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本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收錄，有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。

前言

鎖我想不需要我過多的去說，大家都知道是怎麼一回事了吧？

在多執行緒環境下，由於上下文的切換，資料可能出現不一致的情況或者資料被汙染，我們需要保證資料安全，所以想到了加鎖。

所謂的加鎖機制呢，就是當一個執行緒訪問該類的某個資料時，進行保護，其他執行緒不能進行訪問，直到該執行緒讀取完，其他執行緒才可使用。

還記得我之前說過Redis在分散式的情況下，需要對存在併發競爭的資料進行加鎖，老公們十分費解，Redis是單執行緒的嘛？為啥還要加鎖呢？

看來老公們還是年輕啊，你說的不需要加鎖的情況是這樣的：

單個服務去訪問Redis的時候，確實因為Redis本身單執行緒的原因是不用考慮執行緒安全的，但是，現在有哪個公司還是單機的呀？肯定都是分散式叢集了嘛。

老公們你看下這樣的場景是不是就有問題了：

你們經常不是說秒殺嘛，拿到庫存判斷，那老婆告訴你分散式情況就是會出問題的。

我們為了減少DB的壓力，把庫存預熱到了KV，現在KV的庫存是1。

1. 服務A去Redis查詢到庫存發現是1，那說明我能搶到這個商品對不對，那我就準備減一了，但是還沒減。
2. 同時服務B也去拿發現也是1，那我也搶到了呀，那我也減。
3. C同理。
4. 等所有的服務都判斷完了，你發現誒，怎麼變成-2了，超賣了呀，這下完了。

老公們是不是發現問題了，這就需要分散式鎖的介入了，我會分三個章節去分別介紹分散式鎖的三種實現方式（Zookeeper，Redis，MySQL），說出他們的優缺點，以及一般大廠的實踐場景。

正文

一個騷裡騷氣的面試官啥也沒拿的就走了進來，你一看，這不是你老婆嘛，你正準備叫他的時候，發現他一臉嚴肅，死鬼還裝嚴肅，肯定會給我放水的吧。

咳咳，我們啥也不說了，開始今天的面試吧。

正常執行緒程序同步的機制有哪些？

• 互斥：互斥的機制，保證同一時間只有一個執行緒可以操作共享資源 synchronized，Lock等。
• 臨界值：讓多執行緒序列話去訪問資源
• 事件通知：通過事件的通知去保證大家都有序訪問共享資源
• 訊號量：多個任務同時訪問，同時限制數量，比如發令槍CDL，Semaphore等

那分散式鎖你瞭解過有哪些麼？

分散式鎖實現主要以Zookeeper（以下簡稱zk）、Redis、MySQL這三種為主。

那先跟我聊一下zk吧，你能說一下他常見的使用場景麼？

他主要的應用場景有以下幾個：

• 服務註冊與訂閱（共用節點）
• 分散式通知（監聽znode）
• 服務命名（znode特性）
• 資料訂閱、釋出（watcher）
• 分散式鎖（臨時節點）

zk是啥？

他是個資料庫，檔案儲存系統，並且有監聽通知機制（觀察者模式）

存檔案系統，他存了什麼？

節點

zk的節點型別有4大類

• 持久化節點（zk斷開節點還在）

• 持久化順序編號目錄節點

• 臨時目錄節點（客戶端斷開後節點就刪除了）

• 臨時目錄編號目錄節點

節點名稱都是唯一的。

節點怎麼建立？

我特麼，這樣問的麼？可是我面試只看了分散式鎖，我得好好想想！！！

還好我之前在自己的伺服器搭建了一個zk的叢集，我剛好跟大家回憶一波。

create /test laogong // 建立永久節點 

那臨時節點呢？

create -e /test laogong // 建立臨時節點

臨時節點就建立成功了，如果我斷開這次連結，這個節點自然就消失了，這是我的一個zk管理工具，目錄可能清晰點。

如何建立順序節點呢？

create -s /test // 建立順序節點

臨時順序節點呢？

我想聰明的老公都會搶答了

create -e -s /test  // 建立臨時順序節點

我退出後，重新連線，發現剛才建立的所有臨時節點都沒了。

開篇演示這麼多呢，我就是想給大家看到的zk大概的一個操作流程和資料結構，中間涉及的搭建以及其他的技能我就不說了，我們重點聊一下他在分散式鎖中的實現。

zk就是基於節點去實現各種分散式鎖的。

就拿開頭的場景來說，zk應該怎麼去保證分散式情況下的執行緒安全呢？併發競爭他是怎麼控制的呢？

為了模擬併發競爭這樣一個情況，我寫了點虛擬碼，大家可以先看看

我定義了一個庫存inventory值為1，還用到了一個CountDownLatch發令槍，等10個執行緒都就緒了一起去扣減庫存。

是不是就像10臺機器一起去拿到庫存，然後扣減庫存了？

所有機器一起去拿，發現都是1，那大家都認為是自己搶到了，都做了減一的操作，但是等所有人都執行完，再去set值的時候，發現其實已經超賣了，我打印出來給大家看看。

是吧，這還不是超賣一個兩個的問題，超賣7個都有，程式碼裡面明明判斷了庫存大於0才去減的，怎麼回事開頭我說明了。

那怎麼解決這個問題？

sync，lock也只能保證你當前機器執行緒安全，這樣分散式訪問還是有問題。

上面跟大家提到的zk的節點就可以解決這個問題。

zk節點有個唯一的特性，就是我們建立過這個節點了，你再建立zk是會報錯的，那我們就利用一下他的唯一性去實現一下。

怎麼實現呢？

上面不是10個執行緒嘛？

我們全部去建立，建立成功的第一個返回true他就可以繼續下面的扣減庫存操作，後續的節點訪問就會全部報錯，扣減失敗，我們把它們丟一個佇列去排隊。

那怎麼釋放鎖呢？

刪除節點咯，刪了再通知其他的人過來加鎖，依次類推。

我們實現一下，zk加鎖的場景。

是不是，只有第一個執行緒能扣減成功，其他的都失敗了。

但是你發現問題沒有，你加了鎖了，你得釋放啊，你不釋放後面的報錯了就不重試了。

那簡單，刪除鎖就釋放掉了，Lock在finally裡面unLock，現在我們在finally刪除節點。

加鎖我們知道建立節點就夠了，但是你得實現一個阻塞的效果呀，那咋搞？

死迴圈，遞迴不斷去嘗試，直到成功，一個偽裝的阻塞效果。

怎麼知道前面的老哥刪除節點了嗯？

監聽節點的刪除事件

但是你發現你這樣做的問題沒？

是的，會出現死鎖。

第一個仔加鎖成功了，在執行程式碼的時候，機器宕機了，那節點是不是就不能刪除了？

你要故作沉思，自問自答，時而看看遠方，時而看看面試官，假裝自己什麼都不知道。

哦我想起來了，建立臨時節點就好了，客戶端連線一斷開，別的就可以監聽到節點的變化了。

嗯還不錯，那你發現還有別的問題沒？

好像這種監聽機制也不好。

怎麼個不好呢？

你們可以看到，監聽，是所有服務都去監聽一個節點的，節點的釋放也會通知所有的伺服器，如果是900個伺服器呢？

這對伺服器是很大的一個挑戰，一個釋放的訊息，就好像一個牧羊犬進入了羊群，大家都四散而開，隨時可能幹掉機器，會佔用服務資源，網路頻寬等等。

這就是羊群效應。

那怎麼解決這個問題？

繼續故作沉思，啊啊啊，好難，我的腦袋。。。。

你TM別裝了好不好？

好的，臨時順序節點，可以順利解決這個問題。

怎麼實現老公你先別往下看，先自己想想。

之前說了全部監聽一個節點問題很大，那我們就監聽我們的前一個節點，因為是順序的，很容易找到自己的前後。

和之前監聽一個永久節點的區別就在於，這裡每個節點只監聽了自己的前一個節點，釋放當然也是一個個釋放下去，就不會出現羊群效應了。

以上所有程式碼我都會開源到我的https://github.com/AobingJava/Thanos其實上面的還有瑕疵，大家可以去拉下來改一下提交pr，我會看合適的會通過的。

你說了這麼多，挺不錯的，你能說說ZK在分散式鎖中實踐的一些缺點麼？

Zk效能上可能並沒有快取服務那麼高。

因為每次在建立鎖和釋放鎖的過程中，都要動態建立、銷燬瞬時節點來實現鎖功能。

ZK中建立和刪除節點只能通過Leader伺服器來執行，然後將資料同步到所有的Follower機器上。（這裡涉及zk叢集的知識，我就不展開了，以後zk章節跟老公們細聊）

還有麼？

使用Zookeeper也有可能帶來併發問題，只是並不常見而已。

由於網路抖動，客戶端可ZK叢集的session連線斷了，那麼zk以為客戶端掛了，就會刪除臨時節點，這時候其他客戶端就可以獲取到分散式鎖了。

就可能產生併發問題了，這個問題不常見是因為zk有重試機制，一旦zk叢集檢測不到客戶端的心跳，就會重試，Curator客戶端支援多種重試策略。

多次重試之後還不行的話才會刪除臨時節點。

Tip：所以，選擇一個合適的重試策略也比較重要，要在鎖的粒度和併發之間找一個平衡。

有更好的實現麼？

基於Redis的分散式鎖

能跟我聊聊麼？

我看看了手上的表，老公，今天天色不早了，你全問完了，我怎麼多水幾篇文章呢？

行確實很晚了，那你回家去把家務幹了吧？

我？？？？

總結

zk通過臨時節點，解決掉了死鎖的問題，一旦客戶端獲取到鎖之後突然掛掉（Session連線斷開），那麼這個臨時節點就會自動刪除掉，其他客戶端自動獲取鎖。

zk通過節點排隊監聽的機制，也實現了阻塞的原理，其實就是個遞迴在那無限等待最小節點釋放的過程。

我上面沒實現鎖的可重入，但是也很好實現，可以帶上執行緒資訊就可以了，或者機器資訊這樣的唯一標識，獲取的時候判斷一下。

zk的叢集也是高可用的，只要半數以上的或者，就可以對外提供服務了。

這週會寫完Redis和資料庫的分散式鎖的，老公們等好。

我是敖丙，一個在網際網路苟且偷生的工具人。

最好的關係是互相成就，老公們的「三連」就是丙丙創作的最大動力，我們下期見！

注：如果本篇部落格有任何錯誤和建議，歡迎老公們留言，老公你快說句話啊！

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