分布式锁概念及三种实现方式

最新推荐文章于 2025-06-12 17:48:30 发布

雷小农

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分类专栏：分布式锁文章标签：分布式锁概念及三种实现方式和缓存问题

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分布式锁用于解决分布式系统中并发控制的问题，确保同一时间只有一个线程执行特定方法。文章介绍了分布式锁的必备条件，并详细讨论了基于数据库、Redis和ZooKeeper的三种实现方式，包括各自的优缺点和实现细节。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一，分布式锁要解决的问题

为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLock或Synchronized)进行互斥控制。在单机环境中，Java中提供了很多并发处理相关的API。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！

二，分布式锁的具备条件

1，在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
2，可重入特性（具体下文有补充）
3，有锁失效机制，避免发生死锁，
4，有非阻塞锁特性，即若没获取到锁则返回获取锁失败

三，分布式锁的三种实现方式

1，基于数据库实现
2，基于redis（缓存）实现
3，基于zookeeper实现

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。

3.1，基于数据库实现

基于数据库的实现方式的核心思想是：在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。

（1）创建一个表：

DROP TABLE IF EXISTS method_lock;
CREATE TABLE method_lock (
id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘主键’,
method_name varchar(64) NOT NULL COMMENT ‘锁定的方法名’,
desc varchar(255) NOT NULL COMMENT ‘备注信息’,
update_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY uidx_method_name (method_name) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘锁定中的方法’;

（2）想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据：

INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES (‘methodName’, ‘测试的methodName’);
1
因为我们对method_name做了唯一性约束，这里如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。

（3）成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁：

delete from method_lock where method_name =‘methodName’;
1
注意：这只是使用基于数据库的一种方法，使用数据库实现分布式锁还有很多其他的玩法！

使用基于数据库的这种实现方式很简单，但是对于分布式锁应该具备的条件来说，它有一些问题需要解决及优化：

1、因为是基于数据库实现的，数据库的可用性和性能将直接影响分布式锁的可用性及性能，所以，数据库需要双机部署、数据同步、主备切换；

2、不具备可重入的特性，因为同一个线程在释放锁之前，行数据一直存在，无法再次成功插入数据，所以，需要在表中新增一列，用于记录当前获取到锁的机器和线程信息，在再次获取锁的时候，先查询表中机器和线程信息是否和当前机器和线程相同，若相同则直接获取锁；

3、没有锁失效机制，因为有可能出现成功插入数据后，服务器宕机了，对应的数据没有被删除，当服务恢复后一直获取不到锁，所以，需要在表中新增一列，用于记录失效时间，并且需要有定时任务清除这些失效的数据；

4、不具备阻塞锁特性，获取不到锁直接返回失败，所以需要优化获取逻辑，循环多次去获取。

5、在实施的过程中会遇到各种不同的问题，为了解决这些问题，实现方式将会越来越复杂；依赖数据库需要一定的资源开销，性能问题需要考虑。

3.2，基于redis实现

1、选用Redis实现分布式锁原因：

（1）Redis有很高的性能；
（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

2、使用命令介绍：

（1）SETNX

SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
1
（2）expire

expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
1
（3）delete

delete key：删除key
1
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

3、实现思想：

（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

4、分布式锁的简单实现代码：

/**

分布式锁的简单实现代码
*/

 public class DistributedLock {

 	private final JedisPool jedisPool;

 	public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
 	this.jedisPool = jedisPool;
 	}

    /**
  * 加锁
  * @param lockName       锁的key
  * @param acquireTimeout 获取超时时间
  * @param timeout        锁的超时时间
  * @return 锁标识
  */
 public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
     Jedis conn = null;
     String retIdentifier = null;
     try {
         // 获取连接
         conn = jedisPool.getResource();
         // 随机生成一个value
         String identifier = UUID.randomUUID().toString();
         // 锁名，即key值
         String lockKey = "lock:" + lockName;
         // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
         int lockExpire = (int) (timeout / 1000);

     // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
     long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
     while (System.currentTimeMillis() < end) {
         if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
             conn.expire(lockKey, lockExpire);
             // 返回value值，用于释放锁时间确认
             retIdentifier = identifier;
             return retIdentifier;
         }
         // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
         if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
             conn.expire(lockKey, lockExpire);
         }

         try {
             Thread.sleep(10);
         } catch (InterruptedException e) {
             Thread.currentThread().interrupt();
         }
     }
 } catch (JedisException e) {
     e.printStackTrace();
 } finally {
     if (conn != null) {
         conn.close();
     }
 }
 return retIdentifier;

}

     /**
  * 释放锁
  * @param lockName   锁的key
  * @param identifier 释放锁的标识
  * @return
  */
 public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
     Jedis conn = null;
     String lockKey = "lock:" + lockName;
     boolean retFlag = false;
     try {
         conn = jedisPool.getResource();
         while (true) {
             // 监视lock，准备开始事务
             conn.watch(lockKey);
             // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
             if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
                 Transaction transaction = conn.multi();
                 transaction.del(lockKey);
                 List<Object> results = transaction.exec();
                 if (results == null) {
                     continue;
                 }
                 retFlag = true;
             }
             conn.unwatch();
             break;
         }
     } catch (JedisException e) {
         e.printStackTrace();
     } finally {
         if (conn != null) {
             conn.close();
         }
     }
     return retFlag;
 }

}

5、测试刚才实现的分布式锁

例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。

    public class Service {
    	 
        private static JedisPool pool = null;
     
        private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
     
        int n = 500;
     
        static {
            JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
            // 设置最大连接数
            config.setMaxTotal(200);
            // 设置最大空闲数
            config.setMaxIdle(8);
            // 设置最大等待时间
            config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
            // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
            config.setTestOnBorrow(true);
            pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
        }
     
        public void seckill() {
            // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
            String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
            System.out.println(--n);
            lock.releaseLock("resource", identifier);
        }
    }

模拟线程进行秒杀服务：

    public class ThreadA extends Thread {
        private Service service;
     
        public ThreadA(Service service) {
            this.service = service;
        }
     
        @Override
        public void run() {
            service.seckill();
        }
    }
     
    public class Test {
        public static void main(String[] args) {
            Service service = new Service();
            for (int i = 0; i < 50; i++) {
                ThreadA threadA = new ThreadA(service);
                threadA.start();
            }
        }
    }

结果如下，结果为有序的：

这里写图片描述

若注释掉使用锁的部分：

    public void seckill() {
        // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
        //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
        System.out.println(--n);
        //lock.releaseLock("resource", indentifier);
    }

从结果可以看出，有一些是异步进行的：

这里写图片描述

6，分布式锁的使用场景，因为当高并发情况下，数据库压力大，我们会采用redis的方式，在redis中存一份数据，查询先去redis中查，这样也会照成3个问题：
（1），缓存穿透：高并发的去查询一个没有的数据，因为redis里没有，所以每次还是去数据库查。

						解决：我们将查出来的null页，一样存入redis中，如果恶意攻击一个不存在的key，在控制层做限制频率是必须的。

（2），缓存雪崩：在redis里设置一个锁（相当于占一个位），并且设置过期时间，每次进来都去redis里获取锁才可以进行操作，使用完以后删锁，如果锁的过期时间恰好在同一时间失效，会照成大量数据又去数据库查询，造成缓存雪崩。

						解决：给锁设置一个随机的过期时间

（2），缓存击穿：当高并发情况下，设置的redis锁恰好失效，大量数据会直接将数据库击垮。

						解决：设置一个不可重入锁，set.nx.ex并且设置过期时间，操作完毕后删锁。

（3），缓存预热：新的缓存系统没有任何缓存数据，在缓存重建数据的过程中，系统性能和数据库负载都不太好，所以最好在系统上线之前就把缓存的热点数据加载到缓存中，这种缓存预加载手段就是缓存预热。

（4），缓存热备：当一台缓存服务器不可用时，能实时切换到备用缓存服务器，不影响缓存使用。集群模式下，每个主节点都会有一个或多个从节点来当备用，一旦主节点挂点，从节点立即充当主节点使用。

3.2，基于ZooKeeper的实现方式

ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：

（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。

这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。

优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。

缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。

6、总结

上面的三种实现方式，没有在所有场合都是完美的，所以，应根据不同的应用场景选择最适合的实现方式。

在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想，以上包括文中的代码可能并不适用于正式的生产环境，只做入门参考！