0
0

这可能是最详细的分布式锁设计方案了

本文涉及内容：

  • 分布式锁介绍；
  • 用数据表做分布式锁原理介绍 & 数据表设计；
  • 用redis做分布式锁原理介绍 & 代码实操；
  • 用redisson做分布式锁原理介绍 & 代码实操；
  • 用zookeeper做分布式锁原理介绍；
  • 用curator做分布式锁代码实操；
  • 实现分布式锁的各方案比较；
  • 完整项目的GitHub地址

一、是什么？

1、锁的应用场景：
在单体应用中，我们会使用ReentrantLock或Synchronized来应对并发场景。
比如最常见的卖票场景，假如总共有100张票，线程A和线程B同时操作，如下图：

JMM内存模型

这时有一个共享变量100，线程A和B将100拷贝到自己的工作内存中，当线程A抢到执行权的时候，此时A工作内存中的值是100，然后售票，进行自减操作，将自己工作内存中的值变成了99。当A还没来得及将99刷回到主内存的时候，线程B进来了，此时B拿到的主内存的值还是100，然后售票，进行自减，也是99。这就出现了同一张票出售了两次的情况。所以我们会加锁加volatile保证原子性保证可见性。

2、分布式锁是什么？
上面的场景中，我们可以通过ReentrantLock或者Synchronized搞定，因为你的项目只运行在一台服务器上，只有一个JVM，所有的共享变量都加载到同一个主内存中。而分布式应用中，一个项目部署在多台服务器上，最基本的架构如下图：

最简单的分布式架构

比如现在server1、server2和server3读取到数据库的票数都是100，在每一个server中，我们可以用JDK的锁来保证多个用户同时访问我这台server时不会出问题。但问题是，如果client1访问到的是server1，票数是100，然后购票，还没来得及将数据库票数改为99，client2也开始访问系统购票了，client2如果访问的是server1，自然不会出问题，如果访问的是server2，这时server2读取到数据库的票数还是100，那么就出问题了，又出现了同一张票卖了两次的情况。在分布式应用中，JDK的锁机制就无法满足需求了，所以就出现了分布式锁。

3、分布式锁应该满足的条件：

  • 四个一：同一个方法在同一时刻只能被一台机器的一个线程执行
  • 三个具备：具备可重入特性；具备锁失效机制，防止死锁；具备非阻塞锁特性，即没获取到锁返回获取锁失败，而不是一直等待
  • 两个高：高性能地获取与释放锁；高可用的获取与释放锁

4、分布式锁的实现方式：

  • 基于数据库：用数据库的排他锁实现
  • 基于redis：利用redis的set key value NX EX 30000；也可以用redis的第三方库比如Redisson
  • 基于zookeeper：利用zookeeper的临时顺序节点实现；也可以用zookeeper的第三方库比如Curator

二、基于数据库实现

1、建表：

CREATE TABLE `tb_distributed_lock` (
    `dl_id` INT NOT NULL auto_increment COMMENT '主键，自增',
    `dl_method_name` VARCHAR (64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '方法名',
    `dl_device_info` VARCHAR (100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'ip+线程id',
    `dl_operate_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '数据被操作的时间',
    PRIMARY KEY (`dl_id`),
    UNIQUE KEY `uq_method_name` (`dl_method_name`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB DEFAULT charset = utf8 COMMENT = '分布式锁表';

2、思路：
当执行一个方法的时候，我们首先尝试往表中插入一条数据。如果插入成功，则占锁成功，继续往下执行，执行完删除该记录。如果插入失败，我们再以

当前方法名、当前机器ip+线程id、数据被操作时间为5分钟内(5分钟表示锁失效的时间)

为条件去查询，如果有记录，表示该机器的该线程在5分钟内占有过锁了，直接往下执行最后删除记录；如果没有记录，占有锁失败。
一个用户就是一个线程，所以我们可以把机器ip和用户id组合一起当成

dl_device_info

。

3、占有锁和释放锁：

  • 占有锁：
INSERT INTO tb_distributed_lock (
    dl_method_name,
    dl_device_info
)
VALUES
    ('方法名', 'ip&用户id');

如果insert失败，则：

SELECT
    count(*)
FROM
    tb_distributed_lock
WHERE
    dl_method_name = '方法名'
AND dl_device_info = 'ip&用户id'
AND dl_operate_time < SYSDATE() - 5;
  • 释放锁：
DELETE
FROM
    tb_distributed_lock
WHERE
    dl_method_name = '方法名'
AND dl_device_info = 'ip&用户id';

4、小总结：
以上表结构可能并不是很好，只是提供了这么一个思路。下面说它的优缺点：

  • 优点：成本低，不需要引入其他的技术
  • 缺点：对数据库依赖性强，如果数据库挂了，那就凉凉了，所以数据库最好也是高可用的

三、基于redis实现

1、原理：
基于redis的

set key value nx ex 30

，这条语句的意思就是如果key不存在就设置，并且过期时间为30s，如果key已经存在就会返回false。如果要以毫秒为单位，把

ex

换成

px

就好了。我们执行方法前，先将方法名当成key，执行这条语句，如果执行成功就是获取锁成功，执行失败就是获取锁失败。

2、代码实现：

  • RedisUtil的部分代码：
/**
* key不存在时就设置，返回true，key已存在就返回false
* @param key
* @param value
* @param timeout
* @return
*/
public static boolean setIfAbsent(String key, String value, Long timeout) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
/**
* 获取key-value
* @param key
* @return
*/
public static String getString(String key) {
    return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 删除key
* @param key
* @return
*/
public static boolean delKey(String key) {
    return redisTemplate.delete(key);
}
  • 业务方法中使用：
public String hello() {
    // 方法名当作key
    String key = "hello";
    String value = "hellolock";
    if (RedisUtil.setIfAbsent(key, value, 60 * 2L)) {
        System.out.println("成功获取到锁，开始执行业务逻辑……");
        // 假如执行业务逻辑需要1分钟
        try {TimeUnit.MINUTES.sleep(1L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
        // 释放锁先校验value，避免释放错
        if (value.equals(RedisUtil.getString(key))) {
            RedisUtil.delKey(key);
            System.out.println("执行完业务逻辑，释放锁成功");
        }
        return "success";
    } else {
        System.out.println("锁被别的线程占有，获取锁失败");
        return "acquire lock failed";
    }
}

3、小总结：

  • 优点：简单易用，一条redis命令就搞定。可以设置过期时间，避免释放锁失败造成其他线程长时间无法获取锁的问题。
  • 缺点：这种做法只适合redis是单机的时候，如果redis有集群，这样做就会出问题。假如一个线程在master上获取锁成功了，在master还没来得及将数据同步到slave上的时候，master挂了，slave升级为master。第二个线程进来尝试获取锁，因为新的master上并没有这个key，所以，也能成功获取到锁。
  • 解决办法：针对上面的缺点，我们可以采用redis的RedLock算法。假如集群中有n个redis，我们先从这n个redis中尝试获取锁（锁的过期时间为x），并记录获取锁的消耗的总时间t，获取锁成功数量为s，当且仅当t < x 并且 s >= (n/2 + 1)时，认为获取锁成功。

四、基于Redisson实现

1、是什么？
官网地址：https://github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content
Redisson是一个功能十分强大的redis客户端，封装了很多分布式操作，比如分布式对象、分布式集合、分布式锁等。它的分布式锁也很多，什么公平锁、可重入锁、redlock等一应俱全，下面来看看如何在springboot项目中使用它。

2、使用redisson做分布式锁：

  • 添加依赖：
<!-- redisson-springboot-starter -->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.12.3</version>
</dependency>
<!-- io.netty/netty-all  -->
<dependency>
    <groupId>io.netty</groupId>
    <artifactId>netty-all</artifactId>
</dependency>
  • application.yml：
spring:
  application:
    name: distributed-lock
  redis:
    # redis单机版的写法
    host: 192.168.2.43
    port: 6379
    # 集群的写法
    #cluster:
      #nodes:
      #- 192.168.0.106,192.168.0.107
    #哨兵的写法
    #sentinel:
      #master: 192.168.0.106
      #nodes:
      #- 192.168.0.107,192.168.0.108
  • 用法：直接注入RedissonClient，然后用它获取锁，得到锁之后就可以进行占锁和释放锁了。有阻塞式锁，也有非阻塞式锁，具体用法如下：
@Autowired
private RedissonClient redisson;

/**
 * 未设置过期时间，没获取到就会一直阻塞着
 * @return
 */
@GetMapping("/testLock")
public String testLock() {
    log.info("进入testLock方法，开始获取锁");
    String key = "testLock";
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    lock.lock();
    log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
    try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
    log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
    lock.unlock();
    return "success";
}
    
/**
 * 尝试获取锁，没获取到就直接失败，不会阻塞
 * @return
 */
@GetMapping("/testTryLock")
public String testTryLock() {
    log.info("进入testTryLock方法，开始获取锁");
    String key = "testTryLock";
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    boolean res = lock.tryLock();
    if (!res) {
        log.error("尝试获取锁失败");
        return "fail";
    } else {
        log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
        try {TimeUnit.SECONDS.sleep(30L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
        log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
        lock.unlock();
        return "success";
    }
}
    
/**
 * 锁设置了过期时间，即使最后面的unlock失败，20秒后也会自动释放锁
 * @return
 */
@GetMapping("/testLockTimeout")
public String testLockTimeout() {
    log.info("进入testLockTimeout方法，开始获取锁");
    String key = "testLockTimeout";
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    // 20秒后自动释放锁
    lock.lock(20, TimeUnit.SECONDS);
    log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
    try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
    lock.unlock();
    return "success";
}
    
/**
 * 尝试获取锁，15秒还没获取到就获取锁失败；获取到了会持有20秒，20秒后自动释放锁
 * @return
 */
@GetMapping("/testTryLockTimeout")
public String testTryLockTimeout() {
    log.info("进入testTryLockTimeout方法，开始获取锁");
    String key = "testTryLockTimeout";
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    boolean res = false;
    try {
        res = lock.tryLock(15, 20, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException e1) {
        e1.printStackTrace();
    }
    if (!res) {
        log.error("尝试获取锁失败");
        return "fail";
    } else {
        log.info("获取锁成功，开始执行业务逻辑……");
        try {TimeUnit.SECONDS.sleep(10L); } catch (Exception e) { e.printStackTrace();};
        log.info("执行完业务逻辑，释放锁");
        lock.unlock();
        return "success";
    }
}

3、小总结：
以上就是使用redisson做分布式锁的简单demo，用起来十分的方便。上面是与springboot项目集成，直接用它提供的springboot的starter就好了。用它来做分布式锁的更多用法请移步至官网：redisson分布式锁。

五、基于zookeeper实现

1、zookeeper知识点回顾：

zookeeper有四种类型的节点：

  • 持久节点：默认的节点类型，客户端与zookeeper断开连接后，节点依然存在
  • 持久顺序节点：首先是持久节点，顺序的意思是，zookeeper会根据节点创建的顺序编号
  • 临时节点：客户端与zookeeper断开连接后节点不复存在
  • 临时顺序节点：客户端与zookeeper断开连接后节点不复存在，zookeeper会根据节点创建的顺序编号

2、基于zookeeper实现分布式锁的原理：
我们正是利用了zookeeper的临时顺序节点来实现分布式锁。首先我们创建一个名为

lock

(节点名称随意)的持久节点。线程1获取锁时，就在

lock

下面创建一个名为

lock1

的临时顺序节点，然后查找

lock

下所有的节点，判断自己的

lock1

是不是第一个，如果是，获取锁成功，继续执行业务逻辑，执行完后删除

lock1

节点；如果不是第一个，获取锁失败，就watch排在自己前面一位的节点，当排在自己前一位的节点被干掉时，再检查自己是不是排第一了，如果是，获取锁成功。图解过程如下：

zookeeper分布式锁原理

线程1创建了一个lock1，发现lock1的第一个节点，占锁成功；在线程1还没释放锁的时候，线程2来了，创建了一个lock2，发现lock2不是第一个，便监控lock1，线程3此时进行就监控lock2。直到自己是第一个节点时才占锁成功。假如某个线程释放锁的时候zookeeper崩了也没关系，因为是临时节点，断开连接节点就没了，其他线程还是可以正常获取锁，这就是要用临时节点的原因。

说清楚了原理，用代码实现也就不难了，可以引入zookeeper的客户端

zkClient

，自己写代码实现(偷个懒，自己就不写了，有兴趣的可以参考我zookeeper的文章，肯定可以自己写出来的)。不过有非常优秀的开源解决方案比如curator，下面就看看curator怎么用。

六、基于curator实现

1、springboot整合curator：

  • pom.xml：
<!-- curator start-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
    <artifactId>zookeeper</artifactId>
    <version>3.4.14</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-framework</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
    <artifactId>selenium-java</artifactId>
</dependency>
<!-- curator end-->
  • application.yml：注意，curator下面这些属性spring是没有集成的，也就是说写的时候不会有提示
curator:
  retryCount: 5 # 连接失败的重试次数
  retryTimeInterval: 5000 # 每隔5秒重试一次
  url: 192.168.2.43:2181 # zookeeper连接地址
  sessionTimeout: 60000 # session超时时间1分钟
  connectionTimeout: 5000 # 连接超时时间5秒钟
  • 配置类：读取application.yml中的属性，创建CuratorFramework实例
@Configuration
public class CutatorConfig {

    @Value("${curator.retryCount}")
    private Integer retryCount;

    @Value("${curator.retryTimeInterval}")
    private Integer retryTimeInterval;

    @Value("${curator.url}")
    private String url;

    @Value("${curator.sessionTimeout}")
    private Integer sessionTimeout;

    @Value("${curator.connectionTimeout}")
    private Integer connectionTimeout;

    @Bean
    public CuratorFramework curatorFramework() {
        return CuratorFrameworkFactory.newClient(url, sessionTimeout, connectionTimeout,
                new RetryNTimes(retryCount, retryTimeInterval));
    }
}
  • 测试类：测试整合curator框架是否成功
@SpringBootTest(classes = {DistributedLockApplication.class})
@RunWith(SpringRunner.class)
public class DistributedLockApplicationTests {
    
    @Autowired
    private CuratorFramework curatorFramework;

    @Test
    public void contextLoads() {
        curatorFramework.start();
        try {
            curatorFramework.create().creatingParentContainersIfNeeded().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath("/zhusl", "test".getBytes());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在确保zookeeper成功启动了的情况下，执行这个单元测试，最后回到linux中，用zkCli.sh连接，查看是否成功创建节点。

2、使用Curator做分布式锁：
Curator封装了很多锁，比如可重入共享锁、不可重入共享锁、可重入读写锁、联锁等。具体可以参考官网：curator分布式锁的用法。

  • ZookeeperUtil.java：工具类，封装获取锁，释放锁等方法。这里主要简单地封装了上面说的四种锁，仅供参考。
@Component
@Slf4j
public class ZookeeperUtil {

    private static CuratorFramework curatorFramework;
    
    private static InterProcessLock lock;

    /** 持久节点 */
    private final static String ROOT_PATH = "/lock/";
    
    /** 可重入共享锁 */
    private static InterProcessMutex interProcessMutex;
    /** 不可重入共享锁 */
    private static InterProcessSemaphoreMutex interProcessSemaphoreMutex;
    /** 可重入读写锁 */
    private static InterProcessReadWriteLock interProcessReadWriteLock;
    /** 多共享锁(将多把锁当成一把来用) */
    private static InterProcessMultiLock interProcessMultiLock;

    @Autowired
    private void setCuratorFramework(CuratorFramework curatorFramework) {
        ZookeeperUtil.curatorFramework = curatorFramework;
        ZookeeperUtil.curatorFramework.start();
    }

    /**
     * 获取可重入排他锁
     * 
     * @param lockName
     * @return
     */
    public static boolean interProcessMutex(String lockName) {
        interProcessMutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
        lock = interProcessMutex;
        return acquireLock(lockName, lock);
    }

    /**
     * 获取不可重入排他锁
     * 
     * @param lockName
     * @return
     */
    public static boolean interProcessSemaphoreMutex(String lockName) {
        interProcessSemaphoreMutex = new InterProcessSemaphoreMutex(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
        lock = interProcessSemaphoreMutex;
        return acquireLock(lockName, lock);
    }

    /**
     * 获取可重入读锁
     * 
     * @param lockName
     * @return
     */
    public static boolean interProcessReadLock(String lockName) {
        interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
        lock = interProcessReadWriteLock.readLock();
        return acquireLock(lockName, lock);
    }

    /**
     * 获取可重入写锁
     * 
     * @param lockName
     * @return
     */
    public static boolean interProcessWriteLock(String lockName) {
        interProcessReadWriteLock = new InterProcessReadWriteLock(curatorFramework, ROOT_PATH + lockName);
        lock = interProcessReadWriteLock.writeLock();
        return acquireLock(lockName, lock);
    }

    /**
     * 获取联锁(多把锁当成一把来用)
     * @param lockNames
     * @return
     */
    public static boolean interProcessMultiLock(List<String> lockNames) {
        if (lockNames == null || lockNames.isEmpty()) {
            log.error("no lockNames found");
            return false;
        }
        interProcessMultiLock = new InterProcessMultiLock(curatorFramework, lockNames);
        try {
            if (!interProcessMultiLock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock fail");
                return false;
            } else {
                log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock success");
                return true;
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
            return false;
        }
    }

    /**
     * 释放锁
     * 
     * @param lockName
     */
    public static void releaseLock(String lockName) {
        try {
            if (lock != null && lock.isAcquiredInThisProcess()) {
                lock.release();
                curatorFramework.delete().inBackground().forPath(ROOT_PATH + lockName);
                log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock success");
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
        }
    }
    
    /**
     * 释放联锁
     */
    public static void releaseMultiLock(List<String> lockNames) {
        try {
            if (lockNames == null || lockNames.isEmpty()) {
                log.error("no no lockNames found to release");
                return;
            }
            if (interProcessMultiLock != null && interProcessMultiLock.isAcquiredInThisProcess()) {
                interProcessMultiLock.release();
                for (String lockName : lockNames) {
                    curatorFramework.delete().inBackground().forPath(ROOT_PATH + lockName);
                }
                log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock success");
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " release lock occured an exception = " + e);
        }
    }
    

    /**
     * 获取锁
     * 
     * @param lockName
     * @param interProcessLock
     * @return
     */
    private static boolean acquireLock(String lockName, InterProcessLock interProcessLock) {
        int flag = 0;
        try {
            while (!interProcessLock.acquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {
                flag++;
                if (flag > 1) {
                    break;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("acquire lock occured an exception = " + e);
            return false;
        }
        if (flag > 1) {
            log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock fail");
            return false;
        } else {
            log.info("Thread:" + Thread.currentThread().getId() + " acquire distributed lock success");
            return true;
        }
    }
}
  • ZookeeperLockController.java：写一个接口，用Curator加锁，然后用浏览器进行访问
@RestController
@RequestMapping("/zookeeper-lock")
public class ZookeeperLockController {
    
    @GetMapping("/testLock")
    public String testLock() {
        // 获取锁
        boolean lockResult = ZookeeperUtil.interProcessMutex("testLock");
        if (lockResult) {
            try {
                // 模拟执行业务逻辑
                TimeUnit.MINUTES.sleep(1L);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // 释放锁
            ZookeeperUtil.releaseLock("testLock");
            return "success";
        } else {
            return "fail";
        }
    }
}

打开一个浏览器窗口访问，后台打印出获取锁成功的日志，在1分钟之内，开启另一个窗口再次访问，打印出获取锁失败的日志，说明分布式锁生效了。

七、实现分布式锁的各方案比较

  • 基于数据库实现最简单，不需要引入第三方应用。但是因为每次加锁和解锁都要进行IO操作，性能不是很好。
  • 基于redis实现比较均衡，性能很好，也不是很难，比较可靠。
  • 基于zookeeper实现难度较大，因为需要维护一个zookeeper集群，如果项目原本没有用到zookeeper，还是用redis比较好。

本文项目地址：分布式锁

标签： 分布式 java 微服务
本文转载自: https://blog.csdn.net/mi_man_chi_you/article/details/122216831
版权归原作者 贪挽澜月 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
登录后发布评论

“这可能是最详细的分布式锁设计方案了”的评论:

还没有评论
关于作者
...
overfit同步小助手
文章同步
相关阅读

Postman Pre-request Script

Apifox、Postman进行接口调用时如何携带cookie？

使用IDEA启动项目build时，解决Java编译时内存溢出问题：OutOfMemoryError深入解析

zookeeper实现RMI服务，高可用，HA

Idea 中kafka 生产者无法正常生产消息，SpringBoot编写简单的kafka实例

【NOIP提高组】潜伏者

**探索未来架构：深度学习的自动化设计神器 —— DARTS**

文章导航