关于几种分布式锁的简单介绍

什么是分布式锁

要介绍分布式锁，首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。

1.线程锁

主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如Synchronized、Lock等。

2.进程锁

为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源，因为进程具有独立性，各个进程无法访问其他进程的资源，因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。

3.分布式锁

当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。

分布式锁的由来

在传统单机部署的情况下，可以使用 Java 并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。

但是在分布式系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁的由来。

当多个进程不在同一个系统中，就需要用分布式锁控制多个进程对资源的访问。

分布式锁的特点

首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

1、 互斥性 ：任意时刻，只能有一个客户端获取锁，不能同时有两个客户端获取到锁。

2、 安全性 ：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其它客户端删除。

3、 死锁 ：获取锁的客户端因为某些原因（如down机等）而未能释放锁，其它客户端再也无法获取到该锁。

4、 容错 ：当部分节点（redis节点等）down机时，客户端仍然能够获取锁和释放锁。

分布式锁的具体实现

分布式锁一般有三种实现方式：

1. 数据库乐观锁；

2. 基于ZooKeeper的分布式锁;

3.基于 Redis 的分布式锁；

Redis实现分布式锁

基于Redis命令：SET key value NX EX max-lock-time

这里补充下： 从2.6.12版本后, 就可以使用set来获取锁, Lua 脚本来释放锁。setnx是老黄历了，set命令nx,xx等参数, 是为了实现 setnx 的功能。

1.加锁

public class RedisTool {
private static final String LOCK_SUCCESS = “OK”;
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = “NX”;
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = “PX”;
/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;}
}

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。

2.解锁

public class RedisTool {
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”; Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),Collections.singletonList(requestId));if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {return true;}return false;}
}

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）。

以上就是redis实现分布式锁详解，除此之外，也可以使用Redission(Redis 的客户端)集成进来实现分布式锁，也可以使用数据库等，具体可以参考：

基于数据库实现分布式锁

1.基于数据库表

要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。

当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。

创建这样一张数据库表：

​

当我们想要锁住某个方法时，执行以下SQL：

​

因为我们对method_name做了唯一性约束，这里如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。

当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，需要执行以下Sql:

​

上面这种简单的实现有以下几个问题：

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。

当然，我们也可以有其他方式解决上面的问题。

• 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。

2.基于数据库排他锁

除了可以通过增删操作数据表中的记录以外，其实还可以借助数据中自带的锁来实现分布式的锁。

我们还用刚刚创建的那张数据库表。可以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：

​

在查询语句后面增加for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁（这里再多提一句，InnoDB引擎在加锁的时候，只有通过索引进行检索的时候才会使用行级锁，否则会使用表级锁。这里我们希望使用行级锁，就要给method_name添加索引，值得注意的是，这个索引一定要创建成唯一索引，否则会出现多个重载方法之间无法同时被访问的问题。重载方法的话建议把参数类型也加上。）。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法再在该行记录上增加排他锁。

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：

​

通过connection.commit()操作来释放锁。

这种方法可以有效的解决上面提到的无法释放锁和阻塞锁的问题。

• 阻塞锁？ for update语句会在执行成功后立即返回，在执行失败时一直处于阻塞状态，直到成功。
• 锁定之后服务宕机，无法释放？使用这种方式，服务宕机之后数据库会自己把锁释放掉。

但是还是无法直接解决数据库单点和可重入问题。

这里还可能存在另外一个问题，虽然我们对method_name 使用了唯一索引，并且显示使用for update来使用行级锁。但是，MySql会对查询进行优化，即便在条件中使用了索引字段，但是否使用索引来检索数据是由 MySQL 通过判断不同执行计划的代价来决定的，如果 MySQL 认为全表扫效率更高，比如对一些很小的表，它就不会使用索引，这种情况下 InnoDB 将使用表锁，而不是行锁。如果发生这种情况就悲剧了。。。

还有一个问题，就是我们要使用排他锁来进行分布式锁的lock，那么一个排他锁长时间不提交，就会占用数据库连接。一旦类似的连接变得多了，就可能把数据库连接池撑爆

3.数据库实现分布式锁总结

总结一下使用数据库来实现分布式锁的方式，这两种方式都是依赖数据库的一张表，一种是通过表中的记录的存在情况确定当前是否有锁存在，另外一种是通过数据库的排他锁来实现分布式锁。

数据库实现分布式锁的优点

• 直接借助数据库，容易理解。

数据库实现分布式锁的缺点

• 会有各种各样的问题，在解决问题的过程中会使整个方案变得越来越复杂。
• 操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑。
• 使用数据库的行级锁并不一定靠谱，尤其是当我们的锁表并不大的时候。

基于缓存实现分布式锁

相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。

目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached以及我们公司内部的Tair。

这里以Tair为例来分析下使用缓存实现分布式锁的方案。关于Redis和 memcached 在网络上有很多相关的文章，并且也有一些成熟的框架及算法可以直接使用。

基于Tair的实现分布式锁其实和Redis类似，其中主要的实现方式是使用TairManager.put方法来实现。

​

以上实现方式同样存在几个问题：

1、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tair中，其他线程无法再获得到锁。
2、这把锁只能是非阻塞的，无论成功还是失败都直接返回。
3、这把锁是非重入的，一个线程获得锁之后，在释放锁之前，无法再次获得该锁，因为使用到的key在tair中已经存在。无法再执行put操作。

当然，同样有方式可以解决。

• 没有失效时间？tair的put方法支持传入失效时间，到达时间之后数据会自动删除。
• 非阻塞？while重复执行。
• 非可重入？在一个线程获取到锁之后，把当前主机信息和线程信息保存起来，下次再获取之前先检查自己是不是当前锁的拥有者。

但是，失效时间我设置多长时间为好？如何设置的失效时间太短，方法没等执行完，锁就自动释放了，那么就会产生并发问题。如果设置的时间太长，其他获取锁的线程就可能要平白的多等一段时间。这个问题使用数据库实现分布式锁同样存在

缓存实现分布式锁总结

可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。并且很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如Tair的put方法，redis的setnx方法等。并且，这些缓存服务也都提供了对数据的过期自动删除的支持，可以直接设置超时时间来控制锁的释放。

缓存实现分布式锁的优点

• 性能好，实现起来较为方便。

缓存实现分布式锁的缺点

• 通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。

基于Zookeeper实现分布式锁

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。

大致思想即为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。

来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。

• 锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
• 非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。
• 不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。
• 单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。

可以直接使用zookeeper第三方库Curator客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务。

​

Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现。acquire方法用户获取锁，release方法用于释放锁。

使用ZK实现的分布式锁好像完全符合了本文开头我们对一个分布式锁的所有期望。但是，其实并不是，Zookeeper实现的分布式锁其实存在一个缺点，那就是性能上可能并没有缓存服务那么高。因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据同不到所有的Follower机器上。

其实，使用Zookeeper也有可能带来并发问题，只是并不常见而已。考虑这样的情况，由于网络抖动，客户端可ZK集群的session连接断了，那么zk以为客户端挂了，就会删除临时节点，这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了。就可能产生并发问题。这个问题不常见是因为zk有重试机制，一旦zk集群检测不到客户端的心跳，就会重试，Curator客户端支持多种重试策略。多次重试之后还不行的话才会删除临时节点。（所以，选择一个合适的重试策略也比较重要，要在锁的粒度和并发之间找一个平衡。）

Zookeeper实现分布式锁总结

Zookeeper实现分布式锁的优点

• 有效的解决单点问题，不可重入问题，非阻塞问题以及锁无法释放的问题。实现起来较为简单。

Zookeeper实现分布式锁的缺点

• 性能上不如使用缓存实现分布式锁。 需要对ZK的原理有所了解。

三种方案的比较

上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。

1.从理解的难易程度角度（从低到高）

数据库 > 缓存 > Zookeeper

2.从实现的复杂性角度（从低到高）

Zookeeper >= 缓存 > 数据库

3.从性能角度（从高到低）

缓存 > Zookeeper >= 数据库

4.从可靠性角度（从高到低）

Zookeeper > 缓存 > 数据库