Java分布式锁方案和区别 - Redis，Zookeeper，数据库

基于 Redis 的实现在 Redis 中有 3 个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。 expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间 key 会自动删除。 delete key：删除key

Redission 实现

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<groupId>org.redisson</groupId>

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<artifactId>redisson</artifactId>

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<version>3.5.0</version>

</dependency>

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import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RedissonTest {

    /**
     * 未获取到锁
     * 未释放锁
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setPassword("xxxxxx").setDatabase(0);
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        RLock rLock = redissonClient.getLock("lockKey240808");
        boolean locked = false;
        try {
            /*
             * waitTimeout 尝试获取锁的最大等待时间，超过这个值，则认为获取锁失败
             * leaseTime   锁的持有时间,超过这个时间锁会自动失效
             */
            locked = rLock.tryLock((long) 30, (long) 300, TimeUnit.SECONDS);
            if (!locked) {
                // 没有获取锁的逻辑
                System.out.println("未获取到锁");
            }else{
                // 获取锁的逻辑
                System.out.println("获取到锁");
            }

        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("aquire lock fail");
        } finally {
//            if(locked) {
//                rLock.unlock();
//                System.out.println("释放锁");
//            }
            System.out.println("未释放锁");
        }
    }
}

查看redisson key数据类型

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type lockKey240808
hash

hgetall lockKey240808
1) 0d46aa7f-424f-45f3-b3a8-b56ec4f59ce6:1
2) 1

redis hset 哈希表操作添加json串为单引号且客户端窗口需要最大化，字符串不能断行

https://cloud.tencent.com/developer/article/2455704

注意点：

waitTime 为了获取锁愿意等待的时长 <= 0 不愿意等待，即没有获取到锁时直接返回false

leaseTime 加锁成功后自动释放锁的时长：

>0 时不论锁定的业务是否执行完毕都会在这个时间到期时释放锁---这个很要命（一定不会死锁）；肯能会存在线程1执行业务没有完毕，锁自动释放了，线程2获取到锁执行了业务，锁失效了；

=-1表示这个锁不会自动释放必须手动释放（可能会死锁），看门狗每10秒（默认配置）延期一次锁（实际是重置锁的过期时间为30秒：默认配置）

Redission 通过续约机制，每隔一段时间去检测锁是否还在进行，如果还在运行就将对应的 key 增加一定的时间，保证在锁运行的情况下不会发生 key 到了过期时间自动删除的情况

基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致步骤：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，生成一个唯一的临时有序节点。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。

使用：

compile "org.springframework.integration:spring-integration-zookeeper:5.1.2.RELEASE"

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//增加配置
@Configuration
public class ZookeeperLockConfig {
 
  @Value("${zookeeper.host}")
  private String zkUrl;
 
  @Bean
  public CuratorFrameworkFactoryBean curatorFrameworkFactoryBean() {
    return new CuratorFrameworkFactoryBean(zkUrl);
  }
 
  @Bean
  public ZookeeperLockRegistry zookeeperLockRegistry(CuratorFramework curatorFramework) {
    return new ZookeeperLockRegistry(curatorFramework, "/lock");
  }
}


@Autowired
private ZookeeperLockRegistry lockRegistry;
 
Lock lock = lockRegistry.obtain(key);
boolean locked = false;
try {
  locked = lock.tryLock();
  if (!locked) {
    // 没有获取到锁的逻辑    
  }
 
  // 获取锁的逻辑
  
} finally {
  // 一定要解锁
  if (locked) {
    lock.unlock();
  }
}

基于数据库的实现 3.1 实现原理 create table distributed_lock ( id int(11) unsigned NOT NULL auto_increment primary key, key_name varchar(30) unique NOT NULL comment '锁名', update_time datetime default current_timestamp on update current_timestamp comment '更新时间' )ENGINE=InnoDB comment '数据库锁';

方式一：通过 insert 和 delete 实现

使用数据库唯一索引，当我们想获取一个锁的时候，就 insert 一条数据，如果 insert 成功则获取到锁，获取锁之后，通过 delete 语句来删除锁

这种方式实现，锁不会等待，如果想设置获取锁的最大时间，需要自己实现

方式二：通过for update 实现

以下操作需要在事务中进行

select * from distributed_lock where key_name = 'lock' for update;

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。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。for update 的另一个特性就是会阻塞，这样也间接实现了一个阻塞队列，但是 for update 的阻塞时间是由数据库决定的，而不是程序决定的。

在 MySQL 8 中，for update 语句可以加上 nowait 来实现非阻塞用法

select * from distributed_lock where key_name = 'lock' for update nowait;

在 InnoDB 引擎在加锁的时候，只有通过索引查询时才会使用行级锁，否则为表锁，而且如果查询不到数据的时候也会升级为表锁。

这种方式需要在数据库中实现已经存在数据的情况下使用。

对比

从性能角度（从高到低）缓存 > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度（从高到低）Zookeeper > 缓存 > 数据库

分布式锁 java 数据库 zookeeper redis

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