分散式鎖的三種實作方式是什麼？

分散式鎖定三種實作方式：1、基於資料庫實作分散式鎖定；2、基於快取（Redis等）實作分散式鎖定；3、基於Zookeeper實作分散式鎖定。從效能角度（從高到低）來看：「快取方式>Zookeeper方式>=資料庫方式」。

本文操作環境：windows系統、redis 6.0、thinkpad t480電腦。

分散式鎖定三種實作方式：

1. 基於資料庫實作分散式鎖定； 
2. 基於快取（Redis等）實作分散式鎖定;
3. 基於Zookeeper實作分散式鎖定;

一，基於資料庫實作分散式鎖定

##1. 悲觀鎖定

利用select … where … for update 排他鎖

注意: 其他附加功能與實作一基本一致，這裡需要注意的是“where name=lock ”，name欄位必須要走索引，否則會鎖表。有些情況下，例如表不大，mysql優化器會不走這個索引，導致鎖定表問題。

2. 樂觀鎖

所謂樂觀鎖與前邊最大區別在於基於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併發衝突，只有update version失敗後才能覺察。我們的搶購、秒殺就是用了這種實作來防止超賣。

透過增加遞增的版本號欄位實現樂觀鎖定

#二， 基於快取（Redis等）實作分散式鎖定

1. 使用指令介紹：

（1）SETNX
SETNX key val：當且僅當key不存在時，set一個key為val的字串，傳回1；若key存在，則什麼都不做，回傳0。
（2）expire
expire key timeout：為key設定一個超時時間，單位為second，超過這個時間鎖定會自動釋放，避免死鎖。
（3）delete
delete key：刪除key

在使用Redis實作分散式鎖定的時候，主要就會使用到這三個指令。

2. 實作思想：

（1）取得鎖的時候，使用setnx加鎖，並使用expire指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值為一個隨機產生的UUID，透過此在釋放鎖的時候進行判斷。
（2）取得鎖的時候也設定一個取得的逾時時間，若超過這個時間就放棄取得鎖定。
（3）釋放鎖的時候，透過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。

3. 分散式鎖定的簡單實作程式碼：

 /**
    * 分布式锁的简单实现代码    */
   public class DistributedLock {
   
       private final JedisPool jedisPool;
   
       public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
          this.jedisPool = jedisPool;
      }
  
      /**
       * 加锁
       * @param lockName       锁的key
       * @param acquireTimeout 获取超时时间
       * @param timeout        锁的超时时间
       * @return 锁标识
       */
      public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
          Jedis conn = null;
          String retIdentifier = null;
          try {
              // 获取连接
              conn = jedisPool.getResource();
              // 随机生成一个value
              String identifier = UUID.randomUUID().toString();
              // 锁名，即key值
              String lockKey = "lock:" + lockName;
              // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
              int lockExpire = (int) (timeout / );
  
              // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
              long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
              while (System.currentTimeMillis()  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. 測試剛才實作的分散式鎖定

範例中使用50個執行緒模擬秒殺一個商品，使用–運算子來實現商品減少，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執行緒池，在初始化的時候傳給分散式鎖，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();
        // 设置最大连接数
        config.setMaxTotal(200);
        // 设置最大空闲数
        config.setMaxIdle(8);
        // 设置最大等待时间
        config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
        // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
        config.setTestOnBorrow(true);
        pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
    }

    public void seckill() {
        // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
        String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
        System.out.println(--n);
        lock.releaseLock("resource", identifier);
    }
}

模擬執行緒進行秒殺服務;

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 結果如下，結果為有序的：<p></p><p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/024/0c1cb2ceea4c8cbfa184228a02822f99-1.png" alt="分散式鎖的三種實作方式是什麼？"></p>若註解掉使用鎖定的部分：<p></p><pre class="brush:php;toolbar:false">public void seckill() {
    // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
    //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
    System.out.println(--n);
    //lock.releaseLock("resource", indentifier);
}

從結果可以看出，有些是異步進行的：

#三，基於Zookeeper實作分散式鎖定

ZooKeeper是一個為分散式應用程式提供一致性服務的開源元件，它內部是一個分層的檔案系統目錄樹結構，規定同一個目錄下只能有一個唯一檔案名稱。基於ZooKeeper實作分散式鎖定的步驟如下：

（1）建立一個目錄mylock；

（2）執行緒A想取得鎖定就在mylock目錄下建立臨時順序節點；
（3 ）取得mylock目錄下所有的子節點，然後取得比自己小的兄弟節點，如果不存在，則表示當前線程順序號最小，獲得鎖；
（4）線程B取得所有節點，判斷自己不是最小節點，設定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。

這裡推薦一個Apache的開源函式庫Curator，它是一個ZooKeeper客戶端，Curator提供的InterProcessMutex是分散式鎖的實作，acquire方法用來取得鎖，release方法用來釋放鎖。

實作原始碼如下：

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;

/**
 * 分布式锁Zookeeper实现
 *
 */
@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("删除", e);
        }
    }

    public void setZkAddress(String zkAddress) {
        this.zkAddress = zkAddress;
    }
}

優點：具備高可用、可重入、阻塞鎖定特性，可解決失效死鎖問題。

缺點：因為需要頻繁的建立和刪除節點，效能上不如Redis方式。

四，比較

資料庫分散式鎖定實作缺點：

1.db操作效能較差，且有鎖定表的風險
2.非阻塞操作失敗後，需要輪詢，佔用cpu資源;
3.長時間不commit或長時間輪詢，可能會佔用較多連線資源

Redis(快取)分散式鎖定實作
#缺點：

#1.鎖定刪除失敗過期時間不好控制
2.非阻塞，操作失敗後，需要輪詢，佔用cpu資源;

ZK分散式鎖定實作
缺點：效能不如redis實現，主要原因是寫操作（取得鎖定釋放鎖）都需要在Leader上執行，然後同步到follower。

總之：ZooKeeper有較好的效能和可靠性。

從理解的難易度角度（從低到高）資料庫> 快取> Zookeeper

從實現的複雜性角度（從低到高）Zookeeper >= 快取> ; 資料庫

從效能角度（從高到低）快取> Zookeeper >= 資料庫

從可靠性角度（從高到低）Zookeeper > 快取> 資料庫

相關推薦：《程式教學》

以上是分散式鎖的三種實作方式是什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！