如何設計一款高性能分布式鎖，實現數據的安全訪問？

隨着互聯網技術的飛速發展，分布式已經成為一個繞不開的話題，分布式環境下，“高並發訪問共享資源”的場景並不少見，帶來的問題也顯⽽易見: 共享資源在訪問前後出現了數據不一致或非預期結果!!!

單體時代可以⽤JVM提供的ReentrantLock或者Synchronized解決，分布式環境下，JVM就有點力不不從心了。於是乎，“分布式鎖”便出現了。

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什麼是分布式鎖？

在計算機科學中，鎖 (lock) 與互斥 (mutex) 是一種同步機制，用於在許多線程執行時對資源的限制。

分布式鎖可以理解為， 控制分布式系統有序的去對共享資源進行操作，通過互斥來保持一致性。

1 、分布式鎖應具備哪些特性？

分布式鎖是多服務共享鎖， 在分布式的 部署環境下，通過鎖機制來讓客戶端互斥的對共享資源進行訪問，應該具備以下特性。

互斥性： 同一時間，保證共享資源只能被一個客戶端的一個線程能訪問，具有排他性。

防死鎖： 鎖在一段時間後，一定會被釋放（正常釋放或異常釋放）。

高可用： 獲取鎖的機制必須高可用，性能佳。

阻塞鎖（可選）： 當前資源已被加鎖，其他客戶端或者線程是阻塞等待，還是立即返回。

可重入（可選）： 當前鎖的持有者是否能再次進入。

公平性（可選）： 加鎖的順序和請求加鎖的順序是一致，還是隨機搶鎖。

2 、分布式鎖可以解決哪些場景的問題？

分布式鎖就是用來 解決高並發訪問導致數據不一致的問題 ，這裡列舉幾種常見的場景。

多用戶修改數據，造成數據不準確： 多個請求對同一條數據同時進行修改，導致數據不準確。比如 “ 下單減庫存 ” 、 “ 互聯網秒殺 ” 、 “ 搶紅包 ” 、 “ 搶票 ” 、 “ 搶優惠券 ” 、 “ 互聯網選號 ” 、“ 轉賬 ” 等。

多次請求，數據重複： 請求結果暫未返回時， 進行多次操作或重試， 產生多個相同的請求，不加鎖的情況下成功，會產生很多重複記錄。

分布式協調： 分布式環境下，多台機器都可以執行任務，每次只能一台機器執行，也可以用分布式鎖來做標記，只有獲取到鎖的機器可以執行。

3 、分布式鎖有哪些實現方式？

關於鎖， Java 提供了種類豐富的鎖，每種鎖因其特性的不同，在適當的場景下能夠展現出非常高的效率。

“ 分布式鎖 ” 其實是一種解決方案，並非專有組件或者類，實現這一解決方案仍舊需要額外的組件或者中間件來輔助，甚至某些情況下，需要藉助數據庫級別的方式來實現。

關於分布式鎖的實現方案，在業界流行的有三種：

基於數據庫： 藉助數據庫鎖實現，實現簡單，性能是最大問題。（ 不推薦 ）

基於 Redis ： CAP 模型屬於 AP ，無一致性算法，速度快。（ 高性能場景推薦 ）

基於 Zookeeper ： CAP 模型屬於 CP ，可靠性高，性能比 Redis 差一些。（ 高可靠場景推薦）

另外，還有使用 etcd 、 consul 來實現的。

到這裡，我們已經對分布式鎖的特點、使用場景、實現方式有了大致的了解。 那麼，一款高性能分布式鎖到底應該如何設計？請繼續往下看。

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高並發場景下分布式鎖如何設計？

因為Redis出色的性能，在高並發環境中 ，使用最多的是Redis方案 ， 實現最複雜，最容易出問題的也是Redis方案。

接下來， 用Redis來實現一個庫存加分鎖的列子，對分布式鎖的設計原理和思路進行闡述。

需求場景：假設庫存有100件商品，通過互聯網秒殺下單，要求搶完的同時不能超賣。

分布式模擬： 啟用2個服務，來模擬分布式環境，前端用Nginx分發請求。

並發工具： 使用JMeter並發模擬多個用戶並發請求。

1 、無鎖減庫存

我們先來看一下無鎖的情況，下單減庫存會存在什麼問題？具體代碼如下：

並發請求模擬 :

測試計劃 -> 添加線程組（配置線程屬性）

線程組 -> 添加 ->Sampler ->HTTP 請求（配置 http 請求地址）

HTTP 請求 -> 添加監聽器（圖形結果、查看結果樹）

選項 -> Log Viewer （打開日誌）

執行結果如下：

問題很明顯，當庫存為 1 時，還成功了 3 個訂單，這結果並不是我們所期望的。

這是因為，分布式環境下，當只有 1 個庫存時候，同時有 3 個線程讀取到了該庫存，完成了下單。這種多用戶訪問導致數據不準確的問題，就可以用分布式鎖來解決。

接下來，我們看看用 Redis 怎麼實現分布式鎖。

2 、分布式鎖實現（初級版）

根據前面介紹的，分布式鎖，必須具備下面三個特性：

互斥性： 只有獲取到鎖的線程才能訪問。

防死鎖： 設置過期自動刪除來實現解釋失敗導致的死鎖。

高可用： 通過 Redis Cluster 的高可用來保證。

實現思路很簡單： 訪問庫存前，往 Redis 寫入一個鎖標誌，訪問結束刪除鎖，只有拿到鎖的才可以訪問。

設置過期時間來清理未被成功刪除的鎖。

設置加鎖人的身份標識，防止被他人誤刪。

Redis 提供了豐富的命令操作功能， JAVA 可以用 RedisTemplate 操作，代碼如下：

再看⼀下結果：

執行結果正常，到這裡，一個簡單分布式鎖就完成了。 作為一個思路嚴謹的程序員，你可能還有諸多疑問： 如果設置鎖成功，設置過期時間失敗了怎麼辦？ 如果過期時間到了，業務沒執行完怎麼辦？如果沒獲取到鎖，想等待鎖空閑再獲取，該怎麼實現？如果加鎖方法調用了其他方法，其他方法又調用加鎖方法，需多次進入該鎖，怎麼辦？

生產級使用，還需要實現： 原子操作、續期、阻塞獲取、支持重入 。

具體實現方法，請接着往下看。

3 、分布式鎖實現（高級版）

基於上面的問題，你也許想到了解決方案，比如：

原子操作： 可以通過 Redis 提供的 Lua 腳本功能來實現。

續期： 可以用異步線程自動續期，或者顯示調用續期方法。

阻塞獲取： 獲取鎖時設置等待時間，內部用循環自旋獲取鎖，直到超時。

重入： 可以通過 Redis Hash 結構存儲，同時記錄 key 和 value ，每次進入 value+1 。

簡單介紹一下Lua腳本：

Redis Lua腳本

從redis 2.6.0推出了腳本功能，允許開發者用Lua語言編寫腳本，傳到Redis中執行。使用腳本好處：

- 減少網絡開銷

- 原子操作

- 替代Redis的事物功能

接下來，我們分析一下加鎖、重入、解鎖的完整流程。

加鎖（續期）原理

重入原理

數據結構類似Java的Map <key,Map<key1,value> > 類型，這裡key為鎖名稱，key1為客戶端信息，value為重入次數。

數據結構設計：<工程名稱+keyName,<hostaddress+uuid: 線程ID ，重入次數>>

每重入一次，value就+1。

解鎖原理

解鎖時，先判斷線程信息（只能操作當前線程的鎖），再將加鎖次數減1，當次數為0就刪除鎖。

加鎖和重入的 Lua 腳本：

Redis 命令解釋：

EXISTS key ： 檢查給定 key 是否存在，存在返回 1 ，否則返回0 。

HSET key field value ： 將哈希表 key 中的域 field 的值設為 value 。

PEXPIRE key milliseconds ： 以毫秒為單位設置 key 的生存時間。

HEXISTS key field ： 查看哈希表 key 中，給定域 field 是否存在。

HINCRBY key field increment ： 為哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 increment 。

PTTL key ： 以毫秒為單位返回 key 的剩餘生存時間。

解鎖 Lua 腳本：

腳本執行：

執行 Lua 腳本，可以通過下面兩個方法（一次加載，多次執行）。

String hash = redisCluster .scriptLoad( script , key);

Object result = redisCluster .evalsha( hash , keys, args);

實現了上面這些功能，一個企業級高可用分布式鎖基本就完成了。

當然，在實現過程，還需要考慮很多細節問題，比如：腳本加載失敗重試、 Redis 集群路由、腳本執行失敗重試等等。

順便說一句，完整版“lock-sdk”已發布在公司maven倉庫，可以直接使用。Redis高性能版內部實現了CashCloud接入，註解方式使用鎖，後期也會實現Zookeeper高可靠版本。

寫在最後的話

本文介紹了分布式鎖特性、應用場景、以及實現方式，並以一個基於 Redis 設計分布式鎖的例子，介紹了分布式鎖的設計原理和思路，希望幫助大家對分布式鎖有一個更新的認識。

Redis 實現分布式鎖只是其中一種方案，也不能保證 100% 的一致性，比如 Redis 集群 Master 加鎖成功，還沒來得及同步到 Slave 節點， Master 就掛了，這種場景也會出現數據不一致的問題。如果對可靠性有更高要求，可以選擇 Zookeeper 實現方案。 再比如，互聯網秒殺場景僅僅基於一個分布式鎖也不能完全扛得住，可能需要引入分段庫存鎖機制來實現。

任何技術都不是萬能的，沒有哪一種技術方案能解決所有業務場景的問題，希望大家根據業務場景選擇合適的技術方案！

希望以上內容能對有需要的人有所幫助