1 介紹

前面的文章我們介紹了分布式系統(tǒng)和它的CAP原理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯(cuò)性（Partition tolerance）。

參考這篇《分布式事務(wù)CAP兩階段提交及三階段提交詳解》

我們知道，一個(gè)分布式系統(tǒng)無(wú)法同時(shí)滿足三個(gè)特性，所以在設(shè)計(jì)系統(tǒng)之初，就有一個(gè)特性要被妥協(xié)和犧牲，因?yàn)榉謪^(qū)容錯(cuò)性的不可或缺性，一般我們的選擇是AP或者CP，這就要求我們要么舍棄強(qiáng)一致性，要么舍棄高可用。

為了達(dá)到數(shù)據(jù)的一致性，或者說(shuō)至少達(dá)到數(shù)據(jù)的最終一致性，我們需要一些額外的方法來(lái)保證，比如分布式事務(wù)，分布式鎖等等。

2 關(guān)于分布式鎖

在單體系統(tǒng)中，我們經(jīng)常會(huì)遇到很多高并發(fā)的場(chǎng)景，比如熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、熱點(diǎn)緩存，短時(shí)間會(huì)有大量的請(qǐng)求進(jìn)行訪問(wèn)，當(dāng)多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)共享資源的時(shí)候，就可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的情況。

為了保證操作的順序性、原子性，所以我們需要輔助，比如在線程間中加鎖，當(dāng)某個(gè)線程得到資源的時(shí)候，就對(duì)當(dāng)前的資源進(jìn)行加鎖，等完成操作之后，進(jìn)行釋放，其他線程就可以繼續(xù)使用了。

Java在多線程實(shí)現(xiàn)中，專門提供了一些鎖機(jī)制來(lái)保障線程的互斥同步（synchronized/ReentrantLock）等。

1 synchronized(object:this){
 2    // todo 業(yè)務(wù)邏輯
 3 }
 4 ====================================
 5 Lock lock = new ReentrantLock(); 
 6 Condition condition = lock.newCondition(); 
 7 lock.lock(); 
 8 try { 
 9  while(這邊是條件表達(dá)式) { 
10    condition.wait(); 
11    // todo 業(yè)務(wù)邏輯 
12   } 
13  } finally { 
14     lock.unlock(); 
15 }

這種方式對(duì)于同一個(gè)module里面的操作是沒(méi)什么問(wèn)題，但是在分布式系統(tǒng)中，就沒(méi)什么用了，比如很典型的支付場(chǎng)景、跨行轉(zhuǎn)賬場(chǎng)景，均屬于多系統(tǒng)之間的資源操作。

所以，為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們就必須引入分布式鎖，來(lái)保障多個(gè)不同系統(tǒng)對(duì)共享資源進(jìn)行互斥訪問(wèn)。

分布式鎖需要解決的問(wèn)題一般包含如下：

1、排他性：分布式部署的應(yīng)用集群中，同一個(gè)方法在同一時(shí)間只能被一臺(tái)機(jī)器上的一個(gè)線程執(zhí)行。

2、避免死鎖：鎖在執(zhí)行一段有限的時(shí)間之后，會(huì)被釋放（正常釋放或異常導(dǎo)致自動(dòng)釋放），并且可以被重入，即當(dāng)前線程可重復(fù)獲取。

3、高可用/高性能：獲取鎖和釋放鎖具備高可用；獲取和釋放鎖的性能優(yōu)良。

3 分布式鎖的實(shí)現(xiàn)方案

分布式鎖的實(shí)現(xiàn)，比較常見的方案有3種：

1、基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)分布式鎖

2、基于緩存（Redis或其他類型緩存）實(shí)現(xiàn)分布式鎖

3、基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖

這三種方案，從實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度上來(lái)看，從1到3難度依次遞增。而且并不是每種解決方案都是完美的，它們都有各自的特性，還是需要根據(jù)實(shí)際的場(chǎng)景進(jìn)行抉擇的。

3.1  基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)

3.1.1 樂(lè)觀鎖的實(shí)現(xiàn)方式

樂(lè)觀鎖機(jī)制其實(shí)就是在數(shù)據(jù)庫(kù)表中引入一個(gè)版本號(hào)（version）字段來(lái)實(shí)現(xiàn)。如下，再表上添加了一個(gè)version字段，并且設(shè)置為bigint類型：

1 CREATE TABLE `t_pay` (
2 `id` BIGINT ( 20 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3 `pay_id` BIGINT (8) NOT NULL COMMENT '支付id',
4 `pay_count` BIG (<strong>8</strong>) DEFAULT 0 not NULL COMMENT '支付次數(shù)',
5 `balance` DECIMAL (6,2) DEFAULT 0 not NULL COMMENT '總額度',
6 `version` BIGINT (10) DEFAULT 0  NOT NULL COMMENT '版本號(hào)',
7 PRIMARY KEY ( `id` )
8 ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 137587 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '用戶支付信息表';

在每次進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)表之前先查詢一下當(dāng)前記錄信息，然后執(zhí)行更新語(yǔ)句并且讓指定字段進(jìn)行自增，即 version = version+1 (因?yàn)镸ySQL同一張表只支持一個(gè)自增鍵，這邊已經(jīng)被id用了)。

修改完將新的數(shù)據(jù)與新的version更新到數(shù)據(jù)表中，更新的同時(shí)檢查目前數(shù)據(jù)庫(kù)里version值是不是之前的那個(gè)version，如果是，則正常更新。

如果不是，則更新失敗，說(shuō)明在這個(gè)執(zhí)行間隙有其它的進(jìn)程去更新過(guò)數(shù)據(jù)了，這時(shí)候如果強(qiáng)行更新進(jìn)去，支付次數(shù)和總額度就不對(duì)了。操作如下：

1 -- 先查詢數(shù)據(jù)信息
2 select pay_id,pay_count,balance,version from t_pay where id= #{id}
3 -- 判斷當(dāng)前表中的version 是否與剛才查出的version一致，是的話正常更新
4 update t_pay set pay_count=paycount + 1, balance = balance + '具體消費(fèi)額度' ,version = version+1 where id=#{id} and version= #{version};

根據(jù)返回修改記錄條數(shù)來(lái)判斷當(dāng)前更新是否生效，如果改動(dòng)的是0條數(shù)據(jù)，說(shuō)明version發(fā)生了變更，導(dǎo)致改動(dòng)無(wú)效，這時(shí)候可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)邏輯來(lái)判斷是否回滾事務(wù)。

下面圖例分析一下：

舉例如圖，你跟你老婆用同一個(gè)賬戶在支付，你支付燃?xì)赓M(fèi)，你老婆夠買手表，如果沒(méi)有鎖機(jī)制，在并發(fā)的情況下，可能會(huì)出現(xiàn)同時(shí)被扣25和8000，導(dǎo)致最終余額的不正確。

但是如果使用樂(lè)觀鎖機(jī)制，當(dāng)兩個(gè)請(qǐng)求同時(shí)到達(dá)的時(shí)候，需要獲取到賬號(hào)信息包括版本號(hào)信息，不管是A操作（支付燃?xì)赓M(fèi)）還是B操作（購(gòu)買手表），都會(huì)將版本號(hào)加1，即version=2，

那么另外一個(gè)操作執(zhí)行的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前版本號(hào)變成了2，不再是之前讀取的 1，則更新失敗。

通過(guò)上面這個(gè)例子可以看出來(lái)，使用「樂(lè)觀鎖」機(jī)制，必須得滿足：

a）鎖服務(wù)要有遞增的版本號(hào) version

b）每次更新數(shù)據(jù)的時(shí)候都必須先判斷版本號(hào)對(duì)不對(duì)，然后再寫入新的版本號(hào)

3.1.2 悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)方式

悲觀鎖也叫作排它鎖，在MySQL中是基于 for update  語(yǔ)法來(lái)實(shí)現(xiàn)加鎖的，下面用偽代碼來(lái)演示，例如：

1 // 鎖定的方法
 2 public boolean lock(){
 3     connection.setAutoCommit(false)
 4     while(true){
 5         result = 
 6         select * from t_pay where 
 7         id = 100 for update;
 8         if(result){
 9          // 結(jié)果不為空，
10          // 則說(shuō)明獲取到了鎖
11             return true;
12         }
13         // 沒(méi)有獲取到鎖，繼續(xù)獲取
14         sleep(1000);
15     }
16     return false;
17 }
18 
19 // 釋放鎖
20 connection.commit();

上面的示例中，user表中，id是主鍵，通過(guò) for update 操作，數(shù)據(jù)庫(kù)在查詢的時(shí)候就會(huì)給這條記錄加上排它鎖。（需要注意的是，在InnoDB中只有檢索字段加了索引的，才會(huì)是行級(jí)鎖，否者是表級(jí)鎖，所以這個(gè)id字段要加索引），

當(dāng)這條記錄加上排它鎖之后，其它線程是無(wú)法操作這條記錄的。

那么，這樣的話，我們就可以認(rèn)為獲得了排它鎖的這個(gè)線程是擁有了分布式鎖，然后就可以執(zhí)行我們想要做的業(yè)務(wù)邏輯，當(dāng)邏輯完成之后，再調(diào)用上述釋放鎖的語(yǔ)句即可。

3.1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)鎖的優(yōu)缺點(diǎn)

直接使用數(shù)據(jù)庫(kù)，容易理解、操作簡(jiǎn)單。

但是會(huì)有各種各樣的問(wèn)題，在解決問(wèn)題的過(guò)程中會(huì)使整個(gè)方案變得越來(lái)越復(fù)雜。操作數(shù)據(jù)庫(kù)需要一定的開銷，性能問(wèn)題需要考慮，特別是高并發(fā)場(chǎng)景下。

使用數(shù)據(jù)庫(kù)的行級(jí)鎖并不一定靠譜，尤其是當(dāng)我們的鎖表并不大的時(shí)候。

3.2基于Redis實(shí)現(xiàn)

3.2.1 基于緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖

相比較于基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方案來(lái)說(shuō)，基于緩存來(lái)實(shí)現(xiàn)在性能方面會(huì)表現(xiàn)的更好一點(diǎn)。類似Redis可以多集群部署的，解決單點(diǎn)問(wèn)題。

基于Redis實(shí)現(xiàn)的鎖機(jī)制，主要是依賴redis自身的原子操作，例如：

1 # 判斷是否存在，不存在設(shè)值，并提供自動(dòng)過(guò)期時(shí)間
2 SET key value NX PX millisecond
3 
4 # 刪除某個(gè)key
5 DEL key [key …]

NX：只在在鍵不存在時(shí)，才對(duì)鍵進(jìn)行設(shè)置操作，SET key value NX 效果等同于 SETNX key value
PX millisecond：設(shè)置鍵的過(guò)期時(shí)間為millisecond毫秒，當(dāng)超過(guò)這個(gè)時(shí)間后，設(shè)置的鍵會(huì)自動(dòng)失效

如果需要把上面的支付業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，則需要改寫如下：

1 # 設(shè)置賬戶Id為17124的賬號(hào)的值為1，如果不存在的情況下，并設(shè)置過(guò)期時(shí)間為500ms
2 SET pay_id_17124 1 NX PX 500
3 
4 # 進(jìn)行刪除
5 DEL pay_id_17124

上述代碼示例是指，

當(dāng)redis中不存在pay_key這個(gè)鍵的時(shí)候，才會(huì)去設(shè)置一個(gè)pay_key鍵，鍵的值為 1，且這個(gè)鍵的存活時(shí)間為500ms。

當(dāng)某個(gè)進(jìn)程設(shè)置成功之后，就可以去執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯了，等業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完畢之后，再去進(jìn)行解鎖。而解鎖之前或者自動(dòng)過(guò)期之前，其他進(jìn)程是進(jìn)不來(lái)的。

實(shí)現(xiàn)鎖機(jī)制的原理是：這個(gè)命令是只有在某個(gè)key不存在的時(shí)候，才會(huì)執(zhí)行成功。那么當(dāng)多個(gè)進(jìn)程同時(shí)并發(fā)的去設(shè)置同一個(gè)key的時(shí)候，就永遠(yuǎn)只會(huì)有一個(gè)進(jìn)程成功。

解鎖很簡(jiǎn)單，只需要?jiǎng)h除這個(gè)key就可以了。

另外，針對(duì)redis集群模式的分布式鎖，可以采用redis的Redlock機(jī)制。

需要注意的是，如何設(shè)置恰當(dāng)?shù)某瑫r(shí)時(shí)間，如果設(shè)置的失效時(shí)間太短，方法沒(méi)等執(zhí)行完，鎖就自動(dòng)釋放了，那么就會(huì)產(chǎn)生并發(fā)問(wèn)題。如果設(shè)置的時(shí)間太長(zhǎng)，其他獲取鎖的線程就要多等一段時(shí)間。這個(gè)問(wèn)題使用數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)分布式鎖同樣存在。

總結(jié)：可以使用緩存來(lái)代替數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式鎖，會(huì)提供更好的性能，同時(shí)，很多緩存服務(wù)都是集群部署的，可以避免單點(diǎn)問(wèn)題。

并且很多緩存服務(wù)都提供了可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方法，比如redis的setnx方法。并且，緩存服務(wù)也都提供了對(duì)數(shù)據(jù)的過(guò)期自動(dòng)刪除的支持，可以直接設(shè)置超時(shí)時(shí)間來(lái)控制鎖的釋放。

3.2.2緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)是性能好，實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為方便。缺點(diǎn)是通過(guò)超時(shí)時(shí)間來(lái)控制鎖的失效時(shí)間并不是十分的靠譜。

3.3 基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)

3.3.1 實(shí)現(xiàn)過(guò)程

基于zookeeper臨時(shí)有序節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

其原理如下：

1、每個(gè)請(qǐng)求的客戶端，都去Zookeeper上的某個(gè)指定節(jié)點(diǎn)的目錄下（比如是對(duì)某個(gè)對(duì)象的操作），去生成一個(gè)唯一的臨時(shí)有序節(jié)點(diǎn)。

2、然后判斷自己是否是這些有序節(jié)點(diǎn)中序號(hào)最小的一個(gè)，如果是，則算是獲取了鎖。

3、如果不是最小序號(hào)，則說(shuō)明沒(méi)有獲取到鎖，那么就需要在序列中找到比自己小的那個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)其注冊(cè)事件監(jiān)聽（調(diào)用exits()方法確認(rèn)節(jié)點(diǎn)在不在）。比如下面圖中，client-3 生成 node-3，并監(jiān)聽node-2。

4、當(dāng)監(jiān)聽到這個(gè)節(jié)點(diǎn)被刪除了，那就再去判斷一次自己當(dāng)初創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是否變成了序列中最小的。如果是，則獲取鎖，如果不是，則重復(fù)上述步驟。

1 //創(chuàng)建子節(jié)點(diǎn)
 2 private String createSaNode() throws KeeperException, InterruptedException {
 3 // 如果根節(jié)點(diǎn)不存在，則創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn)
 4 Stat stat = zk.exists(ZNODE, false);
 5 if (stat == null) {
 6 zk.create(ZNODE, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
 7 }
 8 
 9 String hostName = System.getenv("HOSTNAME");
10 // 創(chuàng)建EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節(jié)點(diǎn)
11 String saPath = zk.create(ZNODE + "/" + SA_NODE_PREFIX,
12 hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
13 CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
14 return saPath;
15 }

完整的實(shí)現(xiàn)方案可以參考：ZooKeeper開發(fā)實(shí)際應(yīng)用案例實(shí)戰(zhàn)

根據(jù)上訴的步驟，Zookeeper實(shí)際解決了如下問(wèn)題：

• 鎖無(wú)法釋放？使用Zookeeper可以有效的解決鎖無(wú)法釋放的問(wèn)題，因?yàn)樵趧?chuàng)建鎖的時(shí)候，客戶端會(huì)在ZK中創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)，一旦客戶端獲取到鎖之后突然掛掉（Session連接斷開），那么這個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)就會(huì)自動(dòng)刪除掉。其他客戶端就可以再次獲得鎖。

• 非阻塞鎖？使用Zookeeper可以實(shí)現(xiàn)阻塞的鎖，客戶端可以通過(guò)在ZK中創(chuàng)建順序節(jié)點(diǎn)，并且在節(jié)點(diǎn)上綁定監(jiān)聽器，一旦節(jié)點(diǎn)有變化，Zookeeper會(huì)通知客戶端，客戶端可以檢查自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是不是當(dāng)前所有節(jié)點(diǎn)中序號(hào)最小的，如果是，那么自己就獲取到鎖，便可以執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯了。

• 不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解決不可重入的問(wèn)題，客戶端在創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，把當(dāng)前客戶端的主機(jī)信息和線程信息直接寫入到節(jié)點(diǎn)中，下次想要獲取鎖的時(shí)候和當(dāng)前最小的節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)比對(duì)一下就可以了。如果和自己的信息一樣，那么自己直接獲取到鎖，如果不一樣就再創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)的順序節(jié)點(diǎn)，參與排隊(duì)。

• 單點(diǎn)問(wèn)題？使用Zookeeper可以有效的解決單點(diǎn)問(wèn)題，ZK是集群部署的，只要集群中有半數(shù)以上的機(jī)器存活，就可以對(duì)外提供服務(wù)。

下面圖例說(shuō)明：

Locker Object 是對(duì)需要競(jìng)爭(zhēng)的資源進(jìn)行持久的節(jié)點(diǎn)，下面的node-1到node-n 就是上面說(shuō)的有序子節(jié)點(diǎn)，由不同進(jìn)程的client去創(chuàng)建。

當(dāng)進(jìn)來(lái)一個(gè)客戶端需要去競(jìng)爭(zhēng)資源的時(shí)候，就跑到持久化節(jié)點(diǎn)下去按順序創(chuàng)建一個(gè)直接點(diǎn)，然后看一下是不是最小的一個(gè)。

如果是最小的就獲取到鎖，可以繼續(xù)后面的資源操作了。如果不是則監(jiān)聽比自己序號(hào)小的節(jié)點(diǎn)，比如client-3 訂閱的是 node-2。

如果node-2被刪除，自己被喚醒，再次判斷自己是不是序列中最小的，如果是，則獲取鎖。

3.3.2 zk實(shí)現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：有效的解決單點(diǎn)問(wèn)題，不可重入問(wèn)題，非阻塞問(wèn)題以及鎖無(wú)法釋放的問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為簡(jiǎn)單。

缺點(diǎn)：性能上不如使用緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖。 需要對(duì)ZK的原理有所了解。

3.4 三種方案的對(duì)比總結(jié)

上面幾種方式，并不是都能做到十全十美，就像CAP一樣，在復(fù)雜性、可靠性、性能 三方面無(wú)法同時(shí)滿足一樣。所以，更多的是根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景選擇最合適的方案。

以上就是從架構(gòu)思維角度分析分布式鎖方案的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于分布式鎖架構(gòu)思維方案的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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