通過例項解析Java分散式鎖三種實現方法
分散式鎖三種實現方式：
一， 基於資料庫實現分散式鎖
1. 悲觀鎖
利用select … where … for update 排他鎖
注意: 其他附加功能與實現一基本一致，這裡需要注意的是“where name=lock ”，name欄位必須要走索引，否則會鎖表。有些情況下，比如表不大，mysql優化器會不走這個索引，導致鎖表問題。
2. 樂觀鎖
所謂樂觀鎖與前邊最大區別在於基於CAS思想，是不具有互斥性，不會產生鎖等待而消耗資源，操作過程中認為不存在併發衝突，只有update version失敗後才能覺察到。我們的搶購、秒殺就是用了這種實現以防止超賣。
通過增加遞增的版本號欄位實現樂觀鎖
二， 基於快取（Redis等）實現分散式鎖
1. 使用命令介紹：
（1）SETNX
SETNX key val：當且僅當key不存在時，set一個key為val的字串，返回1；若key存在，則什麼都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：為key設定一個超時時間，單位為second，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。
（3）delete
delete key：刪除key
在使用Redis實現分散式鎖的時候，主要就會使用到這三個命令。
2. 實現思想：
（1）獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，並使用expire命令為鎖新增一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
（2）獲取鎖的時候還設定一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。
（3）釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。
3.分散式鎖的簡單實現程式碼：
1 /**
2 * 分散式鎖的簡單實現程式碼 4 */
5 public class DistributedLock {
6
7 private final JedisPool jedisPool;
8
9 public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
10 this.jedisPool = jedisPool;
11 }
12
13 /**
14 * 加鎖
15 * @param lockName 鎖的key
16 * @param acquireTimeout 獲取超時時間
17 * @param timeout 鎖的超時時間
18 * @return 鎖標識
19 */
20 public String lockWithTimeout(String lockName,long acquireTimeout,long timeout) {
21 Jedis conn = null;
22 String retIdentifier = null;
23 try {
24 // 獲取連線
25 conn = jedisPool.getResource();
26 // 隨機生成一個value
27 String identifier = UUID.randomUUID().toString();
28 // 鎖名，即key值
29 String lockKey = "lock:" + lockName;
30 // 超時時間，上鎖後超過此時間則自動釋放鎖
31 int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
32
33 // 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖
34 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
35 while (System.currentTimeMillis() < end) {
36 if (conn.setnx(lockKey,identifier) == 1) {
37 conn.expire(lockKey,lockExpire);
38 // 返回value值，用於釋放鎖時間確認
39 retIdentifier = identifier;
40 return retIdentifier;
41 }
42 // 返回-1代表key沒有設定超時時間，為key設定一個超時時間
43 if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
44 conn.expire(lockKey,lockExpire);
45 }
46
47 try {
48 Thread.sleep(10);
49 } catch (InterruptedException e) {
50 Thread.currentThread().interrupt();
51 }
52 }
53 } catch (JedisException e) {
54 e.printStackTrace();
55 } finally {
56 if (conn != null) {
57 conn.close();
58 }
59 }
60 return retIdentifier;
61 }
62
63 /**
64 * 釋放鎖
65 * @param lockName 鎖的key
66 * @param identifier 釋放鎖的標識
67 * @return
68 */
69 public boolean releaseLock(String lockName,String identifier) {
70 Jedis conn = null;
71 String lockKey = "lock:" + lockName;
72 boolean retFlag = false;
73 try {
74 conn = jedisPool.getResource();
75 while (true) {
76 // 監視lock，準備開始事務
77 conn.watch(lockKey);
78 // 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖，若是該鎖，則刪除，釋放鎖
79 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
80 Transaction transaction = conn.multi();
81 transaction.del(lockKey);
82 List<Object> results = transaction.exec();
83 if (results == null) {
84 continue;
85 }
86 retFlag = true;
87 }
88 conn.unwatch();
89 break;
90 }
91 } catch (JedisException e) {
92 e.printStackTrace();
93 } finally {
94 if (conn != null) {
95 conn.close();
96 }
97 }
98 return retFlag;
99 }
100 }4.測試剛才實現的分散式鎖
例子中使用50個執行緒模擬秒殺一個商品，使用–運算子來實現商品減少，從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。
模擬秒殺服務，在其中配置了jedis執行緒池，在初始化的時候傳給分散式鎖，供其使用。
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 設定最大連線數
config.setMaxTotal(200);
// 設定最大空閒數
config.setMaxIdle(8);
// 設定最大等待時間
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一個jedis例項時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis例項均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config,"127.0.0.1",6379,3000);
}
public void seckill() {
// 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
String identifier = lock.lockWithTimeout("resource",5000,1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource",identifier);
}
}
模擬執行緒進行秒殺服務;
public class ThreadA extends Thread {
private Service service;
public ThreadA(Service service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.seckill();
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Service service = new Service();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
結果如下，結果為有序的：
若註釋掉使用鎖的部分：
public void seckill() {
// 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
//String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource",1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖");
System.out.println(--n);
//lock.releaseLock("resource",indentifier);
}
從結果可以看出，有一些是非同步進行的：
三， 基於Zookeeper實現分散式鎖
ZooKeeper是一個為分散式應用提供一致性服務的開源元件，它內部是一個分層的檔案系統目錄樹結構，規定同一個目錄下只能有一個唯一檔名。基於ZooKeeper實現分散式鎖的步驟如下：
（1）建立一個目錄mylock；
（2）執行緒A想獲取鎖就在mylock目錄下建立臨時順序節點；
（3）獲取mylock目錄下所有的子節點，然後獲取比自己小的兄弟節點，如果不存在，則說明當前執行緒順序號最小，獲得鎖；
（4）執行緒B獲取所有節點，判斷自己不是最小節點，設定監聽比自己次小的節點；
（5）執行緒A處理完，刪除自己的節點，執行緒B監聽到變更事件，判斷自己是不是最小的節點，如果是則獲得鎖。
這裡推薦一個Apache的開源庫Curator，它是一個ZooKeeper客戶端，Curator提供的InterProcessMutex是分散式鎖的實現，acquire方法用於獲取鎖，release方法用於釋放鎖。
實現原始碼如下：
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.retry.RetryNTimes;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 分散式鎖Zookeeper實現
*
*/
@Slf4j
@Component
public class ZkLock implements DistributionLock {
private String zkAddress = "zk_adress";
private static final String root = "package root";
private CuratorFramework zkClient;
private final String LOCK_PREFIX = "/lock_";
@Bean
public DistributionLock initZkLock() {
if (StringUtils.isBlank(root)) {
throw new RuntimeException("zookeeper 'root' can't be null");
}
zkClient = CuratorFrameworkFactory
.builder()
.connectString(zkAddress)
.retryPolicy(new RetryNTimes(2000,20000))
.namespace(root)
.build();
zkClient.start();
return this;
}
public boolean tryLock(String lockName) {
lockName = LOCK_PREFIX+lockName;
boolean locked = true;
try {
Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);
if (stat == null) {
log.info("tryLock:{}",lockName);
stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);
if (stat == null) {
zkClient
.create()
.creatingParentsIfNeeded()
.withMode(CreateMode.EPHEMERAL)
.forPath(lockName,"1".getBytes());
} else {
log.warn("double-check stat.version:{}",stat.getAversion());
locked = false;
}
} else {
log.warn("check stat.version:{}",stat.getAversion());
locked = false;
}
} catch (Exception e) {
locked = false;
}
return locked;
}
public boolean tryLock(String key,long timeout) {
return false;
}
public void release(String lockName) {
lockName = LOCK_PREFIX+lockName;
try {
zkClient
.delete()
.guaranteed()
.deletingChildrenIfNeeded()
.forPath(lockName);
log.info("release:{}",lockName);
} catch (Exception e) {
log.error("刪除",e);
}
}
public void setZkAddress(String zkAddress) {
this.zkAddress = zkAddress;
}
}
優點：具備高可用、可重入、阻塞鎖特性，可解決失效死鎖問題。
缺點：因為需要頻繁的建立和刪除節點，效能上不如Redis方式。
四，對比
資料庫分散式鎖實現
缺點：
1.db操作效能較差，並且有鎖表的風險
2.非阻塞操作失敗後，需要輪詢，佔用cpu資源;
3.長時間不commit或者長時間輪詢，可能會佔用較多連線資源
Redis(快取)分散式鎖實現
缺點：
1.鎖刪除失敗 過期時間不好控制
2.非阻塞，操作失敗後，需要輪詢，佔用cpu資源;
ZK分散式鎖實現
缺點：效能不如redis實現，主要原因是寫操作（獲取鎖釋放鎖）都需要在Leader上執行，然後同步到follower。
總之：ZooKeeper有較好的效能和可靠性。
從理解的難易程度角度（從低到高）資料庫 > 快取 > Zookeeper
從實現的複雜性角度（從低到高）Zookeeper >= 快取 > 資料庫
從效能角度（從高到低）快取 > Zookeeper >= 資料庫
從可靠性角度（從高到低）Zookeeper > 快取 > 資料庫
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。