如何设计一款高性能分布式锁，实现数据的安全访问?

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随着互联网技术的飞速发展，分布式已经成为一个绕不开的话题，分布式环境下，“高并发访问共享资源”的场景并不少见，带来的问题也显⽽易见:共享资源在访问前后出现了数据不一致或非预期结果!!!

单体时代可以⽤JVM提供的ReentrantLock或者Synchronized解决，分布式环境下，JVM就有点力不不从心了。于是乎，“分布式锁”便出现了。

01 什么是分布式锁？

在计算机科学中，锁(lock)与互斥(mutex)是一种同步机制，用于在许多线程执行时对资源的限制。

分布式锁可以理解为，控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。

1、分布式锁应具备哪些特性？
分布式锁是多服务共享锁，在分布式的部署环境下，通过锁机制来让客户端互斥的对共享资源进行访问，应该具备以下特性。

**互斥性：**同一时间，保证共享资源只能被一个客户端的一个线程能访问，具有排他性。
**防死锁：**锁在一段时间后，一定会被释放（正常释放或异常释放）。
**高可用：**获取锁的机制必须高可用，性能佳。
**阻塞锁（可选）：**当前资源已被加锁，其他客户端或者线程是阻塞等待，还是立即返回。
**可重入（可选）：**当前锁的持有者是否能再次进入。
**公平性（可选）：**加锁的顺序和请求加锁的顺序是一致，还是随机抢锁。

2、分布式锁可以解决哪些场景的问题？
分布式锁就是用来解决高并发访问导致数据不一致的问题，这里列举几种常见的场景。
**多用户修改数据，造成数据不准确：**多个请求对同一条数据同时进行修改，导致数据不准确。比如“下单减库存”、“互联网秒杀”、“抢红包”、“抢票”、“抢优惠券”、“互联网选号”、“转账”等。
**多次请求，数据重复：**请求结果暂未返回时，进行多次操作或重试，产生多个相同的请求，不加锁的情况下成功，会产生很多重复记录。
**分布式协调：**分布式环境下，多台机器都可以执行任务，每次只能一台机器执行，也可以用分布式锁来做标记，只有获取到锁的机器可以执行。

3、分布式锁有哪些实现方式？
关于锁，Java提供了种类丰富的锁，每种锁因其特性的不同，在适当的场景下能够展现出非常高的效率。
“分布式锁”其实是一种解决方案，并非专有组件或者类，实现这一解决方案仍旧需要额外的组件或者中间件来辅助，甚至某些情况下，需要借助数据库级别的方式来实现。

关于分布式锁的实现方案，在业界流行的有三种：
**基于数据库：**借助数据库锁实现，实现简单，性能是最大问题。（不推荐）
**基于Redis：**CAP模型属于AP，无一致性算法，速度快。（高性能场景推荐）
基于Zookeeper：CAP模型属于CP，可靠性高，性能比Redis差一些。（高可靠场景推荐）
另外，还有使用etcd、consul来实现的。
到这里，我们已经对分布式锁的特点、使用场景、实现方式有了大致的了解。那么，一款高性能分布式锁到底应该如何设计？请继续往下看。

02 高并发场景下分布式锁如何设计？

因为Redis出色的性能，在高并发环境中，使用最多的是Redis方案，实现最复杂，最容易出问题的也是Redis方案。
接下来，用Redis来实现一个库存加分锁的列子，对分布式锁的设计原理和思路进行阐述。

需求场景：假设库存有100件商品，通过互联网秒杀下单，要求抢完的同时不能超卖。
分布式模拟：启用2个服务，来模拟分布式环境，前端用Nginx分发请求。
并发工具：使用JMeter并发模拟多个用户并发请求。

1、无锁减库存
我们先来看一下无锁的情况，下单减库存会存在什么问题？具体代码如下：

并发请求模拟:
测试计划->添加线程组（配置线程属性）
线程组->添加->Sampler ->HTTP请求（配置http请求地址）
HTTP请求->添加监听器（图形结果、查看结果树）
选项-> Log Viewer （打开日志）

执行结果如下：

问题很明显，当库存为1时，还成功了3个订单，这结果并不是我们所期望的。这是因为，分布式环境下，当只有1个库存时候，同时有3个线程读取到了该库存，完成了下单。这种多用户访问导致数据不准确的问题，就可以用分布式锁来解决。
接下来，我们看看用Redis怎么实现分布式锁。

2、分布式锁实现（初级版）
根据前面介绍的，分布式锁，必须具备下面三个特性：
**互斥性：**只有获取到锁的线程才能访问。
**防死锁：**设置过期自动删除来实现解释失败导致的死锁。
**高可用：**通过Redis Cluster的高可用来保证。

实现思路很简单：访问库存前，往Redis写入一个锁标志，访问结束删除锁，只有拿到锁的才可以访问。
设置过期时间来清理未被成功删除的锁。
设置加锁人的身份标识，防止被他人误删。
Redis提供了丰富的命令操作功能，JAVA可以用RedisTemplate操作，代码如下：

再看⼀下结果：

执行结果正常，到这里，一个简单分布式锁就完成了。作为一个思路严谨的程序员，你可能还有诸多疑问：如果设置锁成功，设置过期时间失败了怎么办？如果过期时间到了，业务没执行完怎么办？如果没获取到锁，想等待锁空闲再获取，该怎么实现？如果加锁方法调用了其他方法，其他方法又调用加锁方法，需多次进入该锁，怎么办？
生产级使用，还需要实现：原子操作、续期、阻塞获取、支持重入。
具体实现方法，请接着往下看。

3、分布式锁实现（高级版）
基于上面的问题，你也许想到了解决方案，比如：
**原子操作：**可以通过Redis提供的Lua脚本功能来实现。
**续期：**可以用异步线程自动续期，或者显示调用续期方法。
**阻塞获取：**获取锁时设置等待时间，内部用循环自旋获取锁，直到超时。
**重入：**可以通过Redis Hash结构存储，同时记录key和value，每次进入value+1。

简单介绍一下Lua脚本：
Redis Lua脚本
从redis 2.6.0推出了脚本功能，允许开发者用Lua语言编写脚本，传到Redis中执行。使用脚本好处：

减少网络开销

原子操作

替代Redis的事物功能

接下来，我们分析一下加锁、重入、解锁的完整流程。

加锁（续期）原理

重入原理
数据结构类似Java的Map <key,Map<key1,value>>类型，这里key为锁名称，key1为客户端信息，value为重入次数。
数据结构设计：<工程名称+keyName,hostaddress+uuid:线程ID，重入次数>
每重入一次，value就+1。

解锁原理
解锁时，先判断线程信息（只能操作当前线程的锁），再将加锁次数减1，当次数为0就删除锁。

加锁和重入的Lua脚本：

Redis命令解释：
EXISTS key：检查给定 key 是否存在，存在返回 1 ，否则返回0 。
HSET key field value：将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value 。
PEXPIRE key milliseconds：以毫秒为单位设置 key 的生存时间。
HEXISTS key field：查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
HINCRBY key field increment：为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 increment 。
PTTL key：以毫秒为单位返回 key 的剩余生存时间。

解锁Lua脚本：

脚本执行：
执行Lua脚本，可以通过下面两个方法（一次加载，多次执行）。
String hash = redisCluster.scriptLoad(script, key);
Object result = redisCluster.evalsha(hash, keys, args);
实现了上面这些功能，一个企业级高可用分布式锁基本就完成了。
当然，在实现过程，还需要考虑很多细节问题，比如：脚本加载失败重试、Redis集群路由、脚本执行失败重试等等。

顺便说一句，完整版“lock-sdk”已发布在公司maven仓库，可以直接使用。Redis高性能版内部实现了CashCloud接入，注解方式使用锁，后期也会实现Zookeeper高可靠版本。

写在最后的话
本文介绍了分布式锁特性、应用场景、以及实现方式，并以一个基于Redis设计分布式锁的例子，介绍了分布式锁的设计原理和思路，希望帮助大家对分布式锁有一个更新的认识。

Redis实现分布式锁只是其中一种方案，也不能保证100%的一致性，比如Redis集群Master加锁成功，还没来得及同步到Slave节点，Master就挂了，这种场景也会出现数据不一致的问题。如果对可靠性有更高要求，可以选择Zookeeper实现方案。再比如，互联网秒杀场景仅仅基于一个分布式锁也不能完全扛得住，可能需要引入分段库存锁机制来实现。

任何技术都不是万能的，没有哪一种技术方案能解决所有业务场景的问题，希望大家根据业务场景选择合适的技术方案！

希望以上内容能对有需要的人有所帮助
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