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使用場(chǎng)景

首先呈驶，我們看這樣一個(gè)場(chǎng)景：客戶下單的時(shí)候窖式，我們調(diào)用庫存中心進(jìn)行減庫存扫责，那我們一般的操作都是：

update store set num = $num where id = $id

這種通過設(shè)置庫存的修改方式吃谣，我們知道在并發(fā)量高的時(shí)候會(huì)存在數(shù)據(jù)庫的丟失更新撕予，比如 a, b 當(dāng)前兩個(gè)事務(wù)鲫惶，查詢出來的庫存都是 5，a 買了 3 個(gè)單子要把庫存設(shè)置為 2实抡，而 b 買了 1 個(gè)單子要把庫存設(shè)置為 4欠母，那這個(gè)時(shí)候就會(huì)出現(xiàn) a 會(huì)覆蓋 b 的更新，所以我們更多的都是會(huì)加個(gè)條件：

update store set num = $num where id = $id and num = $query_num

即樂觀鎖的方式來處理吆寨，當(dāng)然也可以通過版本號(hào)來處理樂觀鎖赏淌，都是一樣的，但是這是更新一個(gè)表鸟废，如果我們牽扯到多個(gè)表呢猜敢，我們希望和這個(gè)單子關(guān)聯(lián)的所有的表同一時(shí)間只能被一個(gè)線程來處理更新，多個(gè)線程按照不同的順序去更新同一個(gè)單子關(guān)聯(lián)的不同數(shù)據(jù)盒延，出現(xiàn)死鎖的概率比較大缩擂。對(duì)于非敏感的數(shù)據(jù)，我們也沒有必要去都加樂觀鎖處理添寺，我們的服務(wù)都是多機(jī)器部署的胯盯，要保證多進(jìn)程多線程同時(shí)只能有一個(gè)進(jìn)程的一個(gè)線程去處理，這個(gè)時(shí)候我們就需要用到分布式鎖计露。分布式鎖的實(shí)現(xiàn)方式有很多博脑，我們今天分別通過數(shù)據(jù)庫，Zookeeper, Redis 以及 Tair 的實(shí)現(xiàn)邏輯票罐。

數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)

加 xx 鎖

更新一個(gè)單子關(guān)聯(lián)的所有的數(shù)據(jù)叉趣，先查詢出這個(gè)單子，并加上排他鎖该押，在進(jìn)行一系列的更新操作

begin transaction疗杉；
select ...for update；
doSomething()蚕礼；
commit();

這種處理主要依靠排他鎖來阻塞其他線程烟具，不過這個(gè)需要注意幾點(diǎn)：

1. 查詢的數(shù)據(jù)一定要在數(shù)據(jù)庫里存在梢什，如果不存在的話，數(shù)據(jù)庫會(huì)加 gap 鎖朝聋，而 gap 鎖之間是兼容的嗡午，這種如果兩個(gè)線程都加了gap 鎖，另一個(gè)再更新的話會(huì)出現(xiàn)死鎖冀痕。不過一般能更新的數(shù)據(jù)都是存在的
2. 后續(xù)的處理流程需要盡可能的時(shí)間短荔睹，即在更新的時(shí)候提前準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，保證事務(wù)處理的時(shí)間足夠的短言蛇，流程足夠的短应媚，因?yàn)殚_啟事務(wù)是一直占著連接的，如果流程比較長會(huì)消耗過多的數(shù)據(jù)庫連接的

唯一鍵

通過在一張表里創(chuàng)建唯一鍵來獲取鎖猜极，比如執(zhí)行 saveStore 這個(gè)方法

insert table lock_store ('method_name') values($method_name)

其中 method_name 是個(gè)唯一鍵，通過這種方式也可以做到消玄，解鎖的時(shí)候直接刪除改行記錄就行跟伏。不過這種方式，鎖就不會(huì)是阻塞式的翩瓜，因?yàn)椴迦霐?shù)據(jù)是立馬可以得到返回結(jié)果的受扳。

那針對(duì)以上數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)的兩種分布式鎖，存在什么樣的優(yōu)缺點(diǎn)呢兔跌？

優(yōu)點(diǎn)

簡單勘高，方便，快速實(shí)現(xiàn)

缺點(diǎn)

• 基于數(shù)據(jù)庫坟桅，開銷比較大华望，性能可能會(huì)存在影響
• 基于數(shù)據(jù)庫的當(dāng)前讀來實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫會(huì)在底層做優(yōu)化仅乓，可能用到索引赖舟，可能不用到索引，這個(gè)依賴于查詢計(jì)劃的分析

Zookeeper 實(shí)現(xiàn)

獲取鎖

1. 先有一個(gè)鎖跟節(jié)點(diǎn)夸楣，lockRootNode宾抓，這可以是一個(gè)永久的節(jié)點(diǎn)
2. 客戶端獲取鎖，先在 lockRootNode 下創(chuàng)建一個(gè)順序的瞬時(shí)節(jié)點(diǎn)豫喧，保證客戶端斷開連接石洗，節(jié)點(diǎn)也自動(dòng)刪除
3. 調(diào)用 lockRootNode 父節(jié)點(diǎn)的 getChildren() 方法，獲取所有的節(jié)點(diǎn)紧显，并從小到大排序讲衫，如果創(chuàng)建的最小的節(jié)點(diǎn)是當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，則返回 true,獲取鎖成功鸟妙，否則焦人，關(guān)注比自己序號(hào)小的節(jié)點(diǎn)的釋放動(dòng)作(exist watch)挥吵，這樣可以保證每一個(gè)客戶端只需要關(guān)注一個(gè)節(jié)點(diǎn)，不需要關(guān)注所有的節(jié)點(diǎn)花椭，避免羊群效應(yīng)忽匈。
4. 如果有節(jié)點(diǎn)釋放操作，重復(fù)步驟 3

釋放鎖

只需要?jiǎng)h除步驟 2 中創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)即可

使用 Zookeeper 的分布式鎖存在什么樣的優(yōu)缺點(diǎn)呢矿辽？

優(yōu)點(diǎn)

• 客戶端如果出現(xiàn)宕機(jī)故障的話丹允，鎖可以馬上釋放
• 可以實(shí)現(xiàn)阻塞式鎖，通過 watcher 監(jiān)聽袋倔，實(shí)現(xiàn)起來也比較簡單
• 集群模式雕蔽，穩(wěn)定性比較高

缺點(diǎn)

• 一旦網(wǎng)絡(luò)有任何的抖動(dòng)，Zookeeper 就會(huì)認(rèn)為客戶端已經(jīng)宕機(jī)宾娜，就會(huì)斷掉連接批狐，其他客戶端就可以獲取到鎖。當(dāng)然 Zookeeper 有重試機(jī)制前塔，這個(gè)就比較依賴于其重試機(jī)制的策略了
• 性能上不如緩存

Redis 實(shí)現(xiàn)

我們先舉個(gè)例子嚣艇，比如現(xiàn)在我要更新產(chǎn)品的信息，產(chǎn)品的唯一鍵就是 productId

簡單實(shí)現(xiàn) 1

public boolean lock(String key, V v, int expireTime){
        int retry = 0;
        //獲取鎖失敗最多嘗試10次
        while (retry < failRetryTimes){
            //獲取鎖
            Boolean result = redis.setNx(key, v, expireTime);
            if (result){
                return true;
            }

            try {
                //獲取鎖失敗間隔一段時(shí)間重試
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleepInterval);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                return false;
            }

        }

        return false;
    }
    public boolean unlock(String key){
        return redis.delete(key);
    }
    public static void main(String[] args) {
        Integer productId = 324324;
        RedisLock<Integer> redisLock = new RedisLock<Integer>();
        redisLock.lock(productId+"", productId, 1000);
    }
}

這是一個(gè)簡單的實(shí)現(xiàn)华弓，存在的問題：

1. 可能會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前線程的鎖誤被其他線程釋放食零，比如 a 線程獲取到了鎖正在執(zhí)行，但是由于內(nèi)部流程處理超時(shí)或者 gc 導(dǎo)致鎖過期寂屏，這個(gè)時(shí)候b線程獲取到了鎖贰谣，a 和 b 線程處理的是同一個(gè) productId，b還在處理的過程中迁霎，這個(gè)時(shí)候 a 處理完了吱抚，a 去釋放鎖，可能就會(huì)導(dǎo)致 a 把 b 獲取的鎖釋放了考廉。
2. 不能實(shí)現(xiàn)可重入
3. 客戶端如果第一次已經(jīng)設(shè)置成功频伤，但是由于超時(shí)返回失敗，此后客戶端嘗試會(huì)一直失敗

針對(duì)以上問題我們改進(jìn)下：

1. v 傳 requestId芝此，然后我們?cè)卺尫沛i的時(shí)候判斷一下憋肖，如果是當(dāng)前 requestId，那就可以釋放婚苹，否則不允許釋放
2. 加入 count 的鎖計(jì)數(shù)岸更，在獲取鎖的時(shí)候查詢一次，如果是當(dāng)前線程已經(jīng)持有的鎖膊升，那鎖技術(shù)加 1怎炊，直接返回 true

簡單實(shí)現(xiàn) 2

private static volatile int count = 0;
public boolean lock(String key, V v, int expireTime){
    int retry = 0;
    //獲取鎖失敗最多嘗試10次
    while (retry < failRetryTimes){
        //1.先獲取鎖,如果是當(dāng)前線程已經(jīng)持有，則直接返回
        //2.防止后面設(shè)置鎖超時(shí)，其實(shí)是設(shè)置成功评肆，而網(wǎng)絡(luò)超時(shí)導(dǎo)致客戶端返回失敗债查，所以獲取鎖之前需要查詢一下
        V value = redis.get(key);
        //如果當(dāng)前鎖存在，并且屬于當(dāng)前線程持有瓜挽，則鎖計(jì)數(shù)+1盹廷，直接返回
        if (null != value && value.equals(v)){
            count ++;
            return true;
        }

        //如果鎖已經(jīng)被持有了，那需要等待鎖的釋放
        if (value == null || count <= 0){
            //獲取鎖
            Boolean result = redis.setNx(key, v, expireTime);
            if (result){
                count = 1;
                return true;
            }
        }

        try {
            //獲取鎖失敗間隔一段時(shí)間重試
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleepInterval);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            return false;
        }

    }

    return false;
}
public boolean unlock(String key, String requestId){
    String value = redis.get(key);
    if (Strings.isNullOrEmpty(value)){
        count = 0;
        return true;
    }
    //判斷當(dāng)前鎖的持有者是否是當(dāng)前線程久橙，如果是的話釋放鎖俄占，不是的話返回false
    if (value.equals(requestId)){
        if (count > 1){
            count -- ;
            return true;
        }
        
        boolean delete = redis.delete(key);
        if (delete){
            count = 0;
        }
        return delete;
    }

    return false;
}
public static void main(String[] args) {
    Integer productId = 324324;
    RedisLock<String> redisLock = new RedisLock<String>();
    String requestId = UUID.randomUUID().toString();
    redisLock.lock(productId+"", requestId, 1000);
}

這種實(shí)現(xiàn)基本解決了誤釋放和可重入的問題啃奴，這里說明幾點(diǎn)：

1. 引入 count 實(shí)現(xiàn)重入的話虎囚，看業(yè)務(wù)需要，并且在釋放鎖的時(shí)候泛释，其實(shí)也可以直接就把鎖刪除了祝拯，一次釋放搞定甚带，不需要在通過 count 數(shù)量釋放多次，看業(yè)務(wù)需要吧
2. 關(guān)于要考慮設(shè)置鎖超時(shí)佳头，所以需要在設(shè)置鎖的時(shí)候查詢一次欲低，可能會(huì)有性能的考量，看具體業(yè)務(wù)吧
3. 目前獲取鎖失敗的等待時(shí)間是在代碼里面設(shè)置的畜晰，可以提出來，修改下等待的邏輯即可

錯(cuò)誤實(shí)現(xiàn)

獲取到鎖之后要檢查下鎖的過期時(shí)間瑞筐，如果鎖過期了要重新設(shè)置下時(shí)間,大致代碼如下：

public boolean tryLock2(String key, int expireTime){
    long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;

    // 獲取鎖
    Boolean result = redis.setNx(key, expires, expireTime);
    if (result){
        return true;
    }

    V value = redis.get(key);
    if (value != null && (Long)value < System.currentTimeMillis()){
        // 鎖已經(jīng)過期
        String oldValue = redis.getSet(key, expireTime);
        if (oldValue != null && oldValue.equals(value)){
            return true;
        }
    }
    
    return false;
}

這種實(shí)現(xiàn)存在的問題凄鼻，過度依賴當(dāng)前服務(wù)器的時(shí)間了，如果在大量的并發(fā)請(qǐng)求下聚假，都判斷出了鎖過期块蚌，而這個(gè)時(shí)候再去設(shè)置鎖的時(shí)候，最終是會(huì)只有一個(gè)線程膘格，但是可能會(huì)導(dǎo)致不同服務(wù)器根據(jù)自身不同的時(shí)間覆蓋掉最終獲取鎖的那個(gè)線程設(shè)置的時(shí)間峭范。

Tair 實(shí)現(xiàn)

通過 Tair 來實(shí)現(xiàn)分布式鎖和 Redis 的實(shí)現(xiàn)核心差不多，不過 Tair 有個(gè)很方便的 api瘪贱，感覺是實(shí)現(xiàn)分布式鎖的最佳配置纱控，就是 Put api 調(diào)用的時(shí)候需要傳入一個(gè) version，就和數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖一樣菜秦，修改數(shù)據(jù)之后甜害，版本會(huì)自動(dòng)累加，如果傳入的版本和當(dāng)前數(shù)據(jù)版本不一致球昨，就不允許修改尔店。