1.分布式锁

在多个线程访问同一个共享资源时，为了维护数据的一致性等，我们需要某种机制来保证只有满足某个条件的线程才能访问资源，这个机制就称为：锁。

锁是实现多线程同时访问同一共享资源，保证同一时刻只有一个线程可访问共享资源所作的一种标记。

与普通锁不同的是，分布式锁是指分布式环境下，系统部署在多个机器中，实现多进程分布式互斥的一种锁。为了保证多个进程都能看到锁，锁被存在公共存储（比如Redis）中，以实现多个进程并发访问同一共享资源，同一时刻只有一个进程可访问共享资源，确保资源的一致性。

下面介绍一个场景：某电商售卖一款手机，用户A想买一部，用户B想买2部，而库存只有2部手机。理想状态下，用户A网速好先买走一部，库存剩一部，此时应该提醒用户B购买失败。但实际情况是，用户A和B同时获取到商品库存还剩2部，然后用户A买走1部，在用户A更新库存之前，用户B又买走2部，次数用户B更新库存，商品还剩0部。就造成了“超卖”的情况。

在大规模分布式系统中，单个机器的线程锁无法管控多个机器对同一资源的访问，这时使用分布式锁，就可以把整个集群当作一个应用一样去处理，实用性和扩展性更好。

2. 分布式锁的三种实现方式

2.1 基于数据库实现分布式锁

这里指的是使用关系型数据库。
最简单方式就是创建一张表，然后通过操作该表中的数据来实现。
当我们要锁住某个资源时，就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。数据库对共享资源做唯一性约束，如果有多个请求被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，操作成功的那个线程就获得了访问共享资源的锁，从而进行操作。

但是这种方法只适用于并发量低，对性能要求低的场景。

基于数据库实现分布式锁比较简单，在于创建一张锁表，为申请者在锁表里建立一条记录，记录建立成功则获得锁，消除记录则释放锁。同样，这种方式存在两个极大的缺点：

单点故障问题。 一旦数据库不可用，会导致整个系统崩溃。
死锁问题。 数据库锁没有失效时间，未获得锁的进程只能一直等待已获得锁的进程主动释放锁。一旦已获得锁的进程挂掉或者解锁操作失败，会导致锁记录一直存在数据库中，其他进程无法获得锁。

2.2 基于缓存实现分布式锁

所谓基于缓存，也就是说把数据存放在计算机内存中，不需要写入磁盘，减少了IO读写。这里以Redis为例。

Redis 通常可以使用 setnx(key, value) 函数来实现分布式锁。 key 和 value 就是基于缓存的分布式锁的两个属性，其中 key 表示锁 id，value = currentTime + timeOut，表示当前时间 +超时时间。也就是说，某个进程获得 key 这把锁后，如果在 value 的时间内未释放锁，系统就会主动释放锁。

setnx 函数的返回值有 0 和 1:

返回 1，说明该服务器获得锁，setnx 将 key 对应的 value 设置为当前时间 + 锁的有效时间。
返回 0，说明其他服务器已经获得了锁，进程不能进入临界区。该服务器可以不断尝试 setnx操作，以获得锁。

Redis 通过队列来维持进程访问共享资源的先后顺序，Redis 锁主要基于 setnx 函数实现分布式锁。当进程通过 setnx<key,value> 函数返回 1 时，表示已经获得锁。排在后面的进程只能等待前面的进程主动释放锁，或者等到时间超时才能获得锁。

相对于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存实现的分布式锁的优势表现在以下几个方面：

性能更好。数据被存放在内存，而不是磁盘，避免了频繁的IO操作。
很多缓存可以跨集群部署，避免了单点故障问题。
很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如 Redis 的 setnx 方法等。
可以直接设置超时时间来控制锁的释放，因为这些缓存服务器一般支持自动删除过期数据。

这个方案的不足是，通过超时时间来控制锁的失效时间，并不是十分靠谱，因为一个进程执行时间可能比较长，或受系统进程做内存回收等影响，导致时间超时，从而不正确地释放了锁。

2.3 基于Zookeeper实现分布式锁

ZooKeeper 基于树形数据存储结构实现分布式锁，来解决多个进程同时访问同一临界资源时，数据的一致性问题。ZooKeeper 的树形数据存储结构主要由 4 种节点构成。

持久节点。这是默认的节点类型，一直存在于 ZooKeeper 中。
持久顺序节点。也就是说，在创建节点时，ZooKeeper 根据节点创建的时间顺序对节点进行编号。
临时节点。与持久节点不同，当客户端与 ZooKeeper 断开连接后，该进程创建的临时节点就会被删除。
临时顺序节点，就是按时间顺序编号的临时节点。

根据它们的特征，ZooKeeper 基于临时顺序节点实现了分布锁。

还是以电商场景为例，Zookeeper会采用如下方法来实现分布式锁：
1）在与该方法对应的持久节点 shared_lock 的目录下，为每个进程创建一个临时顺房节点。如下图所示，手机就是一个拥有 shared_lock 的目录，当有人手机时，会为他创建一个临时顺序节点。
2）每个进程获取 shared_lock 目录下的所有临时节点列表，注册子节点变更的 Watcher，并监听节点。
3）每个节点确定自己的编号是否是 shared_lock 下所有子节点中最小的，若最小，则获得锁。例如，用户 A 的订单最先到服务器，因此创建了编号为 1的临时顺序节点 LockNode1。该节点的编号是持久节点目录下最小的，因此获取到分布式锁，可以访问临界资源，从而可以购买商品。
4）若本进程对应的临时节点编号不是最小的，则分为两种情况：
a.本进程为读请求，如果比自己序号小的节点中有写请求，则等待；
b.本进程为写请求，如果比自己序号小的节点中有读请求，则等待。

使用 ZooKeeper 可以完美解决设计分布式锁时遇到的各种问题，比如单点故障、不可重入、死锁等问题。虽然 ZooKeeper 实现的分布式锁，几乎能涵盖所有分布式锁的特性，且易于实现，但需要频繁地添加和删除节点，所以性能不如基于缓存实现的分布式锁。

知识扩展:如何解决分布式锁的羊群效应问题?

在分布式锁问题中，会经常遇到羊群效应。所谓羊群效应，就是在整个分布式锁的竞争过程中大量的“Watcher 通知”和“子节点列表的获取”操作重复运行，并且大多数节点的运行结果都是判断出自己当前并不是编号最小的节点，继续等待下一次通知，而不是执行业务逻辑。

这就会对 ZooKeeper 服务器造成巨大的性能影响和网络冲击。更甚的是，如果同一时间多个节点对应的客户端完成事务或事务中断引起节点消失，ZooKeeper 服务器就会在短时间内向其他客户端发送大量的事件通知。

那如何解决这个问题呢? 具体方法可以分为以下三步：

1.在与该方法对应的持久节点的目录下，为每个进程创建一个临时顺序节点
2.每个进程获取所有临时节点列表，对比自己的编号是否最小，若最小，则获得锁。
3.若本进程对应的临时节点编号不是最小的，则继续判断:
- 若本进程为读请求，则向比自己序号小的最后一个写请求节点注册 watch 监听，当监听到该节点释放锁后，则获取锁:
- 若本进程为写请求，则向比自己序号小的最后一个读请求节点注册 watch 监听，当监听到该节点释放锁后，获取锁。

2.4 三种实现分布式锁的方式对比

对比角度	排序
理解的容易程度	数据库 > 缓存 > ZooKeeper
实现的复杂性	ZooKeeper > 缓存 > 数据库
性能	缓存 > ZooKeeper > 数据库
可靠性	ZooKeeper > 缓存 > 数据库

ZooKeeper 分布式锁的可靠性最高，有封装好的框架，很容易实现分布式锁的功总结来说，能，并且几乎解决了数据库锁和缓存式锁的不足，因此是实现分布式锁的首选方法。

3. 设计分布式锁的考虑角度

为了确保分布式锁的可用性，我们在设计时应考虑到以下几点：

互斥性，即在分布式系统环境下，分布式锁应该能保证一个资源或一个方法在同一时间只能被个机器的一个线程或进程操作
具备锁失效机制，防止死锁。即使有一个进程在持有锁的期间因为崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他进程可以获得锁。
可重入性，即进程未释放锁时，可以多次访问临界资源.
有高可用的获取锁和释放锁的功能，且性能要好。

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