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聊聊Java三種常見(jiàn)的分布式鎖

 更新時(shí)間:2023年06月28日 11:36:49   作者:橘子的后端面試手記  
目前分布式鎖的實(shí)現(xiàn)方案主要包括三種,本文就來(lái)介紹一下這三種常見(jiàn)的分布式鎖以及這三種鎖的性能等,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

平時(shí)我們?cè)?APP 上搶某件商品時(shí),手指瘋狂點(diǎn)擊下單,但是只會(huì)生成一個(gè)訂單,為什么呢?

因?yàn)閷?duì)用戶下單加了一個(gè)鎖,避免用戶重復(fù)下單。而在分布式場(chǎng)景,訂單可以看作一個(gè)共享資源,所以這個(gè)鎖可以叫做分布式鎖。

一般來(lái)講,分布式鎖有三種實(shí)現(xiàn)方式:

  • 基于數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式鎖
  • 基于 redis 的分布式鎖
  • 基于 Zookeeper 的分布式鎖

1 基于數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式鎖

基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)分布式鎖有很多實(shí)現(xiàn),這里介紹其中一種。其核心思想是:

在數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)表,表中添加 方法名 等字段,并 對(duì)方法名字段添加唯一索引,如果要對(duì)某個(gè)方法加鎖,則使用這個(gè)方法名向表中插入數(shù)據(jù),成功插入則加鎖成功,方法執(zhí)行完后刪除對(duì)應(yīng)的行數(shù)據(jù)釋放鎖。[1]

1.1 創(chuàng)建表

CREATE TABLE `t_database_lock` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT '主鍵',
  `method_name` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '方法名字',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '最近更新時(shí)間'
  PRIMARY KEY(`id`),
  UNIQUE INDEX `uk_t_database_lock_mname`(`method_name`) USING BTREE COMMENT '方法名唯一索引',
  INDEX `idx_t_accounting_balance_account_utime`(`update_time`) USING BTREE COMMENT '更新時(shí)間索引',
  INDEX `idx_t_accounting_balance_account_ctime`(`create_time`) USING BTREE COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

1.2 偽代碼實(shí)現(xiàn)

主流程如下:

public void execute(String methodName) {
    try {
        if (lock(methodName)) { // 加鎖
            // 你的業(yè)務(wù)邏輯
            run();
        }
    } finally {
        unlock(); // 釋放鎖
    }
}

lock() 方法的實(shí)現(xiàn)的偽代碼如下:

private boolean lock(String methodName) {
    try {
        // 插入一條數(shù)據(jù)
        int count = "INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '需要加鎖的methodName');";
        if (count == 1) { // 1 表示插入成功
            return true;
        }
        return false;
    } catch (Exception e) {
        return false;
    }
    return false;
}

unlock() 方法實(shí)現(xiàn)的偽代碼如下:

private boolean lock(String methodName) {
    try {
        // 插入一條數(shù)據(jù)
        int count = "INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '需要加鎖的methodName');";
        if (count == 1) { // 1 表示插入成功
            return true;
        }
        return false;
    } catch (Exception e) {
        return false;
    }
    return false;
}

它的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但是有以下缺點(diǎn):

  • 讀取寫(xiě)入性能低,資源開(kāi)銷(xiāo)較大,不適合并發(fā)量很高的場(chǎng)景。
  • 可靠性較低,因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)的可用性會(huì)直接影響到分布式鎖的可用性,所以數(shù)據(jù)庫(kù)需要雙機(jī)部署、數(shù)據(jù)同步、主備切換。
  • 沒(méi)有鎖失效機(jī)制。如果在成功插入一條數(shù)據(jù)后,服務(wù)器宕機(jī)了,導(dǎo)致這條數(shù)據(jù)沒(méi)有刪除,服務(wù)恢復(fù)后一直獲取不到鎖。解決方式是可以在表中新增一例失效時(shí)間,定時(shí)清除這些失效數(shù)據(jù)。
  • 鎖邏輯簡(jiǎn)單,不具備阻塞鎖等高級(jí)功能。

2 基于 redis 的分布式鎖

redis 分布式鎖的好處是性能好,實(shí)現(xiàn)也較為方便。

2.1 setnx + expire

  • setnx 即 Set if Not Exists,如果 redis 存在這個(gè) key,setnx 返回0,加鎖失?。环駝t返回1,加鎖成功。
  • expire 用來(lái)設(shè)置 redis key 的過(guò)期時(shí)間,避免這個(gè)鎖一直存在,造成無(wú)法加鎖的問(wèn)題。

實(shí)現(xiàn)偽代碼如下:

if (jedis.setnx(key) == 1) { // 加鎖成功
    expire(key, 100);
    try {
        doSomething(); //業(yè)務(wù)處理
    } catch (Exception e) {
    } finally {
        jedis.del(key); // 釋放鎖
    }
}

這個(gè)是基本的實(shí)現(xiàn),但是會(huì)有一個(gè)問(wèn)題:如果 setnx 執(zhí)行結(jié)束,進(jìn)程中斷了,沒(méi)有執(zhí)行 expire 代碼,導(dǎo)致 key 沒(méi)有設(shè)置過(guò)期時(shí)間,別的線程就永遠(yuǎn)獲取不到這個(gè)鎖了。

2.2 setnx 同時(shí)設(shè)置過(guò)期時(shí)間

基于以上問(wèn)題,我們可以將 redis 的 value 利用起來(lái),將 jedis.setnx(key) 改為 jedis.setnx(key, ${過(guò)期時(shí)間}),加鎖的偽代碼如下[2]:

public boolean lock(String key, Long expireTime) {
    Jedis jedis = new Jedis();
    //系統(tǒng)時(shí)間 + 設(shè)置的過(guò)期時(shí)間
    long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;
    String expiresStr = String.valueOf(expires);
    // 如果當(dāng)前鎖不存在,返回加鎖成功
    if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {
        return true;
    }
    // 如果鎖已經(jīng)存在,獲取鎖的過(guò)期時(shí)間
    String currentValueStr = jedis.get(key);
    // 鎖過(guò)期
    if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
        // 鎖已過(guò)期,獲取上一個(gè)鎖的過(guò)期時(shí)間,并設(shè)置現(xiàn)在鎖的過(guò)期時(shí)間
        String oldValueStr = jedis.getSet(key, expiresStr);
        if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
            // 只有上一個(gè)鎖的過(guò)期時(shí)間和當(dāng)前過(guò)期時(shí)間相同才可加鎖
            return true;
        }
    }
    return false;
}

以上的實(shí)現(xiàn)方式避免了鎖一直存在的問(wèn)題,但是仍然有缺點(diǎn):

  • 過(guò)期時(shí)間使用 System.currentTimeMillis() 生成,意味著客戶端時(shí)間必須同步。
  • 沒(méi)有辨別客戶端的機(jī)制,可能 A 機(jī)器加了鎖,被 B 機(jī)器解鎖了。
  • 并發(fā)情況下,多個(gè)機(jī)器同時(shí)加鎖,只有一個(gè)會(huì)加鎖成功。

2.3 將 redis value 設(shè)置為客戶端標(biāo)識(shí)

通過(guò)以上分析,我們既希望 redis 設(shè)置 key 和 expire 同時(shí)進(jìn)行,又希望 redis 加鎖解鎖時(shí)能識(shí)別客戶端。

因此我們將客戶端加鎖時(shí),生成一個(gè)唯一 ID 作為 redis 的 value,在進(jìn)行鎖操作時(shí)先校驗(yàn)一下客戶端是否一致,在進(jìn)行鎖操作。redis 的 set() 方法可以滿足要求。

流程的偽代碼如下:

public void execute() {
    Jedis jedis = new Jedis();
    String key = "key";
    String uuid = "uuid";
    if ("1".equals(jedis.set(key, uuid, "NX", "EX", 100))) { //加鎖
        try {
            doSomething(); //業(yè)務(wù)處理
        } finally {
            //判斷是不是當(dāng)前線程加的鎖,是才釋放
            if (uuid.equals(jedis.get(key))) {
                jedis.del(key); //釋放鎖
            }
        }
    }
}

以上實(shí)現(xiàn)已經(jīng)不錯(cuò)了,可以滿足大部分場(chǎng)景。但是還有一個(gè)問(wèn)題:過(guò)期時(shí)間是個(gè)不確定因素,你很難設(shè)置一個(gè)合適的過(guò)期時(shí)間,使得鎖既在業(yè)務(wù)執(zhí)行后釋放,又不至于太長(zhǎng)導(dǎo)致其他線程獲取失敗。

2.4 Redisson

Redisson 可以解決上面的問(wèn)題,它的原理是在加鎖成功后啟動(dòng)一個(gè)看門(mén)狗,在線程持有鎖期間不斷延長(zhǎng) key 的生存時(shí)間,如此一來(lái)可解決鎖在業(yè)務(wù)執(zhí)行完之前就釋放的問(wèn)題。

3 Zookeeper 分布式鎖

當(dāng)使用 ZooKeeper 實(shí)現(xiàn)分布式鎖時(shí),可以按照以下步驟進(jìn)行操作:

  • 每個(gè)客戶端連接到 ZooKeeper 服務(wù)器。
  • 每個(gè)客戶端在 ZooKeeper 上創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)作為鎖節(jié)點(diǎn)。
  • 客戶端獲取鎖的方式是判斷自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是否是當(dāng)前所有鎖節(jié)點(diǎn)中最小的。
  • 如果客戶端創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是最小節(jié)點(diǎn),表示該客戶端獲得了鎖,可以執(zhí)行關(guān)鍵區(qū)域的代碼。
  • 如果客戶端創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)不是最小節(jié)點(diǎn),則需要監(jiān)聽(tīng)比自己創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)次小的節(jié)點(diǎn)。
  • 當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到次小節(jié)點(diǎn)被刪除時(shí),客戶端重新檢查自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是否是當(dāng)前所有鎖節(jié)點(diǎn)中最小的。如果是,則獲得了鎖,可以執(zhí)行關(guān)鍵區(qū)域的代碼。
  • 當(dāng)客戶端完成了關(guān)鍵區(qū)域的操作后,釋放鎖,即刪除自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)。

這樣,通過(guò) ZooKeeper 的臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)和監(jiān)聽(tīng)機(jī)制,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的分布式鎖。每個(gè)客戶端在創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)時(shí),會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)的順序來(lái)確定是否獲得了鎖。如果創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是最小節(jié)點(diǎn),則表示該客戶端獲得了鎖,可以執(zhí)行關(guān)鍵區(qū)域的代碼。其他客戶端則通過(guò)監(jiān)聽(tīng)比自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)次小的節(jié)點(diǎn)來(lái)等待鎖的釋放,從而實(shí)現(xiàn)分布式的互斥訪問(wèn)。

總結(jié)

三種分布式鎖對(duì)比

數(shù)據(jù)庫(kù)分布式鎖實(shí)現(xiàn)

優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單,使用方便,不需要引入 Redis、Zookeeper 等中間件。

缺點(diǎn):

  • 不適合高并發(fā)的場(chǎng)景

  • db 操作性能較差

Redis 分布式鎖實(shí)現(xiàn)

優(yōu)點(diǎn):

  • 性能好,適合高并發(fā)場(chǎng)景

  • 較輕量級(jí)

  • 有較好的框架支持,如 Redisson

缺點(diǎn):

  • 過(guò)期時(shí)間不好控制

  • 需要考慮鎖被別的線程誤刪場(chǎng)景

Zookeeper 分布式鎖實(shí)現(xiàn)

缺點(diǎn):

  • 性能不如 Redis 實(shí)現(xiàn)的分布式鎖

  • 比較重的分布式鎖。

優(yōu)點(diǎn):

  • 有較好的性能和可靠性

  • 有封裝較好的框架,如 Curator

以上實(shí)現(xiàn)方式都不是完美的,在實(shí)際生產(chǎn)中要合理評(píng)估,選擇適合自己的方案。

性能

redis > zookeeper >= 數(shù)據(jù)庫(kù)

可靠性

zookeeper > redis > 數(shù)據(jù)庫(kù)

實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度

zookeeper > redis > 數(shù)據(jù)庫(kù)

到此這篇關(guān)于聊聊Java三種常見(jiàn)的分布式鎖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 分布式鎖內(nèi)容請(qǐng)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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