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一起来学习分布式锁

开发技术 开发技术 2周前 (09-06) 19次浏览

为什么要用分布式锁

我们先来看一个业务场景:

系统 A 是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存 足够了才会给用户下单。

由于系统有一定的并发,所以会预先将商品的库存保存在 redis 中,用户下单的时候会更新 redis 的库存。

此时系统架构如下:

一起来学习分布式锁

但是这样一来会产生一个问题:假如某个时刻,redis 里面的某个商品库存为 1,此时两个请求同时到来,其中一个请求执行到上图 的第 3 步,更新数据库的库存为 0,但是第 4 步还没有执行。 而另外一个请求执行到了第 2 步,发现库存还是 1,就继续执行第 3 步。 这样的结果,是导致卖出了 2 个商品,然而其实库存只有 1 个。

很明显不对啊!这就是典型的库存超卖问题。

此时,我们很容易想到解决方案:用锁把 2、3、4 步锁住,让他们执行完之后,另一个线程才能进来执行第 2 步。

一起来学习分布式锁

按照上面的图,在执行第 2 步时,使用 Java 提供的 synchronized 或者 ReentrantLock 来锁住,然后在第 4 步执行完之后才释放锁。

这样一来,2、3、4 这 3 个步骤就被 “锁” 住了,多个线程之间只能串行化执行。

但是好景不长,整个系统的并发飙升,一台机器扛不住了。现在要增加一台机器,如下图:

一起来学习分布式锁

增加机器之后,系统变成上图所示,我的天!

假设此时两个用户的请求同时到来,但是落在了不同的机器上,那么这两个请求是可以同时执行了,还是会出现库存超卖的问题。

为什么呢?因为上图中的两个 A 系统,运行在两个不同的 JVM 里面,他们加的锁只对属于自己 JVM 里面的线程有效,对于其他 JVM 的线程是无 效的。 因此,这里的问题是:Java 提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了

这是因为两台机器加的锁不是同一个锁 (两个锁在不同的 JVM 里面)。

那么,我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁,问题不就解决了吗?

此时,就该分布式锁隆重登场了,分布式锁的思路是: 在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的 “东西”,然后每个系统在需要加锁时,都去问这个 “东西” 拿到一把锁,这样不 同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。

至于这个 “东西”,可以是 Redis、Zookeeper,也可以是 数据库。 文字描述不太直观,我们来看下图:

一起来学习分布式锁

通过上面的分析,我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用 Java 原生的锁机制无法保证线程安全,所以我们需要用到分布 式锁的方案。

那么,如何实现分布式锁呢?接着往下看!

基于 Redis 实现分布式锁

上面分析为啥要使用分布式锁了,这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。

最常见的一种方案就是使用 Redis 做分布式锁

使用 Redis 做分布式锁的思路大概是这样的:在 redis 中设置一个值表示加了锁,然后释放锁的时候就把这个 key 删除。

具体代码是这样的:

// 获取锁
// NX是指如果key不存在就成功,key存在返回false,PX可以指定过期时间
SET anyLock unique_value NX PX 
30000
// 释放锁:通过执行一段lua脚本
// 释放锁涉及到两条指令,这两条指令不是原子性的
// 需要用到redis的lua脚本支持特性,redis执行lua脚本是原子性的
if
	redis.call("get",KEYS[1])== ARGV[1] then   
	return redis.call("del",KEYS[1])
else   
	return 0
end

这种方式有几大要点:

  • 一定要用 SET key value NX PX milliseconds 命令。如果不用,先设置了值,再设置过期时间,这个不是原子性操作,有可能在设置过期时间之前宕机,会造成死锁 (key 永久存在)

  • value 要具有唯一性。这个是为了在解锁的时候,需要验证 value 是和加锁的一致才删除 key。

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PS: 这里还有一个问题:假设 A 获取了锁,过期时间 30s,此时 35s 之后,锁已经自动释放了,A 去释放锁,但是此时可能 B 获取了锁。A 客户端 就不能删除 B 的锁了。

除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外,还需要考虑 redis 的部署问题。

redis 有 3 种部署方式:

  • 单机模式
  • master-slave + sentinel 选举模式
  • redis cluster 模式

使用 redis 做分布式锁的缺点在于:如果采用单机部署模式,会存在单点问题,只要 redis 故障了。加锁就不行了。

采用 master-slave 模式,加锁的时候只对一个节点加锁,即便通过 sentinel 做了高可用,但是如果 master 节点故障了,发生主从切换,此时就会有可能出现锁丢失的问题。

基于以上的考虑,其实 redis 的作者也考虑到这个问题,他提出了一个 RedLock 的算法,这个算法的意思大概是这样的:

假设 redis 的部署模式是 redis cluster,总共有 5 个 master 节点,通过以下步骤获取一把锁:

  • 获取当前时间戳,单位是毫秒
  • 轮流尝试在每个 master 节点上创建锁,过期时间设置较短,一般就几十毫秒
  • 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)
  • 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
  • 要是锁建立失败了,那么就依次删除这个锁
  • 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

但是这样的这种算法还是颇具争议的,可能还会存在不少的问题,无法保证加锁的过程一定正确。

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另一种方式:Redisson

此外,实现 Redis 的分布式锁,除了自己基于 redis client 原生 api 来实现之外,还可以使用开源框架:Redission

Redisson 是一个企业级的开源 Redis Client,也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用,为什么呢?

回想一下上面说的,如果自己写代码来通过 redis 设置一个值,是通过下面这个命令设置的。

SET anyLock unique_value NX PX 30000

这里设置的超时时间是 30s,假如我超过 30s 都还没有完成业务逻辑的情况下,key 会过期,其他线程有可能会获取到锁。

这样一来的话,第一个线程还没执行完业务逻辑,第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间,太麻烦了~

我们来看看 redisson 是怎么实现的?先感受一下使用 redission 的爽:

Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7001")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7002")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7003")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7001")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7002")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7003");

RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lock();
lock.unlock();

就是这么简单,我们只需要通过它的 api 中的 lock 和 unlock 即可完成分布式锁,他帮我们考虑了很多细节:

  • redisson 所有指令都通过 lua 脚本执行,redis 支持 lua 脚本原子性执行
  • redisson 设置一个 key 的默认过期时间为 30s, 如果某个客户端持有一个锁超过了 30s 怎么办?

redisson 中有一个 watchdog 的概念,翻译过来就是看门狗,它会在你获取锁之后,每隔 10 秒帮你把 key 的超时时间设为 30s

这样的话,就算一直持有锁也不会出现 key 过期了,其他线程获取到锁的问题了。

redisson 的 “看门狗” 逻辑保证了没有死锁发生 (如果机器宕机了,看门狗也就没了。此时就不会延长 key 的过期时间,到了 30s 之后就会自动过期了,其他线程可以获取到锁)

一起来学习分布式锁

这里稍微贴出来其实现代码:

另外,redisson 还提供了对 redlock 算法的支持,

它的用法也很简单:

RedissonClient     redisson    = Redisson.create(config);
RLock lock1 = redisson.getFairLock("lock1");
RLock lock2 = redisson.getFairLock("lock2");
RLock lock3 = redisson.getFairLock("lock3");
RedissonRedLock     multiLock = new RedissonRedLock(lock1,lock2,lock3);
multiLock.lock();
multiLock.unlock();
小结

本节分析了使用 redis 作为分布式锁的具体落地方案,以及其一些局限性,然后介绍了一个 redis 的客户端框架 redisson,这也是推荐大家使用的,比自己写代码实现会少 care 很多细节。

基于 zookeeper 实现分布式锁

常见的分布式锁实现方案里面,除了使用 redis 来实现之外,使用 zookeeper 也可以实现分布式锁。

在介绍 zookeeper (下文用 zk 代替) 实现分布式锁的机制之前,先粗略介绍一下 zk 是什么东西:

Zookeeper 是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务。

zk 的模型是这样的:zk 包含一系列的节点,叫做 znode,就好像文件系统一样每个 znode 表示一个目录,然后 znode 有一些特性:

  • 有序节点:假如当前有一个父节点为 /lock,我们可以在这个父节点下面创建子节点;zookeeper 提供了一个可选的有序特性,例如我们可以创建子节点 “/lock/node-” 并且指明有序,那么 zookeeper 在生成子节点时会根据 当前的子节点数量自动添加整数序号。也就是说,如果是第一个创建的子节点,那么生成的子节点为 /lock/node-0000000000,下一个节点则为 /lock/node-0000000001,依次类推。

  • 临时节点:客户端可以建立一个临时节点,在会话结束或者会话超时后,zookeeper 会自动删除该节点。

  • 事件监听:在读取数据时,我们可以同时对节点设置事件监听,当节点数据或结构变化时,zookeeper 会通知客户端。当前 zookeeper 有如下四种事件:

    • 节点创建
    • 节点删除
    • 节点数据修改
    • 子节点变更

基于以上的一些 zk 的特性,我们很容易得出使用 zk 实现分布式锁的落地方案:

  1. 使用 zk 的临时节点和有序节点,每个线程获取锁就是在 zk 创建一个临时有序的节点,比如在 /lock/ 目录下。
  2. 创建节点成功后,获取 /lock 目录下的所有临时节点,再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点
  3. 如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点,则认为获取锁成功。
  4. 如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点,则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。

比如当前线程获取到的节点序号为 /lock/003, 然后所有的节点列表为 [/lock/001,/lock/002,/lock/003], 则对 /lock/002 这个节点 添加一个事件监听器。

如果锁释放了,会唤醒下一个序号的节点,然后重新执行第 3 步,判断是否自己的节点序号是最小。

比如 /lock/001 释放了,/lock/002 监听到事件,此时节点集合为 [/lock/002,/lock/003], 则 /lock/002 为最小序号节点,获取到锁。

整个过程如下:

一起来学习分布式锁

具体的实现思路就是这样,至于代码怎么写,这里比较复杂就不贴出来了。

两种方案的优缺点比较

学完了两种分布式锁的实现方案之后,本节需要讨论的是 redis 和 zk 的实现方案中各自的优缺点。

对于 redis 的分布式锁而言,它有以下缺点:

  • 它获取锁的方式简单粗暴,获取不到锁直接不断尝试获取锁,比较消耗性能。
  • 另外来说的话,redis 的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的,在某些极端情况下,可能会出现问题。锁的模型不够健壮
  • 即便使用 redlock 算法来实现,在某些复杂场景下,也无法保证其实现 100% 没有问题,关于 redlock 的讨论可以看 How to do distributed locking
  • 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。

但是另一方面使用 redis 实现分布式锁在很多企业中非常常见,而且大部分情况下都不会遇到所谓的 “极端复杂场景”

所以使用 redis 作为分布式锁也不失为一种好的方案,最重要的一点是 redis 的性能很高,可以支撑高并发的获取、释放锁操作。

对于 zk 分布式锁而言:

  • zookeeper 天生设计定位就是分布式协调,强一致性。锁的模型健壮、简单易用、适合做分布式锁

如果获取不到锁,只需要添加一个监听器就可以了,不用一直轮询,性能消耗较小。

  • 但是 zk 也有其缺点:如果有较多的客户端频繁的申请加锁、释放锁,对于 zk 集群的压力会比较大

总结

综上所述,redis 和 zookeeper 都有其优缺点。我们在做技术选型的时候可以根据这些问题作为参考因素。

一些建议:

通过前面的分析,实现分布式锁的两种常见方案:redis 和 zookeeper,他们各有千秋。应该如何选型呢?

就个人而言的话,我比较推崇 zk 实现的锁。

因为 redis 是有可能存在隐患的,可能会导致数据不对的情况。但是,怎么选用要看具体在公司的场景了。

如果公司里面有 zk 集群条件,优先选用 zk 实现,但是如果说公司里面只有 redis 集群,没有条件搭建 zk 集群。

那么其实用 redis 来实现也可以,另外还可能是系统设计者考虑到了系统已经有 redis,但是又不希望再次引入一些外部依赖的情况下 ,可以选用 redis。

这个是要系统设计者基于架构的考虑了。

 

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