今天要跟大家分享的是分散式鎖定#，本文使用五個(gè)案例、圖、原始碼分析等來分析。

常見的synchronized、Lock等這些鎖都是基於單一JVM的實(shí)作的，如果分散式場景下怎麼辦呢？這時(shí)候分散式鎖就出現(xiàn)了。

關(guān)於分散式的實(shí)作方案，在業(yè)界流行的有三種：

1、基於資料庫

2、基於Redis

3、基於Zookeeper

另外，還有使用etcd、consul來實(shí)現(xiàn)的。

在開發(fā)中使用最多的是Redis和Zookeeper兩個(gè)方案，而兩個(gè)方案中最複雜的，最容易出問題的就是Redis的實(shí)作方案，所以，我們今天就來把Redis實(shí)作方案都聊聊。

本文主要內(nèi)容

分散式鎖定場景

#「案例1

@RestController
public class IndexController {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 模擬下單減庫存的場景
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/duduct_stock")
    public String deductStock(){
        // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
            System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
        }else{
            System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
        }
        return "end";
    }
}

int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));

這行代碼，獲取到的值都為100，緊跟著判斷大于0后都進(jìn)行-1操作，最后設(shè)置到redis 中的值都為99。但正常執(zhí)行完成后redis中的值應(yīng)為 95。

案例2-使用synchronized 實(shí)現(xiàn)單機(jī)鎖

在遇到案例1的問題后，大部分人的第一反應(yīng)都會想到加鎖來控制事務(wù)的原子性，如下代碼所示：

@RequestMapping(value = "/duduct_stock")
public String deductStock(){
    synchronized (this){
        // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
            System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
        }else{
            System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
        }
    }
    return "end";
}

現(xiàn)在當(dāng)有多個(gè)請求訪問該接口時(shí)，同一時(shí)刻只有一個(gè)請求可進(jìn)入方法體中進(jìn)行庫存的扣減，其余請求等候。

但我們都知道，synchronized 鎖是屬于JVM級別的，也就是我們俗稱的“單機(jī)鎖”。但現(xiàn)在基本大部分公司使用的都是集群部署，現(xiàn)在我們思考下以上代碼在集群部署的情況下還能保證庫存數(shù)據(jù)的一致性嗎？

答案是不能，如上圖所示，請求經(jīng)Nginx分發(fā)后，可能存在多個(gè)服務(wù)同時(shí)從Redis中獲取庫存數(shù)據(jù)，此時(shí)只加synchronized （單機(jī)鎖）是無效的，并發(fā)越高，出現(xiàn)問題的幾率就越大。

案例3-使用SETNX實(shí)現(xiàn)分布式鎖

setnx：將 key 的值設(shè)為 value，當(dāng)且僅當(dāng) key 不存在。

若給定 key 已經(jīng)存在，則 setnx 不做任何動作。

使用setnx實(shí)現(xiàn)簡單的分布式鎖：

/**
 * 模擬下單減庫存的場景
 * @return
 */
@RequestMapping(value = "/duduct_stock")
public String deductStock(){
    String lockKey = "product_001";
    // 使用 setnx 添加分布式鎖
    // 返回 true 代表之前redis中沒有key為 lockKey 的值，并已進(jìn)行成功設(shè)置
    // 返回 false 代表之前redis中已經(jīng)存在 lockKey 這個(gè)key了
    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "wangcp");
    if(!result){
        // 代表已經(jīng)加鎖了
        return "error_code";
    }

    // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if(stock > 0){
        int realStock = stock - 1;
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
        System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
    }else{
        System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
    }

    // 釋放鎖
    stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    return "end";
}

我們知道 Redis 是單線程執(zhí)行，現(xiàn)在再看案例2中的流程圖時(shí)，哪怕高并發(fā)場景下多個(gè)請求都執(zhí)行到了setnx的代碼，redis會根據(jù)請求的先后順序進(jìn)行排列，只有排列在隊(duì)頭的請求才能設(shè)置成功。其它請求只能返回“error_code”。

當(dāng)setnx設(shè)置成功后，可執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼對庫存扣減，執(zhí)行完成后對鎖進(jìn)行釋放。

我們再來思考下以上代碼已經(jīng)完美實(shí)現(xiàn)分布式鎖了嗎？能夠支撐高并發(fā)場景嗎？答案并不是，上面的代碼還是存在很多問題的，離真正的分布式鎖還差的很遠(yuǎn)。

我們分析一下，上面的代碼存在的問題：

死鎖：假如第一個(gè)請求在setnx加鎖完成后，執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼時(shí)出現(xiàn)了異常，那釋放鎖的代碼就無法執(zhí)行，后面所有的請求也都無法進(jìn)行操作了。

針對死鎖的問題，我們對代碼再次進(jìn)行優(yōu)化，添加try-finally，在finally中添加釋放鎖代碼，這樣無論如何都會執(zhí)行釋放鎖代碼，如下所示：

/**
     * 模擬下單減庫存的場景
     * @return
     */
@RequestMapping(value = "/duduct_stock")
public String deductStock(){
    String lockKey = "product_001";

    try{
        // 使用 setnx 添加分布式鎖
        // 返回 true 代表之前redis中沒有key為 lockKey 的值，并已進(jìn)行成功設(shè)置
        // 返回 false 代表之前redis中已經(jīng)存在 lockKey 這個(gè)key了
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "wangcp");
        if(!result){
            // 代表已經(jīng)加鎖了
            return "error_code";
        }
        // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
            System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
        }else{
            System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
        }
    }finally {
        // 釋放鎖
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }

    return "end";
}

經(jīng)過改進(jìn)后的代碼是否還存在問題呢？我們思考正常執(zhí)行的情況下應(yīng)該是沒有問題，但我們假設(shè)請求在執(zhí)行到業(yè)務(wù)代碼時(shí)服務(wù)突然宕機(jī)了，或者正巧你的運(yùn)維同事重新發(fā)版，粗暴的 kill -9 掉了呢，那代碼還能執(zhí)行 finally 嗎？

案例4-加入過期時(shí)間

針對想到的問題，對代碼再次進(jìn)行優(yōu)化，加入過期時(shí)間，這樣即便出現(xiàn)了上述的問題，在時(shí)間到期后鎖也會自動釋放掉，不會出現(xiàn)“死鎖”的情況。

@RequestMapping(value = "/duduct_stock")
public String deductStock(){
    String lockKey = "product_001";

    try{
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"wangcp",10,TimeUnit.SECONDS);
        if(!result){
            // 代表已經(jīng)加鎖了
            return "error_code";
        }
        // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            int realStock = stock - 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
            System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
        }else{
            System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
        }
    }finally {
        // 釋放鎖
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }

    return "end";
}

現(xiàn)在我們再思考一下，給鎖加入過期時(shí)間后就可以了嗎？就可以完美運(yùn)行不出問題了嗎？

超時(shí)時(shí)間設(shè)置的10s真的合適嗎？如果不合適設(shè)置多少秒合適呢？如下圖所示

假設(shè)同一時(shí)間有三個(gè)請求。

• 請求1先加鎖後需執(zhí)行15秒，但執(zhí)行到10秒時(shí)鎖定失效釋放。
• 請求2進(jìn)入後加鎖執(zhí)行，在請求2執(zhí)行到5秒時(shí)，請求1執(zhí)行完成進(jìn)行鎖定釋放，但此時(shí)釋放掉的是請求2的鎖定。
• 請求3在請求2執(zhí)行5秒時(shí)開始執(zhí)行，但在執(zhí)行到3秒時(shí)請求2執(zhí)行完成將請求3的鎖定進(jìn)行釋放。

我們現(xiàn)在只是模擬3個(gè)請求便可看出問題，如果在真正高並發(fā)的場景下，可能鎖就會面臨「一直失效」或「永久失效」。

那麼具體問題出在哪裡呢？總結(jié)為以下幾點(diǎn)：

• 1.存在請求釋放鎖定時(shí)釋放掉的並不是自己的鎖定
• 2.超時(shí)時(shí)間過短，存在程式碼未執(zhí)行完便自動釋放

針對問題我們思考對應(yīng)的解決方法：

• 針對問題1，我們想到在請求進(jìn)入時(shí)產(chǎn)生一個(gè)唯一id，使用該唯一id作為鎖的value值，釋放時(shí)先進(jìn)行獲取比對，比對相同時(shí)再進(jìn)行釋放，這樣就可以解決釋放掉其它請求鎖的問題。
• 針對問題2，我們思考不斷的延長過期時(shí)間真的適合嗎？設(shè)定短了有超時(shí)自動釋放的問題，設(shè)定長了又會出現(xiàn)宕機(jī)後一段時(shí)間鎖無法釋放的問題，雖然不會再出現(xiàn)「死鎖」。針對這個(gè)問題，如何解決呢？

案例5-Redisson分散式鎖定

Spring Boot整合Redisson步驟

引入依賴

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.6.5</version>
</dependency>

初始化客戶端

@Bean
public RedissonClient redisson(){
    // 單機(jī)模式
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.3.170:6379").setDatabase(0);
    return Redisson.create(config);
}

Redisson實(shí)現(xiàn)分布式鎖

@RestController
public class IndexController {

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 模擬下單減庫存的場景
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/duduct_stock")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "product_001";
        // 1.獲取鎖對象
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try{
            // 2.加鎖
            redissonLock.lock();  // 等價(jià)于 setIfAbsent(lockKey,"wangcp",10,TimeUnit.SECONDS);
            // 從redis 中拿當(dāng)前庫存的值
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if(stock > 0){
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
                System.out.println("扣減成功，剩余庫存：" + realStock);
            }else{
                System.out.println("扣減失敗，庫存不足");
            }
        }finally {
            // 3.釋放鎖
            redissonLock.unlock();
        }
        return "end";
    }
}

Redisson 分布式鎖實(shí)現(xiàn)原理圖

Redisson 底層源碼分析

我們點(diǎn)擊lock()方法，查看源碼，最終看到以下代碼

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
        internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
                  "if (redis.call(&#39;exists&#39;, KEYS[1]) == 0) then " +
                      "redis.call(&#39;hset&#39;, KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                      "redis.call(&#39;pexpire&#39;, KEYS[1], ARGV[1]); " +
                      "return nil; " +
                  "end; " +
                  "if (redis.call(&#39;hexists&#39;, KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                      "redis.call(&#39;hincrby&#39;, KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                      "redis.call(&#39;pexpire&#39;, KEYS[1], ARGV[1]); " +
                      "return nil; " +
                  "end; " +
                  "return redis.call(&#39;pttl&#39;, KEYS[1]);",
                    Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

沒錯，加鎖最終執(zhí)行的就是這段lua 腳本語言。

if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 
    redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
    return nil; 
end;

腳本的主要邏輯為：

• exists 判斷 key 是否存在
• 當(dāng)判斷不存在則設(shè)置 key
• 然后給設(shè)置的key追加過期時(shí)間

這樣來看其實(shí)和我們前面案例中的實(shí)現(xiàn)方法好像沒什么區(qū)別，但實(shí)際上并不是。

這段lua腳本命令在Redis中執(zhí)行時(shí)，會被當(dāng)成一條命令來執(zhí)行，能夠保證原子性，故要不都成功，要不都失敗。

我們在源碼中看到Redssion的許多方法實(shí)現(xiàn)中很多都用到了lua腳本，這樣能夠極大的保證命令執(zhí)行的原子性。

下面是Redisson鎖自動“續(xù)命”源碼：

private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
    if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
        return;
    }

    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {

            RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
                                                                     "if (redis.call(&#39;hexists&#39;, KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                                                                     "redis.call(&#39;pexpire&#39;, KEYS[1], ARGV[1]); " +
                                                                     "return 1; " +
                                                                     "end; " +
                                                                     "return 0;",
                                                                     Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));

            future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
                @Override
                public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
                    expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
                    if (!future.isSuccess()) {
                        log.error("Can&#39;t update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
                        return;
                    }

                    if (future.getNow()) {
                        // reschedule itself
                        scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }
                }
            });
        }
    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);

    if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
        task.cancel();
    }
}

這段代碼是在加鎖后開啟一個(gè)守護(hù)線程進(jìn)行監(jiān)聽。Redisson超時(shí)時(shí)間默認(rèn)設(shè)置30s，線程每10s調(diào)用一次判斷鎖還是否存在，如果存在則延長鎖的超時(shí)時(shí)間。

現(xiàn)在，我們再回過頭來看看案例5中的加鎖代碼與原理圖，其實(shí)完善到這種程度已經(jīng)可以滿足很多公司的使用了，并且很多公司也確實(shí)是這樣用的。但我們再思考下是否還存在問題呢？例如以下場景：

• 眾所周知Redis在實(shí)際部署使用時(shí)都是叢集部署的，那在高並發(fā)場景下我們加鎖，當(dāng)把key寫入到master節(jié)點(diǎn)後，master還未同步到slave節(jié)點(diǎn)時(shí)master宕機(jī)了，原有的slave節(jié)點(diǎn)經(jīng)過選舉變?yōu)榱诵碌膍aster節(jié)點(diǎn)，此時(shí)可能就會出現(xiàn)鎖定失效問題。
• 透過分散式鎖定的實(shí)作機(jī)制我們知道，高並發(fā)場景下只有加鎖成功的請求可以繼續(xù)處理業(yè)務(wù)邏輯。那就出現(xiàn)了大夥都來加鎖，但有且僅有一個(gè)加鎖成功了，剩餘的都在等待。其實(shí)分散式鎖與高並發(fā)在語意上就是相違背的，我們的請求雖然都是並發(fā)，但Redis幫我們把請求進(jìn)行了排隊(duì)執(zhí)行，也就是把我們的並行轉(zhuǎn)為了串行。串行執(zhí)行的程式碼肯定不存在並發(fā)問題了，但是程式的效能肯定也會因此受到影響。

針對這些問題，我們再次思考解決方案

• 在思考解決方案時(shí)我們首先想到CAP原則（一致性、可用性、分區(qū)容錯性），那麼現(xiàn)在的Redis就是滿足AP(可用性、分區(qū)容錯性)，如果想要解決該問題我們就需要尋找滿足CP(一致性、分區(qū)容錯性)的分散式系統(tǒng)。首先想到的就是Zookeeper，Zookeeper的群集間資料同步機(jī)制是當(dāng)主節(jié)點(diǎn)接收資料後不會立即回傳給客戶端成功的回饋，它會先與子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，半數(shù)以上的節(jié)點(diǎn)都完成同步後才會通知客戶端接收成功。且如果主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)後，根據(jù)Zookeeper的Zab協(xié)議（Zookeeper原子廣播）重新選舉的主節(jié)點(diǎn)一定是已經(jīng)同步成功的。

  那麼問題來了，Redisson與Zookeeper分散式鎖定我們要如何選擇呢？答案是如果並發(fā)量沒有那麼高，可以用Zookeeper來做分散式鎖，但是它的並發(fā)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如Redis。如果你對並發(fā)要求比較高的話，那就用Redis，偶爾出現(xiàn)的主從架構(gòu)鎖失效的問題其實(shí)是可以容忍的。

• 關(guān)於第二個(gè)提升效能的問題，我們可以參考ConcurrentHashMap的鎖定分段技術(shù)的思想，例如我們程式碼的庫存量目前為1000，那我們可以分為10段，每段100，然後對每段分別加鎖，這樣就可以同時(shí)執(zhí)行10個(gè)請求的加鎖與處理，當(dāng)然有要求的同學(xué)還可以繼續(xù)細(xì)分。但其實(shí)Redis的Qps已經(jīng)達(dá)到10W 了，沒有特別高並發(fā)量的場景下也是完全夠用的。