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本博客转自git项目advancejava

redis 分布式锁

官方叫做 RedLock 算法，是 redis 官方支持的分布式锁算法。
这个分布式锁有 3 个重要的考量点：
• 互斥（只能有一个客户端获取锁）
• 不能死锁
• 容错（只要大部分 redis 节点创建了这把锁就可以）

redis 最普通的分布式锁

第一个最普通的实现方式**，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。
SET my:lock 随机值 NX PX 30000**
执行这个命令就 ok。
• NX：表示只有 key 不存在的时候才会设置成功。（如果此时 redis 中存在这个 key，那么设置失败，返回 nil）
• PX 30000：意思是 30s 后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。
释放锁就是删除 key ，但是一般可以用 lua 脚本删除，判断 value 一样才删除：
– 删除锁的时候，找到 key 对应的 value，跟自己传过去的 value 做比较，如果是一样的才删除。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end

为啥要用随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，比如说超过了 30s，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除 key 的话会有问题，所以得用随机值加上面的 lua 脚本来释放锁。
但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的 redis 单实例，那就是单点故障。或者是 redis 普通主从，那 redis 主从异步复制，如果主节点挂了（key 就没有了），key 还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就可以 set key，从而拿到锁。

RedLock 算法

这个场景是假设有一个 redis cluster，有 5 个 redis master 实例。然后执行如下步骤获取一把锁：

1. 获取当前时间戳，单位是毫秒；
2. 跟上面类似，轮流尝试在每个 master 节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒；
3. 尝试在大多数节点上建立一个锁，比如 5 个节点就要求是 3 个节点 n / 2 + 1；
4. 客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了；
5. 要是锁建立失败了，那么就依次之前建立过的锁删除；
6. 只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁。

zk 分布式锁

zk 分布式锁，其实可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建临时 znode，此时创建成功了就获取了这个锁；这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能注册个监听器监听这个锁。释放锁就是删除这个 znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。

/**
* ZooKeeperSession
*
* @author bingo
* @since 2018/11/29
*
*/
public class ZooKeeperSession {
private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1);
private ZooKeeper zookeeper;
private CountDownLatch latch;
public ZooKeeperSession() {
try {
this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher());
try {
connectedSemaphore.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("ZooKeeper session established......");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取分布式锁
*
* @param productId
*/
public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
return true;
} catch (Exception e) {
while (true) {
try {
// 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在
Stat stat = zk.exists(path, true);
if (stat != null) {
this.latch = new CountDownLatch(1);
this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.latch = null;
}
zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
return true;
} catch (Exception ee) {
continue;
}
}
}
return true;
}
/**
* 释放掉一个分布式锁
*
* @param productId
*/
public void releaseDistributedLock(Long productId) {
String path = "/product-lock-" + productId;
try {
zookeeper.delete(path, -1);
System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 建立zk session的watcher
*
* @author bingo
* @since 2018/11/29
*
*/
private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("Receive watched event: " + event.getState());
if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
connectedSemaphore.countDown();
}
if (this.latch != null) {
this.latch.countDown();
}
}
}
/**
* 封装单例的静态内部类
*
* @author bingo
* @since 2018/11/29
*
*/
private static class Singleton {
private static ZooKeeperSession instance;
static {
instance = new ZooKeeperSession();
}
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return instance;
}
}
/**
* 获取单例
*
* @return
*/
public static ZooKeeperSession getInstance() {
return Singleton.getInstance();
}
/**
* 初始化单例的便捷方法
*/
public static void init() {
getInstance();
}
}

也可以采用另一种方式，创建临时顺序节点：
如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁；后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的 node 上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知，一旦被通知了之后，就 ok 了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了。

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {
private ZooKeeper zk;
private String locksRoot = "/locks";
private String productId;
private String waitNode;
private String lockNode;
private CountDownLatch latch;
private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
private int sessionTimeout = 30000;
public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {
this.productId = productId;
try {
String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
connectedLatch.await();
} catch (IOException e) {
throw new LockException(e);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
}
public void process(WatchedEvent event) {
if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
connectedLatch.countDown();
return;
}
if (this.latch != null) {
this.latch.countDown();
}
}
public void acquireDistributedLock() {
try {
if (this.tryLock()) {
return;
} else {
waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
}
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
}
public boolean tryLock() {
try {
// 传入进去的locksRoot + “/” + productId
// 假设productId代表了一个商品id，比如说1
// locksRoot = locks
// /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

// 看看刚创建的节点是不是最小的节点
// locks：10000000000，10000000001，10000000002
List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
Collections.sort(locks);

if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
//如果是最小的节点,则表示取得锁
return true;
}

//如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
int previousLockIndex = -1;
for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
previousLockIndex = i - 1;
break;
}
}

this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
} catch (KeeperException e) {
throw new LockException(e);
} catch (InterruptedException e) {
throw new LockException(e);
}
return false;
}
private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
if (stat != null) {
this.latch = new CountDownLatch(1);
this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
this.latch = null;
}
return true;
}
public void unlock() {
try {
// 删除/locks/10000000000节点
// 删除/locks/10000000001节点
System.out.println("unlock " + lockNode);
zk.delete(lockNode, -1);
lockNode = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e) {
super(e);
}
public LockException(Exception e) {
super(e);
}
}
}

redis 分布式锁和 zk 分布式锁的对比

• redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。
• zk 分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小。
另外一点就是，如果是 redis 获取锁的那个客户端 出现 bug 挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而 zk 的话，因为创建的是临时 znode，只要客户端挂了，znode 就没了，此时就自动释放锁。
redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等…zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
所以先不分析太多的东西，就说这两点，我个人实践认为 zk 的分布式锁比 redis 的分布式锁牢靠、而且模型简单易用。