41 如何设计更优的分布式锁？
你好，我是刘超。
从这一讲开始，我们就正式进入最后一个模块的学习了，综合性实战的内容来自我亲身经历过的一些案例，其中用到的知识点会相对综合，现在是时候跟我一起调动下前面所学了！
去年双十一，我们的游戏商城也搞了一波活动，那时候我就发现在数据库操作日志中，出现最多的一个异常就是Interrupted Exception了，几乎所有的异常都是来自一个校验订单幂等性的SQL。
因为校验订单幂等性是提交订单业务中第一个操作数据库的，所以幂等性校验也就承受了比较大的请求量，再加上我们还是基于一个数据库表来实现幂等性校验的，所以出现了一些请求事务超时，事务被中断的情况。其实基于数据库实现的幂等性校验就是一种分布式锁的实现。
那什么是分布式锁呢，它又是用来解决哪些问题的呢？
在JVM中，在多线程并发的情况下，我们可以使用同步锁或Lock锁，保证在同一时间内，只能有一个线程修改共享变量或执行代码块。但现在我们的服务基本都是基于分布式集群来实现部署的，对于一些共享资源，例如我们之前讨论过的库存，在分布式环境下使用Java锁的方式就失去作用了。
这时，我们就需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。除此之外，分布式锁也经常用来避免分布式中的不同节点执行重复性的工作，例如一个定时发短信的任务，在分布式集群中，我们只需要保证一个服务节点发送短信即可，一定要避免多个节点重复发送短信给同一个用户。
因为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行了，不需要再引入第三方中间件，所以这是很多分布式业务实现分布式锁的首选。但是数据库实现的分布式锁在一定程度上，存在性能瓶颈。
接下来我们一起了解下如何使用数据库实现分布式锁，其性能瓶颈到底在哪，有没有其它实现方式可以优化分布式锁。
数据库实现分布式锁
首先，我们应该创建一个锁表，通过创建和查询数据来保证一个数据的原子性：
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
其次，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。
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：
@Transactional
public int addOrderRecord(Order order) {
if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){
int result = orderDao.addOrderRecord(order);
if(result>0){
return 1;
}
}
return 0;
}
到这，我们订单幂等性校验的分布式锁就实现了。我想你应该能发现为什么这种方式会存在性能瓶颈了。我们在第34讲中讲过，在RR事务级别，select的for update操作是基于间隙锁gap lock实现的，这是一种悲观锁的实现方式，所以存在阻塞问题。
因此在高并发情况下，当有大量的请求进来时，大部分的请求都会进行排队等待。为了保证数据库的稳定性，事务的超时时间往往又设置得很小，所以就会出现大量事务被中断的情况。
除了阻塞等待之外，因为订单没有删除操作，所以这张锁表的数据将会逐渐累积，我们需要设置另外一个线程，隔一段时间就去删除该表中的过期订单，这就增加了业务的复杂度。
除了这种幂等性校验的分布式锁，有一些单纯基于数据库实现的分布式锁代码块或对象，是需要在锁释放时，删除或修改数据的。如果在获取锁之后，锁一直没有获得释放，即数据没有被删除或修改，这将会引发死锁问题。
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：
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，其与接下来我要讲的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：
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：
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：
// 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由Redis官方推出，它是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson是基于netty通信框架实现的，所以支持非阻塞通信，性能相对于我们熟悉的Jedis会好一些。
Redisson中实现了Redis分布式锁，且支持单点模式和集群模式。在集群模式下，Redisson使用了Redlock算法，避免在Master节点崩溃切换到另外一个Master时，多个应用同时获得锁。我们可以通过一个应用服务获取分布式锁的流程，了解下Redlock算法的实现：
在不同的节点上使用单个实例获取锁的方式去获得锁，且每次获取锁都有超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可用。当应用服务成功获取锁的Redis节点超过半数（N/2+1，N为节点数)时，并且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获取锁成功。
一旦获取锁成功，就会重新计算释放锁的时间，该时间是由原来释放锁的时间减去获取锁所消耗的时间；而如果获取锁失败，客户端依然会释放获取锁成功的节点。
具体的代码实现如下：
1.首先引入jar包：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency>
2.实现Redisson的配置文件：
@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：
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。
思考题
我们知道Redis分布式锁在集群环境下会出现不同应用服务同时获得锁的可能，而Redisson中的Redlock算法很好地解决了这个问题。那Redisson实现的分布式锁是不是就一定不会出现同时获得锁的可能呢？
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- -W.LI- 👍（28） 💬（2）
老师好!基于数据库的实现，我现在项目中直接不开事务，select后插入(oeder_no做唯一约束)。try_catch 异常，重试3次。如果查到了返回成功保证密等。这么做会有问题么? 课后题:万一收到的N/2+1节点全部挂了肯定会有问题。不知道，从新选为master节点的算法不知，如果会选择没有收到的节点做master也会有问题。
2019-08-24 - 风轻扬 👍（18） 💬（3）
老师，zk实现的锁，不会出现redis锁一样的问题吗？ 设想： 应用1和应用2两个服务分别部署到不同的服务器上。是使用zookeeper实现分布式锁。应用1获取到锁，然后开始长时间gc，应用2也开始长时间gc。应用1的zk锁由于心跳超时释放了锁，应用2结束gc获取到锁，应用1结束gc开始执行任务，此时不就有两个任务在同时执行了吗？
2019-09-25 - a、 👍（9） 💬（2）
不一定，因为如果集群中有5个redis，abcde，如果发生网络分区，abc在一个分区，de在一个分区，客户端A向abc申请锁成功，在c节点master异步同步slave的时候，master宕机了，slave接替，然后c的slave又和de在一个分区里，这时候如果客户端B来申请锁，也就可以成功了。 zk锁也会出现问题，如果客户端A申请zk锁成功，这时候客户端A和zk不在一个分区里，zk就会把临时节点删除，然后如果客户端B再去申请，也就可以申请成功
2019-08-24 - Geek_cecf23 👍（8） 💬（1）
老师，之前你讲过一节 36节，记一次线上SQL死锁事故，for update 使用会导致死锁问题，直接使用for update 实现分布式锁，不也会暗含了死锁的可能么
2020-04-27 - neohope 👍（3） 💬（2）
老师您好，我有两个问题： redisson会向所有的redis节点并发发起请求，获取一半以上的锁才会进行后续操作。那我的疑问是， 1、这样不会让整体性能变得比redis集群要差一些吗？而且redis节点越多，redisson性能越差？ 2、redisson的客户端，如果无法获取到足够多redis节点的锁，其释放规则及防止冲突的规则又是如何处理的呢？如果没有合理的防冲突规则，感觉并发量越高，性能会越差。
2019-11-26 - 风轻扬 👍（3） 💬（1）
老师，互联网行业，多数都是redis集群啊，如果这样，基于redis实现的分布式锁是不是就不能用了？
2019-09-24 - rrbbt 👍（3） 💬（1）
老师，使用select for update防止幻读那里，直接把order_no设置成唯一索引，事务里面只有一条insert语句就可以吧？如果之前有，插入不成功，没有的话，插入成功
2019-08-27 - 桔子 👍（2） 💬（1）
redisson分布式锁解决单实例或多个完全互相独立master节点分布式环境获取锁的问题。但是主从或cluster集群下，异步通信导致获取锁多次获取的问题并没解决，理解对否？
2020-04-08 - 知行合一 👍（2） 💬（5）
老师，想问个问题，redis集群已经分了槽，客户端写入根据算法应该写入一个节点啊，为啥要多个节点同时枷锁？
2019-09-05 - 我已经设置了昵称 👍（2） 💬（1）
不太懂redission机制，每个节点各自去获取锁。超过一半以上获取成功就算成功。那是不是还有这么一步：这些一半以上的机器获取了以后，是否还要决定谁真正拿到锁，才能真正执行这个任务
2019-08-25 - Geek_cecf23 👍（1） 💬（1）
基于数据库的for update的分布锁，不会导致死锁么
2020-04-14 - Zend 👍（1） 💬（1）
老师在数据库实现分布式锁的例子中，保证查询和插入在同一个事务里面，就能防止幻读。是不是不指定在一个事务里，查询和插入操作虽然在一个方法里，但是两个事务。
2019-12-12 - 尔东橙 👍（1） 💬（1）
老师，分布式锁到底锁什么呢，如果说是锁数据库表，分布式应用集群的情况下，如果是单机数据库，数据库自身的锁机制可以保证并发问题吧？难道是分布式锁只是用在数据库分库分表的情况下？
2019-10-09 - 风轻扬 👍（1） 💬（1）
老师，我试了一下zookeeper的集群分布式锁。测试代码如下： public class TestZookeeperLock { private static int count = 10; public static void main(String[] args) { //重试策略,以下写法为:重试3次，每次间隔时间为3秒 final RetryPolicy retryPolicy = new RetryNTimes(3,2000); final String connUrl = "192.111.111.111:2181,192.222.222.222:2181"; for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //zookeeper分布式锁 CuratorFramework zk = CuratorFrameworkFactory.newClient(connUrl, retryPolicy); zk.start(); InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(zk, "/opt/uams/zookeeper-3.4.7/locks"); try { if (lock.acquire(3, TimeUnit.SECONDS)){ get(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { //释放锁 lock.release(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }).start(); } } public static void get (){ count --; if (count == 3) { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3);//这里设置该线程睡眠2秒,已达到锁住效果 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } System.out.println(count); } } 输出了： 9 8 7 6 5 4 java.lang.IllegalMonitorStateException: You do not own the lock: /opt/uams/zookeeper-3.4.7/locks at org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex.release(InterProcessMutex.java:140) at cn.org.test.TestZookeeperLock$1.run(TestZookeeperLock.java:47) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 3 多次输出的结果一致，这是怎么回事呢?
2019-09-26 - K 👍（1） 💬（1）
老师好，课后问题还是没听懂，首先我理解redis集群可能同时获取锁，是因为锁时间超时了，别的线程也能拿到，是这个原因。Redlock 算法是怎样解决这个问题的呢？
2019-09-08