Loading... # 分布式锁 ## 1. 为什么需要分布式锁 **思考：Java已经为我们提供了各种锁，为什么还需要分布式锁？** > 在单体应用开发的时候，涉及到并发的问题时候，往往会使用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的数据不一致等各种问题。 > > 但是在集群的项目结构中，Synchronized就再起作用了，为什么呢？ > > synchronized关键字的作用域其实是一个进程，在这个进程下面的所有线程都能够进行加锁。但是多进程就不行了。对于集群项目来说，每个地区都可能有一台服务器。这样不同地区服务器不一样，地址不一样，进程也不一样。因此synchronized无法保证数据的一致性。 举例： 一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。  问题来了：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。 解决方案：使用Java提供的synchronized或者Lock来锁住2、3、4步，执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。  在单机部署下，多个线程之间只能串行化执行，这时数据不会有问题。但是随着业务越来越复杂，并发量飙升。我们需要增加更多的机器以适应业务的需求。  这时候虽然加了锁，但是锁已经失效了，因为两台机器上的锁不是同一把锁，两把锁在不同的JVM里。 这时候就需要引入分布式锁，目前主流的分布式锁的实现方案有三种 - 基于ZooKeeper的分布式锁 - 基于Redis的分布式锁 - 基于数据库实现 分布式锁的思路是：在整个系统提供一个**全局、唯一**的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。  ## 2. 公平锁和可重入锁 ### 2.1 公平锁 公平锁：每个线程抢占锁的顺序为先后调用lock方法的顺序依次获取锁，类似于排队吃饭。  ### 2.2 可重入锁 可重入锁：某个线程已经获得某个锁，再未释放锁之前，可以再次获取锁而不会出现死锁 一个方法里，外层方法占用了锁，但是里面还有方法要获得锁，如果不是重入锁，程序无法继续运行，陷入死锁，是重入锁就继续执行。  最经典的分布式锁是可重入的公平锁。 ## 3. Zookeeper分布式锁实现原理 **分布式锁的条件** > 1、在分布式系统的环境下，一个方法在同一时间，只能被一个机器下的一个线程使用。 > > 2、这把锁在一段有限的时间之后，一定会被释放（正常释放或异常释放） > > 3、锁被释放别的竞争者一定要知道 **ZooKeeper的节点类型？** **ZooKeeper的临时有序节点，适合实现分布式锁** ### 3.1. 有序节点 在一个节点下创建临时有序节点类型，新的子节点次序编号会在上一个子节点的次序编号上+1 例如我们可以创建子节点“/locks/seq-”并且指明有序，那么zookeeper在生成子节点时会根据当前的子节点数量自动添加整数序号，也就是说如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/locks/seq-0000000000，下一个节点则为/locks/seq-0000000001，依次类推。 编号最小的那个节点，可以获得锁。所以，每个线程在尝试占用锁之前，首先判断自己是排号是不是当前最小，如果是，则获取锁。 ### 3.2. 临时节点 客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。 ### 3.3. 事件监听 在读取数据时，我们可以同时对节点设置事件监听，当节点数据或结构变化时，zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件：1）节点创建；2）节点删除；3）节点数据修改；4）子节点变更。 节点监听机制，可以保障占有锁的传递有序而且高效。 每一个等通知的Znode节点，只需要监听（linsten）或者监视（watch）排号在自己前面那个，而且紧挨在自己前面的那个节点，就能收到其删除事件了。 只要上一个节点被删除了，就进行再一次判断，看看自己是不是序号最小的那个节点，如果是，自己就获得锁。  ### 3.4. 思考： 1. 客户端A获取到锁之后，宕机了，会不会造成死锁? 2. 客户端A对应子节点为/locks/seq-0000001,客户端B对应节点/locks/seq-0000002，客户端B获取子节点列表的时候发现自己的节点次序不是最小的，但是设置完监听器前，客户端A释放了锁，删除了节点/locks/seq-0000001，客户端b设置的监听器岂不是丢失了这个事件从而导致永远等待了？ ## 4. 具体流程  > 1. 客户端A想要获取资源，发起一个加锁请求。在/locks节点下创建一个临时节点_c_6 ... e6c-lock-000000001， > 2. 然后获取/locks下所有的子节点，按照顺序排列，然后客户端A进行一个判断，判断自己是否为第一个节点，因为客户端A是第一个创建节点的，所以可以拿到锁。 > 3. 这是客户端B想要获取资源，也会发起一个加锁请求，同样的，会在/locks节点下创建一个临时节点，这个节点的次序会在上一个节点的次序上递增（_c_6 ... e6c-lock-000000002） > 4. 重复第二步操作，这时候客户端B进行判断，此时客户端A还没有释放锁，节点还没有被删除，因此客户端B的节点不是最小节点。不能获取锁 > 5. 我们只需要监听上一个节点的变化，等待上一节点被删除 > 6. 客户端A完成业务流程后，释放锁，临时节点_c_6 ... e6c-lock-000000001被删除， > 7. 监听器监听到上个节点被删除 > 8. 再次尝试加锁，判断自己是否为第一个节点，是，加锁成功。 可重入锁实现： 在加锁逻辑中添加一个加锁的计数器lockCount，计算重复加锁的次数，如果是同一个线程加锁，计数器+1 释放锁如果是同一线程，计数器-1，如果不是0，返回，如果是0，删除临时节点，释放锁。 ## 5. 实现 ### 5.1. Java API实现 #### 5.1.1. 代码实现 ```java package com.marchsoft.case2; import org.apache.zookeeper.*; import org.apache.zookeeper.data.Stat; import java.io.IOException; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; /** * Description： zookeeper 分布式锁 * * @author jiaoqianjin * Date: 2021/7/8 10:10 **/ public class DistributeLock { /** * zookeeper server 列表 */ private String connectString = "zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper2:2181"; /** * 超时时间 */ private int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zk; private String rootNode = "locks"; private String subNode = "seq-"; /** * 当前 client 等待的子节点 */ private String waitPath; /** * ZooKeeper 连接 */ private CountDownLatch connectLatch = new CountDownLatch(1); /** * ZooKeeper 节点等待 */ private CountDownLatch waitLatch = new CountDownLatch(1); /** * 当前 client 创建的子节点 */ private String currentNode; /** * 功能描述: 和 zk 服务建立连接，并创建根节点 * * @author jiaoqianjin * @date 2021/7/8 */ public DistributeLock() throws IOException, InterruptedException, KeeperException { zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 连接建立时, 打开 latch, 唤醒 wait 在该 latch 上的线程 if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) { connectLatch.countDown(); } // 发生了 waitPath 的删除事件 if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) { waitLatch.countDown(); } } }); // 等待连接建立 connectLatch.await(); //获取根节点状态 Stat stat = zk.exists("/" + rootNode, false); //如果根节点不存在，则创建根节点，根节点类型为永久节点 if (stat == null) { System.out.println("根节点不存在"); zk.create("/" + rootNode, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } } /** * 功能描述: 加锁方法 * * @author jiaoqianjin * @date 2021/7/8 */ public void zkLock() { try { //在根节点下创建临时顺序节点，返回值为创建的节点路径 currentNode = zk.create("/" + rootNode + "/" + subNode, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // wait 一小会, 让结果更清晰一些 Thread.sleep(10); // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况 List<String> childrenNodes = zk.getChildren("/" + rootNode, false); // 列表中只有一个子节点, 那肯定就是 currentNode , 说明client 获得锁 if (childrenNodes.size() == 1) { return; } else { //对根节点下的所有临时顺序节点进行从小到大排序 Collections.sort(childrenNodes); //当前节点名称 String thisNode = currentNode.substring(("/" + rootNode + "/").length()); //获取当前节点的位置 int index = childrenNodes.indexOf(thisNode); if (index == -1) { System.out.println("数据异常"); } else if (index == 0) { // index == 0, 说明 thisNode 在列表中最小, 当前client 获得锁 return; } else { // 获得排名比 currentNode 前 1 位的节点 this.waitPath = "/" + rootNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1); // 在 waitPath 上注册监听器, 当 waitPath 被删除时,zookeeper 会回调监听器的 process 方法 zk.getData(waitPath, true, new Stat()); //进入等待锁状态 waitLatch.await(); return; } } } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 功能描述: 解锁方法 * * @author jiaoqianjin * @date 2021/7/8 */ public void zkUnlock() { try { zk.delete(this.currentNode, -1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` #### 5.1.2. 测试 ```java package com.marchsoft.case2; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import java.io.IOException; /** * Description： * * @author jiaoqianjin * Date: 2021/7/8 10:32 **/ public class DistributeLockTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, KeeperException { // 创建分布式锁 1 final DistributeLock lock1 = new DistributeLock(); // 创建分布式锁 2 final DistributeLock lock2 = new DistributeLock(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock1.zkLock(); System.out.println("线程 1 获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock1.zkUnlock(); System.out.println("线程 1 释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock2.zkLock(); System.out.println("线程 2 获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock2.zkUnlock(); System.out.println("线程 2 释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } } ``` #### 5.1.3. 结果  ### 5.2. Curator 框架实现分布式锁案例 #### 5.2.1. 原生的 Java API 开发存在的问题 （1）会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用 CountDownLatch （2）Watch 需要重复注册，不然就不能生效 （3）开发的复杂性还是比较高的 （4）不支持多节点删除和创建。需要自己去递归 #### 5.2.2. 文档 Curator 是一个专门解决分布式锁的框架，解决了原生 JavaAPI 开发分布式遇到的问题。 官方文档：https://curator.apache.org/index.html #### 5.2.3. Curator 案例实操 ##### 1. 添加依赖 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-client</artifactId> <version>4.3.0</version> </dependency> ``` ##### 2. 代码实现 ```java package com.marchsoft.case3; import org.apache.curator.RetryPolicy; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessLock; import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex; import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry; /** * Description： * * @author jiaoqianjin * Date: 2021/7/8 10:38 **/ public class CuratorLockTest { private String rootNode = "/locks"; /** * zookeeper server 列表 */ private String connectString = "zookeeper:2181"; /** * connection 超时时间 */ private int connectionTimeout = 2000; /** * session 超时时间 */ private int sessionTimeout = 2000; public static void main(String[] args) { new CuratorLockTest().test(); } /** * 测试 */ private void test() { // 创建分布式锁 1 final InterProcessLock lock1 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode); // 创建分布式锁 2 final InterProcessLock lock2 = new InterProcessMutex(getCuratorFramework(), rootNode); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock1.acquire(); System.out.println("线程 1 获取锁"); // 测试锁重入 lock1.acquire(); System.out.println("线程 1 再次获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock1.release(); System.out.println("线程 1 释放锁"); lock1.release(); System.out.println("线程 1 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // 获取锁对象 try { lock2.acquire(); System.out.println("线程 2 获取锁"); // 测试锁重入 lock2.acquire(); System.out.println("线程 2 再次获取锁"); Thread.sleep(5 * 1000); lock2.release(); System.out.println("线程 2 释放锁"); lock2.release(); System.out.println("线程 2 再次释放锁"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } /** * 分布式锁初始化 */ public CuratorFramework getCuratorFramework() { //重试策略，初试时间 3 秒，重试 3 次 RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(3000, 3); //通过工厂创建 Curator CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder() .connectString(connectString) .connectionTimeoutMs(connectionTimeout) .sessionTimeoutMs(sessionTimeout) .retryPolicy(policy).build(); //开启连接 client.start(); System.out.println("zookeeper 初始化完成..."); return client; } } ``` ##### 3. 运行结果  ## 6. 总结 ### 6.1. 优点 1. 使用简单，可以解决不可重入问题 2. 临时有序节点，避免了多个客户端被唤醒等待锁，当锁释放时只有下一个节点的客户端被唤醒 3. 获取锁的客户端在出现故障的时候锁也会被释放，不会出现死锁。 ### 6.2. 缺点 1. 性能低，在加锁和释放锁的时候需要创建和删除节点，创建和删除都需要Leader服务器执行，并同步到所有的Follower机器 **待探究对比： Redis实现分布式锁、数据库实现分布式锁。** Last modification：August 20th, 2021 at 08:27 am © 允许规范转载