大家好，我是易安！今天我们谈一谈常见的分布式锁的几种实现方式。
什么是分布式锁
在JVM中，可以使用同步锁或Lock锁，在多线程并发的情况下保证同一时间只有一个线程修改共享变量或执行代码块。然而，随着现代应用程序基本上都基于分布式集群来实现的趋势，传统Java锁在分布式环境中使用时就显得无能为力。此时，我们需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。分布式锁还可以用于避免不同节点执行重复的任务，例如在分布式集群中只需要保证一个服务节点发送短信，以避免多个节点重复发送短信给同一个用户，从而避免资源的浪费。
虽然数据库实现一个分布式锁比较简单易懂，直接基于数据库实现就可以，不需要再引入第三方中间件，但数据库实现的分布式锁在一定程度上存在性能瓶颈。因此，我们需要了解分布式锁的性能瓶颈，以及其他实现方式来优化分布式锁。对于今天的主题，我们将从电商系统的订单库来讲解这个话题。希望这些信息可以帮助你更好地了解分布式锁，同时提高代码的性能和可靠性。
数据库实现分布式锁
我们创建了一个锁表，通过创建和查询数据来保证一个数据的原子性：
代码语言：javascript复制CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_no` int(11) DEFAULT NULL,
`pay_money` decimal(10, 2) DEFAULT NULL,
`status` int(4) DEFAULT NULL,
`create_date` datetime(0) DEFAULT NULL,
`delete_flag` int(4) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `idx_status`(`status`) USING BTREE,
INDEX `idx_order`(`order_no`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB
如果是校验订单的幂等性，就要先查询该记录是否存在数据库中，查询的时候要防止幻读，如果不存在，就插入到数据库，否则，放弃操作。
代码语言：javascript复制select id from `order` where `order_no`= 'xxxx' for update
最后注意下，除了查询时防止幻读，我们还需要保证查询和插入是在同一个事务中，因此我们需要申明事务，具体的实现代码如下：
代码语言：javascript复制 @Transactional
public int addOrderRecord(Order order) {
if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){
int result = orderDao.addOrderRecord(order);
if(result>0){
return 1;
}
}
return 0;
}
很好，目前你已经学会了如何使用分布式锁来保证订单幂等性校验。但你可能已经意识到了，这种方式存在性能瓶颈。在RR事务级别下，select的for update操作是基于间隙锁（gap lock）实现的，这种悲观锁的实现方式导致了阻塞问题。因此，在高并发情况下，大量请求排队等待，而事务超时时间又设置得很短，会导致很多事务被中断。
此外，在订单删除操作上，由于我们只是进行幂等性校验，并没有真正修改数据，因此锁表中的数据会逐渐累积。为了保持数据库稳定性，我们需要设置另一个线程以一定的周期清除过期订单，这会增加业务的复杂度。此外，如果锁一直没有得到释放，即数据没有被删除或修改，那么在一些单纯基于数据库实现的分布式锁代码块或对象中会引起死锁问题。
代码语言：javascript复制Zookeeper实现分布式锁 除了数据库实现分布式锁的方式以外，我们还可以基于Zookeeper实现。Zookeeper是一种提供“分布式服务协调“的中心化服务，正是Zookeeper的以下两个特性，分布式应用程序才可以基于它实现分布式锁功能。
顺序临时节点： Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为Znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径来表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。
节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），每个节点还能被标记为有序性（SEQUENTIAL），一旦节点被标记为有序性，那么整个节点就具有顺序自增的特点。一般我们可以组合这几类节点来创建我们所需要的节点，例如，创建一个持久节点作为父节点，在父节点下面创建临时节点，并标记该临时节点为有序性。
Watch机制： Zookeeper还提供了另外一个重要的特性，Watcher（事件监听器）。ZooKeeper允许用户在指定节点上注册一些Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper服务端会将事件通知给用户。
我们熟悉了Zookeeper的这两个特性之后，就可以看看Zookeeper是如何实现分布式锁的了。
首先，我们需要建立一个父节点，节点类型为持久节点（PERSISTENT） ，每当需要访问共享资源时，就会在父节点下建立相应的顺序子节点，节点类型为临时节点（EPHEMERAL），且标记为有序性（SEQUENTIAL），并且以临时节点名称 父节点名称 顺序号组成特定的名字。
在建立子节点后，对父节点下面的所有以临时节点名称name开头的子节点进行排序，判断刚刚建立的子节点顺序号是否是最小的节点，如果是最小节点，则获得锁。
如果不是最小节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上一顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。
当调用完共享资源后，删除该节点，关闭zk，进而可以触发监听事件，释放该锁。
以上实现的分布式锁是严格按照顺序访问的并发锁。一般我们还可以直接引用Curator框架来实现Zookeeper分布式锁，代码如下：
代码语言：javascript复制InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if ( lock.acquire(maxWait, waitUnit) )
{
try
{
// do some work inside of the critical section here
}
finally
{
lock.release();
}
}
Zookeeper实现的分布式锁，例如相对数据库实现，有很多优点。Zookeeper是集群实现，可以避免单点问题，且能保证每次操作都可以有效地释放锁，这是因为一旦应用服务挂掉了，临时节点会因为session连接断开而自动删除掉。
由于频繁地创建和删除结点，加上大量的Watch事件，对Zookeeper集群来说，压力非常大。且从性能上来说，与Redis实现的分布式锁相比，还是存在一定的差距。
Redis实现分布式锁
相对于前两种实现方式，基于Redis实现的分布式锁是最为复杂的，但性能是最佳的。
大部分开发人员利用Redis实现分布式锁的方式，都是使用SETNX EXPIRE组合来实现，在Redis 2.6.12版本之前，具体实现代码如下：
代码语言：javascript复制public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);//设置锁
if (result == 1) {//获取锁成功
// 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁
jedis.expire(lockKey, expireTime);//通过过期时间删除锁
return true;
}
return false;
}
这种方式实现的分布式锁，是通过setnx()方法设置锁，如果lockKey存在，则返回失败，否则返回成功。设置成功之后，为了能在完成同步代码之后成功释放锁，方法中还需要使用expire()方法给lockKey值设置一个过期时间，确认key值删除，避免出现锁无法释放，导致下一个线程无法获取到锁，即死锁问题。
如果程序在设置过期时间之前、设置锁之后出现崩溃，此时如果lockKey没有设置过期时间，将会出现死锁问题。
在 Redis 2.6.12版本后SETNX增加了过期时间参数：
代码语言：javascript复制 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;
}
我们也可以通过Lua脚本来实现锁的设置和过期时间的原子性，再通过jedis.eval()方法运行该脚本：
代码语言：javascript复制 // 加锁脚本
private static final String SCRIPT_LOCK = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
// 解锁脚本
private static final String SCRIPT_UNLOCK = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
虽然SETNX方法保证了设置锁和过期时间的原子性，但如果我们设置的过期时间比较短，而执行业务时间比较长，就会存在锁代码块失效的问题。我们需要将过期时间设置得足够长，来保证以上问题不会出现。
这个方案是目前最优的分布式锁方案，但如果是在Redis集群环境下，依然存在问题。由于Redis集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在Master节点获取到锁后，在没有同步到其它节点时，Master节点崩溃了，此时新的Master节点依然可以获取锁，所以多个应用服务可以同时获取到锁。
Redlock算法
Redisson实际上是由Redis官方推出的一个Java驻内存数据网格，通过在Redis的基础上实现分布式的Java常用对象和服务，提供了很多分布式解决方案。Redisson使用了netty通信框架，支持非阻塞通信，性能相对于Jedis有很大提升。
我们尤其需要注意的是Redisson分布式锁的实现，支持单点和集群模式，使用了Redlock算法来解决多个应用同时获取锁的问题。具体而言，该算法在不同节点上使用单个实例获取锁的方式去获得锁。每次获取锁都会设定超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可用。只有当成功获取锁的Redis节点超过半数（N/2 1，N为节点数)时，且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获取锁才算成功。如果获取锁失败，客户端依然会释放获取锁成功的节点。这是一套非常精妙的算法，确保了Redisson分布式锁的高可用性和稳定性。
具体的代码实现如下：
1.首先引入jar包：
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency>
2.实现Redisson的配置文件：
代码语言：javascript复制@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000).setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7001").setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002")
.setPassword("1");
return Redisson.create(config);
}
3.获取锁操作：
代码语言：javascript复制long waitTimeout = 10;
long leaseTime = 1;
RLock lock1 = redissonClient1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonClient2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonClient3.getLock("lock3");
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功，且设置总超时时间以及单个节点超时时间
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
...
redLock.unlock();
总结
实现分布式锁的方式有很多，有最简单的数据库实现，还有Zookeeper多节点实现和redis缓存实现。我们可以分别对这三种实现方式进行性能压测，可以发现在同样的服务器配置下，Redis的性能是最好的，Zookeeper次之，数据库最差。
从实现方式和可靠性来说，Zookeeper的实现方式简单，且基于分布式集群，可以避免单点问题，具有比较高的可靠性。因此，在对业务性能要求不是特别高的场景中，我建议使用Zookeeper实现的分布式锁。
