分布式锁的使用场景与方式

为什么用分布式锁--分布式锁？

在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景：

库存超卖问题

系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。

由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。
此时系统架构如下：

但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。

而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。

这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。

很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题

此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。

按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。

这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。

服务集群部署

但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图：

增加机器之后，系统变成上图所示，我的天！

假设此时两个用户的请求同时到来，但是落在了不同的机器上，那么这两个请求是可以同时执行了，还是会出现库存超卖的问题。

为什么呢？

• 因为上图中的两个A系统，运行在两个不同的JVM里面，他们加的锁只对属于自己JVM里面的线程有效，对于其他JVM的线程是无效的。
• 因此，这里的问题是：Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了这是因为两台机器加的锁不是同一个锁(两个锁在不同的JVM里面)。
• 那么，我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁，问题不就解决了吗？

此时，就该分布式锁隆重登场了，分布式锁的思路是：

在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。

至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。

文字描述不太直观，我们来看下图：

通过上面的分析，我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用Java原生的锁机制无法保证线程安全，所以我们需要用到分布式锁的方案。

那么，如何实现分布式锁呢？接着往下看！

基于Redis实现分布式锁

上面分析为啥要使用分布式锁了，这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。扩展：Redisson是如何实现分布式锁的？

最常见的一种方案就是使用Redis做分布式锁

使用Redis做分布式锁的思路大概是这样的：在redis中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个key删除。

具体代码是这样的：

// 获取锁  
// NX是指如果key不存在就成功，key存在返回false，PX可以指定过期时间  
SET anyLock unique\_value NX PX 30000  
  
// 释放锁：通过执行一段lua脚本  
// 释放锁涉及到两条指令，这两条指令不是原子性的  
// 需要用到redis的lua脚本支持特性，redis执行lua脚本是原子性的  
if redis.call("get",KEYS\[1\]) == ARGV\[1\] then  
return redis.call("del",KEYS\[1\])  
else  
return0  
end

这种方式有几大要点：

• 一定要用SET key value NX PX milliseconds 命令

  如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁(key永久存在)

• value要具有唯一性

  这个是为了在解锁的时候，需要验证value是和加锁的一致才删除key。

  这是避免了一种情况：假设A获取了锁，过期时间30s，此时35s之后，锁已经自动释放了，A去释放锁，但是此时可能B获取了锁。A客户端就不能删除B的锁了。

除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑redis的部署问题。

redis有3种部署方式：

• 单机模式
• master-slave + sentinel选举模式
• redis cluster模式

使用redis做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要redis故障了。加锁就不行了。

采用master-slave模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过sentinel做了高可用，但是如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。

基于以上的考虑，其实redis的作者也考虑到这个问题，他提出了一个RedLock的算法，这个算法的意思大概是这样的：

假设redis的部署模式是redis cluster，总共有5个master节点，通过以下步骤获取一把锁：

• 获取当前时间戳，单位是毫秒
• 轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间设置较短，一般就几十毫秒
• 尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1）
• 客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了
• 要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁
• 只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁

但是这样的这种算法还是颇具争议的，可能还会存在不少的问题，无法保证加锁的过程一定正确。

另一种方式：Redisson

此外，实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，还可以使用开源框架：Redission

Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用，为什么呢？

回想一下上面说的，如果自己写代码来通过redis设置一个值，是通过下面这个命令设置的。

• SET anyLock unique_value NX PX 30000

这里设置的超时时间是30s，假如我超过30s都还没有完成业务逻辑的情况下，key会过期，其他线程有可能会获取到锁。

这样一来的话，第一个线程还没执行完业务逻辑，第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间，太麻烦了~

我们来看看redisson是怎么实现的？先感受一下使用redission的爽：

Config config = new Config();  
config.useClusterServers()  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7001")  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7002")  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7003")  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7001")  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7002")  
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7003");  
  
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);  
  
  
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");  
lock.lock();  
lock.unlock();

就是这么简单，我们只需要通过它的api中的lock和unlock即可完成分布式锁，他帮我们考虑了很多细节：

• redisson所有指令都通过lua脚本执行，redis支持lua脚本原子性执行
• redisson设置一个key的默认过期时间为30s,如果某个客户端持有一个锁超过了30s怎么办？

  redisson中有一个watchdog的概念，翻译过来就是看门狗，它会在你获取锁之后，每隔10秒帮你把key的超时时间设为30s

  这样的话，就算一直持有锁也不会出现key过期了，其他线程获取到锁的问题了。

• redisson的“看门狗”逻辑保证了没有死锁发生。

  (如果机器宕机了，看门狗也就没了。此时就不会延长key的过期时间，到了30s之后就会自动过期了，其他线程可以获取到锁)

这里稍微贴出来其实现代码：

        // 加锁逻辑
private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {
    if (leaseTime != -1) {
        return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL\_LONG);
    }
    // 调用一段lua脚本，设置一些key、过期时间
    RFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL\_LONG);
    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
        @Override
        public void operationComplete(Future<Long> future) throws Exception {
            if (!future.isSuccess()) {
                return;
            }

            Long ttlRemaining = future.getNow();
            // lock acquired
            if (ttlRemaining == null) {
            // 看门狗逻辑
                scheduleExpirationRenewal(threadId);
            }
        }
    });
    return ttlRemainingFuture;
}

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
            "if (redis.call('exists', KEYS\[1\]) == 0) then " +
                    "redis.call('hset', KEYS\[1\], ARGV\[2\], 1); " +
                    "redis.call('pexpire', KEYS\[1\], ARGV\[1\]); " +
                    "return nil; " +
                    "end; " +
                    "if (redis.call('hexists', KEYS\[1\], ARGV\[2\]) == 1) then " +
                    "redis.call('hincrby', KEYS\[1\], ARGV\[2\], 1); " +
                    "redis.call('pexpire', KEYS\[1\], ARGV\[1\]); " +
                    "return nil; " +
                    "end; " +
                    "return redis.call('pttl', KEYS\[1\]);",
            Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}


// 看门狗最终会调用了这里
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
    if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
        return;
    }

    // 这个任务会延迟10s执行
    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {

            // 这个操作会将key的过期时间重新设置为30s
            RFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);

            future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
                @Override
                public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
                    expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
                    if (!future.isSuccess()) {
                        log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
                        return;
                    }

                    if (future.getNow()) {
                    // reschedule itself
                    // 通过递归调用本方法，无限循环延长过期时间
                        scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }
                }
            });
        }

    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);

    if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), new ExpirationEntry(threadId, task)) != null) {
        task.cancel();
    }
}

另外，redisson还提供了对redlock算法的支持,

它的用法也很简单：

    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);  
    RLock lock1 = redisson.getFairLock("lock1");  
    RLock lock2 = redisson.getFairLock("lock2");  
    RLock lock3 = redisson.getFairLock("lock3");  
    RedissonRedLock multiLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);  
    multiLock.lock();  
    multiLock.unlock();

小结：

本节分析了使用redis作为分布式锁的具体落地方案

以及其一些局限性

然后介绍了一个redis的客户端框架redisson，

这也是我推荐大家使用的，

比自己写代码实现会少care很多细节。

基于zookeeper实现分布式锁

常见的分布式锁实现方案里面，除了使用redis来实现之外，使用zookeeper也可以实现分布式锁。

在介绍zookeeper(下文用zk代替)实现分布式锁的机制之前，先粗略介绍一下zk是什么东西：

Zookeeper是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务。

zk的模型是这样的：zk包含一系列的节点，叫做znode，就好像文件系统一样每个znode表示一个目录，然后znode有一些特性：

• 有序节点：假如当前有一个父节点为/lock，我们可以在这个父节点下面创建子节点；

  zookeeper提供了一个可选的有序特性，例如我们可以创建子节点“/lock/node-”并且指明有序，那么zookeeper在生成子节点时会根据当前的子节点数量自动添加整数序号

  也就是说，如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/lock/node-0000000000，下一个节点则为/lock/node-0000000001，依次类推。

• 临时节点：客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。
• 事件监听：在读取数据时，我们可以同时对节点设置事件监听，当节点数据或结构变化时，zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件：
• 节点创建
• 节点删除
• 节点数据修改
• 子节点变更

基于以上的一些zk的特性，我们很容易得出使用zk实现分布式锁的落地方案：

1. 使用zk的临时节点和有序节点，每个线程获取锁就是在zk创建一个临时有序的节点，比如在/lock/目录下。
2. 创建节点成功后，获取/lock目录下的所有临时节点，再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点
3. 如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点，则认为获取锁成功。
4. 如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点，则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。

   比如当前线程获取到的节点序号为/lock/003,然后所有的节点列表为[/lock/001,/lock/002,/lock/003],则对/lock/002这个节点添加一个事件监听器。

如果锁释放了，会唤醒下一个序号的节点，然后重新执行第3步，判断是否自己的节点序号是最小。

比如/lock/001释放了，/lock/002监听到时间，此时节点集合为[/lock/002,/lock/003],则/lock/002为最小序号节点，获取到锁。

整个过程如下：

具体的实现思路就是这样，至于代码怎么写，这里比较复杂就不贴出来了。

Curator介绍

Curator是一个zookeeper的开源客户端，也提供了分布式锁的实现。

他的使用方式也比较简单：

InterProcessMutex interProcessMutex = new InterProcessMutex(client,"/anyLock");
interProcessMutex.acquire();
interProcessMutex.release();

其实现分布式锁的核心源码如下：

private boolean internalLockLoop(long startMillis, Long millisToWait, String ourPath) throws Exception  {  
boolean  haveTheLock = false;  
boolean  doDelete = false;  
try {  
if ( revocable.get() != null ) {  
            client.getData().usingWatcher(revocableWatcher).forPath(ourPath);  
        }  
  
while ( (client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED) && !haveTheLock ) {  
// 获取当前所有节点排序后的集合  
            List<String>        children = getSortedChildren();  
// 获取当前节点的名称  
            String              sequenceNodeName = ourPath.substring(basePath.length() + 1); // +1 to include the slash  
// 判断当前节点是否是最小的节点  
            PredicateResults    predicateResults = driver.getsTheLock(client, children, sequenceNodeName, maxLeases);  
if ( predicateResults.getsTheLock() ) {  
// 获取到锁  
                haveTheLock = true;  
            } else {  
// 没获取到锁，对当前节点的上一个节点注册一个监听器  
                String  previousSequencePath = basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();  
synchronized(this){  
                    Stat stat = client.checkExists().usingWatcher(watcher).forPath(previousSequencePath);  
if ( stat != null ){  
if ( millisToWait != null ){  
                            millisToWait -= (System.currentTimeMillis() - startMillis);  
                            startMillis = System.currentTimeMillis();  
if ( millisToWait <= 0 ){  
                                doDelete = true;    // timed out - delete our node  
break;  
                            }  
                            wait(millisToWait);  
                        }else{  
                            wait();  
                        }  
                    }  
                }  
// else it may have been deleted (i.e. lock released). Try to acquire again  
            }  
        }  
    }  
catch ( Exception e ) {  
        doDelete = true;  
throw e;  
    } finally{  
if ( doDelete ){  
            deleteOurPath(ourPath);  
        }  
    }  
return haveTheLock;  
}

其实curator实现分布式锁的底层原理和上面分析的是差不多的。这里我们用一张图详细描述其原理：

小结：

本节介绍了zookeeperr实现分布式锁的方案以及zk的开源客户端的基本使用，简要的介绍了其实现原理。相关可以参考：肝一下ZooKeeper实现分布式锁的方案，附带实例！

两种方案的优缺点比较

学完了两种分布式锁的实现方案之后，本节需要讨论的是redis和zk的实现方案中各自的优缺点。

对于redis的分布式锁而言，它有以下缺点：

• 它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。
• 另外来说的话，redis的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮
• 即便使用redlock算法来实现，在某些复杂场景下，也无法保证其实现100%没有问题，关于redlock的讨论可以看How to do distributed locking
• redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。

但是另一方面使用redis实现分布式锁在很多企业中非常常见，而且大部分情况下都不会遇到所谓的“极端复杂场景”

所以使用redis作为分布式锁也不失为一种好的方案，最重要的一点是redis的性能很高，可以支撑高并发的获取、释放锁操作。

对于zk分布式锁而言:

• zookeeper天生设计定位就是分布式协调，强一致性。锁的模型健壮、简单易用、适合做分布式锁。
• 如果获取不到锁，只需要添加一个监听器就可以了，不用一直轮询，性能消耗较小。

但是zk也有其缺点：如果有较多的客户端频繁的申请加锁、释放锁，对于zk集群的压力会比较大。

小结：

综上所述，redis和zookeeper都有其优缺点。我们在做技术选型的时候可以根据这些问题作为参考因素。

建议

通过前面的分析，实现分布式锁的两种常见方案：redis和zookeeper，他们各有千秋。应该如何选型呢？

就个人而言的话，我比较推崇zk实现的锁：

因为redis是有可能存在隐患的，可能会导致数据不对的情况。但是，怎么选用要看具体在公司的场景了。

如果公司里面有zk集群条件，优先选用zk实现，但是如果说公司里面只有redis集群，没有条件搭建zk集群。

那么其实用redis来实现也可以，另外还可能是系统设计者考虑到了系统已经有redis，但是又不希望再次引入一些外部依赖的情况下，可以选用redis。

这个是要系统设计者基于架构的考虑了