分布式锁用redis好还是zookeeper好?

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提到锁大家肯定了解,像 Synchronized、ReentrantLock,在单进程情况下,多个线程访问同一资源,可以用它们来保证线程的安全性。

不过目前互联网项目越来越多的项目采用集群部署,也就是分布式情况,这两种锁就有些不够用了。

来两张图举例说明下,本地锁的情况下:

image.png

分布式锁情况下:

就其思想来说,就是一种“我全都要”的思想,所有服务都到一个统一的地方来取锁,只有取到锁的才能继续执行下去。

说完思想,下面来说一下具体的实现。

Redis 实现

为实现分布式锁,在 Redis 中存在 SETNX key value 命令,意为 set if not exists(如果不存在该 key,才去 set 值),就比如说是张三去上厕所,看厕所门锁着,他就不进去了,厕所门开着他才去。

可以看到,第一次 set 返回了 1,表示成功,但是第二次返回 0,表示 set 失败,因为已经存在这个 key 了。

当然只靠 setnx 这个命令可以吗?当然是不行的,试想一种情况,张三在厕所里,但他在里面一直没有释放,一直在里面蹲着,那外面人想去厕所全部都去不了,都想锤死他了。

Redis 同理,假设已经进行了加锁,但是因为宕机或者出现异常未释放锁,就造成了所谓的“死锁”。

聪明的你们肯定早都想到了,为它设置过期时间不就好了,可以 SETEX key seconds value 命令,为指定 key 设置过期时间,单位为秒。

但这样又有另一个问题,我刚加锁成功,还没设置过期时间,Redis 宕机了不就又死锁了,所以说要保证原子性吖,要么一起成功,要么一起失败。

当然我们能想到的 Redis 肯定早都为你实现好了,在 Redis 2.8 的版本后,Redis 就为我们提供了一条组合命令 SET key value ex seconds nx,加锁的同时设置过期时间。

就好比是公司规定每人最多只能在厕所呆 2 分钟,不管释放没释放完都得出来,这样就解决了“死锁”问题。

但这样就没有问题了吗?怎么可能。

试想又一种情况,厕所门肯定只能从里面开啊,张三上完厕所后张四进去锁上门,但是外面人以为还是张三在里面,而且已经过了 3 分钟了,就直接把门给撬开了,一看里面却是张四,这就很尴尬啊。

换成 Redis 就是说比如一个业务执行时间很长,锁已经自己过期了,别人已经设置了新的锁,但是当业务执行完之后直接释放锁,就有可能是删除了别人加的锁,这不是乱套了吗。

所以在加锁时候,要设一个随机值,在删除锁时进行比对,如果是自己的锁,才删除

//基于jedis和lua脚本来实现
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
@Override
public String acquire() {  
try {   
 // 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; 
       // 随机生成一个 value   
 String requireToken = UUID.randomUUID().toString();  
  while (System.currentTimeMillis() < end) {  
String result = jedis .set(lockKey, requireToken, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);   
 if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {   
       return requireToken; 
           }   
 try { 
               Thread.sleep(100); 
           } catch (InterruptedException e) {   
             Thread.currentThread().interrupt();
            }  
      }   
 } catch (Exception e) {  
      log.error("acquire lock due to error", e); 
   }   
 returnnull;
}

@Override
public boolean release(String identify) {  
  if (identify == null) {
        returnfalse; 
   }   
 //通过lua脚本进行比对删除操作,保证原子性   
 String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) 
else return 0 end";   
 Object result = new Object();  
  try {  
      result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),            Collections.singletonList(identify));   
     if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            log.info("release lock success, requestToken:{}", identify);  
          returntrue;
        } 
   } catch (Exception e) { 
       log.error("release lock due to error", e);  
  } finally { 
       if (jedis != null) {
            jedis.close();  
      }  
  }   
 log.info("release lock failed, requestToken:{}, result:{}", identify, result);    returnfalse;}

思考: 加锁和释放锁的原子性可以用 lua 脚本来保证,那锁的自动续期改如何实现呢?

Redisson 实现

Redisson 顾名思义,Redis 的儿子,本质上还是 Redis 加锁,不过是对 Redis 做了很多封装,它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象,还提供了许多分布式服务。

在引入 Redisson 的依赖后,就可以直接进行调用:

<dependency>   
 <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.13.4</version>
</dependency>

先来一段 Redisson 的加锁代码:

private void test() {
    //分布式锁名  锁的粒度越细,性能越好
    RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock");
    lock.lock(); 
   try {
        //具体业务......
    } finally {
        lock.unlock();
    }}

就是这么简单,使用方法 jdk 的 ReentrantLock 差不多,并且也支持 ReadWriteLock(读写锁)、Reentrant Lock(可重入锁)、Fair Lock(公平锁)、RedLock(红锁)等各种锁,详细可以参照redisson官方文档来查看。

那么 Redisson 到底有哪些优势呢?锁的自动续期(默认都是 30 秒),如果业务超长,运行期间会自动给锁续上新的 30s,不用担心业务执行时间超长而锁被自动删掉。

加锁的业务只要运行完成,就不会给当前续期,即便不手动解锁,锁默认在 30s 后删除,不会造成死锁问题。

前面也提到了锁的自动续期,我们来看看 Redisson 是如何来实现的。

先说明一下,这里主要讲的是 Redisson 中的 RLock,也就是可重入锁,有两种实现方法:

// 最常见的使用方法
lock.lock();

// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

而只有无参的方法是提供锁的自动续期操作的,内部使用的是“看门狗”机制,我们来看一看源码。

不管是空参还是带参方法,它们都调用的是同一个 lock 方法,未传参的话时间传了一个 -1,而带参的方法传过去的就是实际传入的时间。

scheduleExpirationRenewal 方法:

点进 renewExpiration 方法:

总结一下,就是当我们指定锁过期时间,那么锁到时间就会自动释放。如果没有指定锁过期时间,就使用看门狗的默认时间 30s,只要占锁成功,就会启动一个定时任务,每隔 10s 给锁设置新的过期时间,时间为看门狗的默认时间,直到锁释放。

小结:虽然 lock() 有自动续锁机制,但是开发中还是推荐使用 lock(time,timeUnit),因为它省掉了整个续期带来的性能损,可以设置过期时间长一点,搭配 unlock()。
若业务执行完成,会手动释放锁,若是业务执行超时,那一般我们服务也都会设置业务超时时间,就直接报错了,报错后就会通过设置的过期时间来释放锁。

public void test() {
    RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock");
    lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
    try {
        //.......具体业务
    } finally {
        //手动释放锁
        lock.unlock();
    }
}

基于 Zookeeper 来实现分布式锁

很多小伙伴都知道在分布式系统中,可以用 ZK 来做注册中心,但其实在除了做祖册中心以外,用 ZK 来做分布式锁也是很常见的一种方案。

先来看一下 ZK 中是如何创建一个节点的?ZK 中存在 create [-s] [-e] path [data] 命令,-s 为创建有序节点,-e 创建临时节点。

这样就创建了一个父节点并为父节点创建了一个子节点,组合命令意为创建一个临时的有序节点。

而 ZK 中分布式锁主要就是靠创建临时的顺序节点来实现的。至于为什么要用顺序节点和为什么用临时节点不用持久节点?先考虑一下,下文将作出说明。

同时还有 ZK 中如何查看节点?ZK 中 ls [-w] path 为查看节点命令,-w 为添加一个 watch(监视器),/ 为查看根节点所有节点,可以看到我们刚才所创建的节点,同时如果是跟着指定节点名字的话为查看指定节点下的子节点。

后面的 00000000 为 ZK 为顺序节点增加的顺序。注册监听器也是 ZK 实现分布式锁中比较重要的一个东西。

下面来看一下 ZK 实现分布式锁的主要流程:

  • 当第一个线程进来时会去父节点上创建一个临时的顺序节点。
  • 第二个线程进来发现锁已经被持有了,就会为当前持有锁的节点注册一个 watcher 监听器。
  • 第三个线程进来发现锁已经被持有了,因为是顺序节点的缘故,就会为上一个节点去创建一个 watcher 监听器。
  • 当第一个线程释放锁后,删除节点,由它的下一个节点去占有锁。

看到这里,聪明的小伙伴们都已经看出来顺序节点的好处了。非顺序节点的话,每进来一个线程进来都会去持有锁的节点上注册一个监听器,容易引发“羊群效应”。

这么大一群羊一起向你飞奔而来,不管你顶不顶得住,反正 ZK 服务器是会增大宕机的风险。

而顺序节点的话就不会,顺序节点当发现已经有线程持有锁后,会向它的上一个节点注册一个监听器,这样当持有锁的节点释放后,也只有持有锁的下一个节点可以抢到锁,相当于是排好队来执行的,降低服务器宕机风险。

至于为什么使用临时节点,和 Redis 的过期时间一个道理,就算 ZK 服务器宕机,临时节点会随着服务器的宕机而消失,避免了死锁的情况。

下面来上一段代码的实现:

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {
 
    private ZooKeeper zk;
    private String locksRoot = "/locks";
    private String productId;
    private String waitNode;
    private String lockNode;
    private CountDownLatch latch;
    private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
    private int sessionTimeout = 30000;
 
    public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {
        this.productId = productId;
        try {
            String address = "192.168.189.131:2181,192.168.189.132:2181";
            zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
            connectedLatch.await();
        } catch (IOException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }
 
    public void process(WatchedEvent event) {
        if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
            connectedLatch.countDown();
            return;
        }
 
        if (this.latch != null) {
            this.latch.countDown();
        }
    }
 
    public void acquireDistributedLock() {
        try {
            if (this.tryLock()) {
                return;
            } else {
                waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
            }
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }
    //获取锁
    public boolean tryLock() {
        try {
        // 传入进去的locksRoot + “/” + productId
        // 假设productId代表了一个商品id,比如说1
        // locksRoot = locks
        // /locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002
        lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
 
        // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
        // locks:10000000000,10000000001,10000000002
        List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
        Collections.sort(locks);
 
        if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
            //如果是最小的节点,则表示取得锁
            return true;
        }
 
        //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点
      int previousLockIndex = -1;
            for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
        if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
                    previousLockIndex = i - 1;
            break;
        }
       }
 
       this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
        return false;
    }
 
    private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
        Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
        if (stat != null) {
            this.latch = new CountDownLatch(1);
            this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            this.latch = null;
        }
        return true;
    }
 
    //释放锁
    public void unlock() {
        try {
            System.out.println("unlock " + lockNode);
            zk.delete(lockNode, -1);
            lockNode = null;
            zk.close();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //异常
    public class LockException extends RuntimeException {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
 
        public LockException(String e) {
            super(e);
        }
 
        public LockException(Exception e) {
            super(e);
        }
    }
}

总结

既然明白了 Redis 和 ZK 分别对分布式锁的实现,那么总该有所不同的吧。没错,我都帮大家整理好了:

  • 实现方式的不同,Redis 实现为去插入一条占位数据,而 ZK 实现为去注册一个临时节点。
  • 遇到宕机情况时,Redis 需要等到过期时间到了后自动释放锁,而 ZK 因为是临时节点,在宕机时候已经是删除了节点去释放锁。
  • Redis 在没抢占到锁的情况下一般会去自旋获取锁,比较浪费性能,而 ZK 是通过注册监听器的方式获取锁,性能而言优于 Redis。

不过具体要采用哪种实现方式,还是需要具体情况具体分析,结合项目引用的技术栈来落地实现。

https://juejin.cn/post/6891571079702118407