一、前言

為什么需要分布式鎖？

在我們的日常開發(fā)中，一個進(jìn)程中當(dāng)多線程的去競爭某一資源的時候，我們通常會用一把鎖來保證只有一個線程獲取到資源。如加上synchronize關(guān)鍵字或ReentrantLock鎖等操作。

那么，如果是多個進(jìn)程相互競爭一個資源，如何保證資源只會被一個操作者持有呢？

例如：微服務(wù)的架構(gòu)下，多個應(yīng)用服務(wù)要同時對同一條數(shù)據(jù)做修改，那么要確保數(shù)據(jù)的正確性，就只能有一個應(yīng)用修改成功。

server1、server2、server3 這三個服務(wù)都要修改amount這個數(shù)據(jù)，每個服務(wù)更新的值不同，為了保證數(shù)據(jù)的正確性，三個服務(wù)都向lock server服務(wù)申請修改權(quán)限，最終server2拿到了修改權(quán)限，即server2將amount更新為2，其他服務(wù)由于沒有獲取到修改權(quán)限則返回更新失敗。

二、基于redis實現(xiàn)分布式鎖

為什么redis可以實現(xiàn)分布式鎖？

因為redis是一個單獨的非業(yè)務(wù)服務(wù)，不會受到其他業(yè)務(wù)服務(wù)的限制，所有的業(yè)務(wù)服務(wù)都可以向redis發(fā)送寫入命令，且只有一個業(yè)務(wù)服務(wù)可以寫入命令成功，那么這個寫入命令成功的服務(wù)即獲得了鎖，可以進(jìn)行后續(xù)對資源的操作，其他未寫入成功的服務(wù)，則進(jìn)行其他處理。

如何實現(xiàn)？

redis的String類型就可以實現(xiàn)。

鎖的獲取

setnx命令：表示SET if Not eXists，即如果 key 不存在，才會設(shè)置它的值，否則什么也不做。

兩個客戶端同時向redis寫入try_lock，客戶端1寫入成功，即獲取分布式鎖成功?？蛻舳?寫入失敗，則獲取分布式鎖失敗。

鎖的釋放

當(dāng)客戶端1操作完后，釋放鎖資源，即刪除try_lock。那么此時客戶端2再次嘗試獲取鎖時，則會獲取鎖成功。

那么這樣分布式鎖就這樣結(jié)束了？不不不，現(xiàn)實往往有很多情況出現(xiàn)。

假如客戶端1在獲取到鎖資源后，服務(wù)宕機(jī)了，那么這個try_lock會一直存在redis中，那么其他服務(wù)就永遠(yuǎn)無法獲取到鎖了。

如何解決這個問題呢？

三、如何避免死鎖？鎖的過期時間如何設(shè)置？

避免死鎖

設(shè)置鍵過期時間，超過這個時間即給key刪除掉。

這樣的話，就算當(dāng)前服務(wù)獲取到鎖后宕機(jī)了，這個key也會在一定時間后被刪除，其他服務(wù)照樣可以繼續(xù)獲取鎖。

給serverLock鍵設(shè)置一個10秒的過期時間，10秒后會自動刪除該鍵。

這樣雖然解決了上面說的問題，但是又會引入新的問題。

假如服務(wù)A加鎖成功，鎖會在10s后自動釋放，但由于業(yè)務(wù)復(fù)雜，執(zhí)行時間過長，10s內(nèi)還沒執(zhí)行完，此時鎖已經(jīng)被redis自動釋放掉了。此時服務(wù)B就重新獲取到了該鎖，服務(wù)B開始執(zhí)行他的業(yè)務(wù)，服務(wù)A在執(zhí)行到第12s的時候執(zhí)行完了，那么服務(wù)A會去釋放鎖，則此時釋放的卻是服務(wù)B剛獲取到的鎖。

這會有鎖過期和釋放其他服務(wù)鎖這種嚴(yán)重的問題。

鎖過期處理

那么鎖過期這種問題該如何處理的？

雖然可以通過增加刪除key時間來處理這個問題，但是并沒有從根本上解決。假設(shè)設(shè)個100s，絕大多數(shù)都是1s后就會釋放鎖，但是由于服務(wù)宕機(jī)，則會導(dǎo)致100s內(nèi)其他服務(wù)都無法獲取到鎖，這也是災(zāi)難性的。

我們可以這樣做，在鎖將要過期的時候，如果服務(wù)還沒有處理完業(yè)務(wù)，那么將這個鎖再續(xù)一段時間。比如設(shè)置key在10s后過期，那么再開啟一個守護(hù)線程，在第8s的時候檢測服務(wù)是否處理完，如果沒有，則將這個key再續(xù)10s后過期。

在Redisson（Redis SDK客戶端）中，就已經(jīng)幫我們實現(xiàn)了這個功能，這個自動續(xù)時的我們稱其為”看門狗”。

釋放其他服務(wù)的鎖如何處理呢？

每個服務(wù)在設(shè)置value的時候，帶上自己服務(wù)的唯一標(biāo)識，如UUID，或者一些業(yè)務(wù)上的獨特標(biāo)識。這樣在刪除key的時候，只刪除自己服務(wù)之前添加的key就可以了。

如果需要先查看鎖是否是自己服務(wù)添加的，需要先get取出來判斷，然后再進(jìn)行del。這樣的話就無法保證原子性了。

我們可以通過Lua腳本，將這兩個操作合并成一個操作，就可以保證其原子性了。

Lua腳本的話，我也不會，用到的時候百度就完了。

如果是在單redis實例的情況下，上面的已經(jīng)完全實現(xiàn)了分布式鎖的功能了。

那么redis宕機(jī)了呢？

這個時候就得引入redis集群了。

但是涉及到redis集群，就會有新的問題出現(xiàn)，假設(shè)是主從集群，且主從數(shù)據(jù)并不是強(qiáng)一致性。當(dāng)主節(jié)點宕機(jī)后，主節(jié)點的數(shù)據(jù)還未來得及同步到從節(jié)點，進(jìn)行主從切換后，新的主節(jié)點并沒有老的主節(jié)點的全部數(shù)據(jù)，這就會導(dǎo)致剛寫入到老的主節(jié)點的鎖在新的主節(jié)點并沒有，其他服務(wù)來獲取鎖時還是會加鎖成功。此時則會有2個服務(wù)都可以操作公共資源，此時的分布式鎖則是不安全的。

redis的作者也想到這個問題，于是他發(fā)明了RedLock。

四、RedLock

什么是RedLock？

要實現(xiàn)RedLock，需要至少5個實例（官方推薦），且每個實例都是master，不需要從庫和哨兵。

實現(xiàn)流程

1、客戶端先獲取當(dāng)前時間戳T1

2、客戶端依次向5個master實例發(fā)起加鎖命令，且每個請求都會設(shè)置超時時間（毫秒級，注意：不是鎖的超時時間），如果某一個master實例由于網(wǎng)絡(luò)等原因?qū)е录渔i失敗，則立即想下一個master實例申請加鎖。

3、當(dāng)客戶端加鎖成功的請求大于等于3個時，且再次獲取當(dāng)前時間戳T2，

當(dāng)時間戳T2 - 時間戳T1 < 鎖的過期時間。則客戶端加鎖成功，否則失敗。

4、加鎖成功，開始操作公共資源，進(jìn)行后續(xù)業(yè)務(wù)操作

5、加鎖失敗，向所有redis節(jié)點發(fā)送鎖釋放命令

即當(dāng)客戶端在大多數(shù)redis實例上申請加鎖成功后，且加鎖總耗時小于鎖過期時間，則認(rèn)為加鎖成功。 

 釋放鎖需要向全部節(jié)點發(fā)送鎖釋放命令。

第3步為啥要計算申請鎖前后的總耗時與鎖釋放時間進(jìn)行對比呢?

因為如果申請鎖的總耗時已經(jīng)超過了鎖釋放時間，那么可能前面申請redis的鎖已經(jīng)被釋放掉了，保證不了大于等于3個實例都有鎖存在了，鎖也就沒有意義了

這樣的話分布式鎖就真的沒問題了嘛？

1、得5個redis實例，成本大大增加

2、可以通過上面的流程感受到，這個RedLock鎖太重了

3、主從切換這種場景絕大多數(shù)的時候不會碰到，偶爾碰到的話，保證最終的兜底操作我覺得也沒啥問題。

4、分布式系統(tǒng)中的NPC問題

分布式系統(tǒng)中的NPC問題

（可不是游戲里的NPC提問哦）

N：Network Delay，網(wǎng)絡(luò)延遲

P：Process Pause，進(jìn)程暫停（GC）

C：Clock Drift，時鐘漂移

舉個例子吧：

1、客戶端 1 請求鎖定節(jié)點 A、B、C、D、E

2、客戶端 1 的拿到鎖后，進(jìn)入 GC（時間比較久）

3、所有 Redis 節(jié)點上的鎖都過期了

4、客戶端 2 獲取到了 A、B、C、D、E 上的鎖

5、客戶端 1 GC 結(jié)束，認(rèn)為成功獲取鎖

6、客戶端 2 也認(rèn)為獲取到了鎖，發(fā)生【沖突】

在第2步已經(jīng)成功獲取到鎖后，由于GC時間超過鎖過期時間，導(dǎo)致GC完成后其他客戶端也能夠獲取到鎖，此時2個客戶端都會持有鎖。就會有問題。

這個問題無論是redlock還是zookeeper都會有這種問題。不做業(yè)務(wù)上的兜底操作就沒得解。

時鐘漂移問題也只能是盡量避免吧。無法做到根本解決。

個人思考

用RedLock覺得性價比很低。原因如下

1、得額外的多臺服務(wù)器部署redis，每臺服務(wù)器可都是錢啊，而且部署和運(yùn)維的成本也增加了。

2、用RedLock感覺太重了，效率會很低，既然用了redis，就是為了提升效率，結(jié)果一個鎖大大降低了效率

3、如果在集群情況下有鎖丟失的情況，我們業(yè)務(wù)上做好兜底操作就可以了，可以不用上RedLock。

4、畢竟集群情況下主從切換的場景還是極少的，為了極少的情況去浪費(fèi)大量的性能，感覺劃不來

5、就算是上了RedLock，也是避免不了NPC問題的，還不是得業(yè)務(wù)上做兜底。

聊了這么多的redis實現(xiàn)分布式鎖。也簡單了解下zookeeper是如何實現(xiàn)分布式鎖的吧。

五、基于zookeeper實現(xiàn)分布式鎖

什么是zookeeper（zk）？

zk是一個分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等。

zk的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)跟Unix文件系統(tǒng)類似。是一顆樹形結(jié)構(gòu)，這里不做詳細(xì)介紹。

zookeeper節(jié)點介紹

zk的節(jié)點稱之為znode節(jié)點，znode節(jié)點分兩種類型：

1、臨時節(jié)點（Ephemeral）:當(dāng)客戶端與服務(wù)器斷開連接后，臨時znode節(jié)點就會被自動刪除

2、持久節(jié)點（Persistent）:當(dāng)客戶端與服務(wù)器斷開連接后，持久znode節(jié)點不會被自動刪除

znode節(jié)點還有一些特性：

1、節(jié)點有序：在一個父節(jié)點下創(chuàng)建子節(jié)點，zk提供了一個可選的有序性，創(chuàng)建子節(jié)點時會根據(jù)當(dāng)前子節(jié)點數(shù)量給節(jié)點名添加序號。例：/root下創(chuàng)建/java，生成的節(jié)點名稱則為java0001，/root/java0001。

2、臨時節(jié)點：當(dāng)會話結(jié)束或超時，自動刪除節(jié)點

3、事件監(jiān)聽：當(dāng)節(jié)點有創(chuàng)建，刪除，數(shù)據(jù)修改，子節(jié)點變更的時候，zk會通知客戶端的。

zookeeper分布式鎖的實現(xiàn)

zookeeper就是通過臨時節(jié)點和節(jié)點有序來實現(xiàn)分布式鎖的。

1、每個獲取鎖的線程會在zk的某一個目錄下創(chuàng)建一個臨時有序的節(jié)點。

2、節(jié)點創(chuàng)建成功后，判斷當(dāng)前線程創(chuàng)建的節(jié)點的序號是否是最小的。

3、如果序號是最小的，那么獲取鎖成功。

 4、如果序號不是最小的，則對他序號的前一個節(jié)點添加事件監(jiān)聽。如果前一個節(jié)點被刪了（鎖被釋放了），那么就會喚醒當(dāng)前節(jié)點，則成功獲取到鎖。

六、zookeepe和redisr兩者的優(yōu)缺

zookeeper

優(yōu)點：

1、不用設(shè)置過期時間

2、事件監(jiān)聽機(jī)制，加鎖失敗后，可以等待鎖釋放

缺點：

1、性能不如redis

2、當(dāng)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，可能會有多個節(jié)點同時獲取鎖問題。例：node1由于網(wǎng)絡(luò)波動，導(dǎo)致zk將其刪除，剛好node2獲取到鎖，那么此時node1和node2兩者都會獲取到鎖。

Redis

優(yōu)點：性能上比較好，天然的支持高并發(fā)

缺點：

1、獲取鎖失敗后，得輪詢的去獲取鎖

2、大多數(shù)情況下redis無法保證數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性

七、那么實際的工作中，該如何選擇呢?

比如我來說，很簡單，沒得選，就Redis，為啥？因為公司沒有用zk。

具體如何選擇，還是得看公司是否有使用相應(yīng)的中間件。

如果兩種公司都有使用，那就具體的看業(yè)務(wù)場景了，看是基于性能考慮還是其他方面的考慮。

如果用redis的話，個人覺得沒必要上RedLock，感覺性價比太低。

但是要注意的是，無論哪一種，在極端的情況下，都會有鎖失效或鎖沖突的情況出現(xiàn)，因此業(yè)務(wù)上，設(shè)計上要有兜底的方案，不要造成不必要的損失。

本文中沒有通過代碼來實現(xiàn)分布式鎖，只是提供了方向和思路，以及要注意的地方。至于具體如何通過代碼實現(xiàn)，Java的話有Redisson封裝好了大部分功能，使用起來也比較簡單，大家可以參考相應(yīng)的文檔即可。

到此這篇關(guān)于Redis實現(xiàn)分布式鎖詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis分布式鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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