分散式鎖 (資源在程式而非執行緒之間共享)
大多數網際網路系統都是分散式部署的,分散式部署確實能帶來效能和效率上的提升,但為此,我們就需要多解決一個分散式環境下,資料一致性的問題。
當某個資源在多系統之間,具有共享性的時候,為了保證大家訪問這個資源資料是一致的,那麼就必須要求在同一時刻只能被一個客戶端處理,不能併發的執行,否者就會出現同一時刻有人寫有人讀,大家訪問到的資料就不一致了。
一、我們為什麼需要分散式鎖?
在單機時代,雖然不需要分散式鎖,但也面臨過類似的問題,只不過在單機的情況下,如果有多個執行緒要同時訪問某個共享資源的時候,我們可以採用執行緒間加鎖的機制,即當某個執行緒獲取到這個資源後,就立即對這個資源進行加鎖,當使用完資源之後,再解鎖,其它執行緒就可以接著使用了。例如,在JAVA中,甚至專門提供了一些處理鎖機制的一些API(synchronize/Lock等)。
但是到了分散式系統的時代,這種執行緒之間的鎖機制,就沒作用了,系統可能會有多份並且部署在不同的機器上,這些資源已經不是線上程之間共享了,而是屬於程式之間共享的資源。
因此,為了解決這個問題,我們就必須引入「分散式鎖」。
分散式鎖,是指在分散式的部署環境下,通過鎖機制來讓多客戶端互斥的對共享資源進行訪問。
分散式鎖要滿足哪些要求呢?
- 排他性:在同一時間只會有一個客戶端能獲取到鎖,其它客戶端無法同時獲取
- 避免死鎖:這把鎖在一段有限的時間之後,一定會被釋放(正常釋放或異常釋放)
- 高可用:獲取或釋放鎖的機制必須高可用且效能佳
二、分散式鎖的實現方式有哪些?
分散式鎖中常見的三種機制,從實現的複雜度上來看,從上往下難度依次增加:
- 基於資料庫實現
- 基於Redis實現
- 基於ZooKeeper實現
無論哪種方式,其實都不完美,依舊要根據我們們業務的實際場景來選擇。
1. 基於資料庫來做分散式鎖
- 基於資料庫的樂觀鎖
- 基於資料庫的悲觀鎖
樂觀鎖機制其實就是在資料庫表中引入一個版本號(version)欄位來實現的。
當我們要從資料庫中讀取資料的時候,同時把這個version欄位也讀出來,如果要對讀出來的資料進行更新後寫回資料庫,則需要將version加1,同時將新的資料與新的version更新到資料表中,且必須在更新的時候同時檢查目前資料庫裡version值是不是之前的那個version,如果是,則正常更新。如果不是,則更新失敗,說明在這個過程中有其它的程式去更新過資料了。
如圖,假設同一個賬戶,使用者A和使用者B都要去進行取款操作,賬戶的原始餘額是2000,使用者A要去取1500,使用者B要去取1000,如果沒有鎖機制的話,在併發的情況下,可能會出現餘額同時被扣1500和1000,導致最終餘額的不正確甚至是負數。但如果這裡用到樂觀鎖機制,當兩個使用者去資料庫中讀取餘額的時候,除了讀取到2000餘額以外,還讀取了當前的版本號version=1,等使用者A或使用者B去修改資料庫餘額的時候,無論誰先操作,都會將版本號加1,即version=2,那麼另外一個使用者去更新的時候就發現版本號不對,已經變成2了,不是當初讀出來時候的1,那麼本次更新失敗,就得重新去讀取最新的資料庫餘額。
使用「樂觀鎖」機制,必須得滿足:
(1)鎖服務要有遞增的版本號version
(2)每次更新資料的時候都必須先判斷版本號對不對,然後再寫入新的版本號
悲觀鎖也叫作排它鎖,在Mysql中是基於 for update 來實現加鎖的
指對資料被外界(包括本系統當前的其他事務,以及來自外部系統的事務處理)修改持保守態度,因此,在整個資料處理過程中,將資料處於鎖定狀態。
悲觀鎖的實現,往往依靠資料庫提供的鎖機制(也只有資料庫層提供的鎖機制才能真正保證資料訪問的排他性,否則,即使在本系統中實現了加鎖機制,也無法保證外部系統不會修改資料)。mysql(for update)悲觀鎖總結與實踐
//鎖定的方法-虛擬碼
public boolean lock(){
connection.setAutoCommit(false)//關閉自動提交屬性
for(){
result =select * from user where id = 100 for update;
if(result){
//結果不為空,則說明獲取到了鎖
//進行相應操作
return true;
}
//沒有獲取到鎖,繼續獲取
sleep(1000);
}
return false;
}
//釋放鎖-虛擬碼
connection.commit();//提交事務
上面的示例中,user表中,id是主鍵,通過 for update 操作,資料庫在查詢的時候就會給這條記錄加上排它鎖。
(需要注意的是MySQL InnoDB預設Row-Level Lock,只有欄位【明確指定主鍵】或加了索引的,才會是行級鎖 Row lock,否則是表級鎖 Table Lock 所以這個id欄位要加索引);
- 明確指定主鍵,並且有此資料,row lock
- 明確指定主鍵,若查無此資料,無lock
- 無主鍵,table lock
- 主鍵不明確,table lock
當這條記錄加上排它鎖之後,其它執行緒是無法操作這條記錄的。
那麼,這樣的話,我們就可以認為獲得了排它鎖的這個執行緒是擁有了分散式鎖,然後就可以執行我們想要做的業務邏輯,當邏輯完成之後,再呼叫上述釋放鎖的語句即可。
注意:在事務中,只有SELECT … FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 同一筆資料時會等待其它事務結束後才執行,一般SELECT … 則不受此影響。例如當我執行select status from t_goods where id=1 for update;後。我在另外的事務中如果再次執行select status from t_goods where id=1 for update;則第二個事務會一直等待第一個事務的提交,此時第二個查詢處於阻塞的狀態,但是如果我是在第二個事務中執行select status from t_goods where id=1;則能正常查詢出資料,不會受第一個事務的影響。
2. 基於Redis實現
基於Redis實現的鎖機制,主要是依賴redis自身的原子操作,例如:
SET user_key user_value NX PX 100
redis從2.6.12版本開始,SET命令才支援這些引數:
NX:只在在鍵不存在時,才對鍵進行設定操作,SET key value NX 效果等同於 SETNX key value
PX millisecond:設定鍵的過期時間為millisecond毫秒,當超過這個時間後,設定的鍵會自動失效
上述程式碼示例是指,
當redis中不存在user_key這個鍵的時候,才會去設定一個user_key鍵,並且給這個鍵的值設定為 user_value,且這個鍵的存活時間為100ms
為什麼這個命令可以幫我們實現鎖機制呢?
因為這個命令是隻有在某個key不存在的時候,才會執行成功。那麼當多個程式同時併發的去設定同一個key的時候,就永遠只會有一個程式成功。
當某個程式設定成功之後,就可以去執行業務邏輯了,等業務邏輯執行完畢之後,再去進行解鎖。
解鎖很簡單,只需要刪除這個key就可以了,不過刪除之前需要判斷,這個key對應的value是當初自己設定的那個。
另外,針對redis叢集模式的分散式鎖,可以採用redis的Redlock機制。
3. 基於ZooKeeper實現
使用ZooKeeper的臨時有序節點來實現的分散式鎖。
原理就是:當某客戶端要進行邏輯的加鎖時,就在zookeeper上的某個指定節點的目錄下,去生成一個唯一的臨時有序節點, 然後判斷自己是否是這些有序節點中序號最小的一個,如果是,則算是獲取了鎖。如果不是,則說明沒有獲取到鎖,那麼就需要在序列中找到比自己小的那個節點,並對其呼叫exist()方法,對其註冊事件監聽,當監聽到這個節點被刪除了,那就再去判斷一次自己當初建立的節點是否變成了序列中最小的。如果是,則獲取鎖,如果不是,則重複上述步驟。
當釋放鎖的時候,只需將這個臨時節點刪除即可。
如圖,locker是一個持久節點,node_1/node_2/…/node_n 就是上面說的臨時節點,由客戶端client去建立的。
client_1/client_2/…/clien_n 都是想去獲取鎖的客戶端。以client_1為例,它想去獲取分散式鎖,則需要跑到locker下面去建立臨時節點(假如是node_1)建立完畢後,看一下自己的節點序號是否是locker下面最小的,如果是,則獲取了鎖。如果不是,則去找到比自己小的那個節點(假如是node_2),找到後,就監聽node_2,直到node_2被刪除,那麼就開始再次判斷自己的node_1是不是序列中最小的,如果是,則獲取鎖,如果還不是,則繼續找一下一個節點。
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