浅谈分布式锁

canger_

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原创最新推荐文章于 2026-03-28 04:20:07 发布 3.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

golang操作zookeeper 阅读详情

为什么需要锁

单机程序，在多线程并发情况下，操作同一资源时，需要对其进行加锁等同步措施来保证原子性。举一个多线程自增的例子：

package main
import (
   "sync"
)
// 全局变量
var counter int
func main() {
   var wg sync.WaitGroup
   for i := 0; i < 100; i++ {
       wg.Add(1)
       go func() {
            counter++
            wg.Done()
       }()
   }
   wg.Wait()
   println(counter)
}

多次运行会得到不同的结果：

> go run test.go
98
> go run test.go
99
> go run test.go
100

显然这个结果不能让人满意，充满了不可预知。想要得到正确结果，就需要对计数自增加锁

package main

import (
    "sync"
)

// 全局变量
var counter int
var mtx sync.Mutex

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 100; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            mtx.Lock()
            counter++
            mtx.Unlock()
            wg.Done()
        }()
    }
    wg.Wait()
    println(counter)
}

多次运行后得到的结果：

> go run test.go
100
> go run test.go
100
> go run test.go
100

一、基于Redis的setnx

在分布式场景下，我们也需要这种"抢占"的逻辑，这时候怎么办？我们可以使用Redis提供的setnx命令：

package main

import (
    "fmt"
    "strconv"
    "sync"
    "time"

    "gopkg.in/redis.v5"
)

var rds = redis.NewFailoverClient(&redis.FailoverOptions{
    MasterName:    "mymaster",
    SentinelAddrs: []string{"127.0.0.1:26379"},
})

// 全局变量
func incrby() error {

    lockkey := "count_key"
    counterkey := "counter"

    succ, err := rds.SetNX(lockkey, 1, time.Second*time.Duration(5)).Result()
    if err != nil || !succ {
        fmt.Println(err, " lock result:", succ)
        return err
    }

    defer func() {
        succ, err := rds.Del(lockkey).Result()
        if err == nil && succ > 0 {
            fmt.Println("unlock sucess")
        } else {
            fmt.Println("unlock failed, err=", err)
        }
    }()

    resp, err := rds.Get(counterkey).Result()
    if err != nil && err != redis.Nil {
        fmt.Println("get count failed, err=", err)
        return err
    }

    var cnt int64
    if err == nil {
        cnt, err = strconv.ParseInt(resp, 10, 64)
        if err != nil {
            fmt.Println("parse string failed, s=", resp)
            return err
        }
    }
    fmt.Println("curr cnt:", cnt)
    cnt++
    _, err = rds.Set(counterkey, cnt, 0).Result()
    if err != nil {
        fmt.Println("set value fialed,err=", err)
        return err
    }

    return nil
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            incrby()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

运行结果：

> go run test.go
curr cnt: 0
<nil>  lock result: false
unlock sucess
<nil>  lock result: false
curr cnt: 1
<nil>  lock result: false
unlock sucess
curr cnt: 2
<nil>  lock result: false
unlock sucess
curr cnt: 3
<nil>  lock result: false
<nil>  lock result: false
unlock sucess

远程调用setnx运行流程上和单机的trylock非常相似，如果获取锁失败，那么相关的任务逻辑就不会继续向下执行。
setnx很适合在高并发场景下，来争抢一些唯一的资源。

二、基于zookeeper

package main 
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"

    "github.com/samuel/go-zookeeper/zk"
)

var zkconn *zk.Conn
var count int64

func incrby() {
    lock := zk.NewLock(zkconn, "/lock", zk.WorldACL(zk.PermAll))
    err := lock.Lock()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    count++
    lock.Unlock()
}

func main() {
    c, _, err := zk.Connect([]string{"127.0.0.1"}, time.Second)
    if err != nil {
        fmt.Println("connect zookeeper failed, err=", err)
        return
    }
    zkconn = c
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            incrby()
        }()
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println(" cnt :", count)
}

运行结果：

$ > go run test.go 
Connected to 127.0.0.1:2181
authenticated: id=72138376348368897, timeout=4000
re-submitting `0` credentials after reconnect
cnt : 10

基于ZooKeeper的锁与基于Redis锁不同之处在于lock成功之前会一直阻塞，这与sync.Mutex的Lock方法类似。
其原理是基于临时Sequence节点和watch API，例如我们这里使用的是/lock节点。Lock会在该节点下的节点列中插入自己的值，只要节点下的子节点发生变化，就会通知所有watch该节点的程序。这时候程序会检查当前节点下最小的子节点的id是否与自己的一致，一致则说明加锁成功了。
这种分布式的阻塞锁比较适合分布式任务调度场景，但不适合高频次持锁时间短的抢锁场景。按照Google的Chubby论文里的阐述，基于强一致协议的锁适用于粗粒度的加锁操作。这里的粗粒度指锁占用时间较长。我们在使用时也应思考在自己的业务场景中使用是否合适

三、基于etcd

这个etcd的包"github.com/zieckey/etcdsync"拉取go mod会出现两次问题

#第一次
/etcd imports
        github.com/coreos/etcd/clientv3 tested by
        github.com/coreos/etcd/clientv3.test imports
        github.com/coreos/etcd/auth imports
        github.com/coreos/etcd/mvcc/backend imports
        github.com/coreos/bbolt: github.com/coreos/bbolt@v1.3.5: parsing go.mod:
        module declares its path as: go.etcd.io/bbolt
                but was required as: github.com/coreos/bbolt
#第二次
imports
        google.golang.org/grpc/naming: module google.golang.org/grpc@latest found (v1.32.0), but does not contain package google.golang.org/grpc/naming

需要在go.mod中加上

replace (
    github.com/coreos/bbolt v1.3.4 => go.etcd.io/bbolt v1.3.4
    go.etcd.io/bbolt v1.3.4 => github.com/coreos/bbolt v1.3.4
    google.golang.org/grpc => google.golang.org/grpc v1.26.0
)

import (
    "log"

    "github.com/zieckey/etcdsync"
)

func main() {
    m, err := etcdsync.New("/lock", 10, []string{"http://127.0.0.1:2379"})
    if m == nil || err != nil {
        log.Printf("etcdsync.New failed")
        return
    }
    err = m.Lock()
    if err != nil {
        log.Println("etcdsync.Lock failed, err=", err)
        return
    }
    log.Printf("etcdsync.Lock OK")
    log.Printf("Get the lock. Do something here.")
    err = m.Unlock()
    if err != nil {
        log.Println("etcdsync.Unlock failed, err=", err)
    } else {
        log.Printf("etcdsync.Unlock OK")
    }
}

etcd中没有像ZooKeeper那样的Sequence节点。所以其锁实现和基于ZooKeeper实现的有所不同。在上述示例代码中使用的etcdsync的Lock流程是：

1、先检查/lock路径下是否有值，如果有值，说明锁已经被别人抢了
2、如果没有值，那么写入自己的值。写入成功返回，说明加锁成功。写入时如果节点被其他节点写入过了，那么会导致加锁失败。
3、watch /lock下的事件，此时陷入阻塞
4、当/lock路径下发生事件时，当前进程被唤醒。检查发生的事件是否是删除事件(说明锁被持有者主动unlock)，或者过期事件(锁过期失效)，如果是的话，回到1，走抢锁流程。

如何选择合适的锁

单机量级

业务还在单机就可以搞定的量级下，那么按照需求使用任意的单机锁方案就可以。

分布式量级

量级较低
如果发展到分布式服务阶段，但业务规模不大，QPS很小的情况下，使用哪种锁的方案都差不多。如果公司内部有可以使用的ZooKeeper、etcd或者Redis集群，那么尽量不引入新的技术栈。
量级较高
如果锁是在任务恶劣的条件下都不允许数据丢失，那么就不能用Redis的setnx的简单锁。
对锁数据的可靠性要求极高的话，那只能使用etcd或者ZooKeeper这种通过一致性协议保证数据可靠性的锁方案。（但可靠的背后往往都是较低的吞吐量和较高的延迟。需要根据业务的量级对其进行压力测试，以确保分布式锁所使用的的etcd和ZooKeeper集群可以承受得住实际的业务请求压力。