架构师带你玩转分布式锁

大多数互联网系统都是分布式部署的,分布式部署确实能带来性能和效率上的提升,但为此,我们就需要多解决一个分布式环境下,数据一致性的问题。

当某个资源在多系统之间,具有共享性的时候,为了保证大家访问这个资源数据是一致的,那么就必须要求在同一时刻只能被一个客户端处理,不能并发的执行,否者就会出现同一时刻有人写有人读,大家访问到的数据就不一致了。

一、我们为什么需要分布式锁?

在单机时代,虽然不需要分布式锁,但也面临过类似的问题,只不过在单机的情况下,如果有多个线程要同时访问某个共享资源的时候,我们可以采用线程间加锁的机制,即当某个线程获取到这个资源后,就立即对这个资源进行加锁,当使用完资源之后,再解锁,其它线程就可以接着使用了。例如,在JAVA中,甚至专门提供了一些处理锁机制的一些API(synchronize/Lock等)。

但是到了分布式系统的时代,这种线程之间的锁机制,就没作用了,系统可能会有多份并且部署在不同的机器上,这些资源已经不是在线程之间共享了,而是属于进程之间共享的资源。

因此,为了解决这个问题,我们就必须引入「分布式锁」。

分布式锁,是指在分布式的部署环境下,通过锁机制来让多客户端互斥的对共享资源进行访问。

分布式锁要满足哪些要求呢?

  • 排他性:在同一时间只会有一个客户端能获取到锁,其它客户端无法同时获取
  • 避免死锁:这把锁在一段有限的时间之后,一定会被释放(正常释放或异常释放)
  • 高可用:获取或释放锁的机制必须高可用且性能佳

讲完了背景和理论,那我们接下来再看一下分布式锁的具体分类和实际运用。

二、分布式锁的实现方式有哪些?

目前主流的有三种,从实现的复杂度上来看,从上往下难度依次增加:

  • 基于数据库实现
  • 基于Redis实现
  • 基于ZooKeeper实现

无论哪种方式,其实都不完美,依旧要根据咱们业务的实际场景来选择。

  1. 基于数据库实现: 基于数据库来做分布式锁的话,通常有两种做法:
  • 基于数据库的乐观锁
  • 基于数据库的悲观锁

我们先来看一下如何基于「乐观锁」来实现:

乐观锁机制其实就是在数据库表中引入一个版本号(version)字段来实现的。 当我们要从数据库中读取数据的时候,同时把这个version字段也读出来,如果要对读出来的数据进行更新后写回数据库,则需要将version加1,同时将新的数据与新的version更新到数据表中,且必须在更新的时候同时检查目前数据库里version值是不是之前的那个version,如果是,则正常更新。如果不是,则更新失败,说明在这个过程中有其它的进程去更新过数据了。

下面找图举例,

(图片来源网络)

如图,假设同一个账户,用户A和用户B都要去进行取款操作,账户的原始余额是2000,用户A要去取1500,用户B要去取1000,如果没有锁机制的话,在并发的情况下,可能会出现余额同时被扣1500和1000,导致最终余额的不正确甚至是负数。但如果这里用到乐观锁机制,当两个用户去数据库中读取余额的时候,除了读取到2000余额以外,还读取了当前的版本号version=1,等用户A或用户B去修改数据库余额的时候,无论谁先操作,都会将版本号加1,即version=2,那么另外一个用户去更新的时候就发现版本号不对,已经变成2了,不是当初读出来时候的1,那么本次更新失败,就得重新去读取最新的数据库余额。

通过上面这个例子可以看出来,使用「乐观锁」机制,必须得满足: (1)锁服务要有递增的版本号version (2)每次更新数据的时候都必须先判断版本号对不对,然后再写入新的版本号

我们再来看一下如何基于「悲观锁」来实现:

悲观锁也叫作排它锁,在Mysql中是基于 for update 来实现加锁的,例如:

//锁定的方法-伪代码
public boolean lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    for(){
        result = 
        select * from user where 
        id = 100 for update;
        if(result){
         //结果不为空,
        //则说明获取到了锁
            return true;
        }
        //没有获取到锁,继续获取
        sleep(1000);
    }
    return false;
}

//释放锁-伪代码
connection.commit();

上面的示例中,user表中,id是主键,通过 for update 操作,数据库在查询的时候就会给这条记录加上排它锁。 (需要注意的是,在InnoDB中只有字段加了索引的,才会是行级锁,否者是表级锁,所以这个id字段要加索引)

当这条记录加上排它锁之后,其它线程是无法操作这条记录的。

那么,这样的话,我们就可以认为获得了排它锁的这个线程是拥有了分布式锁,然后就可以执行我们想要做的业务逻辑,当逻辑完成之后,再调用上述释放锁的语句即可。

  1. 基于Redis实现

基于Redis实现的锁机制,主要是依赖redis自身的原子操作,例如:

SET user_key user_value NX PX 100

redis从2.6.12版本开始,SET命令才支持这些参数: NX:只在在键不存在时,才对键进行设置操作,SET key value NX 效果等同于 SETNX key value PX millisecond:设置键的过期时间为millisecond毫秒,当超过这个时间后,设置的键会自动失效

上述代码示例是指, 当redis中不存在user_key这个键的时候,才会去设置一个user_key键,并且给这个键的值设置为 user_value,且这个键的存活时间为100ms

为什么这个命令可以帮我们实现锁机制呢? 因为这个命令是只有在某个key不存在的时候,才会执行成功。那么当多个进程同时并发的去设置同一个key的时候,就永远只会有一个进程成功。 当某个进程设置成功之后,就可以去执行业务逻辑了,等业务逻辑执行完毕之后,再去进行解锁。

解锁很简单,只需要删除这个key就可以了,不过删除之前需要判断,这个key对应的value是当初自己设置的那个。

另外,针对redis集群模式的分布式锁,可以采用redis的Redlock机制。

  1. 基于ZooKeeper实现

其实基于ZooKeeper,就是使用它的临时有序节点来实现的分布式锁。

原理就是:当某客户端要进行逻辑的加锁时,就在zookeeper上的某个指定节点的目录下,去生成一个唯一的临时有序节点, 然后判断自己是否是这些有序节点中序号最小的一个,如果是,则算是获取了锁。如果不是,则说明没有获取到锁,那么就需要在序列中找到比自己小的那个节点,并对其调用exist()方法,对其注册事件监听,当监听到这个节点被删除了,那就再去判断一次自己当初创建的节点是否变成了序列中最小的。如果是,则获取锁,如果不是,则重复上述步骤。

当释放锁的时候,只需将这个临时节点删除即可。

(图片来自网络)

如图,locker是一个持久节点,node_1/node_2/…/node_n 就是上面说的临时节点,由客户端client去创建的。 client_1/client_2/…/clien_n 都是想去获取锁的客户端。以client_1为例,它想去获取分布式锁,则需要跑到locker下面去创建临时节点(假如是node_1)创建完毕后,看一下自己的节点序号是否是locker下面最小的,如果是,则获取了锁。如果不是,则去找到比自己小的那个节点(假如是node_2),找到后,就监听node_2,直到node_2被删除,那么就开始再次判断自己的node_1是不是序列中最小的,如果是,则获取锁,如果还不是,则继续找一下一个节点。

以上,就讲完了为什么我们需要分布式锁这个技术,以及分布式锁中常见的三种机制,欢迎大家一起交流。

原文发布于微信公众号 - 纯洁的微笑(keeppuresmile)

原文发表时间:2018-08-31

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