unit != null) ? unit.toMillis(timeout) : timeout;
		long startMillis = System.currentTimeMillis();
		boolean isAcqired = false;
		do {
			String result = getCache().set(lockInfo.getName(), lockInfo.getValue(), SET_IF_NOT_EXIST,
					SET_EXPIRE_MILLISECONDS, LOCK_EXPIRE_MILLSECOND);
			if ("OK".equals(result)) {
				isAcqired = true;
				break;
			}
			TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(RETRY_INTERVAL);

		} while (System.currentTimeMillis() - startMillis > loopTimeout);

		if (isAcqired) {
			allLockInfo.add(lockInfo);
		}
		return isAcqired;
	}


	/**
	 * 解锁代码摘录
	 */


	protected static final String UNLOCK_LUA_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return -1 end";

	@Override
	public void unlock(String lockName) {
		Thread currentThread = Thread.currentThread();

		LockInfo lockInfo = new LockInfo(currentThread, lockName);

		LockInfo locked = getExistedLock(lockInfo);

		if (null == locked) {
			throw new IllegalMonitorStateException("currentThread : [ " + currentThread + " ] unlock : [ " + lockName
					+ " ] fail because of not owner.");
		}
		int reentrantTimes = locked.reentrantMinusOne();
		if (reentrantTimes > 0) {
			return;
		} else if (reentrantTimes < 0) {
			throw new IllegalMonitorStateException("currentThread : [ " + currentThread + " ] unlock : [ " + lockName
					+ " ] fail because of reentrant can't be negative.");
		} else {
			Object result = getCache().eval(UNLOCK_LUA_SCRIPT, Collections.singletonList(lockName),
					Collections.singletonList(locked.getValue()));
			if (!UNLOCK_FAIL.equals(result)) {
				allLockInfo.remove(locked);
			}
		}
	}

Redis 乐观锁代码实现

/**
 * @author zhangsh
 */
public class RedisWatchLock {
	private static final String redisHost = "127.0.0.1";
	private static final int port = 6379;
	private static JedisPoolConfig config;
	private static JedisPool pool;
	
	private static ExecutorService service;
	private static int count = 10;
	
	private static CountDownLatch latch;
	private static AtomicInteger Countor = new AtomicInteger(0);
	static {
		config = new JedisPoolConfig();
		config.setMaxIdle(10);
		config.setMaxWaitMillis(1000);
		config.setMaxTotal(30);
		pool = new JedisPool(config, redisHost, port);
		service = Executors.newFixedThreadPool(10);

		latch = new CountDownLatch(count);
	}
	public static void main(String args[]) {
		int count = 10;
		String ThreadNamePrefix = "thread-";
		Jedis cli = pool.getResource();
		cli.del("redis_inc_key");// 先删除既定的key
		cli.set("redis_inc_key", String.valueOf(1));// 设定默认值
		for (int i = 0; i < count; i++) {
			Thread th = new Thread(new TestThread(pool));
			th.setName(ThreadNamePrefix + i);
			System.out.println(th.getName() + "inited...");
			service.submit(th);
		}
		service.shutdown();
		try {
			latch.await();
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("all sub thread sucess");
		System.out.println("countor is " + Countor.get());
		String countStr = cli.get("redis_inc_key");
		System.out.println(countStr);
	}
	public static class TestThread implements Runnable {
		private String incKeyStr = "redis_inc_key";
		private Jedis cli;
		private JedisPool pool;
		public TestThread(JedisPool pool) {
			cli = pool.getResource();
			this.pool = pool;
		}
		public void run() {
			try {
				for (int i = 0; i < 100; i++) {
					actomicAdd();//生产环境中批量操作尽量使用redisPipeLine!!
				}
			} catch (Exception e) {
				pool.returnBrokenResource(cli);
			} finally {
				pool.returnResource(cli);
				latch.countDown();
			}
		}
		/**
		 * 0 watch key 
		 * 1 multi
		 * 2 set key value(queued)
		 * 3 exec
		 * 
		 * return null：fail
		 * reurn  "ok": succeed
		 * 
		 * watch每次都需要执行(注册)
		 */
		public void actomicAdd() {
			cli.watch(incKeyStr);// 0.watch key
			boolean flag = true;
			while (flag) {
				String countStr = cli.get("redis_inc_key");
				int countInt = Integer.parseInt(countStr);
				int expect = countInt + 1;
				Transaction tx = cli.multi(); // 1.multi
				tx.set(incKeyStr, String.valueOf(expect));// 2.set key value
															// (queued)
				List<Object> list = tx.exec();// 3.exec
				if (list == null) {
					System.out.println("fail");
					continue;
				} else {
					flag = false;
					System.out.println("succeed");
				}
				System.out.println("my expect num is " + expect);
				System.out.println("seting....");
			}
			Countor.incrementAndGet();
		}
	}
}

ZooKeeper分布式锁实现

ZooKeeper典型应用——分布式锁

对比

数据库分布式锁实现

缺点：1.db操作性能较差，并且有锁表的风险
2.非阻塞操作失败后，需要轮询，占用cpu资源;
3.长时间不commit或者长时间轮询，可能会占用较多连接资源

Redis(缓存)分布式锁实现

缺点：1.锁删除失败 过期时间不好控制
2.非阻塞，操作失败后，需要轮询，占用cpu资源;

ZK分布式锁实现

缺点：性能不如redis实现，主要原因是写操作（获取锁释放锁）都需要在Leader上执行，然后同步到follower。

总之：ZooKeeper有较好的性能和可靠性。

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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