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什么是分布式锁？
当多个进程在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问。
分布式锁应用场景
01
传统的单体应用单机部署情况下，可以使用java并发处理相关的API进行互斥控制。
02
分布式系统后由于多线程，多进程分布在不同机器上，使单机部署情况下的并发控制锁策略失效，为了解决跨JVM互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁的来源；分布式锁应用场景大都是高并发、大流量场景。
分布式锁实现
01
基于redis的分布式锁
redis分布式锁的实现
-
加锁机制：根据hash节点选择一个客户端执行lua脚本
-
锁互斥机制：再来一个客户端执行同样的lua脚本会提示已经存在锁，然后进入循环一直尝试加锁
-
可重入机制
-
watch dog自动延期机制
-
释放锁机制
测试用例
单机
private RedissonClient getClient(){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");//.setPassword("");//.setConnectionMinimumIdleSize(10).setConnectionPoolSize(10);//.setConnectionPoolSize();//172.16.10.164
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
return redissonClient;
}
private ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
@Test
public void test() throws Exception {
int[] count = {0};
for (int i = 0; i < 10; i++) {
RedissonClient client = getClient();
final RedisLock redisLock = new RedisLock(client,"lock_key");
executorService.submit(() -> {
try {
redisLock.lock();
count[0]++;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
redisLock.unlock();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
System.out.println(count[0]);
}
public static RLock create (String url, String key){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress(url);
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
return redissonClient.getLock(key);
}
RedissonRedLock redissonRedLock = new RedissonRedLock(
create("redis://redis://127.0.0.1:6379","lock_key1"),
create("redis://redis://127.0.0.1:6380","lock_key2"),
create("redis://redis://127.0.0.1:6381","lock_key3"));
RedisRedLock redLock = new RedisRedLock(redissonRedLock);
private ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
@Test
public void test() throws Exception {
int[] count = {0};
for (int i = 0; i < 2; i++) {
executorService.submit(() -> {
try {
redLock.lock();
count[0]++;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
redLock.unlock();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
System.out.println(count[0]);
}
02
基于ETCD实现分布式锁分析
ETCD分布式锁的实现
-
Lease机制：租约机制（TTL，Time To Live），Etcd 可以为存储的 key-value 对设置租约，当租约到期，key-value 将失效删除；同时也支持续约，通过客户端可以在租约到期之前续约，以避免 key-value 对过期失效。Lease 机制可以保证分布式锁的安全性，为锁对应的 key 配置租约，即使锁的持有者因故障而不能主动释放锁，锁也会因租约到期而自动释放。
-
Revision机制：每个 key 带有一个 Revision 号，每进行一次事务加一，它是全局唯一的，通过 Revision 的大小就可以知道进行写操作的顺序。在实现分布式锁时，多个客户端同时抢锁，根据 Revision 号大小依次获得锁，可以避免 “羊群效应” ，实现公平锁。
-
Prefix机制：即前缀机制。例如，一个名为 /etcdlock 的锁，两个争抢它的客户端进行写操作，实际写入的 key 分别为：key1="/etcdlock/UUID1"，key2="/etcdlock/UUID2"，其中，UUID 表示全局唯一的 ID，确保两个 key 的唯一性。写操作都会成功，但返回的 Revision 不一样，那么，如何判断谁获得了锁呢？通过前缀 /etcdlock 查询，返回包含两个 key-value 对的的 KeyValue 列表，同时也包含它们的 Revision，通过 Revision 大小，客户端可以判断自己是否获得锁。
-
Watch机制：即监听机制，Watch 机制支持 Watch 某个固定的 key，也支持 Watch 一个范围（前缀机制），当被 Watch 的 key 或范围发生变化，客户端将收到通知；在实现分布式锁时，如果抢锁失败，可通过 Prefix 机制返回的 KeyValue 列表获得 Revision 比自己小且相差最小的 key（称为 pre-key），对 pre-key 进行监听，因为只有它释放锁，自己才能获得锁，如果 Watch 到 pre-key 的 DELETE 事件则说明 pre-key 已经释放，自己已经持有锁。
03
基于ETCD分布式锁
**步骤1：**建立连接
客户端连接 Etcd，以 /etcd/lock 为前缀创建全局唯一的 key，假设第一个客户端对应的 key="/etcd/lock/UUID1"，第二个为 key="/etcd/lock/UUID2"；客户端分别为自己的 key 创建租约 - Lease，租约的长度根据业务耗时确定；
**步骤2：**创建定时任务作为租约的“心跳”
当一个客户端持有锁期间，其它客户端只能等待，为了避免等待期间租约失效，客户端需创建一个定时任务作为“心跳”进行续约。此外，如果持有锁期间客户端崩溃，心跳停止，key 将因租约到期而被删除，从而锁释放，避免死锁。
**步骤3：**客户端将自己全局唯一的 key 写入 Etcd
执行 put 操作，将步骤 1 中创建的 key 绑定租约写入 Etcd，根据 Etcd 的 Revision 机制，假设两个客户端 put 操作返回的 Revision 分别为 1、2，客户端需记录 Revision 用以接下来判断自己是否获得锁
**步骤 4：**客户端判断是否获得锁
客户端以前缀 /etcd/lock/ 读取 keyValue 列表，判断自己 key 的 Revision 是否为当前列表中最小的，如果是则认为获得锁；否则监听列表中前一个 Revision 比自己小的 key 的删除事件，一旦监听到删除事件或者因租约失效而删除的事件，则自己获得锁。
**步骤 5：**执行业务
获得锁后，操作共享资源，执行业务代码
**步骤 6：**释放锁
完成业务流程后，删除对应的key释放锁
eg:
public class EtcdDistributeLock extends AbstractLock{
private Client client;
private Lock lockClient;
private Lease leaseClient;
private String lockKey;
private String lockPath;
/** 锁的次数 */
private AtomicInteger lockCount;
/** 租约有效期,防止客户端崩溃，可在租约到期后自动释放锁；另一方面，正常执行过程中，会自动进行续租,单位 ns */
private Long leaseTTL;
/** 续约锁租期的定时任务，初次启动延迟，单位默认为 s,默认为1s，可根据业务定制设置*/
private Long initialDelay = 0L;
/** 定时任务线程池类 */
ScheduledExecutorService service = null;
/** 保存线程与锁对象的映射，锁对象包含重入次数，重入次数的最大限制为Int的最大值 */
private final ConcurrentMap<Thread, LockData> threadData = Maps.newConcurrentMap();
public EtcdDistributeLock(){}
public EtcdDistributeLock(Client client, String lockKey, long leaseTTL,TimeUnit unit){
this.client = client;
lockClient = client.getLockClient();
leaseClient = client.getLeaseClient();
this.lockKey = lockKey;
// 转纳秒
this.leaseTTL = unit.toNanos(leaseTTL);
service = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
}
@Override
public void lock() {
// 检查重入性
Thread currentThread = Thread.currentThread();
LockData oldLockData = threadData.get(currentThread);
if (oldLockData != null && oldLockData.isLockSuccess()) {
// re-entering
int lockCount = oldLockData.lockCount.incrementAndGet();
if(lockCount < 0 ){
throw new Error("超出可重入次数限制");
}
return;
}
// 记录租约 ID
Long leaseId = 0L;
try{
leaseId = leaseClient.grant(TimeUnit.NANOSECONDS.toSeconds(leaseTTL)).get().getID();
// 续租心跳周期
long period = leaseTTL - leaseTTL / 5;
// 启动定时任务续约
service.scheduleAtFixedRate(new EtcdDistributeLock.KeepAliveRunnable(leaseClient, leaseId),
initialDelay,period,TimeUnit.NANOSECONDS);
LockResponse lockResponse = lockClient.lock(ByteSequence.from(lockKey.getBytes()), leaseId).get();
if(lockResponse != null){
lockPath = lockResponse.getKey().toString(Charset.forName("utf-8"));
log.info("获取锁成功,锁路径:{},线程:{}",lockPath,currentThread.getName());
}
}catch (InterruptedException | ExecutionException e){
log.error("获取锁失败",e);
return;
}
// 获取锁成功，锁对象设置
LockData newLockData = new LockData(currentThread, lockKey);
newLockData.setLeaseId(leaseId);
newLockData.setService(service);
threadData.put(currentThread, newLockData);
newLockData.setLockSuccess(true);
}
@Override
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
super.lockInterruptibly();
}
@Override
public boolean tryLock() {
return super.tryLock();
}
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
return super.tryLock(time,unit);
}
@Override
public void unlock() {
Thread currentThread = Thread.currentThread();
LockData lockData = threadData.get(currentThread);
if (lockData == null){
throw new IllegalMonitorStateException("You do not own the lock: " + lockKey);
}
int newLockCount = lockData.lockCount.decrementAndGet();
if ( newLockCount > 0 ) {
return;
}
if ( newLockCount < 0 ) {
throw new IllegalMonitorStateException("Lock count has gone negative for lock: " + lockKey);
}
try {
// 释放锁
if(lockPath != null){
lockClient.unlock(ByteSequence.from(lockPath.getBytes())).get();
}
if(lockData != null){
// 关闭定时任务
lockData.getService().shutdown();
// 删除租约
if (lockData.getLeaseId() != 0L) {
leaseClient.revoke(lockData.getLeaseId());
}
}
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
log.error("解锁失败",e);
}finally {
// 移除当前线程资源
threadData.remove(currentThread);
}
}
@Override
public Condition newCondition() {
return super.newCondition();
}
/**
* 心跳续约线程类
*/
public static class KeepAliveRunnable implements Runnable {
private Lease leaseClient;
private long leaseId;
public KeepAliveRunnable(Lease leaseClient, long leaseId) {
this.leaseClient = leaseClient;
this.leaseId = leaseId;
}
@Override
public void run() {
// 对该leaseid进行一次续约
leaseClient.keepAliveOnce(leaseId);
}
}
public class EtcdLockTest {
private Client client;
private String key = "/etcd/lock";
private static final String server = "http://xxxx:xxxx";
private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10000);
@Before
public void before() throws Exception {
initEtcdClient();
}
private void initEtcdClient(){
client = Client.builder().endpoints(server).build();
}
@Test
public void testEtcdDistributeLock() throws InterruptedException {
int[] count = {0};
for (int i = 0; i < 100; i++) {
executorService.submit(() -> {
final EtcdDistributeLock lock = new EtcdDistributeLock(client, key,20,TimeUnit.SECONDS);
try {
lock.lock();
count[0]++;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
lock.unlock();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
System.err.println("执行结果: " + count[0]);
}
}
04
基于Zookeeper分布式锁
实现原理
-
启动客户端，确认链接到了服务器
-
多个客户端并发的在特定路径下创建临时性顺序节点
-
客户端判断自己的创建的顺序节点是否是最小的，如果是最小的，则获取锁成功
-
第三步若判定失败，则采用zk的watch机制监听自己的前一个顺序节点，等待前一个节点的删除（放锁）事件，再开始第三步判定
zookeeper作为高性能分布式协调框架，可以把其看做一个文件系统，其中有节点的概念，并且分为4种：1.持久性节点2.持久性顺序节点3.临时性节点4.临时性顺序节点。
分布式锁的实现主要思路就是：监控其他客户端的状态，来判断自己是否可以获得锁。
采用临时性顺序节点的原因：
-
zk服务器维护了客户端的会话有效性，当会话失效的时候，其会话所创建的临时性节点都会被删除，通过这一特点，可以通过watch临时节点来监控其他客户端的情况，方便自己做出相应动作。
-
因为zk对写操作是顺序性的，所以并发创建的顺序节点会有一个唯一确定的序号，当前锁是公平锁的一种实现，所以依靠这种顺序性可以很好的解释—节点序列小的获取到锁并且可以采用watch自己的前一个节点来避免惊群现象（这样watch事件的传播是线性的）。
eg:
public class ZKLock extends AbstractLock {
/**
* 1.Connect to zk
*/
private CuratorFramework client;
private InterProcessLock lock ;
public ZKLock(String zkAddress,String lockPath) {
// 1.Connect to zk
client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
zkAddress,
new RetryNTimes(5, 5000)
);
client.start();
if(client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED){
log.info("zk client start successfully!");
log.info("zkAddress:{},lockPath:{}",zkAddress,lockPath);
}else{
throw new RuntimeException("客户端启动失败。。。");
}
this.lock = defaultLock(lockPath);
}
private InterProcessLock defaultLock(String lockPath ){
return new InterProcessMutex(client, lockPath);
}
@Override
public void lock() {
try {
this.lock.acquire();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
@Override
public boolean tryLock() {
boolean flag ;
try {
flag=this.lock.acquire(0,TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return flag;
}
@Override
public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
boolean flag ;
try {
flag=this.lock.acquire(time,unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return flag;
}
@Override
public void unlock() {
try {
this.lock.release();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
private ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
@Test
public void testLock() throws Exception{
ZKLock zkLock = new ZKLock("xxxx:xxxx","/lockPath");
int[] num = {0};
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<200;i++){
executorService.submit(()->{
try {
zkLock.lock();
num[0]++;
} catch (Exception e){
throw new RuntimeException(e);
} finally {
zkLock.unlock();
}
});
}
executorService.shutdown();
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
log.info("耗时:{}",System.currentTimeMillis()-start);
System.out.println(num[0]);
}
总结
- ETCD分布式锁的实现原理与zk锁类似，但是ETCD分布式锁更加可靠强大。其Lease功能保证分布式锁的安全性；watch功能支持监听某个固定的key，也支持watch一个范围的key（前缀机制）；revision功能可通过 Revision 的大小就可以知道进行写操作的顺序。可以避免 “羊群效应” （也称 “惊群效应”），实现公平锁。前缀机制与watch功能配合使用解决了死锁问题。总之ETCD的灵感来源于Zookeeper,但实现的时候做了很多的改进，如：高负载下的稳定读写、数据模型的多版本并发控制、稳定的watch功能，通知订阅者监听值得变化、可以容忍脑裂现场的发生、客户端的协议使用gRPC协议,支持go、c++、java等。