分布式锁的实现

Posted 2021-05-01 猿人课堂

目的：

         解决分布式场景中数据一致性问题

几个概念：

          CAP理论，任何一个分布式系统都无法同时满足一下三点，只能满足三者之中两者。

              a、一致性 Consistency

              b、容错性 Partition tolerance

              c、可用性 Availability

          可重入锁，不可重入锁(自旋锁)

              分区

               区别：不可重入锁只是当前线程获取锁之后，如果锁中嵌套锁的话，方法会阻塞，死锁，可重入锁在如果获取锁之后，锁中锁也不会阻塞

               evg:

不可重入锁当调用print()方法时，获得了锁，这时就无法再调用doAdd()方法，这时必须先释放锁才能调用，所以称这种锁为不可重入锁，也叫自旋锁。

 可重入锁 线程可以进入任何一个它已经拥有的锁所同步着的代码块。

解决方案：

    a、基于数据库实现的分布式锁

    b、基于缓存(redis,memcached,tair)实现分布式锁

    c、基于zookeeper实现分布式锁

分布式锁需要具备的几个条件：

    a、可以保证在分布式部署应用集群中，同一个方法在同一个时间只能被一台机器上的线程执行

    b、这把锁要是一个可重入锁（避免死锁）

    c、这把锁最好是一个阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）

    d、有高可用的获取锁和释放锁功能

    e、获取锁和释放锁的性能要好

    --靠谱四个条件：

    1、互斥性。在任何时刻，只有一个客户端持有锁。

    2、不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。

    3、具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。

    4、解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了

a、基于数据库实现的分布式锁

    原理：通过数据库表做唯一性约束，来实现的，如果有多个请求同事提交到数据库的话，数据库只能由一个操作可以成功。

    缺点： 

         1、这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。

         2、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。

         3、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。

         4、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。因为数据中数据已经存在了。

• 数据库是单点？搞两个数据库，数据之前双向同步。一旦挂掉快速切换到备库上。

• 没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。

• 非阻塞的？搞一个while循环，直到insert成功再返回成功。

• 非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了

b、基于redis实现的分布式锁，步骤：

    

          b.1、maven引入

  b.2、枷锁代码

              解释：

可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，

这个set()方法一共有五个形参：

• 第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

• 第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

• 第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；

• 第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。

• 第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，

同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。

心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，

则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，

锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，

那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。

b.3解锁

         

解释：

    

可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里，没想到这次居然用上了。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题，可以阅读【解锁代码-错误示例2】 。