40讲如何设计更优的分布式锁
你好，我是刘超。
从这⼀讲开始，我们就正式进⼊最后⼀个模块的学习了，综合性实战的内容来⾃我亲身经历过的⼀些案例，其中⽤到的知识点会相对综合，现在是时候跟我⼀起调动下前⾯所学了！
去年双⼗⼀，我们的游戏商城也搞了⼀波活动，那时候我就发现在数据库操作⽇志中，出现最多的⼀个异常就是Interrupted
Exception了，⼏乎所有的异常都是来⾃⼀个校验订单幂等性的SQL。
因为校验订单幂等性是提交订单业务中第⼀个操作数据库的，所以幂等性校验也就承受了⽐较⼤的请求量，再加上我们还是基于⼀个数据库表来实现幂等性校验的，所以出现了⼀些请求事务超时，事务被中断的情况。其实基于数据库实现的幂等性校验就是⼀种分布式锁的实现。
那什么是分布式锁呢，它⼜是⽤来解决哪些问题的呢？
在JVM中，在多线程并发的情况下，我们可以使⽤同步锁或Lock锁，保证在同⼀时间内，只能有⼀个线程修改共享变量或执
⾏代码块。但现在我们的服务基本都是基于分布式集群来实现部署的，对于⼀些共享资源，例如我们之前讨论过的库存，在分布式环境下使⽤Java锁的⽅式就失去作⽤了。
这时，我们就需要实现分布式锁来保证共享资源的原⼦性。除此之外，分布式锁也经常⽤来避免分布式中的不同节点执⾏重复性的⼯作，例如⼀个定时发短信的任务，在分布式集群中，我们只需要保证⼀个服务节点发送短信即可，⼀定要避免多个节点重复发送短信给同⼀个⽤户。
因为数据库实现⼀个分布式锁⽐较简单易懂，直接基于数据库实现就⾏了，不需要再引⼊第三⽅中间件，所以这是很多分布式业务实现分布式锁的⾸选。但是数据库实现的分布式锁在⼀定程度上，存在性能瓶颈。
接下来我们⼀起了解下如何使⽤数据库实现分布式锁，其性能瓶颈到底在哪，有没有其它实现⽅式可以优化分布式锁。
数据库实现分布式锁
⾸先，我们应该创建⼀个锁表，通过创建和查询数据来保证⼀个数据的原⼦性：
CREATE TABLE order (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,order_no int(11) DEFAULT NULL,pay_money decimal(10, 2) DEFAULT NULL,status int(4) DEFAULT NULL,create_date datetime(0) DEFAULT NULL,delete_flag int(4) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) USING BTREE,INDEX idx_status(status) USING BTREE, INDEX idx_order(order_no) USING BTREE) ENGINE = InnoDB |
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其次，如果是校验订单的幂等性，就要先查询该记录是否存在数据库中，查询的时候要防⽌幻读，如果不存在，就插⼊到数据库，否则，放弃操作。
select id from order where order_no= ‘xxxx’ for update |
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最后注意下，除了查询时防⽌幻读，我们还需要保证查询和插⼊是在同⼀个事务中，因此我们需要申明事务，具体的实现代码如下：
@Transactional public int addOrderRecord(Order order) { if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){ int result = orderDao.addOrderRecord(order); if(result>0){ return 1; } } return 0; } |
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到这，我们订单幂等性校验的分布式锁就实现了。我想你应该能发现为什么这种⽅式会存在性能瓶颈了。我们在第34讲中讲过，在RR事务级别，select的for update操作是基于间隙锁gap lock实现的，这是⼀种悲观锁的实现⽅式，所以存在阻塞问题。
因此在⾼并发情况下，当有⼤量的请求进来时，⼤部分的请求都会进⾏排队等待。为了保证数据库的稳定性，事务的超时时间往往⼜设置得很⼩，所以就会出现⼤量事务被中断的情况。
除了阻塞等待之外，因为订单没有删除操作，所以这张锁表的数据将会逐渐累积，我们需要设置另外⼀个线程，隔⼀段时间就去删除该表中的过期订单，这就增加了业务的复杂度。
除了这种幂等性校验的分布式锁，有⼀些单纯基于数据库实现的分布式锁代码块或对象，是需要在锁释放时，删除或修改数据
的。如果在获取锁之后，锁⼀直没有获得释放，即数据没有被删除或修改，这将会引发死锁问题。
Zookeeper实现分布式锁
除了数据库实现分布式锁的⽅式以外，我们还可以基于Zookeeper实现。Zookeeper是⼀种提供“分布式服务协调“的中⼼化服务，正是Zookeeper的以下两个特性，分布式应⽤程序才可以基于它实现分布式锁功能。
顺序临时节点：Zookeeper提供⼀个多层级的节点命名空间（节点称为Znode），每个节点都⽤⼀个以斜杠（/）分隔的路径来表示，⽽且每个节点都有⽗节点（根节点除外），⾮常类似于⽂件系统。
节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），每个节点还能被标记为有序性
（SEQUENTIAL），⼀旦节点被标记为有序性，那么整个节点就具有顺序⾃增的特点。⼀般我们可以组合这⼏类节点来创建我们所需要的节点，例如，创建⼀个持久节点作为⽗节点，在⽗节点下⾯创建临时节点，并标记该临时节点为有序性。
Watch机制：Zookeeper还提供了另外⼀个重要的特性，Watcher（事件监听器）。ZooKeeper允许⽤户在指定节点上注册⼀些Watcher，并且在⼀些特定事件触发的时候，ZooKeeper服务端会将事件通知给⽤户。
我们熟悉了Zookeeper的这两个特性之后，就可以看看Zookeeper是如何实现分布式锁的了。
⾸先，我们需要建⽴⼀个⽗节点，节点类型为持久节点（PERSISTENT） ，每当需要访问共享资源时，就会在⽗节点下建⽴相应的顺序⼦节点，节点类型为临时节点（EPHEMERAL），且标记为有序性（SEQUENTIAL），并且以临时节点名称+⽗节点名称+顺序号组成特定的名字。
在建⽴⼦节点后，对⽗节点下⾯的所有以临时节点名称name开头的⼦节点进⾏排序，判断刚刚建⽴的⼦节点顺序号是否是最
⼩的节点，如果是最⼩节点，则获得锁。
如果不是最⼩节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上⼀顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。当调⽤完共享资源后，删除该节点，关闭zk，进⽽可以触发监听事件，释放该锁。
以上实现的分布式锁是严格按照顺序访问的并发锁。⼀般我们还可以直接引⽤Curator框架来实现Zookeeper分布式锁，代码如
下：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath); if ( lock.acquire(maxWait, waitUnit) ) { try { // do some work inside of the critical section here } finally { lock.release(); } } |
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Zookeeper实现的分布式锁，例如相对数据库实现，有很多优点。Zookeeper是集群实现，可以避免单点问题，且能保证每次
操作都可以有效地释放锁，这是因为⼀旦应⽤服务挂掉了，临时节点会因为session连接断开⽽⾃动删除掉。
由于频繁地创建和删除结点，加上⼤量的Watch事件，对Zookeeper集群来说，压⼒⾮常⼤。且从性能上来说，其与接下来我要讲的Redis实现的分布式锁相⽐，还是存在⼀定的差距。
Redis实现分布式锁
相对于前两种实现⽅式，基于Redis实现的分布式锁是最为复杂的，但性能是最佳的。
⼤部分开发⼈员利⽤Redis实现分布式锁的⽅式，都是使⽤SETNX+EXPIRE组合来实现，在Redis 2.6.12版本之前，具体实现代码如下：
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) { Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);//设置锁if (result == 1) {//获取锁成功 // 若在这⾥程序突然崩溃，则⽆法设置过期时间，将发⽣死锁 jedis.expire(lockKey, expireTime);//通过过期时间删除锁return true; } return false; } |
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这种⽅式实现的分布式锁，是通过setnx()⽅法设置锁，如果lockKey存在，则返回失败，否则返回成功。设置成功之后，为了能在完成同步代码之后成功释放锁，⽅法中还需要使⽤expire()⽅法给lockKey值设置⼀个过期时间，确认key值删除，避免出现锁⽆法释放，导致下⼀个线程⽆法获取到锁，即死锁问题。
如果程序在设置过期时间之前、设置锁之后出现崩溃，此时如果lockKey没有设置过期时间，将会出现死锁问题。在 Redis 2.6.12版本后SETNX增加了过期时间参数：
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private static final String LOCK_SUCCESS = “OK”; private static final String SET_IF_NOT_EXIST = “NX”; private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = “PX”;
/*
- 尝试获取分布式锁
- @param jedis Redis客户端
- @param lockKey 锁
- @param requestId 请求标识
- @param expireTime 超期时间
- @return 是否获取成功
/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime)
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true;
}
return false;
} |
| —- |
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我们也可以通过Lua脚本来实现锁的设置和过期时间的原⼦性，再通过jedis.eval()⽅法运⾏该脚本：
// 加锁脚本 private static final String SCRIPT_LOCK = “if redis.call(‘setnx’, KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call(‘ // 解锁脚本 private static final String SCRIPT_UNLOCK = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.ca |
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虽然SETNX⽅法保证了设置锁和过期时间的原⼦性，但如果我们设置的过期时间⽐较短，⽽执⾏业务时间⽐较⻓，就会存在锁代码块失效的问题。我们需要将过期时间设置得⾜够⻓，来保证以上问题不会出现。
这个⽅案是⽬前最优的分布式锁⽅案，但如果是在Redis集群环境下，依然存在问题。由于Redis集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在Master节点获取到锁后，在没有同步到其它节点时，Master节点崩溃了，此时新的Master节点依然可以获取锁，所以多个应⽤服务可以同时获取到锁。
Redlock算法
Redisson由Redis官⽅推出，它是⼀个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据⽹格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了
⼀系列的分布式的Java常⽤对象，还提供了许多分布式服务。Redisson是基于netty通信框架实现的，所以⽀持⾮阻塞通信， 性能相对于我们熟悉的Jedis会好⼀些。
Redisson中实现了Redis分布式锁，且⽀持单点模式和集群模式。在集群模式下，Redisson使⽤了Redlock算法，避免在
Master节点崩溃切换到另外⼀个Master时，多个应⽤同时获得锁。我们可以通过⼀个应⽤服务获取分布式锁的流程，了解下
Redlock算法的实现：
在不同的节点上使⽤单个实例获取锁的⽅式去获得锁，且每次获取锁都有超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可⽤。当应⽤服务成功获取锁的Redis节点超过半数（N/2+1，N为节点数)时，并且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获 取锁成功。
⼀旦获取锁成功，就会重新计算释放锁的时间，该时间是由原来释放锁的时间减去获取锁所消耗的时间；⽽如果获取锁失败， 客户端依然会释放获取锁成功的节点。
具体的代码实现如下：
- ⾸先引⼊jar包：
- 实现Redisson的配置⽂件：
@Bean public RedissonClient redissonClient() { Config config = new Config(); config.useClusterServers() .setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒 .addNodeAddress(“redis://127.0.0.1:7000).setPassword(“1”) .addNodeAddress(“redis://127.0.0.1:7001”).setPassword(“1”) .addNodeAddress(“redis://127.0.0.1:7002”) .setPassword(“1”); return Redisson.create(config); } |
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- 获取锁操作：
long waitTimeout = 10; long leaseTime = 1; RLock lock1 = redissonClient1.getLock(“lock1”); RLock lock2 = redissonClient2.getLock(“lock2”); RLock lock3 = redissonClient3.getLock(“lock3”); RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); // 同时加锁：lock1 lock2 lock3 // 红锁在⼤部分节点上加锁成功就算成功，且设置总超时时间以及单个节点超时时间 redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS); … redLock.unlock(); |
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总结
实现分布式锁的⽅式有很多，有最简单的数据库实现，还有Zookeeper多节点实现和缓存实现。我们可以分别对这三种实现⽅式进⾏性能压测，可以发现在同样的服务器配置下，Redis的性能是最好的，Zookeeper次之，数据库最差。
从实现⽅式和可靠性来说，Zookeeper的实现⽅式简单，且基于分布式集群，可以避免单点问题，具有⽐较⾼的可靠性。因此，在对业务性能要求不是特别⾼的场景中，我建议使⽤Zookeeper实现的分布式锁。
思考题
我们知道Redis分布式锁在集群环境下会出现不同应⽤服务同时获得锁的可能，⽽Redisson中的Redlock算法很好地解决了这个问题。那Redisson实现的分布式锁是不是就⼀定不会出现同时获得锁的可能呢？
期待在留⾔区看到你的答案。也欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给身边的朋友，邀请他⼀起讨论。
精选留⾔ <br />a、<br />不⼀定，因为如果集群中有5个redis，abcde，如果发⽣⽹络分区，abc在⼀个分区，de在⼀个分区，客户端A向abc申请锁成功<br />，在c节点master异步同步slave的时候，master宕机了，slave接替，然后c的slave⼜和de在⼀个分区⾥，这时候如果客户端B 来申请锁，也就可以成功了。<br />zk锁也会出现问题，如果客户端A申请zk锁成功，这时候客户端A和zk不在⼀个分区⾥，zk就会把临时节点删除，然后如果客户端B再去申请，也就可以申请成功<br />2019-08-24 01:53<br />我已经设置了昵称<br />不太懂redission机制，每个节点各⾃去获取锁。超过⼀半以上获取成功就算成功。那是不是还有这么⼀步：这些⼀半以上的机器获取了以后，是否还要决定谁真正拿到锁，才能真正执⾏这个任务<br />2019-08-25 22:01<br />我已经设置了昵称<br />数据库实现，select for update是为了放置幻读？是为了同时两个线程⾛到同⼀⾏查询代码，然后插⼊两遍的意思吗？那后⾯的把查询和插⼊放同⼀个事务⾥⾯的作⽤是什么？请⽼师指点下，这边还是不太懂<br />2019-08-26 07:22<br />明天更美好<br />我对redisson不是很了解，只是之前看过⼀些别的帖⼦，好像底层也是有⽤lua脚本的。如果对于原⽣的还好些，但是有些公司<br />⾃研的分布式缓存是不⽀持lua的。这时候恐怕就不适⽤了<br />2019-08-25 22:27
-W.LI-
⽼师好!基于数据库的实现，我现在项⽬中直接不开事务，select后插⼊(oeder_no做唯⼀约束)。try_catch 异常，重试3次。如果查到了返回成功保证密等。这么做会有问题么?
课后题:万⼀收到的N/2+1节点全部挂了肯定会有问题。不知道，从新选为master节点的算法不知，如果会选择没有收到的节点 做master也会有问题。
2019-08-24 21:45
许童童
分布式锁这⼀块确实没有实践过，跟着⽼师⼀起学习。
2019-08-24 14:41
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