分布式锁选型背后的架构设计思维【附源码】

1. 分布式锁本质提到分布式锁，有很多实现，比如Redis分布式锁、ZooKeeper分布式锁、etcd分布式锁等。但是选择哪个更适合你的项目？在《基于CAP模型设计企业级真正高可用的分布式锁》一文深入分析过分布式锁的哲学本质，以及如何结合场景来选择合适的分布式锁。分析业务场景，得到业务本质，就是架构思维。思维最终是需要落地的，接下去分享一下对分布式锁的思考和实践。锁的本质是对共享资源的处理，表现很多，有以下作用：

1. 业务协调

2. 业务幂等(需配合业务代码实现)

3. 共享资源竞争

在单体应用时代表现为同步块lock。随着需求和业务量的增长，系统走向了分布式、微服务时代，多服务和多实例下的应用无法使用本地锁进行控制资源共享。此时就出现了分布式锁，分布式场景下对分布式锁的要求如下：

1. 强一致性

2. 服务高可用、系统稳健

3. 锁自动续约、自动释放

4. 业务可重入

2. 分布式锁存储选型及场景目前常见分布式锁的实现有Redis、ZooKeeper、etcd等，各维度指标对比如下： 图1 分布式锁存储模型对比

一致性算法（CAP）：在分布式场景下，CAP理论是很多架构设计的指导思想。CAP思想下有两个分支CP与AP；CP模型不管什么情况下，都要求各服务之间的数据一致；AP模型高可用下的数据最终一致性。虽然锁原本要求强一致性CP模型，但AP模型分布式锁的使用取决于业务场景对脏数据的最大容忍度，比如SNS场景，就可以使用AP模型分布式锁，从而在性能上有很大的优势。CP模型仍然保持原有的一致性要求，保证了业务资源串行竞争，更加适合于金融交易场景的强数据要求。Redis自身无一致性算法来保证多节点的数据一致性，所以是AP模型；ZooKeeper、etcd都有一致性算法，都是CP模式。

高可用：Redis是一个K-V存储，使用主从模式进行集群，Redis Cluster 底层也是主从模式的组合，性能高，保证了高可用。ZooKeeper是Tree的数据结构，节点要求N + 1，N必须大于2，通过ZAB选举保障主的可用。etcd是一个K-V存储，节点要求N + 1，N必须大于2，通过Raft选举保障主的高可用。

3. 分布式锁接口设计

根据需求，设计出锁接口，首先锁的基本方法如下：/**
     * @方法名称 lock
     * @功能描述 <pre>获取锁</pre>
     * @param ttl 锁过期时间，单位毫秒
     * @return true-获取锁，false-为获得锁
     * @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试
     */
    boolean lock(int ttl) throws RuntimeException;

第二，分布式锁可以处理业务幂等，可用作为消息去重等场景，设计竞争锁方法如下： /**
     * @方法名称 acquire
     * @功能描述 <pre>竞争锁,并自动续租</pre>
     * @param ttl 锁过期时间，单位毫秒
     * @return true-获取锁，false-为获得锁
     * @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试
     */
    default boolean acquire(int ttl)
        throws RuntimeException {
        if (lock(ttl)) {
           logger.debug(MSG_LOCK, getName());
           startHeartBeatThread();
            return true;
        }
        return false;
    }

第三，作为锁的基本要求，业务的串行执行，设计等待锁方法如下：   /**
     * @方法名称acquireOrWait
     * @功能描述 <pre>竞争锁或等待锁</pre>
     * @param ttl 锁过期时间，单位毫秒
     * @param waitTime 等待时间，单位毫秒
     * @return true-获取锁，false-为获得锁
     * @throws InterruptedException
     * @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试
     */
    default boolean acquireOrWait(int ttl, int waitTime)
        throws InterruptedException,RuntimeException {
        while (!lock(ttl)) {
            waitTime =waitTime - ttl / 2;
           Thread.sleep(ttl / 2);
            if (waitTime<= 0) {
              logger.debug(MSG_LOCK_TIMEOUT, getName());
              return false;
            }
        }
        startHeartBeatThread();
        return true;
    }

第四，分布式场景，锁需要自动续租方法，保障锁内业务完整执行，如下：/**
     * @方法名称startHeartBeatThread
     * @功能描述 <pre>续租心跳</pre>
     */
    void startHeartBeatThread(); 

第五，锁需要自动释放，为保证使用简单，所以重写Closeable接口：/**
     * @方法名称 close
     * @功能描述 <pre>释放锁</pre>
     */
    @Override
    void close();
    
   /**
     * @方法名称 release
     * @功能描述 <pre>释放锁</pre>
     */
    default void release() {
        close();
    }

4. AP模型的Redis分布式锁实现 图2 AP模型的Redis分布式锁实现

5. CP模型的etcd分布式锁实现
etcd有V2和V3两种接口：V2接口可以使用http直接访问，天然客户端物理解耦，但需要自动续租保证锁的完整性。V3接口默认grpc形式，是长链接机制，天然续租，但grpc有客户端依赖要求。可以根据场景要求，适度选择合适版本接口。锁参数有：

1. prevExits：检查是否存在，true：新增，false：更新；

2. prevIndex：检查上一个的key，既操作返回的uuid；

3. prevValue：检查上一个的值；

Linux curl锁操作：

1. 取锁：curl http://ip:port/v2/keys/锁名 -XPUT -d ttl=10 -d prevExits=false -d value=锁值

2. 续租：curl http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XPUT -d ttl=3 -dprevExits=true -d refresh=true

3. 释放锁：curl  http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XDELETE

6. CP模型的etcd分布式锁实现源码
全部源代码请访问以下链接：https://github.com/linhuaichuan/ecp-uid/tree/master/src/test/java/com/myzmds/ecp/core/standard/distributed/lock

作者简介：

林淮川 毕业于西安交通大学，现任大树金融架构师，技术委员会委员；前大树金融供应链金融技术总监；前天阳宏业交易事业部技术主管。5年互联网金融行业业务经验。多次主导金融服务平台的设计、策划、实施与交付。拥有丰富的大型软件平台构架设计经验，以及供应链金融业务经验。

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