分散式鎖實現的正確開啟方式

一、分散式鎖概述

1.1、分散式鎖作用

1）在分散式系統環境下，一個方法在同一時間只能被一個機器的一個執行緒執行

2）具備高可用、高效能的獲取鎖與釋放鎖

3）具備鎖失效機制，防止死鎖

4）具備非阻塞鎖(沒有獲取到鎖將直接返回獲取鎖失敗)或堵塞鎖特性(根據業務需求考慮)

1.2、分散式鎖應用場景

1）庫存扣減與增加

分散式鎖保證庫存扣減不會超賣，庫存增加不會造成庫存資料不準確

2）積分抵現

防止積分扣減出現溢位的情況

3）會員禮品核銷

防止禮品核銷多次

1.3、實現方式

1）使用Redis，基於setnx命令或其他。

2）使用ZooKeeper，基於臨時有序節點。

3）使用MySQL，基於唯一索引

二、基於Zookeeper實現分散式鎖

2.1、Zookeeper特性介紹

1）有序節點

假如當前有一個父節點為/lock，我們可以在這個父節點下面建立子節點；zookeeper提供了一個可選的有序特性，例如我們可以建立子節點“/lock/node-”並且指明有序，那麼zookeeper在生成子節點時會根據當前的子節點數量自動新增整數序號，也就是說如果是第一個建立的子節點，那麼生成的子節點為/lock/node-0000000000，下一個節點則為/lock/node-0000000001，依次類推。

2）臨時節點

客戶端可以建立一個臨時節點，在會話結束或者會話超時後，zookeeper會自動刪除該節點。

3）事件監聽

在讀取資料時，我們可以同時對節點設定事件監聽，當節點資料或結構變化時，zookeeper會通知客戶端。當前zookeeper有如下四種事件：節點建立、節點刪除、節點資料修改、子節點變更。

2.2、Zookeeper分散式鎖實現(方式一)

2.2.1、實現原理

1）客戶端連線zookeeper，並在父節點(/lock)下建立臨時的且有序的子節點，第一個客戶端對應的子節點為/lock/lock-1，第二個為/lock/lock-2，以此類推。
2）客戶端獲取/lock下的子節點列表，判斷自己建立的子節點是否為當前子節點列表中序號最小的子節點，如果是則認為獲得鎖，否則監聽/lock的子節點變更訊息，獲得子節點變更通知後重復此步驟直至獲得鎖；
3）執行業務程式碼；
4）完成業務流程後，刪除對應的子節點釋放鎖。

2.2.2、實現程式碼

1.基於curator的zookeeper分散式鎖實現

public static void main(String[] args) throws Exception {
        //建立zookeeper的客戶端
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);

        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("10.21.41.181:2181,10.21.42.47:2181,10.21.49.252:2181", retryPolicy);

        client.start();

        //建立分散式鎖, 鎖空間的根節點路徑為/curator/lock
        InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(client, "/curator/lock");

        mutex.acquire();

        //獲得了鎖, 進行業務流程
        System.out.println("Enter mutex");

        //完成業務流程, 釋放鎖
        mutex.release();

        //關閉客戶端
        client.close();

    }

2.實現方式二

1）定義變數

/**
    * Zookeeper客戶端
    */
private ZooKeeper zookeeper;

/**
    * 鎖的唯一標識
    */
private String lockId;

/**
    * 與Zookeeper建立會話的訊號量
    */
private CountDownLatch connectedLatch;

/**
    * 建立分散式鎖的過程中，開始和等待請求建立分散式鎖的訊號標誌
    */
private CountDownLatch creatingLatch;

/**
    * 分散式鎖路徑字首
    */
private String locksRootPath = "/locks";

/**
    * 排在當前節點前面一位的節點的路徑
    */
private String waitNodeLockPath;

/**
    * 為了獲得鎖，本次建立的節點的路徑
    */
private String currentNodeLockPath;

2）建構函式

public ZookeeperTempOrderLock(String lockId) {
    this.lockId = lockId;
    try {
        // 會話超時時間
        int sessionTimeout = 30000;
        //
        zookeeper = new ZooKeeper("192.168.0.93:2181", sessionTimeout, this);
        connectedLatch.await();
    } catch (IOException ioe) {
        log.error("與Zookeeper建立連線時出現異常", ioe);
    } catch (InterruptedException ite) {
        log.error("等待與Zookeeper會話建立完成時出現異常", ite);
    }
}

3）實現Zookeeper的watcher

@Override
public void process(WatchedEvent event) {
    if (Event.KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
        connectedLatch.countDown();
    }

    if (creatingLatch != null) {
        creatingLatch.countDown();
    }
}

4）獲取分散式鎖

/**
    * 獲取鎖
    */
public void acquireDistributedLock() {
    try {
        while(!tryLock()) {
            // 等待前一項服務釋放鎖的等待時間 不能超過一次Zookeeper會話的時間
            long waitForPreviousLockRelease = 30000;
            waitForLock(waitNodeLockPath, waitForPreviousLockRelease);
        }
    } catch (InterruptedException | KeeperException e) {
        log.error("等待上鎖的過程中出現異常", e);
    }
}

public boolean tryLock() {
    try {
        // 建立順序臨時節點
        currentNodeLockPath = zookeeper.create(locksRootPath + "/" + lockId,
                "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        // 檢視剛剛建立的節點是不是最小節點
        // 比如針對於這個同名節點，之前有其它服務曾申請建立過，因此Zookeeper中臨時順序節點形如:
        // /locks/10000000000, /locks/10000000001, /locks/10000000002
        List<String> nodePaths = zookeeper.getChildren(locksRootPath, false);
        Collections.sort(nodePaths);
        if(currentNodeLockPath.equals(locksRootPath + "/" + nodePaths.get(0))) {
            // 如果是最小節點，則代表獲取到鎖
            return true;
        }
        // 如果不是最小節點，則找到比自己小1的節點 (緊挨著自己)
        int previousLockNodeIndex = -1;
        for (int i = 0; i < nodePaths.size(); i++) {
            if(currentNodeLockPath.equals(locksRootPath + "/" + nodePaths.get(i))) {
                previousLockNodeIndex = i-1;
                break;
            }
        }
        this.waitNodeLockPath = nodePaths.get(previousLockNodeIndex);

    } catch (KeeperException | InterruptedException e) {
        log.error("建立臨時順序節點失敗", e);
    }
    return false;
}

6）等待其他服務釋放鎖

/**
    * 等待其他服務釋放鎖
    * 實際上就是在等待前一個臨時節點被刪除
    *
    * @param nodePath 希望被刪除的節點的相對路徑
    * @param waitTime 等待時長 單位:毫秒
    */
private boolean waitForLock(String nodePath, long waitTime) throws KeeperException, InterruptedException {
    Stat stat = zookeeper.exists(locksRootPath + "/" + nodePath, true);
    if (stat != null) {
        this.creatingLatch = new CountDownLatch(1);
        this.creatingLatch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        this.creatingLatch = null;
    }
    return true;
}

7）釋放分散式鎖

/**
    * 釋放鎖
    * 實際上就是刪除當前建立的臨時節點
    */
public void releaseLock() {
    log.info("準備刪除的節點路徑: " + currentNodeLockPath);
    try {
        zookeeper.delete(currentNodeLockPath, -1);
        currentNodeLockPath = null;
        zookeeper.close();
    } catch (Exception e) {
        log.error("刪除節點失敗", e);
    }
}

2.3、Zookeeper分散式鎖實現(方式二)

2.3.1、實現原理

假設有兩個服務A、B希望獲得同一把鎖，執行過程大致如下:

1）服務A向zookeeper申請獲得鎖，該請求將嘗試在zookeeper內建立一個臨時節點(ephemeral znode)，如果沒有同名的臨時節點存在，則znode建立成功，標誌著服務A成功的獲得了鎖。

2） 服務B向zookeeper申請獲得鎖，同樣嘗試在zookeeper內建立一個臨時節點(名稱必須與服務A的相同)，由於同名znode已經存在，因此請求被拒絕。接著，服務B會在zk中註冊一個監聽器，用於監聽臨時節點被刪除的事件。

3） 若服務A主動向zk發起請求釋放鎖，或者服務A當機、斷開與zk的網路連線，zk會將服務A(建立者)建立的臨時節點刪除。而刪除事件也將立刻被監聽器捕獲到，並反饋給服務B。最後，服務B再次向zookeeper申請獲得鎖。

2.3.2、實現程式碼

基於臨時節點實現Zookeeper分散式鎖

多個服務如果想競爭同一把鎖，那就向Zookeeper發起建立臨時節點的請求，若能成功建立則獲得鎖，否則藉助監聽器，當監聽到鎖被其它服務釋放(臨時節點被刪除)，則自己再請求建立臨時節點，反覆這幾個步驟直到成功建立臨時節點或者與zookeeper建立的會話超時。

步驟：

1）定義變數

    /**
     * 與Zookeeper成功建立連線的訊號標誌
     */
    private CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);

    /**
     * 建立分散式鎖的過程中，開始和等待請求建立分散式鎖的訊號標誌
     */
    private CountDownLatch creatingSemaphore;

    /**
     * Zookeeper客戶端
     */
    private ZooKeeper zookeeper;

    /**
     * 分散式鎖的過期時間 單位:毫秒
     */
    private static final Long DISTRIBUTED_KEY_OVERDUE_TIME = 30000L;

2）建構函式

public ZookeeperLock() {
    try {
        this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.0.93:2181", 5000, new ZookeeperWatcher());
        try {
            connectedSemaphore.await();
        } catch (InterruptedException ite) {
            log.error("等待Zookeeper成功建立連線的過程中，執行緒丟擲異常", ite);
        }
        log.info("與Zookeeper成功建立連線");
    } catch (Exception e) {
        log.error("與Zookeeper建立連線時出現異常", e);
    }
}

3）獲取分散式鎖

實際上就是在嘗試建立臨時節點znode
create(final String path, byte data[], List acl,CreateMode createMod)
path: 從根節點"/"到當前節點的全路徑
data: 當前節點儲存的資料 (由於這裡只是藉助臨時節點的建立來實現分散式鎖，因此無需儲存資料)
acl: Access Control list 訪問控制列表 主要涵蓋許可權模式(Scheme)、授權物件(ID)、授予的許可權(Permission)這三個方面 OPEN_ACL_UNSAFE 完全開放的訪問控制 對當前節點進行操作時，無需考慮ACL許可權控制
createMode: 節點建立的模式
EPHEMERAL(臨時節點) 當建立節點的客戶端與zk斷開連線後，臨時節點將被刪除
EPHEMERAL_SEQUENTIAL(臨時順序節點)
PERSISTENT(持久節點)
PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久順序節點)

public boolean acquireDistributeLock(Long lockId) {
    String path = "/product-lock-" + lockId;

    try {
        zookeeper.create(path, "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
        log.info("ThreadId=" + Thread.currentThread().getId() + "建立臨時節點成功");
        return true;
    } catch (Exception e) {
        // 若臨時節點已存在，則會丟擲異常: NodeExistsException
        while (true) {
            // 相當於給znode註冊了一個監聽器，檢視監聽器是否存在
            try {
                Stat stat = zookeeper.exists(path, true);
                if (stat != null) {
                    this.creatingSemaphore = new CountDownLatch(1);
                    this.creatingSemaphore.await(DISTRIBUTED_KEY_OVERDUE_TIME, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    this.creatingSemaphore = null;
                }
                zookeeper.create(path, "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
                return true;
            } catch (Exception ex) {
                log.error("ThreadId=" + Thread.currentThread().getId() + ",檢視臨時節點時出現異常", ex);
            }
        }
    }
}

4）釋放分散式鎖

public void releaseDistributedLock(Long lockId) {
    String path = "/product-lock-" + lockId;
    try {
        // 第二個引數version是資料版本 每次znode內資料發生變化，都會使version自增，但由於分散式鎖建立的臨時znode沒有存資料，因此version=-1
        zookeeper.delete(path, -1);
        log.info("成功釋放分散式鎖, lockId=" + lockId + ", ThreadId=" + Thread.currentThread().getId());
    } catch (Exception e) {
        log.error("釋放分散式鎖失敗，lockId=" + lockId, e);
    }
}

5）建立Zookeeper的watcher

不論是zk客戶端與伺服器連線成功，還是刪除節點，watcher監聽到的事件都是SyncConnected

private class ZookeeperWatcher implements Watcher {
    @Override
    public void process(WatchedEvent event) {
        log.info("接收到事件: " + event.getState() + ", ThreadId=" + Thread.currentThread().getId());

        if (Event.KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
            connectedSemaphore.countDown();
        }

        if (creatingSemaphore != null) {
            creatingSemaphore.countDown();
        }
    }
}

6）main方式運用

建立了兩個執行緒，其中第一個執行緒先執行，且持有鎖5秒鐘才釋放鎖，第二個執行緒後執行，當且僅當第一個執行緒釋放鎖(刪除臨時節點)後，第二個執行緒才能成功獲取鎖。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
    long lockId = 20200730;

    new Thread(() ->{
        ZookeeperLock zookeeperLock = new ZookeeperLock();
        System.out.println("ThreadId1=" + Thread.currentThread().getId());
        System.out.println("ThreadId=" + Thread.currentThread().getId() + "獲取到分散式鎖: " + zookeeperLock.acquireDistributeLock(lockId));
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("ThreadId=" + Thread.currentThread().getId() + "暫停時出現異常", e);
        }
        zookeeperLock.releaseDistributedLock(lockId);
    }).start();

    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
    new Thread(() -> {
        ZookeeperLock zookeeperLock = new ZookeeperLock();
        System.out.println("ThreadId2=" + Thread.currentThread().getId());
        System.out.println("ThreadId=" + Thread.currentThread().getId() + "獲取到分散式鎖: " + zookeeperLock.acquireDistributeLock(lockId));
    }).start();
}

三、基於Redis實現分散式鎖

3.1、普通常見實現方式

3.1.1、實現程式碼

public String deductStock() {
    String lockKey = "product_001";
    try {
       /*Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "aaa"); //jedis.setnx
        stringRedisTemplate.expire(lockKey, 30, TimeUnit.SECONDS); //設定超時*/
        //為解決原子性問題將設定鎖和設定超時時間合併
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "aaa", 10, TimeUnit.SECONDS);

        //未設定成功，當前key已經存在了，直接返回錯誤
        if (!result) {
            return "error_code";
        }
        //業務邏輯實現，扣減庫存
        ....
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }finally {
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
    return "end";
}

3.2.2、問題分析

上述程式碼可以看到，當前鎖的失效時間為10s，如果當前扣減庫存的業務邏輯執行需要15s時，高併發時會出現問題：

• 執行緒1，首先執行到10s後，鎖(product_001)失效
• 執行緒2，在第10s後同樣進入當前方法，此時加上鎖(product_001)
• 當執行到15s時，執行緒1刪除執行緒2加的鎖(product_001)
• 執行緒3，可以加鎖 .... 如此迴圈，實際鎖已經沒有意義

3.2.3、解決方案

定義一個子執行緒，定時去檢視是否存在主執行緒的持有當前鎖，如果存在則為其延長過期時間。

3.2、基於Redission實現方式

3.2.1、Redission簡介

Jedis是Redis的Java實現的客戶端，其API提供了比較全面的Redis命令的支援。Redission也是Redis的客戶端，相比於Jedis功能簡單。Jedis簡單使用阻塞的I/O和redis互動，Redission通過Netty支援非阻塞I/O。

Redission封裝了鎖的實現，其繼承了java.util.concurrent.locks.Lock的介面，讓我們像操作我們的本地Lock一樣去操作Redission的Lock。

常用API：

RLock redissonLock = redission.getLock（）；
redissionLock.lock(30,TmieUnit.SECONDS)；加鎖並設定鎖的存活時間
redissionLock.unLock()；解鎖

3.2.2、實現原理

• 多個執行緒去執行lock操作，僅有一個執行緒能夠加鎖成功，其它執行緒迴圈阻塞。
• 加鎖成功，鎖超時時間預設30s，並開啟後臺執行緒(子執行緒)，加鎖的後臺會每隔10秒去檢測執行緒持有的鎖是否存在，還在的話，就延遲鎖超時時間，重新設定為30s，即鎖延期。
• 對於原子性，Redis分散式鎖底層藉助Lua指令碼實現鎖的原子性。鎖延期是通過在底層用Lua進行延時，延時檢測時間是對超時時間timeout /3。

1）簡單實現程式碼：

public String deductStockRedission() {
    String lockKey = "product_001";
    RLock rlock = redission.getLock(lockKey);
    try {
        rlock.lock();

        //業務邏輯實現，扣減庫存
        ....
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        rlock.unlock();
    }
    return "end";
}

2）分析Redission適用原因：

1）redisson所有指令都通過lua指令碼執行，redis支援lua指令碼原子性執行

2）redisson設定一個key的預設過期時間為30s,如果某個客戶端持有一個鎖超過了30s怎麼辦？

redisson中有一個watchdog的概念，翻譯過來就是看門狗，它會在你獲取鎖之後，每隔10秒幫你把key的超時時間設為30s

這樣的話，就算一直持有鎖也不會出現key過期了，其他執行緒獲取到鎖的問題了。保證了沒有死鎖發生

3）Redisson的可重入鎖

Redis儲存鎖的資料型別是 Hash型別

Hash資料型別的key值包含了當前執行緒資訊。

3.2.3、問題分析及對應方案

1）主從同步問題

問題分析：

　當主Redis加鎖了，開始執行執行緒，若還未將鎖通過非同步同步的方式同步到從Redis節點，主節點就掛了，此時會把某一臺從節點作為新的主節點，此時別的執行緒就可以加鎖了，這樣就出錯了，怎麼辦？

解決方案：

​ 1）採用zookeeper代替Redis

　　由於zk叢集的特點，其支援的是CP。而Redis叢集支援的則是AP。

​ 2）採用RedLock

假設有3個redis節點，這些節點之間既沒有主從，也沒有叢集關係。客戶端用相同的key和隨機值在3個節點上請求鎖，請求鎖的超時時間應小於鎖自動釋放時間。當在2個（超過半數）redis上請求到鎖的時候，才算是真正獲取到了鎖。如果沒有獲取到鎖，則把部分已鎖的redis釋放掉。

public String deductStockRedlock() {
    String lockKey = "product_001";
    //TODO 這裡需要自己例項化不同redis例項的redission客戶端連線，這裡只是虛擬碼用一個redisson客戶端簡化了
    RLock rLock1 = redisson.getLock(lockKey);
    RLock rLock2 = redisson.getLock(lockKey);
    RLock rLock3 = redisson.getLock(lockKey);

    // 向3個redis例項嘗試加鎖
    RedissonRedLock redLock = new RedissionRedLock(rLock1, rLock2, rLock3);
    boolean isLock;
    try {
        // 500ms拿不到鎖, 就認為獲取鎖失敗。10000ms即10s是鎖失效時間。
        isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        System.out.println("isLock = " + isLock);
        if (isLock) {
            //業務邏輯處理
            ...
        }
    } catch (Exception e) {

    } finally {
        // 無論如何, 最後都要解鎖
        redLock.unlock();
    }
}

不太推薦使用。如果考慮高可用併發推薦使用Redisson，考慮一致性推薦使用zookeeper。

2）提高併發：分段鎖

由於Redission實際上就是將並行的請求，轉化為序列請求。這樣就降低了併發的響應速度，為了解決這一問題，可以將鎖進行分段處理：例如秒殺商品001，原本存在1000個商品，可以將其分為20段，為每段分配50個商品。

比如：

​ 將庫存進行分段，放入redis中，例如1000庫存，可分10段放入Redis

​ key的設計可以為Product:10001:0 | Product:10001:1 ....

​ Redis底層叢集，將根據key，計算器槽位，放入不同節點中

參考文章：

https://blog.csdn.net/miaomiao19971215/article/details/107564197

https://www.cnblogs.com/bbgs-xc/p/14412646.html#_label1_0

https://www.cnblogs.com/wei57960/p/14059772.html

https://www.cnblogs.com/jay-huaxiao/p/14503018.html