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分布式鎖如何實現

發布時間:2020-12-14 14:17:38 來源:億速云 閱讀:192 作者:小新 欄目:互聯網科技

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

分布式鎖如何實現

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:

分布式鎖如何實現

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:

分布式鎖如何實現

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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