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 。

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。

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

基于微服務的思想，構建在 B2C 電商場景下的項目實戰。核心技術棧，是 Spring Boot + Dubbo 。未來，會重構成 Spring Cloud Alibaba 。

項目地址：https://github.com/YunaiV/onemall

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：

CREATETABLE`t_resource_lock`(
`key_resource`varchar(45)COLLATEutf8_binNOTNULLDEFAULT'資源主鍵',
`status`char(1)COLLATEutf8_binNOTNULLDEFAULT''COMMENT'S,F,P',
`lock_flag`int(10)unsignedNOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'1是已經鎖0是未鎖',
`begin_time`datetimeDEFAULTNULLCOMMENT'開始時間',
`end_time`datetimeDEFAULTNULLCOMMENT'結束時間',
`client_ip`varchar(45)COLLATEutf8_binNOTNULLDEFAULT'搶到鎖的IP',
`time`int(10)unsignedNOTNULLDEFAULT'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',
PRIMARYKEY(`key_resource`)USINGBTREE
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8COLLATE=utf8_bin

加鎖lock方法的偽代碼如下：

@Transcational//一定要加事務
publicbooleanlock(StringkeyResource，inttime){
resourceLock='select*fromt_resource_lockwherekey_resource='#{keySource}'forupdate';

try{
if(resourceLock==null){
//插入鎖的數據
resourceLock=newResourceLock();
resourceLock.setTime(time);
resourceLock.setLockFlag(1);//上鎖
resourceLock.setStatus(P);//處理中
resourceLock.setBeginTime(newDate());
intcount="insertintoresourceLock";
if(count==1){
//獲取鎖成功
returntrue;
}
returnfalse;
}
}catch(Exceptionx){
returnfalse;
}

//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)
&&newDate()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
resourceLock.setLockFlag(1);//上鎖
resourceLock.setStatus(P);//處理中
resourceLock.setBeginTime(newDate());
//updateresourceLock;
returntrue;
}elseif(newDate()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
//超時未正常執行結束,獲取鎖失敗
returnfalse;
}else{
returnfalse;
}
}

解鎖unlock方法的偽代碼如下：

publicvoidunlock(Stringv，status){
resourceLock.setLockFlag(0);//解鎖
resourceLock.setStatus(status);S:表示成功，F表示失敗
//updateresourceLock;
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

selectversion,balancefromaccountwhereuser_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

updateaccountsetbalance=#{left_balance},version=version+1whereversion
=#{oldVersion}andbalance>=#{left_balance}anduser_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{
dosomething//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

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

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

	

	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：

	
SETkeyvalue[EXseconds][PXmilliseconds][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{
dosomething//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：

	
if（jedis.set(key,uni_request_id,"NX","EX",100s)==1）{//加鎖
try{
dosomething//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：

	
ifredis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]then
returnredis.call('del',KEYS[1])
else
return0
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。

	

	此時，如果再來一個客戶端Client3來嘗試獲取鎖，它會在locks下再創建一個臨時節點lock3

	


	同樣的，client3一樣也會查找locks下面的所有臨時順序子節點，判斷自己的節點lock3是不是最小的，發現自己不是最小的，就獲取鎖失敗。它也是不會甘心的，它會向在它前面的節點lock2注冊Watcher事件，以監聽lock2節點是否存在。

	

	4.2 釋放鎖

	我們再來看看釋放鎖的流程，Zookeeper的客戶端業務完成或者發生故障，都會刪除臨時節點，釋放鎖。如果是任務完成，Client1會顯式調用刪除lock1的指令

	

	如果是客戶端故障了，根據臨時節點得特性，lock1是會自動刪除的

	

	lock1節點被刪除后，Client2可開心了，因為它一直監聽著lock1。lock1節點刪除，Client2立刻收到通知，也會查找locks下面的所有臨時順序子節點，發下lock2是最小，就獲得鎖。

	

	同理，Client2獲得鎖之后，Client3也對它虎視眈眈，啊哈哈~

	Zookeeper設計定位就是分布式協調，簡單易用。如果獲取不到鎖，只需添加一個監聽器即可，很適合做分布式鎖。

	Zookeeper作為分布式鎖也缺點：如果有很多的客戶端頻繁的申請加鎖、釋放鎖，對于Zookeeper集群的壓力會比較大。

	5. 三種分布式鎖對比

	5.1 數據庫分布式鎖實現

	優點：

	簡單，使用方便，不需要引入Redis、zookeeper等中間件。

	缺點：

	不適合高并發的場景

	db操作性能較差；

	5.2 Redis分布式鎖實現

	優點：

	性能好，適合高并發場景

	較輕量級

	有較好的框架支持，如Redisson

	缺點：

	過期時間不好控制

	需要考慮鎖被別的線程誤刪場景

	5.3 Zookeeper分布式鎖實現

	缺點：

	性能不如redis實現的分布式鎖

	比較重的分布式鎖。

	優點：

	有較好的性能和可靠性

	有封裝較好的框架，如Curator

	5.4 對比匯總

	從性能角度（從高到低）Redis > Zookeeper >= 數據庫；

	從理解的難易程度角度（從低到高）數據庫 > Redis > Zookeeper；

	從實現的復雜性角度（從低到高）Zookeeper > Redis > 數據庫；

	從可靠性角度（從高到低）Zookeeper > Redis > 數據庫。

	





	審核編輯：劉清