第12课:分布式锁

本达人课讲述的是基于 Spring Cloud 的分布式架构,那么也带来了线程安全问题,比如一个商城系统,下单过程可能由不同的微服务协作完成,在高并发的情况下如果不加锁就会有问题,而传统的加锁方式只针对单一架构,对于分布式架构是不适合的,这时就需要用到分布式锁。

实现分布式锁的方式有很多,本文结合我的实际项目和目前的技术趋势,通过实例实现几种较为流行的分布式锁方案,最后会对不同的方案进行比较。

基于 Redis 的分布式锁

利用 SETNX 和 SETEX

基本命令主要有:

  • SETNX(SET If Not Exists):当且仅当 Key 不存在时,则可以设置,否则不做任何动作。
  • SETEX:可以设置超时时间

其原理为:通过 SETNX 设置 Key-Value 来获得锁,随即进入死循环,每次循环判断,如果存在 Key 则继续循环,如果不存在 Key,则跳出循环,当前任务执行完成后,删除 Key 以释放锁。

这种方式可能会导致死锁,为了避免这种情况,需要设置超时时间。

下面,请看具体的实现步骤。

1.创建一个 Maven 工程并在 pom.xml 加入以下依赖:

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.2.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
        </dependency>

        <!-- 开启web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <!-- redis-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

2.创建启动类 Application.java:

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class,args);
    }

}

3.添加配置文件 application.yml:

server:
  port: 8080
spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

4.创建全局锁类 Lock.java:

/**
 * 全局锁,包括锁的名称
 */
public class Lock {
    private String name;
    private String value;

    public Lock(String name, String value) {
        this.name = name;
        this.value = value;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public String getValue() {
        return value;
    }

}

5.创建分布式锁类 DistributedLockHandler.java:

@Component
public class DistributedLockHandler {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLockHandler.class);
    private final static long LOCK_EXPIRE = 30 * 1000L;//单个业务持有锁的时间30s,防止死锁
    private final static long LOCK_TRY_INTERVAL = 30L;//默认30ms尝试一次
    private final static long LOCK_TRY_TIMEOUT = 20 * 1000L;//默认尝试20s

    @Autowired
    private StringRedisTemplate template;

    /**
     * 尝试获取全局锁
     *
     * @param lock 锁的名称
     * @return true 获取成功,false获取失败
     */
    public boolean tryLock(Lock lock) {
        return getLock(lock, LOCK_TRY_TIMEOUT, LOCK_TRY_INTERVAL, LOCK_EXPIRE);
    }

    /**
     * 尝试获取全局锁
     *
     * @param lock    锁的名称
     * @param timeout 获取超时时间 单位ms
     * @return true 获取成功,false获取失败
     */
    public boolean tryLock(Lock lock, long timeout) {
        return getLock(lock, timeout, LOCK_TRY_INTERVAL, LOCK_EXPIRE);
    }

    /**
     * 尝试获取全局锁
     *
     * @param lock        锁的名称
     * @param timeout     获取锁的超时时间
     * @param tryInterval 多少毫秒尝试获取一次
     * @return true 获取成功,false获取失败
     */
    public boolean tryLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval) {
        return getLock(lock, timeout, tryInterval, LOCK_EXPIRE);
    }

    /**
     * 尝试获取全局锁
     *
     * @param lock           锁的名称
     * @param timeout        获取锁的超时时间
     * @param tryInterval    多少毫秒尝试获取一次
     * @param lockExpireTime 锁的过期
     * @return true 获取成功,false获取失败
     */
    public boolean tryLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval, long lockExpireTime) {
        return getLock(lock, timeout, tryInterval, lockExpireTime);
    }


    /**
     * 操作redis获取全局锁
     *
     * @param lock           锁的名称
     * @param timeout        获取的超时时间
     * @param tryInterval    多少ms尝试一次
     * @param lockExpireTime 获取成功后锁的过期时间
     * @return true 获取成功,false获取失败
     */
    public boolean getLock(Lock lock, long timeout, long tryInterval, long lockExpireTime) {
        try {
            if (StringUtils.isEmpty(lock.getName()) || StringUtils.isEmpty(lock.getValue())) {
                return false;
            }
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            do{
                if (!template.hasKey(lock.getName())) {
                    ValueOperations<String, String> ops = template.opsForValue();
                    ops.set(lock.getName(), lock.getValue(), lockExpireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    return true;
                } else {//存在锁
                    logger.debug("lock is exist!!!");
                }
                if (System.currentTimeMillis() - startTime > timeout) {//尝试超过了设定值之后直接跳出循环
                    return false;
                }
                Thread.sleep(tryInterval);
            }
            while (template.hasKey(lock.getName())) ;
        } catch (InterruptedException e) {
            logger.error(e.getMessage());
            return false;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 释放锁
     */
    public void releaseLock(Lock lock) {
        if (!StringUtils.isEmpty(lock.getName())) {
            template.delete(lock.getName());
        }
    }

}

6.最后创建 HelloController 来测试分布式锁。

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private DistributedLockHandler distributedLockHandler;

    @RequestMapping("index")
    public String index(){
        Lock lock=new Lock("lynn","min");
        if(distributedLockHandler.tryLock(lock)){
            try {
                //为了演示锁的效果,这里睡眠5000毫秒
                System.out.println("执行方法");
                Thread.sleep(5000);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            distributedLockHandler.releaseLock(lock);
        }
        return "hello world!";
    }
}

7.测试。

启动 Application.java,连续访问两次浏览器:http://localhost:8080/index,控制台可以发现先打印了一次“执行方法”,说明后面一个线程被锁住了,5秒后又再次打印了“执行方法”,说明锁被成功释放。

通过这种方式创建的分布式锁存在以下问题:

高并发的情况下,如果两个线程同时进入循环,可能导致加锁失败。
SETNX 是一个耗时操作,因为它需要判断 Key 是否存在,因为会存在性能问题。
因此,Redis 官方推荐 Redlock 来实现分布式锁。

利用 Redlock

通过 Redlock 实现分布式锁比其他算法更加可靠,继续改造上一例的代码。

1.pom.xml 增加以下依赖:

<dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.7.0</version>
        </dependency>

2.增加以下几个类:

/**
 * 获取锁后需要处理的逻辑
 */
public interface AquiredLockWorker<T> {
    T invokeAfterLockAquire() throws Exception;
}
/**
 * 获取锁管理类
 */
public interface DistributedLocker {

    /**
     * 获取锁
     * @param resourceName  锁的名称
     * @param worker 获取锁后的处理类
     * @param <T>
     * @return 处理完具体的业务逻辑要返回的数据
     * @throws UnableToAquireLockException
     * @throws Exception
     */
    <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker) throws UnableToAquireLockException, Exception;

    <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception;

}
/**
 * 异常类
 */
public class UnableToAquireLockException extends RuntimeException {

    public UnableToAquireLockException() {
    }

    public UnableToAquireLockException(String message) {
        super(message);
    }

    public UnableToAquireLockException(String message, Throwable cause) {
        super(message, cause);
    }
}
/**
 * 获取RedissonClient连接类
 */
@Component
public class RedissonConnector {
    RedissonClient redisson;
    @PostConstruct
    public void init(){
        redisson = Redisson.create();
    }

    public RedissonClient getClient(){
        return redisson;
    }

}
@Component
public class RedisLocker  implements DistributedLocker{

    private final static String LOCKER_PREFIX = "lock:";

    @Autowired
    RedissonConnector redissonConnector;
    @Override
    public <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker) throws InterruptedException, UnableToAquireLockException, Exception {

        return lock(resourceName, worker, 100);
    }

    @Override
    public <T> T lock(String resourceName, AquiredLockWorker<T> worker, int lockTime) throws UnableToAquireLockException, Exception {
        RedissonClient redisson= redissonConnector.getClient();
        RLock lock = redisson.getLock(LOCKER_PREFIX + resourceName);
        // Wait for 100 seconds seconds and automatically unlock it after lockTime seconds
        boolean success = lock.tryLock(100, lockTime, TimeUnit.SECONDS);
        if (success) {
            try {
                return worker.invokeAfterLockAquire();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        }
        throw new UnableToAquireLockException();
    }
}

3.修改 HelloController:

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private DistributedLocker distributedLocker;

    @RequestMapping("index")
    public String index()throws Exception{
        distributedLocker.lock("test",new AquiredLockWorker<Object>() {

            @Override
            public Object invokeAfterLockAquire() {
                try {
                    System.out.println("执行方法!");
                    Thread.sleep(5000);
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
                return null;
            }

        });
        return "hello world!";
    }
}

4.按照上节的测试方法进行测试,我们发现分布式锁也生效了。

Redlock 是 Redis 官方推荐的一种方案,因此可靠性比较高。

基于数据库的分布式锁

基于数据库表

它的基本原理和 Redis 的 SETNX 类似,其实就是创建一个分布式锁表,加锁后,我们就在表增加一条记录,释放锁即把该数据删掉,具体实现,我这里就不再一一举出。

它同样存在一些问题:

  • 没有失效时间,容易导致死锁;
  • 依赖数据库的可用性,一旦数据库挂掉,锁就马上不可用;
  • 这把锁只能是非阻塞的,因为数据的 insert 操作,一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列,要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作;
  • 这把锁是非重入的,同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据库中数据已经存在了。

乐观锁

基本原理为:乐观锁一般通过 version 来实现,也就是在数据库表创建一个 version 字段,每次更新成功,则 version+1,读取数据时,我们将 version 字段一并读出,每次更新时将会对版本号进行比较,如果一致则执行此操作,否则更新失败!

悲观锁(排他锁)

实现步骤见下面说明。

1.创建一张数据库表:

CREATE TABLE `methodLock` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名',
  `desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间,自动生成',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

2.通过数据库的排他锁来实现分布式锁。

基于 MySQL 的 InnoDB 引擎,可以使用以下方法来实现加锁操作:

public boolean lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    while(true){
        try{
            result = select * from methodLock where method_name=xxx for update;
            if(result==null){
                return true;
            }
        }catch(Exception e){

        }
        sleep(1000);
    }
    return false;
}

3.我们可以认为获得排它锁的线程即可获得分布式锁,当获取到锁之后,可以执行方法的业务逻辑,执行完方法之后,再通过以下方法解锁:

public void unlock(){
connection.commit();
}

基于 Zookeeper 的分布式锁

ZooKeeper 简介

ZooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是 Google Chubby 的一个开源实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

分布式锁实现原理

实现原理为:

  • 建立一个节点,假如名为 lock 。节点类型为持久节点(Persistent)
  • 每当进程需要访问共享资源时,会调用分布式锁的 lock() 或 tryLock() 方法获得锁,这个时候会在第一步创建的 lock 节点下建立相应的顺序子节点,节点类型为临时顺序节点(EPHEMERAL_SEQUENTIAL),通过组成特定的名字 name+lock+顺序号。
  • 在建立子节点后,对 lock 下面的所有以 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,假如是最小节点,则获得该锁对资源进行访问。
  • 假如不是该节点,就获得该节点的上一顺序节点,并监测该节点是否存在注册监听事件。同时在这里阻塞。等待监听事件的发生,获得锁控制权。
  • 当调用完共享资源后,调用 unlock() 方法,关闭 ZooKeeper,进而可以引发监听事件,释放该锁。

实现的分布式锁是严格的按照顺序访问的并发锁。

代码实现

我们继续改造本文的工程。

1.创建 DistributedLock 类:

public class DistributedLock implements Lock, Watcher{
    private ZooKeeper zk;
    private String root = "/locks";//根
    private String lockName;//竞争资源的标志
    private String waitNode;//等待前一个锁
    private String myZnode;//当前锁
    private CountDownLatch latch;//计数器
    private CountDownLatch connectedSignal=new CountDownLatch(1);
    private int sessionTimeout = 30000;
    /**
     * 创建分布式锁,使用前请确认config配置的zookeeper服务可用
     * @param config localhost:2181
     * @param lockName 竞争资源标志,lockName中不能包含单词_lock_
     */
    public DistributedLock(String config, String lockName){
        this.lockName = lockName;
        // 创建一个与服务器的连接
        try {
            zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this);
            connectedSignal.await();
            Stat stat = zk.exists(root, false);//此去不执行 Watcher
            if(stat == null){
                // 创建根节点
                zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            }
        } catch (IOException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }
    /**
     * zookeeper节点的监视器
     */
    public void process(WatchedEvent event) {
        //建立连接用
        if(event.getState()== Event.KeeperState.SyncConnected){
            connectedSignal.countDown();
            return;
        }
        //其他线程放弃锁的标志
        if(this.latch != null) {
            this.latch.countDown();
        }
    }

    public void lock() {
        try {
            if(this.tryLock()){
                System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " " +myZnode + " get lock true");
                return;
            }
            else{
                waitForLock(waitNode, sessionTimeout);//等待锁
            }
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }
    public boolean tryLock() {
        try {
            String splitStr = "_lock_";
            if(lockName.contains(splitStr))
                throw new LockException("lockName can not contains \\u000B");
            //创建临时子节点
            myZnode = zk.create(root + "/" + lockName + splitStr, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            System.out.println(myZnode + " is created ");
            //取出所有子节点
            List<String> subNodes = zk.getChildren(root, false);
            //取出所有lockName的锁
            List<String> lockObjNodes = new ArrayList<String>();
            for (String node : subNodes) {
                String _node = node.split(splitStr)[0];
                if(_node.equals(lockName)){
                    lockObjNodes.add(node);
                }
            }
            Collections.sort(lockObjNodes);

            if(myZnode.equals(root+"/"+lockObjNodes.get(0))){
                //如果是最小的节点,则表示取得锁
                System.out.println(myZnode + "==" + lockObjNodes.get(0));
                return true;
            }
            //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点
            String subMyZnode = myZnode.substring(myZnode.lastIndexOf("/") + 1);
            waitNode = lockObjNodes.get(Collections.binarySearch(lockObjNodes, subMyZnode) - 1);//找到前一个子节点
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
        return false;
    }
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) {
        try {
            if(this.tryLock()){
                return true;
            }
            return waitForLock(waitNode,time);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }
    private boolean waitForLock(String lower, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
        Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true);//同时注册监听。
        //判断比自己小一个数的节点是否存在,如果不存在则无需等待锁,同时注册监听
        if(stat != null){
            System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " waiting for " + root + "/" + lower);
            this.latch = new CountDownLatch(1);
            this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);//等待,这里应该一直等待其他线程释放锁
            this.latch = null;
        }
        return true;
    }
    public void unlock() {
        try {
            System.out.println("unlock " + myZnode);
            zk.delete(myZnode,-1);
            myZnode = null;
            zk.close();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        this.lock();
    }
    public Condition newCondition() {
        return null;
    }

    public class LockException extends RuntimeException {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        public LockException(String e){
            super(e);
        }
        public LockException(Exception e){
            super(e);
        }
    }
}

2.改造 HelloController.java:

@RestController
public class HelloController {

    @RequestMapping("index")
    public String index()throws Exception{
        DistributedLock lock   = new DistributedLock("localhost:2181","lock");
        lock.lock();
        //共享资源
        if(lock != null){
            System.out.println("执行方法");
            Thread.sleep(5000);
            lock.unlock();
        }
        return "hello world!";
    }
}

3.按照本文 Redis 分布式锁的方法测试,我们发现同样成功加锁了。

总结
通过以上的实例可以得出以下结论:

通过数据库实现分布式锁是最不可靠的一种方式,对数据库依赖较大,性能较低,不利于处理高并发的场景。
通过 Redis 的 Redlock 和 ZooKeeper 来加锁,性能有了比较大的提升。
针对 Redlock,曾经有位大神对其实现的分布式锁提出了质疑,但是 Redis 官方却不认可其说法,所谓公说公有理婆说婆有理,对于分布式锁的解决方案,没有最好,只有最适合的,根据不同的项目采取不同方案才是最合理的。

(全文完)

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