Java中的鎖主要包括synchronized鎖和JUC包中的鎖，這些鎖都是針對單個JVM實例上的鎖，對于分布式環(huán)境如果我們需要加鎖就顯得無能為力。

在單個JVM實例上，鎖的競爭者通常是一些不同的線程，而在分布式環(huán)境中，鎖的競爭者通常是一些不同的線程或者進(jìn)程。如何實現(xiàn)在分布式環(huán)境中對一個對象進(jìn)行加鎖呢？答案就是分布式鎖。

分布式鎖實現(xiàn)方案

目前分布式鎖的實現(xiàn)方案主要包括三種：

• 基于數(shù)據(jù)庫（唯一索引）
• 基于緩存（Redis，memcached，tair）
• 基于Zookeeper

基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖：主要是利用數(shù)據(jù)庫的唯一索引來實現(xiàn)，唯一索引天然具有排他性，這剛好符合我們對鎖的要求：同一時刻只能允許一個競爭者獲取鎖。加鎖時我們在數(shù)據(jù)庫中插入一條鎖記錄，利用業(yè)務(wù)id進(jìn)行防重。當(dāng)?shù)谝粋€競爭者加鎖成功后，第二個競爭者再來加鎖就會拋出唯一索引沖突，如果拋出這個異常，我們就判定當(dāng)前競爭者加鎖失敗。防重業(yè)務(wù)id需要我們自己來定義，例如我們的鎖對象是一個方法，則我們的業(yè)務(wù)防重id就是這個方法的名字，如果鎖定的對象是一個類，則業(yè)務(wù)防重id就是這個類名。

基于緩存實現(xiàn)分布式鎖：理論上來說使用緩存來實現(xiàn)分布式鎖的效率最高，加鎖速度最快，因為Redis幾乎都是純內(nèi)存操作，而基于數(shù)據(jù)庫的方案和基于Zookeeper的方案都會涉及到磁盤文件IO，效率相對低下。一般使用Redis來實現(xiàn)分布式鎖都是利用Redis的SETNX key value這個命令，只有當(dāng)key不存在時才會執(zhí)行成功，如果key已經(jīng)存在則命令執(zhí)行失敗。

基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其實現(xiàn)分布式鎖的原理和Redis類似，我們在Zookeeper中創(chuàng)建瞬時節(jié)點(diǎn)，利用節(jié)點(diǎn)不能重復(fù)創(chuàng)建的特性來保證排他性。

在實現(xiàn)分布式鎖的時候我們需要考慮一些問題，例如：分布式鎖是否可重入，分布式鎖的釋放時機(jī)，分布式鎖服務(wù)端是否有單點(diǎn)問題等。

基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖

上面已經(jīng)分析了基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布式鎖的基本原理：通過唯一索引保持排他性，加鎖時插入一條記錄，解鎖是刪除這條記錄。下面我們就簡要實現(xiàn)一下基于數(shù)據(jù)庫的分布式鎖。

表設(shè)計

CREATE TABLE `distributed_lock` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `unique_mutex` varchar(255) NOT NULL COMMENT '業(yè)務(wù)防重id',
  `holder_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT '鎖持有者id',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `mutex_index` (`unique_mutex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

id字段是數(shù)據(jù)庫的自增id，unique_mutex字段就是我們的防重id，也就是加鎖的對象，此對象唯一。在這張表上我們加了一個唯一索引，保證unique_mutex唯一性。holder_id代表競爭到鎖的持有者id。

加鎖

insert into distributed_lock(unique_mutex, holder_id) values (‘unique_mutex', ‘holder_id');

如果當(dāng)前sql執(zhí)行成功代表加鎖成功，如果拋出唯一索引異常(DuplicatedKeyException)則代表加鎖失敗，當(dāng)前鎖已經(jīng)被其他競爭者獲取。

解鎖

delete from methodLock where unique_mutex=‘unique_mutex' and holder_id=‘holder_id';

解鎖很簡單，直接刪除此條記錄即可。

分析

是否可重入：就以上的方案來說，我們實現(xiàn)的分布式鎖是不可重入的，即是是同一個競爭者，在獲取鎖后未釋放鎖之前再來加鎖，一樣會加鎖失敗，因此是不可重入的。解決不可重入問題也很簡單：加鎖時判斷記錄中是否存在unique_mutex的記錄，如果存在且holder_id和當(dāng)前競爭者id相同，則加鎖成功。這樣就可以解決不可重入問題。

鎖釋放時機(jī)：設(shè)想如果一個競爭者獲取鎖時候，進(jìn)程掛了，此時distributed_lock表中的這條記錄就會一直存在，其他競爭者無法加鎖。為了解決這個問題，每次加鎖之前我們先判斷已經(jīng)存在的記錄的創(chuàng)建時間和當(dāng)前系統(tǒng)時間之間的差是否已經(jīng)超過超時時間，如果已經(jīng)超過則先刪除這條記錄，再插入新的記錄。另外在解鎖時，必須是鎖的持有者來解鎖，其他競爭者無法解鎖。這點(diǎn)可以通過holder_id字段來判定。

數(shù)據(jù)庫單點(diǎn)問題：單個數(shù)據(jù)庫容易產(chǎn)生單點(diǎn)問題：如果數(shù)據(jù)庫掛了，我們的鎖服務(wù)就掛了。對于這個問題，可以考慮實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的高可用方案，例如MySQL的MHA高可用解決方案。

基于Zookeeper實現(xiàn)分布式鎖

前置知識：

Zookeeper的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)就像一棵樹，這棵樹由節(jié)點(diǎn)組成，這種節(jié)點(diǎn)叫做Znode。

Znode分為四種類型：

• 持久節(jié)點(diǎn)(PERSISTENT)：默認(rèn)的節(jié)點(diǎn)類型。創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的客戶端與zookeeper斷開連接后，該節(jié)點(diǎn)依舊存在 。
• 持久節(jié)點(diǎn)順序節(jié)點(diǎn)(PERSISTENT_SEQUENTIAL)： 所謂順序節(jié)點(diǎn)，就是在創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)時，Zookeeper根據(jù)創(chuàng)建的時間順序給該節(jié)點(diǎn)名稱進(jìn)行編號：
• 臨時節(jié)點(diǎn)(EPHEMERAL) ：和持久節(jié)點(diǎn)相反，當(dāng)創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的客戶端與zookeeper斷開連接后，臨時節(jié)點(diǎn)會被刪除。
• 臨時順序節(jié)點(diǎn)（EPHEMERAL_SEQUENTIAL） ：顧名思義，臨時順序節(jié)點(diǎn)結(jié)合和臨時節(jié)點(diǎn)和順序節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)：在創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)時，Zookeeper根據(jù)創(chuàng)建的時間順序給該節(jié)點(diǎn)名稱進(jìn)行編號；當(dāng)創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的客戶端與Zookeeper斷開連接后，臨時節(jié)點(diǎn)會被刪除。

Zookeeper分布式鎖恰恰應(yīng)用了臨時順序節(jié)點(diǎn)。具體如何實現(xiàn)呢？讓我們來看一看詳細(xì)步驟：

加鎖和解鎖流程

獲取鎖

首先，在Zookeeper當(dāng)中創(chuàng)建一個持久節(jié)點(diǎn)ParentLock。當(dāng)?shù)谝粋€客戶端想要獲得鎖時，需要在ParentLock這個節(jié)點(diǎn)下面創(chuàng)建一個臨時順序節(jié)點(diǎn) Lock1。

之后，Client1查找ParentLock下面所有的臨時順序節(jié)點(diǎn)并排序，判斷自己所創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)Lock1是不是順序最靠前的一個。如果是第一個節(jié)點(diǎn)，則成功獲得鎖。

這時候，如果再有一個客戶端 Client2 前來獲取鎖，則在ParentLock下載再創(chuàng)建一個臨時順序節(jié)點(diǎn)Lock2。

Client2查找ParentLock下面所有的臨時順序節(jié)點(diǎn)并排序，判斷自己所創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)Lock2是不是順序最靠前的一個，結(jié)果發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)Lock2并不是最小的。

于是，Client2向排序僅比它靠前的節(jié)點(diǎn)Lock1注冊Watcher，用于監(jiān)聽Lock1節(jié)點(diǎn)是否存在。這意味著Client2搶鎖失敗，進(jìn)入了等待狀態(tài)。

這時候，如果又有一個客戶端Client3前來獲取鎖，則在ParentLock下載再創(chuàng)建一個臨時順序節(jié)點(diǎn)Lock3。

Client3查找ParentLock下面所有的臨時順序節(jié)點(diǎn)并排序，判斷自己所創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)Lock3是不是順序最靠前的一個，結(jié)果同樣發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)Lock3并不是最小的。

于是，Client3向排序僅比它靠前的節(jié)點(diǎn)Lock2注冊Watcher，用于監(jiān)聽Lock2節(jié)點(diǎn)是否存在。這意味著Client3同樣搶鎖失敗，進(jìn)入了等待狀態(tài)。

這樣一來，Client1得到了鎖，Client2監(jiān)聽了Lock1，Client3監(jiān)聽了Lock2。這恰恰形成了一個等待隊列，很像是Java當(dāng)中ReentrantLock(可重入鎖)所依賴的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。

獲得鎖的過程大致就是這樣，那么Zookeeper如何釋放鎖呢？

釋放鎖的過程很簡單，只需要釋放對應(yīng)的子節(jié)點(diǎn)就好。

釋放鎖

釋放鎖分為兩種情況：

1.任務(wù)完成，客戶端顯示釋放

當(dāng)任務(wù)完成時，Client1會顯示調(diào)用刪除節(jié)點(diǎn)Lock1的指令。

2.任務(wù)執(zhí)行過程中，客戶端崩潰

獲得鎖的Client1在任務(wù)執(zhí)行過程中，如果Duang的一聲崩潰，則會斷開與Zookeeper服務(wù)端的鏈接。根據(jù)臨時節(jié)點(diǎn)的特性，相關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)Lock1會隨之自動刪除。

由于Client2一直監(jiān)聽著Lock1的存在狀態(tài)，當(dāng)Lock1節(jié)點(diǎn)被刪除，Client2會立刻收到通知。這時候Client2會再次查詢ParentLock下面的所有節(jié)點(diǎn)，確認(rèn)自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)Lock2是不是目前最小的節(jié)點(diǎn)。如果是最小，則Client2順理成章獲得了鎖。

同理，如果Client2也因為任務(wù)完成或者節(jié)點(diǎn)崩潰而刪除了節(jié)點(diǎn)Lock2，那么Client3就會接到通知。

最終，Client3成功得到了鎖。

使用Zookeeper實現(xiàn)分布式鎖的大致流程就是這樣。

分析

解決不可重入：客戶端加鎖時將主機(jī)和線程信息寫入鎖中，下一次再來加鎖時直接和序列最小的節(jié)點(diǎn)對比，如果相同，則加鎖成功，鎖重入。

鎖釋放時機(jī)：由于我們創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是順序臨時節(jié)點(diǎn)，當(dāng)客戶端獲取鎖成功之后突然session會話斷開，ZK會自動刪除這個臨時節(jié)點(diǎn)。

單點(diǎn)問題：ZK是集群部署的，主要一半以上的機(jī)器存活，就可以保證服務(wù)可用性。

利用curator實現(xiàn)

Zookeeper第三方客戶端curator中已經(jīng)實現(xiàn)了基于Zookeeper的分布式鎖。利用curator加鎖和解鎖的代碼如下：

@Autowired
private CuratorFramework curatorFramework;
// 加鎖，支持超時，可重入
public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    //
    InterProcessMutex interProcessMutex= new InterProcessMutex(curatorFramework, "/ParenLock");
    try {
        return interProcessMutex.acquire(timeout, unit);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return true;
}
// 解鎖
public boolean unlock() {
InterProcessMutex interProcessMutex= new InterProcessMutex(curatorFramework,  "/ParenLock");
    try {
        interProcessMutex.release();
    } catch (Throwable e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
    } finally {
        executorService.schedule(new Cleaner(client, path), delayTimeForClean, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    return true;
}

最常用的鎖：

• InterProcessMutex：分布式可重入排它鎖
• InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它鎖
• InterProcessReadWriteLock：分布式讀寫鎖

基于緩存實現(xiàn)分布式鎖，以Redis為例

加鎖

public class RedisTool {
    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";
    /**
     * 加鎖
     * @param stringRedisTemplate Redis客戶端
     * @param lockKey 鎖的key
     * @param requestId 競爭者id
     * @param expireTime 鎖超時時間，超時之后鎖自動釋放
     * @return 
     */
    public static boolean getDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, 30, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

可以看到，我們加鎖就一行代碼：

stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, 30, TimeUnit.SECONDS);

這個setIfAbsent()方法一共五個形參：

• 第一個為key，我們使用key來當(dāng)鎖，因為key是唯一的。
• 第二個為value，這里寫的是鎖競爭者的id，在解鎖時，我們需要判斷當(dāng)前解鎖的競爭者id是否為鎖持有者。
• 第三個為expx，這個參數(shù)我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期時間的設(shè)置，具體時間由第五個參數(shù)決定；
• 第四個參數(shù)為time，與第四個參數(shù)相呼應(yīng)，代表key的過期時間。

總的來說，執(zhí)行上面的setIfAbsent()方法就只會導(dǎo)致兩種結(jié)果：

• 1.當(dāng)前沒有鎖(key不存在)，那么就進(jìn)行加鎖操作，并對鎖設(shè)置一個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。
• 2.已經(jīng)有鎖存在，不做任何操作。上述解鎖請求中，緩存超時機(jī)制保證了即使一個競爭者加鎖之后掛了，也不會產(chǎn)生死鎖問題：超時之后其他競爭者依然可以獲取鎖。通過設(shè)置value為競爭者的id，保證了只有鎖的持有者才能來解鎖，否則任何競爭者都能解鎖，那豈不是亂套了。

解鎖

public class RedisTool {
    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
    /**
     * 釋放分布式鎖
     * @param stringRedisTemplate Redis客戶端
     * @param lockKey 鎖
     * @param requestId 鎖持有者id
     * @return 是否釋放成功
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockKey, String requestId) {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Long result = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Collections.singletonList(lockKey), requestId);
        return RELEASE_SUCCESS.equals(result);
    }
}

解鎖的步驟：

• 1、判斷當(dāng)前解鎖的競爭者id是否為鎖的持有者，如果不是直接返回失敗，如果是則進(jìn)入第2步。
• 2、刪除key，如果刪除成功，返回解鎖成功，否則解鎖失敗。

注意到這里解鎖其實是分為2個步驟，涉及到解鎖操作的一個原子性操作問題。這也是為什么我們解鎖的時候用Lua腳本來實現(xiàn)，因為Lua腳本可以保證操作的原子性。那么這里為什么需要保證這兩個步驟的操作是原子操作呢？

設(shè)想：假設(shè)當(dāng)前鎖的持有者是競爭者1，競爭者1來解鎖，成功執(zhí)行第1步，判斷自己就是鎖持有者，這是還未執(zhí)行第2步。這是鎖過期了，然后競爭者2對這個key進(jìn)行了加鎖。加鎖完成后，競爭者1又來執(zhí)行第2步，此時錯誤產(chǎn)生了：競爭者1解鎖了不屬于自己持有的鎖?？赡軙腥藛枮槭裁锤偁幷?執(zhí)行完第1步之后突然停止了呢？這個問題其實很好回答，例如競爭者1所在的JVM發(fā)生了GC停頓，導(dǎo)致競爭者1的線程停頓。這樣的情況發(fā)生的概率很低，但是請記住即使只有萬分之一的概率，在線上環(huán)境中完全可能發(fā)生。因此必須保證這兩個步驟的操作是原子操作。

分析

• 是否可重入：以上實現(xiàn)的鎖是不可重入的，如果需要實現(xiàn)可重入，在SET_IF_NOT_EXIST之后，再判斷key對應(yīng)的value是否為當(dāng)前競爭者id，如果是返回加鎖成功，否則失敗。
• 鎖釋放時機(jī)：加鎖時我們設(shè)置了key的超時，當(dāng)超時后，如果還未解鎖，則自動刪除key達(dá)到解鎖的目的。如果一個競爭者獲取鎖之后掛了，我們的鎖服務(wù)最多也就在超時時間的這段時間之內(nèi)不可用。
• Redis單點(diǎn)問題：如果需要保證鎖服務(wù)的高可用，可以對Redis做高可用方案：Redis集群+主從切換。目前都有比較成熟的解決方案。

redis分布式鎖，更詳細(xì)的可以參考：分布式鎖(Redisson)原理分析

三種方案比較

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。 

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