一文了解分布式锁

　　大多数互联网系统都是分布式部署的，确实可以提高性能和效率，但因此，我们需要解决分布式环境中的数据一致性问题。

　　当一个资源在多系统之间共享时，为了确保每个人访问的资源数据都是一致的，那么必须要求只有一个客户端同时处理，不能并发执行，否则会有人写有人同时阅读，每个人访问的数据都不一致。

　　为什么我们需要分布式锁?

　　在单机时代，虽然不需要分布式锁，但也面临着类似的问题，但在单机情况下，如果有多个线程同时访问共享资源，我们可以使用线程锁机制，即当线程获得资源时，立即锁定资源，当使用资源时，解锁，其他线程可以继续使用。例如，在JAVA中，一些API甚至提供了特殊的锁处理机制(synchronize/Lock等)

　　然而，在分布式系统时代，线程之间的锁定机制不起作用。系统可能有多个部件并部署在不同的机器上。这些资源不再在线程之间共享，而是在过程之间共享的资源。

　　因此，为了解决这个问题，我们必须介绍它「分布式锁」。

　　分布式锁是指在分布式部署环境下，通过锁机制访问多客户互斥的共享资源。

　　分布式锁应满足哪些要求?

　　排他性：只有一个客户端可以同时获得锁，其他客户端不能同时获得锁

　　避免锁：锁在有限的时间内，会被释放(正常释放或异常释放)

　　高可用性：获取或释放锁的机制必须高可用性和良好的性能

　　在完成背景和理论之后，让我们来看看分布式锁的具体分类和实际应用。

　　二、实现分布式锁的方法有哪些?

　　目前主流有三种，从实现的复杂性来看，难度从上到下依次增加:

　　基于数据库的实现

　　基于Redis的实现

　　实现基于Zookeper的实现

　　不管怎样，其实都不完美，还是要根据我们业务的实际情况来选择。

　　基于数据库的实现：

　　通常有两种方法可以基于数据库进行分布式锁定：

　　基于数据库的乐观锁

　　基于数据库的悲观锁

　　让我们来看看如何基于它「乐观锁」来实现：

　　乐观锁机制实际上是在数据库表中引入一个版本号(version)实现字段。

　　当我们想从数据库中读取数据时，我们也会读取这个version字段。如果我们想更新读取的数据并写回数据库，我们需要添加version1，并将新数据和新version更新到数据表中，我们必须在更新时检查当前数据库中的version值是否为以前的version。如果是，则正常更新。如果没有，则更新失败，表明在此过程中还有其他过程可以更新数据。

　　下面找图例，

　　如图所示，假设用户A和用户B必须在同一个账户中取款。账户原余额为2000，用户A取1500，用户B取1000。如果没有锁定机制，余额可能同时扣除1500和1000，导致最终余额不正确甚至负。但是，如果在这里使用乐观的锁定机制，当两个用户去数据库读取余额时，除了读取2000余额外，他们还读取了当前版本号version=1。当用户A或用户B修改数据库余额时，无论谁先操作，版本号都会增加1，即version=2，然后当另一个用户更新时，他们会发现版本号是错误的，已经变成2，当初读出来的时候不是1，那么这次更新失败了，就要重新读取最新的数据库余额。

　　从上面的例子可以看出，使用「乐观锁」必须满足机制：

　　(1)锁服务要有增加版本号version

　　(2)每次更新数据时，必须先判断版本号是否正确，然后写入新版本号

　　让我们来看看如何基于它「悲观锁」来实现：

　　悲观锁又称排他锁，基于Mysql for update 实现加锁，例如：///锁定方法-伪代码 public boolean lock(){ connection.setAutoCommit(false) for(){ result = select * from user where id = 100 for update; if(result){ //结果不是空的， ///说明获得了锁 return true; } ///没有得到锁，继续获取 sleep(1000); } return false; } //释放锁-伪代码 connection.commit();

　　在上面的例子中，id是user表中的主键，通过 for update 操作时，数据库会在查询此记录时添加排他锁。

　　(需要注意的是，只有在InnoDB中添加索引的字段才是行级锁，否则是表级锁，所以这个id字段应该添加索引)

　　当该记录加上排他锁时，其他线程无法操作此记录。

　　然后，在这种情况下，我们可以认为获得排他锁的线程有一个分布式锁，然后我们可以执行我们想要做的业务逻辑。逻辑完成后，我们可以调用上述释放锁的句子。

　　基于Redis的实现

　　基于Redis实现的锁定机制主要依靠Redis自身的原子操作，如： SET user_key user_value NX PX 100

　　redis从2.6开始.SET命令从12版开始支持这些参数：

　　NX：只有当键不存在时，才能设置键，SET key value NX 效果等同于 SETNX key value

　　PX millisecond：设置键的过期时间为millisecondm秒。当超过此时间时，设置键将自动失效

　　上述代码示例是指当redis中没有user_key键时，将设置user_key键，并将键的值设置为 user_value，而且这个键的存活时间是100ms

　　为什么这个命令可以帮助我们实现锁定机制?

　　因为这个命令只有在key不存在的时候才能成功执行。然后，当多个过程同时设置相同的key时，总会有一个过程成功。

　　当一个过程设置成功时，您可以执行业务逻辑，然后在业务逻辑完成后解锁。

　　解锁很简单，只需删除这个key即可，但在删除之前需要判断，这个key对应的value是原来自己设置的那个。

　　此外，redis集群模式的分布式锁可以采用redis的redlock机制。

　　实现基于Zookeper的实现

　　事实上，基于Zookeeper，是利用其临时有序节点实现的分布式锁。

　　原理是:当客户端需要逻辑锁定时，在zookeeper上的指定节点目录下生成唯一的临时有序节点， 然后判断自己是否是这些有序节点中最小的序号。如果是这样，它将被视为获得锁。如果没有，则表示没有锁，则需要在序列中找到比自己小的节点，并调用exist()方法监控其注册事件。当监控器听到节点被删除时，再次判断其创建的节点是否成为序列中最小的节点。如果是，获得锁，如果没有，重复上述步骤。

　　释放锁时，只需删除此临时节点即可。

　　如图所示，locker是一个持久节点，node_1/node_2/…/node_n 由客户端client创建的临时节点。

　　client_1/client_2/…/clien_n 都是想要获得锁的客户端。以client_1为例，要想获得分布式锁，需要跑到locker下创建临时节点(如果是node_1)，看看自己的节点序号是否是locker下面最小的，如果是，就可以获得锁。如果没有，找到比自己小的节点(如果是node_2)，找到后监控node_2，直到node_2被删除，然后开始判断你的node_1是否是序列中最小的。如果是，获得锁。如果没有，继续找节点。

　　以上是为什么我们需要分布式锁技术，以及分布式锁中常见的三种机制。