分布式锁

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Java 提供了两种内置的锁的实现,一种是由 JVM 实现的 synchronized 和 JDK 提供的 Lock,当你的应用是单机或者说单进程应用时,可以使用 synchronized 或 Lock 来实现锁。当应用涉及到多机、多进程共同完成时,那么这时候就需要一个全局锁来实现多个进程之间的同步。

1. 使用场景

例如一个应用有手机 APP 端和 Web 端,如果在两个客户端同时进行一项操作时,那么就会导致这项操作重复进行。

 

2. 实现方式

2.1 数据库分布式锁

基于 MySQL 锁表

该实现方式完全依靠数据库唯一索引来实现。当想要获得锁时,就向数据库中插入一条记录,释放锁时就删除这条记录。如果记录具有唯一索引,就不会同时插入同一条记录。这种方式存在以下几个问题:

锁没有失效时间,解锁失败会导致死锁,其他线程无法再获得锁。

只能是非阻塞锁,插入失败直接就报错了,无法重试。

不可重入,同一线程在没有释放锁之前无法再获得锁。

采用乐观锁增加版本号

根据版本号来判断更新之前有没有其他线程更新过,如果被更新过,则获取锁失败。

 

2.2 Redis 分布式锁

基于 SETNX、EXPIRE

使用 SETNX(set if not exist)命令插入一个键值对时,如果 Key 已经存在,那么会返回 False,否则插入成功并返回 True。因此客户端在尝试获得锁时,先使用 SETNX 向 Redis 中插入一个记录,如果返回 True 表示获得锁,返回 False 表示已经有客户端占用锁。

EXPIRE 可以为一个键值对设置一个过期时间,从而避免了死锁的发生。

RedLock 算法

ReadLock 算法使用了多个 Redis 实例来实现分布式锁,这是为了保证在发生单点故障时还可用。

尝试从 N 个相互独立 Redis 实例获取锁,如果一个实例不可用,应该尽快尝试下一个。

计算获取锁消耗的时间,只有当这个时间小于锁的过期时间,并且从大多数(N/2+1)实例上获取了锁,那么就认为锁获取成功了。

如果锁获取失败,会到每个实例上释放锁。

 

2.3 Zookeeper 分布式锁

Zookeeper 是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,例如配置管理、分布式协同以及命名的中心化等,这些都是分布式系统中非常底层而且是必不可少的基本功能,但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性,实际上非常困难。

抽象模型

Zookeeper 提供了一种树形结构级的命名空间,/app1/p_1 节点表示它的父节点为 /app1。

分布式锁

.

节点类型

永久节点:不会因为会话结束或者超时而消失;

临时节点:如果会话结束或者超时就会消失;

有序节点:会在节点名的后面加一个数字后缀,并且是有序的,例如生成的有序节点为 /lock/node-0000000000,它的下一个有序节点则为 /lock/node-0000000001,依次类推。

监听器

为一个节点注册监听器,在节点状态发生改变时,会给客户端发送消息。

分布式锁实现

创建一个锁目录 /lock。

在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-0000000000,第二个为 /lock/lock-0000000001,以此类推。

客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听自己的前一个子节点,获得子节点的变更通知后重复此步骤直至获得锁;

执行业务代码,完成后,删除对应的子节点。

会话超时

如果一个已经获得锁的会话超时了,因为创建的是临时节点,因此该会话对应的临时节点会被删除,其它会话就可以获得锁了。可以看到,Zookeeper 分布式锁不会出现数据库分布式锁的死锁问题。

羊群效应

在步骤二,一个节点未获得锁,需要监听监听自己的前一个子节点,这是因为如果监听所有的子节点,那么任意一个子节点状态改变,其它所有子节点都会收到通知,而我们只希望它的下一个子节点收到通知

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