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從架構(gòu)思維角度分析分布式鎖方案

 更新時間:2022年01月27日 10:59:53   作者:Brand  
這篇文章主要介紹了從架構(gòu)與思維的角度來分析分布式鎖的方案,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

1 介紹

前面的文章我們介紹了分布式系統(tǒng)和它的CAP原理:一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分區(qū)容錯性(Partition tolerance)。

參考這篇《分布式事務(wù)CAP兩階段提交及三階段提交詳解

我們知道,一個分布式系統(tǒng)無法同時滿足三個特性,所以在設(shè)計系統(tǒng)之初,就有一個特性要被妥協(xié)和犧牲,因為分區(qū)容錯性的不可或缺性,一般我們的選擇是AP或者CP,這就要求我們要么舍棄強(qiáng)一致性,要么舍棄高可用。

為了達(dá)到數(shù)據(jù)的一致性,或者說至少達(dá)到數(shù)據(jù)的最終一致性,我們需要一些額外的方法來保證,比如分布式事務(wù),分布式鎖等等。

2 關(guān)于分布式鎖

在單體系統(tǒng)中,我們經(jīng)常會遇到很多高并發(fā)的場景,比如熱點數(shù)據(jù)、熱點緩存,短時間會有大量的請求進(jìn)行訪問,當(dāng)多個線程同時訪問共享資源的時候,就可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致的情況。

為了保證操作的順序性、原子性,所以我們需要輔助,比如在線程間中加鎖,當(dāng)某個線程得到資源的時候,就對當(dāng)前的資源進(jìn)行加鎖,等完成操作之后,進(jìn)行釋放,其他線程就可以繼續(xù)使用了。

Java在多線程實現(xiàn)中,專門提供了一些鎖機(jī)制來保障線程的互斥同步(synchronized/ReentrantLock)等。

1 synchronized(object:this){
 2    // todo 業(yè)務(wù)邏輯
 3 }
 4 ====================================
 5 Lock lock = new ReentrantLock(); 
 6 Condition condition = lock.newCondition(); 
 7 lock.lock(); 
 8 try { 
 9  while(這邊是條件表達(dá)式) { 
10    condition.wait(); 
11    // todo 業(yè)務(wù)邏輯 
12   } 
13  } finally { 
14     lock.unlock(); 
15 }

這種方式對于同一個module里面的操作是沒什么問題,但是在分布式系統(tǒng)中,就沒什么用了,比如很典型的支付場景、跨行轉(zhuǎn)賬場景,均屬于多系統(tǒng)之間的資源操作。

所以,為了解決這個問題,我們就必須引入分布式鎖,來保障多個不同系統(tǒng)對共享資源進(jìn)行互斥訪問。

分布式鎖需要解決的問題一般包含如下:

1、排他性:分布式部署的應(yīng)用集群中,同一個方法在同一時間只能被一臺機(jī)器上的一個線程執(zhí)行。

2、避免死鎖:鎖在執(zhí)行一段有限的時間之后,會被釋放(正常釋放或異常導(dǎo)致自動釋放),并且可以被重入,即當(dāng)前線程可重復(fù)獲取。

3、高可用/高性能:獲取鎖和釋放鎖具備高可用;獲取和釋放鎖的性能優(yōu)良。

3 分布式鎖的實現(xiàn)方案

分布式鎖的實現(xiàn),比較常見的方案有3種:

1、基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖

2、基于緩存(Redis或其他類型緩存)實現(xiàn)分布式鎖

3、基于Zookeeper實現(xiàn)分布式鎖

這三種方案,從實現(xiàn)的復(fù)雜度上來看,從1到3難度依次遞增。而且并不是每種解決方案都是完美的,它們都有各自的特性,還是需要根據(jù)實際的場景進(jìn)行抉擇的。

3.1  基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)

3.1.1 樂觀鎖的實現(xiàn)方式

樂觀鎖機(jī)制其實就是在數(shù)據(jù)庫表中引入一個版本號(version)字段來實現(xiàn)。如下,再表上添加了一個version字段,并且設(shè)置為bigint類型:

1 CREATE TABLE `t_pay` (
2 `id` BIGINT ( 20 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
3 `pay_id` BIGINT (8) NOT NULL COMMENT '支付id',
4 `pay_count` BIG (<strong>8</strong>) DEFAULT 0 not NULL COMMENT '支付次數(shù)',
5 `balance` DECIMAL (6,2) DEFAULT 0 not NULL COMMENT '總額度',
6 `version` BIGINT (10) DEFAULT 0  NOT NULL COMMENT '版本號',
7 PRIMARY KEY ( `id` )
8 ) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 137587 DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '用戶支付信息表';

在每次進(jìn)行數(shù)據(jù)庫表之前先查詢一下當(dāng)前記錄信息,然后執(zhí)行更新語句并且讓指定字段進(jìn)行自增,即 version = version+1 (因為MySQL同一張表只支持一個自增鍵,這邊已經(jīng)被id用了)。

修改完將新的數(shù)據(jù)與新的version更新到數(shù)據(jù)表中,更新的同時檢查目前數(shù)據(jù)庫里version值是不是之前的那個version,如果是,則正常更新。

如果不是,則更新失敗,說明在這個執(zhí)行間隙有其它的進(jìn)程去更新過數(shù)據(jù)了,這時候如果強(qiáng)行更新進(jìn)去,支付次數(shù)和總額度就不對了。操作如下:

1 -- 先查詢數(shù)據(jù)信息
2 select pay_id,pay_count,balance,version from t_pay where id= #{id}
3 -- 判斷當(dāng)前表中的version 是否與剛才查出的version一致,是的話正常更新
4 update t_pay set pay_count=paycount + 1, balance = balance + '具體消費(fèi)額度' ,version = version+1 where id=#{id} and version= #{version};

根據(jù)返回修改記錄條數(shù)來判斷當(dāng)前更新是否生效,如果改動的是0條數(shù)據(jù),說明version發(fā)生了變更,導(dǎo)致改動無效,這時候可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)邏輯來判斷是否回滾事務(wù)。

下面圖例分析一下:

舉例如圖,你跟你老婆用同一個賬戶在支付,你支付燃?xì)赓M(fèi),你老婆夠買手表,如果沒有鎖機(jī)制,在并發(fā)的情況下,可能會出現(xiàn)同時被扣25和8000,導(dǎo)致最終余額的不正確。

但是如果使用樂觀鎖機(jī)制,當(dāng)兩個請求同時到達(dá)的時候,需要獲取到賬號信息包括版本號信息,不管是A操作(支付燃?xì)赓M(fèi))還是B操作(購買手表),都會將版本號加1,即version=2,

那么另外一個操作執(zhí)行的時候,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前版本號變成了2,不再是之前讀取的 1,則更新失敗。

通過上面這個例子可以看出來,使用「樂觀鎖」機(jī)制,必須得滿足:

a)鎖服務(wù)要有遞增的版本號 version

b)每次更新數(shù)據(jù)的時候都必須先判斷版本號對不對,然后再寫入新的版本號

3.1.2 悲觀鎖的實現(xiàn)方式

悲觀鎖也叫作排它鎖,在MySQL中是基于 for update  語法來實現(xiàn)加鎖的,下面用偽代碼來演示,例如:

1 // 鎖定的方法
 2 public boolean lock(){
 3     connection.setAutoCommit(false)
 4     while(true){
 5         result = 
 6         select * from t_pay where 
 7         id = 100 for update;
 8         if(result){
 9          // 結(jié)果不為空,
10          // 則說明獲取到了鎖
11             return true;
12         }
13         // 沒有獲取到鎖,繼續(xù)獲取
14         sleep(1000);
15     }
16     return false;
17 }
18 
19 // 釋放鎖
20 connection.commit();

上面的示例中,user表中,id是主鍵,通過 for update 操作,數(shù)據(jù)庫在查詢的時候就會給這條記錄加上排它鎖。(需要注意的是,在InnoDB中只有檢索字段加了索引的,才會是行級鎖,否者是表級鎖,所以這個id字段要加索引),

當(dāng)這條記錄加上排它鎖之后,其它線程是無法操作這條記錄的。

那么,這樣的話,我們就可以認(rèn)為獲得了排它鎖的這個線程是擁有了分布式鎖,然后就可以執(zhí)行我們想要做的業(yè)務(wù)邏輯,當(dāng)邏輯完成之后,再調(diào)用上述釋放鎖的語句即可。

3.1.3 數(shù)據(jù)庫鎖的優(yōu)缺點

直接使用數(shù)據(jù)庫,容易理解、操作簡單。

但是會有各種各樣的問題,在解決問題的過程中會使整個方案變得越來越復(fù)雜。操作數(shù)據(jù)庫需要一定的開銷,性能問題需要考慮,特別是高并發(fā)場景下。

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候。

3.2基于Redis實現(xiàn)

3.2.1 基于緩存實現(xiàn)分布式鎖

相比較于基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖的方案來說,基于緩存來實現(xiàn)在性能方面會表現(xiàn)的更好一點。類似Redis可以多集群部署的,解決單點問題。

基于Redis實現(xiàn)的鎖機(jī)制,主要是依賴redis自身的原子操作,例如:

1 # 判斷是否存在,不存在設(shè)值,并提供自動過期時間
2 SET key value NX PX millisecond
3 
4 # 刪除某個key
5 DEL key [key …]

NX:只在在鍵不存在時,才對鍵進(jìn)行設(shè)置操作,SET key value NX 效果等同于 SETNX key value
PX millisecond:設(shè)置鍵的過期時間為millisecond毫秒,當(dāng)超過這個時間后,設(shè)置的鍵會自動失效

如果需要把上面的支付業(yè)務(wù)實現(xiàn),則需要改寫如下:

1 # 設(shè)置賬戶Id為17124的賬號的值為1,如果不存在的情況下,并設(shè)置過期時間為500ms
2 SET pay_id_17124 1 NX PX 500
3 
4 # 進(jìn)行刪除
5 DEL pay_id_17124

上述代碼示例是指,

當(dāng)redis中不存在pay_key這個鍵的時候,才會去設(shè)置一個pay_key鍵,鍵的值為 1,且這個鍵的存活時間為500ms。

當(dāng)某個進(jìn)程設(shè)置成功之后,就可以去執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯了,等業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完畢之后,再去進(jìn)行解鎖。而解鎖之前或者自動過期之前,其他進(jìn)程是進(jìn)不來的。

實現(xiàn)鎖機(jī)制的原理是:這個命令是只有在某個key不存在的時候,才會執(zhí)行成功。那么當(dāng)多個進(jìn)程同時并發(fā)的去設(shè)置同一個key的時候,就永遠(yuǎn)只會有一個進(jìn)程成功。

解鎖很簡單,只需要刪除這個key就可以了。

另外,針對redis集群模式的分布式鎖,可以采用redis的Redlock機(jī)制。

需要注意的是,如何設(shè)置恰當(dāng)?shù)某瑫r時間,如果設(shè)置的失效時間太短,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)置的時間太長,其他獲取鎖的線程就要多等一段時間。這個問題使用數(shù)據(jù)庫實現(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)庫來實現(xiàn)分布式鎖,會提供更好的性能,同時,很多緩存服務(wù)都是集群部署的,可以避免單點問題。

并且很多緩存服務(wù)都提供了可以用來實現(xiàn)分布式鎖的方法,比如redis的setnx方法。并且,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)置超時時間來控制鎖的釋放。

3.2.2緩存實現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)缺點

優(yōu)點是性能好,實現(xiàn)起來較為方便。缺點是通過超時時間來控制鎖的失效時間并不是十分的靠譜。

3.3 基于Zookeeper實現(xiàn)

3.3.1 實現(xiàn)過程

基于zookeeper臨時有序節(jié)點可以實現(xiàn)分布式鎖。

其原理如下:

1、每個請求的客戶端,都去Zookeeper上的某個指定節(jié)點的目錄下(比如是對某個對象的操作),去生成一個唯一的臨時有序節(jié)點。

2、然后判斷自己是否是這些有序節(jié)點中序號最小的一個,如果是,則算是獲取了鎖。

3、如果不是最小序號,則說明沒有獲取到鎖,那么就需要在序列中找到比自己小的那個節(jié)點,對其注冊事件監(jiān)聽(調(diào)用exits()方法確認(rèn)節(jié)點在不在)。比如下面圖中,client-3 生成 node-3,并監(jiān)聽node-2。

4、當(dāng)監(jiān)聽到這個節(jié)點被刪除了,那就再去判斷一次自己當(dāng)初創(chuàng)建的節(jié)點是否變成了序列中最小的。如果是,則獲取鎖,如果不是,則重復(fù)上述步驟。

1 //創(chuàng)建子節(jié)點
 2 private String createSaNode() throws KeeperException, InterruptedException {
 3 // 如果根節(jié)點不存在,則創(chuàng)建根節(jié)點
 4 Stat stat = zk.exists(ZNODE, false);
 5 if (stat == null) {
 6 zk.create(ZNODE, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
 7 }
 8 
 9 String hostName = System.getenv("HOSTNAME");
10 // 創(chuàng)建EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節(jié)點
11 String saPath = zk.create(ZNODE + "/" + SA_NODE_PREFIX,
12 hostName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
13 CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
14 return saPath;
15 }

完整的實現(xiàn)方案可以參考:ZooKeeper開發(fā)實際應(yīng)用案例實戰(zhàn)

根據(jù)上訴的步驟,Zookeeper實際解決了如下問題:

  • 鎖無法釋放?使用Zookeeper可以有效的解決鎖無法釋放的問題,因為在創(chuàng)建鎖的時候,客戶端會在ZK中創(chuàng)建一個臨時節(jié)點,一旦客戶端獲取到鎖之后突然掛掉(Session連接斷開),那么這個臨時節(jié)點就會自動刪除掉。其他客戶端就可以再次獲得鎖。

  • 非阻塞鎖?使用Zookeeper可以實現(xiàn)阻塞的鎖,客戶端可以通過在ZK中創(chuàng)建順序節(jié)點,并且在節(jié)點上綁定監(jiān)聽器,一旦節(jié)點有變化,Zookeeper會通知客戶端,客戶端可以檢查自己創(chuàng)建的節(jié)點是不是當(dāng)前所有節(jié)點中序號最小的,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)點的時候,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)點中,下次想要獲取鎖的時候和當(dāng)前最小的節(jié)點中的數(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)建一個臨時的順序節(jié)點,參與排隊。

  • 單點問題?使用Zookeeper可以有效的解決單點問題,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)。

下面圖例說明:

Locker Object 是對需要競爭的資源進(jìn)行持久的節(jié)點,下面的node-1到node-n 就是上面說的有序子節(jié)點,由不同進(jìn)程的client去創(chuàng)建。

當(dāng)進(jìn)來一個客戶端需要去競爭資源的時候,就跑到持久化節(jié)點下去按順序創(chuàng)建一個直接點,然后看一下是不是最小的一個。

如果是最小的就獲取到鎖,可以繼續(xù)后面的資源操作了。如果不是則監(jiān)聽比自己序號小的節(jié)點,比如client-3 訂閱的是 node-2。

如果node-2被刪除,自己被喚醒,再次判斷自己是不是序列中最小的,如果是,則獲取鎖。

3.3.2 zk實現(xiàn)分布式鎖的優(yōu)缺點

優(yōu)點:有效的解決單點問題,不可重入問題,非阻塞問題以及鎖無法釋放的問題。實現(xiàn)起來較為簡單。

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

3.4 三種方案的對比總結(jié)

上面幾種方式,并不是都能做到十全十美,就像CAP一樣,在復(fù)雜性、可靠性、性能 三方面無法同時滿足一樣。所以,更多的是根據(jù)不同的應(yīng)用場景選擇最合適的方案。

特性

實現(xiàn)復(fù)雜度角度

性能角度

可靠性角度

數(shù)據(jù)庫

緩存

Zookeeper

以上就是從架構(gòu)思維角度分析分布式鎖方案的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于分布式鎖架構(gòu)思維方案的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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