企業實戰之分散式鎖方案一步步的演變歷程！

阿風的架構筆記發表於2021-04-21
原文網址 : https://www.cnblogs.com/rxhh/p/14685342.html
分散式

前言

在我們學習多執行緒開發的時候，線上程同時針對同一個資源進行操作的時候都需要加鎖；一般會用到reentrantLock和synchronized兩種鎖方案，至於他們之間的區別也是面試的時候經常問到的，小夥伴們可自行網補。這裡介紹企業經常用到的另一種鎖，分散式鎖。大家肯定聽說過，但是就不一定用對哦。今天就深入的介紹一下分散式鎖方案的演變。

常見用法

我們也不免俗套來舉個併發扣除庫存的例子

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我們來看一下程式碼

//扣除商品庫存
//產品id: productId
//扣除數量: count
public void reduce(int productId,int count){
     //步驟1 從資料庫獲得產品實體
        Product product = getProduct(productId);
     //步驟2 獲得當前庫存數量
    int stockCount = product.getStock();
    if(stockCount >= count){
          //步驟3 扣除庫存
          product.setStock(stockCount - count);
          //步驟4 把產品實體更新到資料庫
          productService.update(product);
          log.info("購買成功！")
     }else{
          log.info("庫存不足，無法購買！")  
     }
}

購買場景

當前產品的庫存數為10

請求A買了2個產品，那應該扣除2

請求B買了3個產品，那應該再扣除3

那最終的庫存剩餘為5

上面程式碼在分散式環境中，只要稍微流量大點，這邊就會出現扣減庫存不是預期的情況。原因就是

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兩個請求同時到來時，都同時執行了步驟1，在同一時刻都獲取到了同一個產品庫存當前庫存都為10；但在步驟3的時候都是用10減count值，那麼不管是請求A和請求B哪個先執行步驟4，庫存剩餘要麼剩餘是8或者7；都不是最終的5。

原因知道了，那怎麼解決？小夥伴想到的就是弄個鎖，而且還要分散式鎖。

分散式鎖登場

上面的問題很多小夥伴應該都知道要用分散式鎖，那用什麼技術方案呢？我相信很多小夥伴都會說用redis方案，很簡單setnx就行了。

setnx命令 是redis的一條原生命令大意為 set if not exists， 在指定的key不存在的情況下，命令執行成功，如果key存在就命令執行不成功。

這個方案是很多公司都這麼用的，那我們調整一下程式碼

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需要考慮到一些業務異常，需要把鎖釋放掉，加上try/finally，這個千萬不要忘了

當是還是有一些問題，就是如果加鎖成功後，業務沒有完成。突然斷電或者運維人員用kill -9命令把執行緒刪除了；那就導致了鎖一直沒有釋放，因為不會執行finally裡面的程式碼了。

那怎麼辦呢？有經驗的小夥伴應該就知道解決方案了

優化分散式鎖

方案還是比較簡單的，加個過期時間就行了

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這樣即使斷電，過了10秒鐘之後鎖也會自動過期，也就是失效；別的請求就可以正常請求了

現在到了這裡，就是很多公司應用分散式鎖的常用方案了。小夥伴們這樣就沒有問題了嗎

問題分析

我們來看看問題出現在哪裡？我們來調整一下業務程式碼

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因為我們扣庫存的業務，不可能像寫的很簡單的業務；正式場景中業務是比較多的，不可能就這麼簡單；如果業務程式碼執行的時間超出了鎖的過期時間，那麼鎖到期失效了，但業務程式碼還沒有執行完；這種場景就會導致資料錯亂。

那這個問題怎麼解決呢？

解決思路

這個問題的本質是鎖在沒有執行完成業務時，到期失效了；那我們可以不讓他失效不就行了嗎？那怎麼不讓他失效呢？

方案很簡單

啟動一個後臺執行緒，可以每3秒或者5秒執行一次，找到這個鎖的key，延長這個鎖key的過期時間；這樣就達到了鎖過期時間續期的功能了。是不是很簡單？

我們自己寫程式碼去實現是沒有問題的，但是現在市面上已經有了輪子了，不需要我們自己再去寫這個程式碼了，直接用人家的輪子；這個就是大名鼎鼎的Redisson。

分散式鎖Redisson

redisson是針對redis分佈鎖的強大的工具包，他提供了自動續期的功能，以及重入鎖的功能，只需要引入

<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.13.2</version>
</dependency>

然後例項化

@Bean
publicRedisson redisson(){
    Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://xxx:6379").setPassword("*
").setDatabase(0);
    return (Redisson) Redisson.create(config);
}

修改程式碼

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用法非常簡單。我們接下來分析他的原理以及原始碼，看看他是怎麼續期的，和實現可重入的

原始碼分析

我們先來看看他的加鎖流程圖

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加鎖機制

1、執行緒去獲取鎖，獲取成功: 執行lua指令碼，儲存資料到redis資料庫。

2、執行緒去獲取鎖，獲取失敗: 一直通過while迴圈嘗試獲取鎖，獲取成功後，執行lua指令碼，儲存資料到redis資料庫。即會阻塞執行緒

redisson是執行的lua指令碼的核心程式碼tryLockInnerAsync如下

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redis執行lua指令碼是原子性的，要麼都成功，要麼都失敗

下面的程式碼就是獲取鎖失敗，就自旋；一直嘗試獲取鎖

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續期機制

續期的業務就是上面流程圖中看門狗做的，這裡需要注意的是，如果要讓看門狗有效果，就不要設定過期時間，如果設定了過期時間看門狗就不起作用了；看原始碼圖片

續期的程式碼就是this.scheduleExpirationRenewal(threadId);

注意判斷條件，是if (leaseTime == -1L)的時候才生效，才會啟動一個續期任務執行緒

主從問題

小夥伴看到這裡，是不是覺得這樣實現分佈鎖應該就沒有問題了吧，那是不是這樣呢？

我們來看一個問題

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上圖中我們發現，如果突然出現redis的主節點突然掛掉了，而且在設定鎖key的時候，還沒有來得及同步到Slave從節點中，

主節點掛了，從節點會頂上成為主節點；但是這個時候新的主節點是沒有這個鎖key的。

那問題就來了，其他的請求再起請求的鎖，就會獲取鎖；這樣就造成了業務的混亂。

當然這個情況還是蠻特殊的，蠻少見的。那這個問題怎麼去解決呢？

解決方案

我們來分析一下上面的問題，主要就是因為主從同步資料有延遲導致的。

我們先來了解一下分散式系統中的CAP理論

C表示資料一致性，A表示高可用性，P表示分割槽容錯性

CAP 原則指的是，這三個要素最多隻能同時實現兩點，不可能三者兼顧。

那我們redis架構是AP原則，就是保證高可用性，犧牲了資料一致性；即主從資料有一定的延遲。

我們在來看看市面上還有另一種分散式鎖的方案，就是zookeeper；

zookeeper的架構原則是CP，就是保證了資料一致性，犧牲了高可用性，zookeeper的原理就是在寫入資料時候，要保證主節點寫入成功，而且還要保證大多數follow從節點也要寫入成功，都寫入成功，才會返回客戶端成功。這樣就保證了資料沒有延遲。

不過小夥伴們應該能夠發現，zookeeper的寫入效能是稍微低點的，因為要保證主從都要寫入成功才行。

總結

在整個主流方案中，如果一定要保證資料一致性，保證鎖不會有問題，可以選擇zk方案實現分散式鎖；但可以接受特殊情況下的鎖錯誤，那就用redis的redisson方案（推薦）。可以根據不通業務去選擇，即在同一個平臺中，可實現不同的方案。

看完三件事❤️

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