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[导读]1. 基于数据库实现分布式锁; 2. 基于缓存(Redis等)实现分布式锁; 3. 基于Zookeeper实现分布式锁。


作者:BarryWang

www.cnblogs.com/barrywxx/p/11644803.html


分布式锁三种实现方式:

1. 基于数据库实现分布式锁;

2. 基于缓存(Redis等)实现分布式锁;

3. 基于Zookeeper实现分布式锁;

一, 基于数据库实现分布式锁

 

1. 悲观锁

利用select … where … for update 排他锁

注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。

 

2. 乐观锁

所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。
通过增加递增的版本号字段实现乐观锁

分布式锁的三种实现方式

 

二, 基于缓存(Redis等)实现分布式锁

 

1. 使用命令介绍:
(1)SETNX
SETNX key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做,返回0。
(2)expire
expire key timeout:为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。
(3)delete
delete key:删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候,主要就会使用到这三个命令。

 

2. 实现思想:
(1)获取锁的时候,使用setnx加锁,并使用expire命令为锁添加一个超时时间,超过该时间则自动释放锁,锁的value值为一个随机生成的UUID,通过此在释放锁的时候进行判断。
(2)获取锁的时候还设置一个获取的超时时间,若超过这个时间则放弃获取锁。
(3)释放锁的时候,通过UUID判断是不是该锁,若是该锁,则执行delete进行锁释放。

 

3. 分布式锁的简单实现代码:

/** * 分布式锁的简单实现代码 4 */public class DistributedLock {
private final JedisPool jedisPool;
public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; }
/** * 加锁 * @param lockName 锁的key * @param acquireTimeout 获取超时时间 * @param timeout 锁的超时时间 * @return 锁标识 */ public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) { Jedis conn = null; String retIdentifier = null; try { // 获取连接 conn = jedisPool.getResource(); // 随机生成一个value String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 锁名,即key值 String lockKey = "lock:" + lockName; // 超时时间,上锁后超过此时间则自动释放锁 int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
// 获取锁的超时时间,超过这个时间则放弃获取锁 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值,用于释放锁时间确认 retIdentifier = identifier; return retIdentifier; } // 返回-1代表key没有设置超时时间,为key设置一个超时时间 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { conn.expire(lockKey, lockExpire); }
try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retIdentifier; }
/** * 释放锁 * @param lockName 锁的key * @param identifier 释放锁的标识 * @return */ public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) { Jedis conn = null; String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try { conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 监视lock,准备开始事务 conn.watch(lockKey); // 通过前面返回的value值判断是不是该锁,若是该锁,则删除,释放锁 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { Transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockKey); List results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retFlag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retFlag; }}

 

4. 测试刚才实现的分布式锁

例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品,使用–运算符来实现商品减少,从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务,在其中配置了jedis线程池,在初始化的时候传给分布式锁,供其使用。

public class Service {
private static JedisPool pool = null;
private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 设置最大连接数 config.setMaxTotal(200); // 设置最大空闲数 config.setMaxIdle(8); // 设置最大等待时间 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一个jedis实例时,是否需要验证,若为true,则所有jedis实例均是可用的 config.setTestOnBorrow(true); pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000); }
public void seckill() { // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断 String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁"); System.out.println(--n); lock.releaseLock("resource", identifier); }}

 

模拟线程进行秒杀服务;

public class ThreadA extends Thread { private Service service;
public ThreadA(Service service) { this.service = service; }
@Override public void run() { service.seckill(); }}
public class Test { public static void main(String[] args) { Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { ThreadA threadA = new ThreadA(service); threadA.start(); } }}

结果如下,结果为有序的:

分布式锁的三种实现方式

若注释掉使用锁的部分:

public void seckill() { // 返回锁的value值,供释放锁时候进行判断 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁"); System.out.println(--n); //lock.releaseLock("resource", indentifier);}

从结果可以看出,有一些是异步进行的:

分布式锁的三种实现方式

 

三, 基于Zookeeper实现分布式锁

 

ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件,它内部是一个分层的文件系统目录树结构,规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下:

(1)创建一个目录mylock;
(2)线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点;
(3)获取mylock目录下所有的子节点,然后获取比自己小的兄弟节点,如果不存在,则说明当前线程顺序号最小,获得锁;
(4)线程B获取所有节点,判断自己不是最小节点,设置监听比自己次小的节点;
(5)线程A处理完,删除自己的节点,线程B监听到变更事件,判断自己是不是最小的节点,如果是则获得锁。

这里推荐一个Apache的开源库Curator,它是一个ZooKeeper客户端,Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现,acquire方法用于获取锁,release方法用于释放锁。

实现源码如下:

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;import org.apache.curator.retry.RetryNTimes;import org.apache.zookeeper.CreateMode;import org.apache.zookeeper.data.Stat;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.stereotype.Component;
/** * 分布式锁Zookeeper实现 * */@Slf4j@Componentpublic class ZkLock implements DistributionLock {private String zkAddress = "zk_adress"; private static final String root = "package root"; private CuratorFramework zkClient;
private final String LOCK_PREFIX = "/lock_";
@Bean public DistributionLock initZkLock() { if (StringUtils.isBlank(root)) { throw new RuntimeException("zookeeper 'root' can't be null"); } zkClient = CuratorFrameworkFactory .builder() .connectString(zkAddress) .retryPolicy(new RetryNTimes(2000, 20000)) .namespace(root) .build(); zkClient.start(); return this; }
public boolean tryLock(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; boolean locked = true; try { Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName); if (stat == null) { log.info("tryLock:{}", lockName); stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName); if (stat == null) { zkClient .create() .creatingParentsIfNeeded() .withMode(CreateMode.EPHEMERAL) .forPath(lockName, "1".getBytes()); } else { log.warn("double-check stat.version:{}", stat.getAversion()); locked = false; } } else { log.warn("check stat.version:{}", stat.getAversion()); locked = false; } } catch (Exception e) { locked = false; } return locked; }
public boolean tryLock(String key, long timeout) { return false; }
public void release(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; try { zkClient .delete() .guaranteed() .deletingChildrenIfNeeded() .forPath(lockName); log.info("release:{}", lockName); } catch (Exception e) { log.error("删除", e); } }
public void setZkAddress(String zkAddress) { this.zkAddress = zkAddress; }}

优点:具备高可用、可重入、阻塞锁特性,可解决失效死锁问题。

缺点:因为需要频繁的创建和删除节点,性能上不如Redis方式。

 

四,对比


数据库分布式锁实现
缺点:

1.db操作性能较差,并且有锁表的风险
2.非阻塞操作失败后,需要轮询,占用cpu资源;
3.长时间不commit或者长时间轮询,可能会占用较多连接资源

Redis(缓存)分布式锁实现
缺点:

1.锁删除失败 过期时间不好控制
2.非阻塞,操作失败后,需要轮询,占用cpu资源;

ZK分布式锁实现
缺点:性能不如redis实现,主要原因是写操作(获取锁释放锁)都需要在Leader上执行,然后同步到follower。

总之:ZooKeeper有较好的性能和可靠性。

 

从理解的难易程度角度(从低到高)数据库 > 缓存 > Zookeeper

从实现的复杂性角度(从低到高)Zookeeper >= 缓存 > 数据库

从性能角度(从高到低)缓存 > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度(从高到低)Zookeeper > 缓存 > 数据库

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