5种分布式锁实现的对比？

栏目: 后端 · 发布时间: 6年前

内容简介：在分布式环境下，为保证数据的一致性，需要保证同一时刻同一方法，只有一个线程在运行，即互斥

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一、分布式锁的适用场景

在分布式环境下，为保证数据的一致性，需要保证同一时刻同一方法，只有一个线程在运行，即互斥

二、分布式锁的设计因素

1、互斥性

同一时刻只能有一个服务(或应用)访问资源，特殊情况下有读写锁

2、原子性

一致性要求保证加锁和解锁的行为是原子性的

3、安全性

锁只能被持有该锁的服务(或应用)释放

4、容错性

在持有锁的服务崩溃时，锁仍能得到释放避免死锁

5、可重用性

同一个客户端获得锁后可递归调用

6、公平性

看业务是否需要公平，避免饿死

7、支持阻塞和非阻塞

和 ReentrantLock 一样支持 lock 和 trylock 以及 tryLock(long timeOut)

8、高可用

获取锁和释放锁要高可用

9、高性能

获取锁和释放锁的性能要好

10、持久性

锁按业务需要自动续约/自动延期

三、分布式锁的实现方案

1、基于数据库的实现

方案一：基于表的唯一索引

(1)创建锁记录table，用锁定的资源作为唯一索引

(2)加锁时执行一条insert插入

(3)完毕后删除该记录

问题：

非阻塞，无容错（客户端崩溃后锁不能释放），不可重入等等

方案二：基于数据库排他锁

使用select for update 加锁保持回话session连接，解锁时释放连接

问题：

回话连接性能差，还是不可重用

2、基于 redis 的实现

方案一：新的set命令和 lua 脚本

问题：(1)非阻塞，只能通过死循环实现，通过 Redis 的订阅发布模式来实现通知的成本太高

（2）redis单点，主从切换可能出现锁丢失

方案二：实现redlock算法的redisson

Redisson是一个在Redis的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上

基于redlock算法，根据lua 脚本和watch dog 机制实现了自动延期，可重入，还可实现读写锁、公平锁，联锁等等

问题：AP模型，无一致性算法，存在一致性问题

参考文章：

https://juejin.im/post/5bf3f15851882526a643e207

https://blog.csdn.net/turbo_zone/article/details/83422215

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODUwNzY1Nw==&mid=2247484164&idx=1&sn=210397905ef284c1d2756d1cdf73880f

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODUwNzY1Nw==&mid=2247484155&idx=1&sn=0c73f45f2f641ba0bf4399f57170ac9b&scene=21#wechat_redirect

3、基于zookeeper的实现

基于Curator客户端实现分布式锁

Shared Reentrant Lock 可重入锁
Shared Lock 共享不可重入锁
Shared Reentrant Read Write Lock 可重入读写锁
Shared Semaphore 信号量
Multi Shared Lock 多锁

方案一：排他锁

创建临时有序节点排序后，watch比自己小1的节点等待获取锁

方案二：读写锁

读锁：又称共享锁，如果前面没有写节点，可以直接上锁；当前面有写节点时，则等待距离自己最近的写节点释放（删除）。
写锁：如果前面没有节点，可以直接上锁；如果前面有节点，则等待前一个节点释放（删除）

存在问题：

（1）性能上不如使用缓存实现的分布式锁，因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能

参考文章：

利用Zookeeper实现 - 分布式锁

4、基于etcd的实现

etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而设计，它提供了数据TTL失效、数据改变监视、多值、目录监听、分布式锁原子操作等功能，可以方便的跟踪并管理集群节点的状态

因为 etcd 使用 Raft 算法保持了数据的强一致性，某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，一是保持独占，二是控制时序

保持独占，即所有试图获取锁的用户最终只有一个可以得到。etcd为此提供了一套实现分布式锁原子操作CAS（CompareAndSwap）的API。通过设置prevExist值，可以保证在多个节点同时创建某个目录时，只有一个成功，而该用户即可认为是获得了锁。

·控制时序，即所有试图获取锁的用户都会进入等待队列，获得锁的顺序是全局唯一的，同时决定了队列执行顺序。etcd为此也提供了一套API（自动创建有序键），对一个目录建值时指定为POST动作，这样etcd会自动在目录下生成一个当前最大的值为键，存储这个新的值（客户端编号）。同时还可以使用API按顺序列出所有当前目录下的键值。此时这些键的值就是客户端的时序，而这些键中存储的值可以是代表客户端的编号

方案：基于etcd API

尝试拿锁 + 自动续租 + 关闭清理三个api

拿锁失败进入等待队列

参考文章：

https://segmentfault.com/a/1190000014297365

问题：没有现成的框架，需要一定自研

5、基于consul的实现

方案：consul中锁的主要是依赖KV Store和Session相关API

（1）acquire操作只有当锁不存在持有者时才会返回true，并且set设置的Value值，同时执行操作的session会持有对该Key的锁，否则就返回false

（2）release操作则是使用指定的session来释放某个Key的锁，如果指定的session无效，那么会返回false，否则就会set设置Value值，并返回true

参考文章：http://vearne.cc/archives/39126?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

问题: 没有现成的框架，需要一定自研

为保持一致性，1个client释放锁之后，其它client无法立刻获得锁

四、分布式锁的总结

综合所有设计要素，发表下自我的看法：

1、如果缺乏自研能力，用redis的redisson框架最好，相比zk 性能比较好

2、如果拥有自研能力，基于etcd实现分布式锁是做好的，consul分布式应用不广泛

3、不建议线上业务基于数据库实现，因为基本很难用

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