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一文弄懂“分布式鎖”,一直以來你的選擇依據(jù)正確嗎?-創(chuàng)新互聯(lián)

本文主要會關(guān)注的問題是“分布式鎖”的問題。

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多線程情況下對共享資源的操作需要加鎖,避免數(shù)據(jù)被寫亂,在分布式系統(tǒng)中,這個問題也是存在的,此時就需要一個分布式鎖服務。

常見的分布式鎖實現(xiàn)一般是基于DB、Redis、Zookeeper。下面筆者會按照順序分析下這3種分布式鎖的設計與實現(xiàn),想直接看分布式鎖總結(jié)的小伙伴可直接翻到文檔末尾處。

分布式鎖的實現(xiàn)由多種方式,但是不管怎樣,分布式鎖一般要有以下特點:

排他性: 任意時刻,只能有一個client能獲取到鎖;

容錯性: 分布式鎖服務一般要滿足AP,也就是說,只要分布式鎖服務集群節(jié)點大部分存活,client就可以進行加鎖解鎖操作;

避免死鎖: 分布式鎖一定能得到釋放,即使client在釋放之前崩潰或者網(wǎng)絡不可達。

除了以上特點之外,分布式鎖最好也能滿足可重入、高性能、阻塞鎖特性(AQS這種,能夠及時從阻塞狀態(tài)喚醒)等,下面就話不多說,趕緊上(開往分布式鎖的設計與實現(xiàn)的)車。

一、DB鎖

在數(shù)據(jù)庫新建一張表用于控制并發(fā)控制,表結(jié)構(gòu)可以如下所示:

一文弄懂“分布式鎖”,一直以來你的選擇依據(jù)正確嗎?

key_id作為分布式key用來并發(fā)控制,memo可用來記錄一些操作內(nèi)容(比如memo可用來支持重入特性,標記下當前加鎖的client和加鎖次數(shù))。將key_id設置為唯一索引,保證了針對同一個key_id只有一個加鎖(數(shù)據(jù)插入)能成功。此時lock和unlock偽代碼如下:

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注意,偽代碼中的lock操作是非阻塞鎖,也就是tryLock,如果想實現(xiàn)阻塞(或者阻塞超時)加鎖,只修反復執(zhí)行l(wèi)ock偽代碼直到加鎖成功為止即可。

基于DB的分布式鎖其實有一個問題,那就是如果加鎖成功后,client端宕機或者由于網(wǎng)絡原因?qū)е聸]有解鎖,那么其他client就無法對該key_id進行加鎖并且無法釋放了。為了能夠讓鎖失效,需要在應用層加上定時任務,去刪除過期還未解鎖的記錄,比如刪除2分鐘前未解鎖的偽代碼如下:

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因為單實例DB的TPS一般為幾百,所以基于DB的分布式性能上限一般也是1k以下,一般在并發(fā)量不大的場景下該分布式鎖是滿足需求的,不會出現(xiàn)性能問題。

不過DB作為分布式鎖服務需要考慮單點問題,對于分布式系統(tǒng)來說是不允許出現(xiàn)單點的,一般通過數(shù)據(jù)庫的同步復制,以及使用vip切換Master就能解決這個問題。

以上DB分布式鎖是通過insert來實現(xiàn)的,如果加鎖的數(shù)據(jù)已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中存在,那么用select xxx where key_id = xxx for udpate方式來做也是可以的。

二、Redis鎖

Redis鎖是通過以下命令對資源進行加鎖:

set key_id key_value NX PX expireTime

其中,set nx命令只會在key不存在時給key進行賦值,px用來設置key過期時間,key_value一般是隨機值,用來保證釋放鎖的安全性(釋放時會判斷是否是之前設置過的隨機值,只有是才釋放鎖)。由于資源設置了過期時間,一定時間后鎖會自動釋放。

set nx保證并發(fā)加鎖時只有一個client能設置成功(Redis內(nèi)部是單線程,并且數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中,也就是說Redis內(nèi)部執(zhí)行命令是不會有多線程同步問題的),此時的lock/unlock偽代碼如下:

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分布式鎖服務中的一個問題

如果一個獲取到鎖的client因為某種原因?qū)е聸]能及時釋放鎖,并且Redis因為超時釋放了鎖,另外一個client獲取到了鎖,此時情況如下圖所示:

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那么如何解決這個問題呢?

一種方案是引入鎖續(xù)約機制,也就是獲取鎖之后,釋放鎖之前,會定時進行鎖續(xù)約,比如以鎖超時時間的1/3為間隔周期進行鎖續(xù)約。

關(guān)于開源的Redis的分布式鎖實現(xiàn)有很多,比較出名的有redisson、百度的dlock,關(guān)于分布式鎖,筆者也寫了一個簡易版的分布式鎖Redis-lock,主要是增加了鎖續(xù)約和可同時針對多個key加鎖的機制。

對于高可用性,一般可以通過集群或者master-slave來解決,Redis鎖優(yōu)勢是性能出色,劣勢就是由于數(shù)據(jù)在內(nèi)存中,一旦緩存服務宕機,鎖數(shù)據(jù)就丟失了。

像Redis自帶復制功能,可以對數(shù)據(jù)可靠性有一定的保證,但是由于復制也是異步完成的,因此依然可能出現(xiàn)master節(jié)點寫入鎖數(shù)據(jù)而未同步到slave節(jié)點的時候宕機,鎖數(shù)據(jù)丟失問題。

三、Zookeeper分布式鎖

ZooKeeper是一個高可用的分布式協(xié)調(diào)服務,由雅虎創(chuàng)建,是Google Chubby的開源實現(xiàn)。

ZooKeeper提供了一項基本的服務:分布式鎖服務。想學習Java工程化、分布式架構(gòu)、高并發(fā)、高性能、深入淺出、微服務架構(gòu)、Spring,MyBatis,Netty源碼分析等技術(shù)可以加群:479499375,群里有阿里大牛直播講解技術(shù),以及Java大型互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的視頻免費分享給大家,歡迎進群一起深入交流學習。

Zookeeper重要的3個特征是:zab協(xié)議、node存儲模型和watcher機制。通過zab協(xié)議保證數(shù)據(jù)一致性,Zookeeper集群部署保證可用性,node存儲在內(nèi)存中,提高了數(shù)據(jù)操作性能,使用watcher機制,實現(xiàn)了通知機制(比如加鎖成功的client釋放鎖時可以通知到其他client)。

Zookeeper node模型支持臨時節(jié)點特性,即client寫入的數(shù)據(jù)時臨時數(shù)據(jù),當客戶端宕機時臨時數(shù)據(jù)會被刪除,這樣就不需要給鎖增加超時釋放機制了。

當針對同一個path并發(fā)多個創(chuàng)建請求時,只有一個client能創(chuàng)建成功,這個特性用來實現(xiàn)分布式鎖。注意:如果client端沒有宕機,由于網(wǎng)絡原因?qū)е耑ookeeper服務與client心跳失敗,那么Zookeeper也會把臨時數(shù)據(jù)給刪除掉的,這時如果client還在操作共享數(shù)據(jù),是有一定風險的。

基于Zookeeper實現(xiàn)分布式鎖,相對于基于Redis和DB的實現(xiàn)來說,使用上更容易,效率與穩(wěn)定性較好。curator封裝了對Zookeeper的API操作,同時也封裝了一些高級特性,如:Cache事件監(jiān)聽、選舉、分布式鎖、分布式計數(shù)器、分布式Barrier等,使用curator進行分布式加鎖示例如下:

一文弄懂“分布式鎖”,一直以來你的選擇依據(jù)正確嗎?

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四、總結(jié)

從上面介紹的3種分布式鎖的設計與實現(xiàn)中,我們可以看出每種實現(xiàn)都有各自的特點,針對潛在的問題有不同的解決方案,歸納如下:

性能: Redis > Zookeeper > DB。

避免死鎖: DB通過應用層設置定時任務來刪除過期還未釋放的鎖,Redis通過設置超時時間來解決,而Zookeeper是通過臨時節(jié)點來解決。

可用性: DB可通過數(shù)據(jù)庫同步復制,vip切換master來解決;Redis可通過集群或者master-slave方式來解決;Zookeeper本身自己是通過zab協(xié)議集群部署來解決的。注意,DB和Redis的復制一般都是異步的,也就是說某些時刻分布式鎖發(fā)生故障可能存在數(shù)據(jù)不一致問題,而Zookeeper本身通過zab協(xié)議保證集群內(nèi)(至少n/2+1個)節(jié)點數(shù)據(jù)一致性。

鎖喚醒: DB和Redis分布式鎖一般不支持喚醒機制(也可以通過應用層自己做輪詢檢測鎖是否空閑,空閑就喚醒內(nèi)部加鎖線程),Zookeeper可通過本身的watcher/notify機制來做。

使用分布式鎖,安全性上和多線程(同一個進程內(nèi))加鎖是沒法比的,可能由于網(wǎng)絡原因,分布式鎖服務(因為超時或者認為client掛了)將加鎖資源給刪除了,如果client端繼續(xù)操作共享資源,此時是有隱患的。

因此,對于分布式鎖,一個是要盡量提高分布式鎖服務的可用性,另一個就是要部署同一內(nèi)網(wǎng),盡量降低網(wǎng)絡問題發(fā)生幾率。

這樣來看,貌似分布式鎖服務不是“完美”的(PS:技術(shù)貌似也不好做到十全十美 :( ),那么開發(fā)人員該如何選擇分布式鎖呢?最好是結(jié)合自己的業(yè)務實際場景,來選擇不同的分布式鎖實現(xiàn),一般來說,基于Redis的分布式鎖服務應用較多。


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