分布式鎖的多種實(shí)現(xiàn)方式

作者：Hollis 2018-04-03 16:24:34

目前幾乎很多大型網(wǎng)站及應(yīng)用都是分布式部署的，分布式場景中的數(shù)據(jù)一致性問題一直是一個(gè)比較重要的話題。分布式的CAP理論告訴我們“任何一個(gè)分布式系統(tǒng)都無法同時(shí)滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯(cuò)性（Partition tolerance），最多只能同時(shí)滿足兩項(xiàng)。”所以，很多系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就要對這三者做出取舍。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的絕大多數(shù)的場景中，都需要犧牲強(qiáng)一致性來換取系統(tǒng)的高可用性，系統(tǒng)往往只需要保證“最終一致性”，只要這個(gè)最終時(shí)間是在用戶可以接受的范圍內(nèi)即可。

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在很多場景中，我們?yōu)榱吮ＷC數(shù)據(jù)的最終一致性，需要很多的技術(shù)方案來支持，比如分布式事務(wù)、分布式鎖等。有的時(shí)候，我們需要保證一個(gè)方法在同一時(shí)間內(nèi)只能被同一個(gè)線程執(zhí)行。在單機(jī)環(huán)境中，Java中其實(shí)提供了很多并發(fā)處理相關(guān)的API，但是這些API在分布式場景中就無能為力了。也就是說單純的Java Api并不能提供分布式鎖的能力。所以針對分布式鎖的實(shí)現(xiàn)目前有多種方案。

針對分布式鎖的實(shí)現(xiàn)，目前比較常用的有以下幾種方案：

基于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖
基于緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖
基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖

在分析這幾種實(shí)現(xiàn)方案之前我們先來想一下，我們需要的分布式鎖應(yīng)該是怎么樣的？（這里以方法鎖為例，資源鎖同理）

可以保證在分布式部署的應(yīng)用集群中，同一個(gè)方法在同一時(shí)間只能被一臺機(jī)器上的一個(gè)線程執(zhí)行。

這把鎖要是一把可重入鎖（避免死鎖）
這把鎖***是一把阻塞鎖（根據(jù)業(yè)務(wù)需求考慮要不要這條）
有高可用的獲取鎖和釋放鎖功能
獲取鎖和釋放鎖的性能要好

基于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖

基于數(shù)據(jù)庫表

要實(shí)現(xiàn)分布式鎖，最簡單的方式可能就是直接創(chuàng)建一張鎖表，然后通過操作該表中的數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)了。

當(dāng)我們要鎖住某個(gè)方法或資源時(shí)，我們就在該表中增加一條記錄，想要釋放鎖的時(shí)候就刪除這條記錄。

創(chuàng)建這樣一張數(shù)據(jù)庫表：

CREATE TABLE `methodLock` ( 
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵', 
 `method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '鎖定的方法名', 
 `desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '備注信息', 
 `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存數(shù)據(jù)時(shí)間，自動生成', 
 PRIMARY KEY (`id`), 
 UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='鎖定中的方法';

當(dāng)我們想要鎖住某個(gè)方法時(shí)，執(zhí)行以下SQL：

insert into methodLock(method_name,desc) values (‘method_name’,‘desc’)

因?yàn)槲覀儗ethod_name做了唯一性約束，這里如果有多個(gè)請求同時(shí)提交到數(shù)據(jù)庫的話，數(shù)據(jù)庫會保證只有一個(gè)操作可以成功，那么我們就可以認(rèn)為操作成功的那個(gè)線程獲得了該方法的鎖，可以執(zhí)行方法體內(nèi)容。

當(dāng)方法執(zhí)行完畢之后，想要釋放鎖的話，需要執(zhí)行以下Sql:

delete from methodLock where method_name ='method_name'

上面這種簡單的實(shí)現(xiàn)有以下幾個(gè)問題：

1、這把鎖強(qiáng)依賴數(shù)據(jù)庫的可用性，數(shù)據(jù)庫是一個(gè)單點(diǎn)，一旦數(shù)據(jù)庫掛掉，會導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)不可用。

2、這把鎖沒有失效時(shí)間，一旦解鎖操作失敗，就會導(dǎo)致鎖記錄一直在數(shù)據(jù)庫中，其他線程無法再獲得到鎖。

3、這把鎖只能是非阻塞的，因?yàn)閿?shù)據(jù)的insert操作，一旦插入失敗就會直接報(bào)錯(cuò)。沒有獲得鎖的線程并不會進(jìn)入排隊(duì)隊(duì)列，要想再次獲得鎖就要再次觸發(fā)獲得鎖操作。

4、這把鎖是非重入的，同一個(gè)線程在沒有釋放鎖之前無法再次獲得該鎖。因?yàn)閿?shù)據(jù)中數(shù)據(jù)已經(jīng)存在了。

當(dāng)然，我們也可以有其他方式解決上面的問題。

數(shù)據(jù)庫是單點(diǎn)？搞兩個(gè)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)之前雙向同步。一旦掛掉快速切換到備庫上。
沒有失效時(shí)間？只要做一個(gè)定時(shí)任務(wù)，每隔一定時(shí)間把數(shù)據(jù)庫中的超時(shí)數(shù)據(jù)清理一遍。
非阻塞的？搞一個(gè)while循環(huán)，直到insert成功再返回成功。
非重入的？在數(shù)據(jù)庫表中加個(gè)字段，記錄當(dāng)前獲得鎖的機(jī)器的主機(jī)信息和線程信息，那么下次再獲取鎖的時(shí)候先查詢數(shù)據(jù)庫，如果當(dāng)前機(jī)器的主機(jī)信息和線程信息在數(shù)據(jù)庫可以查到的話，直接把鎖分配給他就可以了。

基于數(shù)據(jù)庫排他鎖

除了可以通過增刪操作數(shù)據(jù)表中的記錄以外，其實(shí)還可以借助數(shù)據(jù)中自帶的鎖來實(shí)現(xiàn)分布式的鎖。

我們還用剛剛創(chuàng)建的那張數(shù)據(jù)庫表。可以通過數(shù)據(jù)庫的排他鎖來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。基于MySql的InnoDB引擎，可以使用以下方法來實(shí)現(xiàn)加鎖操作：

public boolean lock(){ 
   connection.setAutoCommit(false) 
   while(true){ 
       try{ 
           result = select * from methodLock where method_name=xxx for update; 
           if(result==null){ 
               return true; 
           } 
       }catch(Exception e){ 
 
       } 
       sleep(1000); 
   } 
   return false; 
}

在查詢語句后面增加for update，數(shù)據(jù)庫會在查詢過程中給數(shù)據(jù)庫表增加排他鎖（這里再多提一句，InnoDB引擎在加鎖的時(shí)候，只有通過索引進(jìn)行檢索的時(shí)候才會使用行級鎖，否則會使用表級鎖。這里我們希望使用行級鎖，就要給method_name添加索引，值得注意的是，這個(gè)索引一定要?jiǎng)?chuàng)建成唯一索引，否則會出現(xiàn)多個(gè)重載方法之間無法同時(shí)被訪問的問題。重載方法的話建議把參數(shù)類型也加上。）。當(dāng)某條記錄被加上排他鎖之后，其他線程無法再在該行記錄上增加排他鎖。

我們可以認(rèn)為獲得排它鎖的線程即可獲得分布式鎖，當(dāng)獲取到鎖之后，可以執(zhí)行方法的業(yè)務(wù)邏輯，執(zhí)行完方法之后，再通過以下方法解鎖：

public void unlock(){ 
   connection.commit(); 
}

通過connection.commit()操作來釋放鎖。

這種方法可以有效的解決上面提到的無法釋放鎖和阻塞鎖的問題。

阻塞鎖？ for update語句會在執(zhí)行成功后立即返回，在執(zhí)行失敗時(shí)一直處于阻塞狀態(tài)，直到成功。
鎖定之后服務(wù)宕機(jī)，無法釋放？使用這種方式，服務(wù)宕機(jī)之后數(shù)據(jù)庫會自己把鎖釋放掉。

但是還是無法直接解決數(shù)據(jù)庫單點(diǎn)和可重入問題。

這里還可能存在另外一個(gè)問題，雖然我們對method_name 使用了唯一索引，并且顯示使用for update來使用行級鎖。但是，MySql會對查詢進(jìn)行優(yōu)化，即便在條件中使用了索引字段，但是否使用索引來檢索數(shù)據(jù)是由 MySQL 通過判斷不同執(zhí)行計(jì)劃的代價(jià)來決定的，如果 MySQL 認(rèn)為全表掃效率更高，比如對一些很小的表，它就不會使用索引，這種情況下 InnoDB 將使用表鎖，而不是行鎖。如果發(fā)生這種情況就悲劇了。。。

還有一個(gè)問題，就是我們要使用排他鎖來進(jìn)行分布式鎖的lock，那么一個(gè)排他鎖長時(shí)間不提交，就會占用數(shù)據(jù)庫連接。一旦類似的連接變得多了，就可能把數(shù)據(jù)庫連接池?fù)伪?/p>

總結(jié)

總結(jié)一下使用數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方式，這兩種方式都是依賴數(shù)據(jù)庫的一張表，一種是通過表中的記錄的存在情況確定當(dāng)前是否有鎖存在，另外一種是通過數(shù)據(jù)庫的排他鎖來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)點(diǎn)

直接借助數(shù)據(jù)庫，容易理解。

數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖的缺點(diǎn)

會有各種各樣的問題，在解決問題的過程中會使整個(gè)方案變得越來越復(fù)雜。

操作數(shù)據(jù)庫需要一定的開銷，性能問題需要考慮。

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

基于緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖

相比較于基于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方案來說，基于緩存來實(shí)現(xiàn)在性能方面會表現(xiàn)的更好一點(diǎn)。而且很多緩存是可以集群部署的，可以解決單點(diǎn)問題。

目前有很多成熟的緩存產(chǎn)品，包括Redis，memcached以及我們公司內(nèi)部的Tair。

這里以Tair為例來分析下使用緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方案。關(guān)于Redis和memcached在網(wǎng)絡(luò)上有很多相關(guān)的文章，并且也有一些成熟的框架及算法可以直接使用。

基于Tair的實(shí)現(xiàn)分布式鎖其實(shí)和Redis類似，其中主要的實(shí)現(xiàn)方式是使用TairManager.put方法來實(shí)現(xiàn)。

public boolean trylock(String key) { 
   ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, "This is a Lock.", 2, 0); 
   if (ResultCode.SUCCESS.equals(code)) 
       return true; 
   else 
       return false; 
} 
public boolean unlock(String key) { 
   ldbTairManager.invalid(NAMESPACE, key); 
}

以上實(shí)現(xiàn)方式同樣存在幾個(gè)問題：

1、這把鎖沒有失效時(shí)間，一旦解鎖操作失敗，就會導(dǎo)致鎖記錄一直在tair中，其他線程無法再獲得到鎖。

2、這把鎖只能是非阻塞的，無論成功還是失敗都直接返回。

3、這把鎖是非重入的，一個(gè)線程獲得鎖之后，在釋放鎖之前，無法再次獲得該鎖，因?yàn)槭褂玫降膋ey在tair中已經(jīng)存在。無法再執(zhí)行put操作。

當(dāng)然，同樣有方式可以解決。

沒有失效時(shí)間？tair的put方法支持傳入失效時(shí)間，到達(dá)時(shí)間之后數(shù)據(jù)會自動刪除。
非阻塞？while重復(fù)執(zhí)行。
非可重入？在一個(gè)線程獲取到鎖之后，把當(dāng)前主機(jī)信息和線程信息保存起來，下次再獲取之前先檢查自己是不是當(dāng)前鎖的擁有者。

但是，失效時(shí)間我設(shè)置多長時(shí)間為好？如何設(shè)置的失效時(shí)間太短，方法沒等執(zhí)行完，鎖就自動釋放了，那么就會產(chǎn)生并發(fā)問題。如果設(shè)置的時(shí)間太長，其他獲取鎖的線程就可能要平白的多等一段時(shí)間。這個(gè)問題使用數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)分布式鎖同樣存在

總結(jié)

可以使用緩存來代替數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)分布式鎖，這個(gè)可以提供更好的性能，同時(shí)，很多緩存服務(wù)都是集群部署的，可以避免單點(diǎn)問題。并且很多緩存服務(wù)都提供了可以用來實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方法，比如Tair的put方法，redis的setnx方法等。并且，這些緩存服務(wù)也都提供了對數(shù)據(jù)的過期自動刪除的支持，可以直接設(shè)置超時(shí)時(shí)間來控制鎖的釋放。

使用緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)點(diǎn)

性能好，實(shí)現(xiàn)起來較為方便。

使用緩存實(shí)現(xiàn)分布式鎖的缺點(diǎn)

通過超時(shí)時(shí)間來控制鎖的失效時(shí)間并不是十分的靠譜。

基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖

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

大致思想即為：每個(gè)客戶端對某個(gè)方法加鎖時(shí)，在zookeeper上的與該方法對應(yīng)的指定節(jié)點(diǎn)的目錄下，生成一個(gè)唯一的瞬時(shí)有序節(jié)點(diǎn)。判斷是否獲取鎖的方式很簡單，只需要判斷有序節(jié)點(diǎn)中序號最小的一個(gè)。當(dāng)釋放鎖的時(shí)候，只需將這個(gè)瞬時(shí)節(jié)點(diǎn)刪除即可。同時(shí)，其可以避免服務(wù)宕機(jī)導(dǎo)致的鎖無法釋放，而產(chǎn)生的死鎖問題。

來看下Zookeeper能不能解決前面提到的問題。

鎖無法釋放？使用Zookeeper可以有效的解決鎖無法釋放的問題，因?yàn)樵趧?chuàng)建鎖的時(shí)候，客戶端會在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)就會自動刪除掉。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)問題？使用Zookeeper可以有效的解決單點(diǎn)問題，ZK是集群部署的，只要集群中有半數(shù)以上的機(jī)器存活，就可以對外提供服務(wù)。

可以直接使用zookeeper第三方庫Curator客戶端，這個(gè)客戶端中封裝了一個(gè)可重入的鎖服務(wù)。

public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException { 
   try { 
       return interProcessMutex.acquire(timeout, unit); 
   } catch (Exception e) { 
       e.printStackTrace(); 
   } 
   return true; 
} 
public boolean unlock() { 
   try { 
       interProcessMutex.release(); 
   } catch (Throwable e) { 
       log.error(e.getMessage(), e); 
   } finally { 
       executorService.schedule(new Cleaner(client, path), delayTimeForClean, TimeUnit.MILLISECONDS); 
   } 
   return true; 
}

Curator提供的InterProcessMutex是分布式鎖的實(shí)現(xiàn)。acquire方法用戶獲取鎖，release方法用于釋放鎖。

使用ZK實(shí)現(xiàn)的分布式鎖好像完全符合了本文開頭我們對一個(gè)分布式鎖的所有期望。但是，其實(shí)并不是，Zookeeper實(shí)現(xiàn)的分布式鎖其實(shí)存在一個(gè)缺點(diǎn)，那就是性能上可能并沒有緩存服務(wù)那么高。因?yàn)槊看卧趧?chuàng)建鎖和釋放鎖的過程中，都要?jiǎng)討B(tài)創(chuàng)建、銷毀瞬時(shí)節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)鎖功能。ZK中創(chuàng)建和刪除節(jié)點(diǎn)只能通過Leader服務(wù)器來執(zhí)行，然后將數(shù)據(jù)同不到所有的Follower機(jī)器上。

其實(shí)，使用Zookeeper也有可能帶來并發(fā)問題，只是并不常見而已。考慮這樣的情況，由于網(wǎng)絡(luò)抖動，客戶端可ZK集群的session連接斷了，那么zk以為客戶端掛了，就會刪除臨時(shí)節(jié)點(diǎn)，這時(shí)候其他客戶端就可以獲取到分布式鎖了。就可能產(chǎn)生并發(fā)問題。這個(gè)問題不常見是因?yàn)閦k有重試機(jī)制，一旦zk集群檢測不到客戶端的心跳，就會重試，Curator客戶端支持多種重試策略。多次重試之后還不行的話才會刪除臨時(shí)節(jié)點(diǎn)。（所以，選擇一個(gè)合適的重試策略也比較重要，要在鎖的粒度和并發(fā)之間找一個(gè)平衡。）

總結(jié)

使用Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)點(diǎn)

有效的解決單點(diǎn)問題，不可重入問題，非阻塞問題以及鎖無法釋放的問題。實(shí)現(xiàn)起來較為簡單。

使用Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖的缺點(diǎn)

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

三種方案的比較

上面幾種方式，哪種方式都無法做到***。就像CAP一樣，在復(fù)雜性、可靠性、性能等方面無法同時(shí)滿足，所以，根據(jù)不同的應(yīng)用場景選擇最適合自己的才是王道。

從理解的難易程度角度（從低到高）

數(shù)據(jù)庫 > 緩存 > Zookeeper

從實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性角度（從低到高）

Zookeeper >= 緩存 > 數(shù)據(jù)庫

從性能角度（從高到低）