分布式锁

最新推荐文章于 2023-02-21 21:33:34 发布

编码的三叔

最新推荐文章于 2023-02-21 21:33:34 发布

阅读量222

点赞数

分类专栏： Java基础篇 mysql 文章标签： mysql分布式锁

Java基础篇同时被 2 个专栏收录

199 篇文章

订阅专栏

mysql

28 篇文章

订阅专栏

转载地址

Java 提供了两种内置的锁的实现，一种是由 JVM 实现的 synchronized 和 JDK 提供的 Lock，当你的应用是单机或者说单进程应用时，可以使用 synchronized 或 Lock 来实现锁。当应用涉及到多机、多进程共同完成时，那么这时候就需要一个全局锁来实现多个进程之间的同步。

使用场景

例如一个应用有手机 APP 端和 Web 端，如果在两个客户端同时进行一项操作时，那么就会导致这项操作重复进行。
2. 实现方式

2.1 数据库分布式锁

基于 MySQL 锁表

该实现方式完全依靠数据库唯一索引来实现。当想要获得锁时，就向数据库中插入一条记录，释放锁时就删除这条记录。如果记录具有唯一索引，就不会同时插入同一条记录。这种方式存在以下几个问题：

锁没有失效时间，解锁失败会导致死锁，其他线程无法再获得锁。

只能是非阻塞锁，插入失败直接就报错了，无法重试。

不可重入，同一线程在没有释放锁之前无法再获得锁。

采用乐观锁增加版本号

根据版本号来判断更新之前有没有其他线程更新过，如果被更新过，则获取锁失败。
2.2 Redis 分布式锁

基于 SETNX、EXPIRE

使用 SETNX（set if not exist）命令插入一个键值对时，如果 Key 已经存在，那么会返回 False，否则插入成功并返回 True。因此客户端在尝试获得锁时，先使用 SETNX 向 Redis 中插入一个记录，如果返回 True 表示获得锁，返回 False 表示已经有客户端占用锁。

EXPIRE 可以为一个键值对设置一个过期时间，从而避免了死锁的发生。

RedLock 算法

ReadLock 算法使用了多个 Redis 实例来实现分布式锁，这是为了保证在发生单点故障时还可用。

尝试从 N 个相互独立 Redis 实例获取锁，如果一个实例不可用，应该尽快尝试下一个。

计算获取锁消耗的时间，只有当这个时间小于锁的过期时间，并且从大多数（N/2+1）实例上获取了锁，那么就认为锁获取成功了。

如果锁获取失败，会到每个实例上释放锁。
2.3 Zookeeper 分布式锁

Zookeeper 是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，例如配置管理、分布式协同以及命名的中心化等，这些都是分布式系统中非常底层而且是必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。

抽象模型

Zookeeper 提供了一种树形结构级的命名空间，/app1/p_1 节点表示它的父节点为 /app1。
在这里插入图片描述
节点类型

永久节点：不会因为会话结束或者超时而消失；

临时节点：如果会话结束或者超时就会消失；

有序节点：会在节点名的后面加一个数字后缀，并且是有序的，例如生成的有序节点为 /lock/node-0000000000，它的下一个有序节点则为 /lock/node-0000000001，依次类推。

监听器

为一个节点注册监听器，在节点状态发生改变时，会给客户端发送消息。

分布式锁实现

创建一个锁目录 /lock。

在 /lock 下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-0000000000，第二个为 /lock/lock-0000000001，以此类推。

客户端获取 /lock 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听自己的前一个子节点，获得子节点的变更通知后重复此步骤直至获得锁；

执行业务代码，完成后，删除对应的子节点。

会话超时

如果一个已经获得锁的会话超时了，因为创建的是临时节点，因此该会话对应的临时节点会被删除，其它会话就可以获得锁了。可以看到，Zookeeper 分布式锁不会出现数据库分布式锁的死锁问题。

羊群效应

在步骤二，一个节点未获得锁，需要监听监听自己的前一个子节点，这是因为如果监听所有的子节点，那么任意一个子节点状态改变，其它所有子节点都会收到通知，而我们只希望它的下一个子节点收到通知。

分布式 Session

如果不做任何处理的话，用户将出现频繁登录的现象，比如集群中存在 A、B 两台服务器，用户在第一次访问网站时，Nginx 通过其负载均衡机制将用户请求转发到 A 服务器，这时 A 服务器就会给用户创建一个 Session。当用户第二次发送请求时，Nginx 将其负载均衡到 B 服务器，而这时候 B 服务器并不存在 Session，所以就会将用户踢到登录页面。这将大大降低用户体验度，导致用户的流失，这种情况是项目绝不应该出现的。

粘性 Session

原理

粘性 Session 是指将用户锁定到某一个服务器上，比如上面说的例子，用户第一次请求时，负载均衡器将用户的请求转发到了 A 服务器上，如果负载均衡器设置了粘性 Session 的话，那么用户以后的每次请求都会转发到 A 服务器上，相当于把用户和 A 服务器粘到了一块，这就是粘性 Session 机制。

优点

简单，不需要对 Session 做任何处理。

缺点

缺乏容错性，如果当前访问的服务器发生故障，用户被转移到第二个服务器上时，他的 Session 信息都将失效。

适用场景

发生故障对客户产生的影响较小；

服务器发生故障是低概率事件。