搞定分布式锁，主流的三种解决方案

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-06-16 10:35 10阅读 0赞

随着业务需求、用户访问的增加，现在稍微上点规模的应用都使用分布式部署方式。分布式给系统的扩展、性能带来红利的同时，也带来了问题，分布式缓存、分布式事务、分布式锁等一系列问题也随之而来。本文我们着重看下分布式锁目前实现的三种主流方式。

首先明确一点，分布式锁主要是解决分布式系统中的数据一致性问题。

### 一、基于数据库实现 ###

通过关系型数据库实现分布式锁，主要两种，

**1、基于唯一索引**

在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。

**2、基于数据库排它锁**

基于MySql的InnoDB引擎，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。

**优缺点**

*  因为是基于数据库实现的，数据库的可用性和性能将直接影响分布式锁的可用性及性能，所以，数据库需要双机部署、数据同步、主备切换。
 *  不具备可重入的特性，因为同一个线程在释放锁之前，行数据一直存在，无法再次成功插入数据，所以，需要在表中新增一列，用于记录当前获取到锁的机器和线程信息，在再次获取锁的时候，先查询表中机器和线程信息是否和当前机器和线程信息相同，若相同则直接获取锁。
 *  没有锁失效机制，因为有可能出现成功插入数据后，服务器宕机了，对应的数据没有被删除，当服务恢复后一直获取不到锁，所以，需要在锁中新增一列，用于记录失效时间，并且需要有定时任务清除这些失效的数据。
 *  不具备阻塞锁特性，获取不到锁直接返回失败，所以需要优化获取逻辑，循环多次去获取。

### 二、基于缓存(Redis)实现 ###

基于缓存实现，比较常用的有 Redis，memcached等。

Redis 分布式锁是**基于 SETNX 来实现的**。SETNX 是 “set if not exist” 的简称，**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。同时，key 还可以通过 expire命令 设置超时时间，通过 del命令 删除key。**

实现过程：

1.  获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令给锁加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
2.  获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
3.  释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

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。

### 三、基于Zookeeper实现 ###

ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。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。

实现过程：

1.  创建一个目录mylock。
2.  线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点。
3.  获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁。
4.  线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己小的节点。
5.  线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小节点，如果是则获得锁。

基于Zookeeper的分布式锁的优缺点：

*  优点是：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题；
 *  缺点是：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如redis方式。

### 四、总结 ###

以上三种方式，没有在所有场合都是完美的，所以，应根据不同的应用场景选择最适合的实现方式。