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這篇文章將為大家詳細講解有關分布式鎖如何實現,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
分布式鎖三種實現方式:1、基于數據庫實現分布式鎖;2、基于緩存(Redis等)實現分布式鎖;3、基于Zookeeper實現分布式鎖。從性能角度(從高到低)來看:“緩存方式>Zookeeper方式>=數據庫方式”。
分布式鎖三種實現方式:
1. 基于數據庫實現分布式鎖;
2. 基于緩存(Redis等)實現分布式鎖;
3. 基于Zookeeper實現分布式鎖;
一, 基于數據庫實現分布式鎖
1. 悲觀鎖
利用select … where … for update 排他鎖
注意: 其他附加功能與實現一基本一致,這里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必須要走索引,否則會鎖表。有些情況下,比如表不大,mysql優化器會不走這個索引,導致鎖表問題。
2. 樂觀鎖
所謂樂觀鎖與前邊最大區別在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不會產生鎖等待而消耗資源,操作過程中認為不存在并發沖突,只有update version失敗后才能覺察到。我們的搶購、秒殺就是用了這種實現以防止超賣。
通過增加遞增的版本號字段實現樂觀鎖
二, 基于緩存(Redis等)實現分布式鎖
1. 使用命令介紹:
(1)SETNX
SETNX key val:當且僅當key不存在時,set一個key為val的字符串,返回1;若key存在,則什么都不做,返回0。
(2)expire
expire key timeout:為key設置一個超時時間,單位為second,超過這個時間鎖會自動釋放,避免死鎖。
(3)delete
delete key:刪除key
在使用Redis實現分布式鎖的時候,主要就會使用到這三個命令。
2. 實現思想:
(1)獲取鎖的時候,使用setnx加鎖,并使用expire命令為鎖添加一個超時時間,超過該時間則自動釋放鎖,鎖的value值為一個隨機生成的UUID,通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
(2)獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間,若超過這個時間則放棄獲取鎖。
(3)釋放鎖的時候,通過UUID判斷是不是該鎖,若是該鎖,則執行delete進行鎖釋放。
3. 分布式鎖的簡單實現代碼:
/** * 分布式鎖的簡單實現代碼 */ public class DistributedLock { private final JedisPool jedisPool; public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; } /** * 加鎖 * @param lockName 鎖的key * @param acquireTimeout 獲取超時時間 * @param timeout 鎖的超時時間 * @return 鎖標識 */ public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) { Jedis conn = null; String retIdentifier = null; try { // 獲取連接 conn = jedisPool.getResource(); // 隨機生成一個value String identifier = UUID.randomUUID().toString(); // 鎖名,即key值 String lockKey = "lock:" + lockName; // 超時時間,上鎖后超過此時間則自動釋放鎖 int lockExpire = (int) (timeout / ); // 獲取鎖的超時時間,超過這個時間則放棄獲取鎖 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; while (System.currentTimeMillis() < end) { if (conn.setnx(lockKey, identifier) == ) { conn.expire(lockKey, lockExpire); // 返回value值,用于釋放鎖時間確認 retIdentifier = identifier; return retIdentifier; } // 返回-代表key沒有設置超時時間,為key設置一個超時時間 if (conn.ttl(lockKey) == -) { conn.expire(lockKey, lockExpire); } try { Thread.sleep(); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retIdentifier; } /** * 釋放鎖 * @param lockName 鎖的key * @param identifier 釋放鎖的標識 * @return */ public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) { Jedis conn = null; String lockKey = "lock:" + lockName; boolean retFlag = false; try { conn = jedisPool.getResource(); while (true) { // 監視lock,準備開始事務 conn.watch(lockKey); // 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖,若是該鎖,則刪除,釋放鎖 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { Transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockKey); List<Object> results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retFlag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (JedisException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retFlag; } }
4. 測試剛才實現的分布式鎖
例子中使用50個線程模擬秒殺一個商品,使用–運算符來實現商品減少,從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。
模擬秒殺服務,在其中配置了jedis線程池,在初始化的時候傳給分布式鎖,供其使用。
public class Service { private static JedisPool pool = null; private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool); int n = 500; static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 設置最大連接數 config.setMaxTotal(200); // 設置最大空閑數 config.setMaxIdle(8); // 設置最大等待時間 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一個jedis實例時,是否需要驗證,若為true,則所有jedis實例均是可用的 config.setTestOnBorrow(true); pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000); } public void seckill() { // 返回鎖的value值,供釋放鎖時候進行判斷 String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖"); System.out.println(--n); lock.releaseLock("resource", identifier); } }
模擬線程進行秒殺服務;
public class ThreadA extends Thread { private Service service; public ThreadA(Service service) { this.service = service; } @Override public void run() { service.seckill(); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { ThreadA threadA = new ThreadA(service); threadA.start(); } } }
結果如下,結果為有序的:
若注釋掉使用鎖的部分:
public void seckill() { // 返回鎖的value值,供釋放鎖時候進行判斷 //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖"); System.out.println(--n); //lock.releaseLock("resource", indentifier); }
從結果可以看出,有一些是異步進行的:
三, 基于Zookeeper實現分布式鎖
ZooKeeper是一個為分布式應用提供一致性服務的開源組件,它內部是一個分層的文件系統目錄樹結構,規定同一個目錄下只能有一個唯一文件名。基于ZooKeeper實現分布式鎖的步驟如下:
(1)創建一個目錄mylock;
(2)線程A想獲取鎖就在mylock目錄下創建臨時順序節點;
(3)獲取mylock目錄下所有的子節點,然后獲取比自己小的兄弟節點,如果不存在,則說明當前線程順序號最小,獲得鎖;
(4)線程B獲取所有節點,判斷自己不是最小節點,設置監聽比自己次小的節點;
(5)線程A處理完,刪除自己的節點,線程B監聽到變更事件,判斷自己是不是最小的節點,如果是則獲得鎖。
這里推薦一個Apache的開源庫Curator,它是一個ZooKeeper客戶端,Curator提供的InterProcessMutex是分布式鎖的實現,acquire方法用于獲取鎖,release方法用于釋放鎖。
實現源碼如下:
import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.retry.RetryNTimes; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.data.Stat; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.stereotype.Component; /** * 分布式鎖Zookeeper實現 * */ @Slf4j @Component public class ZkLock implements DistributionLock { private String zkAddress = "zk_adress"; private static final String root = "package root"; private CuratorFramework zkClient; private final String LOCK_PREFIX = "/lock_"; @Bean public DistributionLock initZkLock() { if (StringUtils.isBlank(root)) { throw new RuntimeException("zookeeper 'root' can't be null"); } zkClient = CuratorFrameworkFactory .builder() .connectString(zkAddress) .retryPolicy(new RetryNTimes(2000, 20000)) .namespace(root) .build(); zkClient.start(); return this; } public boolean tryLock(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; boolean locked = true; try { Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName); if (stat == null) { log.info("tryLock:{}", lockName); stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName); if (stat == null) { zkClient .create() .creatingParentsIfNeeded() .withMode(CreateMode.EPHEMERAL) .forPath(lockName, "1".getBytes()); } else { log.warn("double-check stat.version:{}", stat.getAversion()); locked = false; } } else { log.warn("check stat.version:{}", stat.getAversion()); locked = false; } } catch (Exception e) { locked = false; } return locked; } public boolean tryLock(String key, long timeout) { return false; } public void release(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; try { zkClient .delete() .guaranteed() .deletingChildrenIfNeeded() .forPath(lockName); log.info("release:{}", lockName); } catch (Exception e) { log.error("刪除", e); } } public void setZkAddress(String zkAddress) { this.zkAddress = zkAddress; } }
優點:具備高可用、可重入、阻塞鎖特性,可解決失效死鎖問題。
缺點:因為需要頻繁的創建和刪除節點,性能上不如Redis方式。
四,對比
數據庫分布式鎖實現
缺點:
1.db操作性能較差,并且有鎖表的風險
2.非阻塞操作失敗后,需要輪詢,占用cpu資源;
3.長時間不commit或者長時間輪詢,可能會占用較多連接資源
Redis(緩存)分布式鎖實現
缺點:
1.鎖刪除失敗 過期時間不好控制
2.非阻塞,操作失敗后,需要輪詢,占用cpu資源;
ZK分布式鎖實現
缺點:性能不如redis實現,主要原因是寫操作(獲取鎖釋放鎖)都需要在Leader上執行,然后同步到follower。
總之:ZooKeeper有較好的性能和可靠性。
從理解的難易程度角度(從低到高)數據庫 > 緩存 > Zookeeper
從實現的復雜性角度(從低到高)Zookeeper >= 緩存 > 數據庫
從性能角度(從高到低)緩存 > Zookeeper >= 數據庫
從可靠性角度(從高到低)Zookeeper > 緩存 > 數據庫
關于分布式鎖如何實現就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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