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1. 分布式锁应用场景分析

分布式锁应用场景分析

概念

Java线程中的锁，基于Java的内存模型，每个线程有自己的内存空间，多线程锁是存在一个JVM之中的，如果操作的数据不在一个JVM中，多线程中锁就失效了，这种情况下分布式锁就诞生了，即多个Java实例、甚至不一定是Java程序、或多个系统需要操作同一个副本数据的时候，需要一个指挥交通的人指定操作的先后顺序，这就是分布式锁的概念。

在传统的基于数据库的架构中，对于数据的抢占问题往往是通过数据库事务（ACID）来保证的。在分布式环境中，出于对性能以及一致性敏感度的要求，使得分布式锁成为了一种比较常见而高效的解决方案。

场景

账户操作

资源池获取任务

公有账户给私有账户充值

星币扣除

……

业内解决方案

基于Mysql实现分布式锁

MYSQL隔离性-唯一索引

CREATE TABLE `t_distributed_lock` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁名',
  `desc` varchar(512) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP      COMMENT '保存数据时间，自动生成',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_name` (`name`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁数据';

（1）加锁

//数据库中的每一条记录就是一把锁，利用的mysql唯一索引的排他性
lock(name,desc){
	insert into t_distributed_lock(`name`,`desc`) values (#{name},#{desc});
}

（2）解锁

1
2
3

unlock(name){
	delete from t_distributed_lock where name = #{name}
}

重入锁
可靠性
高性能
阻塞锁

利用 select … where … for update 排他锁（悲观锁）

悲观锁–每次去拿数据的时候，都以为数据是被人改过的，所以每次都要加锁

boolean lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    while(true){
        try{
             result = select ... from t_distributed_lock where name=lock for update;
             if(result==null){
                 return true;
             }
        }catch(Exception e){
			connection.commit();
        }
        Thread.sleep(*);
    }
    return false;
}

void unlock(){
    connection.commit();
}

version 乐观锁

乐观锁–每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，但是更新的时候会判断有没有其他操作更新了该数据，根据比较版本号（或时间戳）的方式来衡量当前版本是不是最新版本
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select version as oldVersion,... from t_business_table where id=xx
update t_business_table set version + 1 where version=oldVersion

基于redis实现分布式锁（redis单进程单线程特性）

jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)

第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：

当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。
已有锁存在，不做任何操作

加锁

private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

/**
 * 尝试获取分布式锁
 * @param jedis Redis客户端
 * @param lockKey 锁
 * @param requestId 请求标识
 * @param expireTime 超期时间
 * @return 是否获取成功
 */
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

    if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
        return true;
    }
    
    return false;
}

解锁

private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

/**
 * 释放分布式锁
 * @param jedis Redis客户端
 * @param lockKey 锁
 * @param requestId 请求标识
 * @return 是否释放成功
 */
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
    String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

    if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
        return true;
    }
    return false;
}

当前做法

a)set+expire
b)setnx+expire

基于zk实现分布式锁

临时有序节点的特性实现，每个客户端对某个功能加锁时，在zookeeper上的与该功能对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的临时有序节点，判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个；当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。

分布式锁设计目标

这把锁要是一把可重入锁（避免死锁，即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁）
这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）
这把锁有高可用的获取锁和释放锁功能（只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁）
这把锁获取锁和释放锁的性能要好
互斥性，在任意时刻，只有一个客户端能持有锁
解铃还须系铃人，加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了

lkun's

没有最好，只有更好；没有做不到，只有想不到；好好加油吧！

分布式锁应用场景分析及定义