单台机器所能承载的量是有限的，用户的量级上万，基本上服务都会做分布式集群部署。很多时候，会遇到对同一资源的方法。这时候就需要锁，如果是单机版的，可以利用java等语言自带的并发同步处理。如果是多台机器部署就得要有个中间代理人来做分布式锁了。
常用的分布式锁的实现有三种方式。
- 基于redis实现（利用redis的原子性操作setnx来实现）
- 基于mysql实现（利用mysql的innodb的行锁来实现，有两种方式， 悲观锁与乐观锁）
- 基于Zookeeper实现（利用zk的临时顺序节点来实现）
目前，我已经是用了redis和mysql实现了锁，并且根据应用场景应用在不同的线上环境中。zk实现比较复杂，又无应用场景，有兴趣的可以参考他山之石中的《Zookeeper实现分布式锁》。
说说心得和体会。
没有什么完美的技术、没有万能钥匙、不同方式不同应用场景 CAP原理：一致性（consistency）、可用性（availability）、分区可容忍性（partition-tolerance）三者取其二。
他山之石
- Zookeeper实现分布式锁：www.jianshu.com/p/5d12a0101…
- 分布式锁的几种实现方式~：www.hollischuang.com/archives/17…
- select for update引发死锁分析:www.cnblogs.com/micrari/p/8…
基于redis缓存实现分布式锁
基于redis的锁实现比较简单，由于redis的执行是单线程执行，天然的具备原子性操作，我们可以利用命令setnx和expire来实现，java版代码参考如下：
package com.fenqile.creditcard.appgatewaysale.provider.util; import com.fenqile.redis.JedisProxy; import java.util.Date; /** * User: Rudy Tan * Date: 2017/11/20 * * redis 相关操作 */ public class RedisUtil { /** * 获取分布式锁 * * @param key string 缓存key * @param expireTime int 过期时间，单位秒 * @return boolean true-抢到锁，false-没有抢到锁 */ public static boolean getDistributedLockSetTime(String key, Integer expireTime) { try { // 移除已经失效的锁 String temp = JedisProxy.getMasterInstance().get(key); Long currentTime = (new Date()).getTime(); if (null != temp && Long.valueOf(temp) < currentTime) { JedisProxy.getMasterInstance().del(key); } // 锁竞争 Long nextTime = currentTime + Long.valueOf(expireTime) * 1000; Long result = JedisProxy.getMasterInstance().setnx(key, String.valueOf(nextTime)); if (result == 1) { JedisProxy.getMasterInstance().expire(key, expireTime); return true; } } catch (Exception ignored) { } return false; } } 复制代码
包名和获取redis操作对象换成自己的就好了。
基本步骤是
- 每次进来先检测一下这个key是否实现。如果失效了移除失效锁
- 使用setnx原子命令争抢锁。
- 抢到锁的设置过期时间。
步骤2为最核心的东西， 为啥设置步骤3？可能应为获取到锁的线程出现什么移除请求，而无法释放锁，因此设置一个最长锁时间，避免死锁。 为啥设置步骤1？redis可能在设置expire的时候挂掉。设置过期时间不成功，而出现锁永久生效。
线上环境，步骤1、3的问题都出现过。所以要做保底拦截。
redis集群部署
通常redis都是以master-slave解决单点问题，多个master-slave组成大集群，然后通过一致性哈希算法将不同的key路由到不同master-slave节点上。
redis锁的优缺点：
优点：redis本身是内存操作、并且通常是多片部署，因此有这较高的并发控制，可以抗住大量的请求。 缺点：redis本身是缓存，有一定概率出现数据不一致请求。
在线上，之前，利用redis做库存计数器，奖品发放理论上只发放10个的，最后发放了14个。出现了数据的一致性问题。
因此在这之后，引入了mysql数据库分布式锁。
基于mysql实现的分布式锁。
实现第一版
在此之前，在网上搜索了大量的文章，基本上都是 插入、删除发的方式或是直接通过"select for update"这种形式获取锁、计数器。具体可以参考他山之石中的《分布式锁的几种实现方式~》关于数据库锁章节。
一开始，我的实现方式伪代码如下：
public boolean getLock(String key){ select for update if (记录存在){ update }else { insert } } 复制代码
这样实现出现了很严重的死锁问题，具体原因可以可以参考他山之石中的《select for update引发死锁分析》 这个版本中存在如下几个比较严重的问题：
1.通常线上数据是不允许做物理删除的 2.通过唯一键重复报错，处理错误形式是不太合理的。 3.如果appclient在处理中还没释放锁之前就挂掉了，会出现锁一直存在，出现死锁。 4.如果以这种方式，实现redis中的计数器（incr decr）,当记录不存在的时候，会出现大量死锁的情况。
因此考虑引入，记录状态字段、中央锁概念。
实现第二版
在第二版中完善了数据库表设计，参考如下：
-- 锁表，单库单表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS credit_card_user_tag_db.t_tag_lock ( -- 记录index Findex INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增索引id', -- 锁信息（key、计数器、过期时间、记录描述） Flock_name VARCHAR(128) DEFAULT '' NOT NULL COMMENT '锁名key值', Fcount INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '计数器', Fdeadline DATETIME NOT NULL DEFAULT '1970-01-01 00:00:00' COMMENT '锁过期时间', Fdesc VARCHAR(255) DEFAULT '' NOT NULL COMMENT '值/描述', -- 记录状态及相关事件 Fcreate_time DATETIME NOT NULL DEFAULT '1970-01-01 00:00:00' COMMENT '创建时间', Fmodify_time DATETIME NOT NULL DEFAULT '1970-01-01 00:00:00' COMMENT '修改时间', Fstatus TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '记录状态，0：无效，1：有效', -- 主键（PS：总索引数不能超过5） PRIMARY KEY (Findex), -- 唯一约束 UNIQUE KEY uniq_Flock_name(Flock_name), -- 普通索引 KEY idx_Fmodify_time(Fmodify_time) )ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8 COMMENT '信用卡|锁与计数器表|rudytan|20180412'; 复制代码
在这个版本中，考虑到再条锁并发插入存在死锁（间隙锁争抢）情况，引入中央锁概念。
基本方式是：
- 根据sql创建好数据库
- 创建一条记录Flock_name="center_lock"的记录。
- 在对其他锁(如Flock_name="sale_invite_lock")进行操作的时候，先对"center_lock"记录select for update
- "sale_invite_lock"记录自己的增删改查。
考虑到不同公司引入的数据库操作包不同，因此提供伪代码，以便于理解 伪代码
// 开启事务 @Transactional public boolean getLock(String key){ // 获取中央锁 select * from tbl where Flock_name="center_lock" // 查询key相关记录 select for update if (记录存在){ update }else { insert } } 复制代码
/** * 初始化记录,如果有记录update,如果没有记录insert */ private LockRecord initLockRecord(String key){ // 查询记录是否存在 LockRecord lockRecord = lockMapper.queryRecord(key); if (null == lockRecord) { // 记录不存在，创建 lockRecord = new LockRecord(); lockRecord.setLockName(key); lockRecord.setCount(0); lockRecord.setDesc(""); lockRecord.setDeadline(new Date(0)); lockRecord.setStatus(1); lockMapper.insertRecord(lockRecord); } return lockRecord; } /** * 获取锁，代码片段 */ @Override @Transactional public GetLockResponse getLock(GetLockRequest request) { // 检测参数 if(StringUtils.isEmpty(request.lockName)) { ResultUtil.throwBusinessException(CreditCardErrorCode.PARAM_INVALID); } // 兼容参数初始化 request.expireTime = null==request.expireTime? 31536000: request.expireTime; request.desc = Strings.isNullOrEmpty(request.desc)?"":request.desc; Long nowTime = new Date().getTime(); GetLockResponse response = new GetLockResponse(); response.lock = 0; // 获取中央锁，初始化记录 lockMapper.queryRecordForUpdate("center_lock"); LockRecord lockRecord = initLockRecord(request.lockName); // 未释放锁或未过期，获取失败 if (lockRecord.getStatus() == 1 && lockRecord.getDeadline().getTime() > nowTime){ return response; } // 获取锁 Date deadline = new Date(nowTime + request.expireTime*1000); int num = lockMapper.updateRecord(request.lockName, deadline, 0, request.desc, 1); response.lock = 1; return response; } 复制代码
到此，该方案，能够满足我的分布式锁的需求。
但是该方案，有一个比较致命的问题，就是所有记录共享一个锁，并发并不高。
经过测试，开启50*100个线程并发修改，5次耗时平均为8秒。
实现第三版
由于方案二，存在共享同一把中央锁，并发不高的请求。参考concurrentHashMap实现原理，引入分段锁概念，降低锁粒度。
基本方式是：
- 根据sql创建好数据库
- 创建100条记录Flock_name="center_lock_xx"的记录(xx为00-99)。
- 在对其他锁(如Flock_name="sale_invite_lock")进行操作的时候，根据crc32算法找到对应的center_lock_02，先对"center_lock_02"记录select for update
- "sale_invite_lock"记录自己的增删改查。
伪代码如下：
// 开启事务 @Transactional public boolean getLock(String key){ // 获取中央锁 select * from tbl where Flock_name="center_lock" // 查询key相关记录 select for update if (记录存在){ update }else { insert } } 复制代码
/** * 获取中央锁Key */ private boolean getCenterLock(String key){ String prefix = "center_lock_"; Long hash = SecurityUtil.crc32(key); if (null == hash){ return false; } //取crc32中的最后两位值 Integer len = hash.toString().length(); String slot = hash.toString().substring(len-2); String centerLockKey = prefix + slot; lockMapper.queryRecordForUpdate(centerLockKey); return true; } /** * 获取锁 */ @Override @Transactional public GetLockResponse getLock(GetLockRequest request) { // 检测参数 if(StringUtils.isEmpty(request.lockName)) { ResultUtil.throwBusinessException(CreditCardErrorCode.PARAM_INVALID); } // 兼容参数初始化 request.expireTime = null==request.expireTime? 31536000: request.expireTime; request.desc = Strings.isNullOrEmpty(request.desc)?"":request.desc; Long nowTime = new Date().getTime(); GetLockResponse response = new GetLockResponse(); response.lock = 0; // 获取中央锁，初始化记录 getCenterLock(request.lockName); LockRecord lockRecord = initLockRecord(request.lockName); // 未释放锁或未过期，获取失败 if (lockRecord.getStatus() == 1 && lockRecord.getDeadline().getTime() > nowTime){ return response; } // 获取锁 Date deadline = new Date(nowTime + request.expireTime*1000); int num = lockMapper.updateRecord(request.lockName, deadline, 0, request.desc, 1); response.lock = 1; return response; } 复制代码
经过测试，开启50*100个线程并发修改，5次耗时平均为5秒。相较于版本二几乎有一倍的提升。
至此，完成redis/mysql分布式锁、计数器的实现与应用。
最后
根据不同应用场景，做出如下选择：
- 高并发、不保证数据一致性：redis锁/计数器
- 低并发、保证数据一致性：mysql锁/计数器
- 低并发、不保证数据一致性：你随意
- 高并发。保证数据一致性：redis锁/计数器 + mysql锁/计数器。
表数据和记录：
