文章目录

1、分布式锁本质
2、分布式锁存储选型及场景
3、分布式锁接口设计
4、AP 模型的 Redis 分布式锁实现
5、CP 模型的 etcd 分布式锁实现
6、CP 模型的 etcd 分布式锁实现源码

林淮川 毕业于西安交通大学，现任大树金融架构师，技术委员会委员；前大树金融供应链金融技术总监；前天阳宏业交易事业部技术主管。5 年互联网金融行业业务经验。多次主导金融服务平台的设计、策划、实施与交付。拥有丰富的大型软件平台构架设计经验，以及供应链金融业务经验。

孙玄：毕业于浙江大学，现任转转公司首席架构师，技术委员会主席，大中后台技术负责人（交易平台、基础服务、智能客服、基础架构、智能运维、数据库、安全、IT 等方向）；前58集团技术委员会主席，高级系统架构师；前百度资深研发工程师；

【架构之美】微信公众号作者；擅长系统架构设计，大数据，运维、机器学习等技术领域；代表公司多次在业界顶级技术大会 CIO 峰会、Artificial、Intelligence、Conference、A2M、QCon、ArchSummit、SACC、SDCC、CCTC、DTCC、Top100、Strata+、Hadoop World、WOT、GITC、GIAC、TID等发表演讲，并为《程序员》杂志撰稿 2 篇。

1、分布式锁本质

提到分布式锁，有很多实现，比如 Redis 分布式锁、ZooKeeper 分布式锁、etcd分布式锁等。但是选择哪个更适合你的项目？在《基于CAP模型设计企业级真正高可用的分布式锁》一文深入分析过分布式锁的哲学本质，以及如何结合场景来选择合适的分布式锁。分析业务场景，得到业务本质，就是架构思维。思维最终是需要落地的，接下去分享一下对分布式锁的思考和实践。

锁的本质是对共享资源的处理，表现很多，有以下作用：

业务协调
业务幂等（需配合业务代码实现）
共享资源竞争

在单体应用时代表现为同步块 lock。随着需求和业务量的增长，系统走向了分布式、微服务时代，多服务和多实例下的应用无法使用本地锁进行控制资源共享。此时就出现了分布式锁，分布式场景下对分布式锁的要求如下：

强一致性
服务高可用、系统稳健
锁自动续约、自动释放
业务可重入

2、分布式锁存储选型及场景

目前常见分布式锁的实现有 Redis、ZooKeeper、etcd 等，各维度指标对比如下：

一致性算法（CAP）：在分布式场景下，CAP 理论是很多架构设计的指导思想。CAP 思想下有两个分支 CP 与 AP；CP 模型不管什么情况下，都要求各服务之间的数据一致；AP 模型高可用下的数据最终一致性。虽然锁原本要求强一致性 CP模型，但 AP 模型分布式锁的使用取决于业务场景对脏数据的最大容忍度，比如SNS 场景，就可以使用AP模型分布式锁，从而在性能上有很大的优势。CP 模型仍然保持原有的一致性要求，保证了业务资源串行竞争，更加适合于金融交易场景的强数据要求。Redis 自身无一致性算法来保证多节点的数据一致性，所以是 AP 模型；ZooKeeper、etcd 都有一致性算法，都是 CP 模式。

高可用：Redis 是一个 K-V 存储，使用主从模式进行集群，Redis Cluster 底层也是主从模式的组合，性能高，保证了高可用。ZooKeeper 是 Tree 的数据结构，节点要求 N + 1，N 必须大于 2，通过 ZAB 选举保障主的可用。etcd 是一个 K-V 存储，节点要求 N + 1，N 必须大于2，通过 Raft 选举保障主的高可用。

3、分布式锁接口设计

根据需求，设计出锁接口，首先锁的基本方法如下：

 /*** @方法名称 lock* @功能描述 <pre>获取锁</pre>* @param ttl 锁过期时间，单位毫秒* @return true-获取锁，false-为获得锁* @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试*/boolean lock(int ttl) throws RuntimeException;

第二，分布式锁可以处理业务幂等，可用作为消息去重等场景，设计竞争锁方法如下：

 /*** @方法名称 acquire* @功能描述 <pre>竞争锁,并自动续租</pre>* @param ttl 锁过期时间，单位毫秒* @return true-获取锁，false-为获得锁* @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试*/default boolean acquire(int ttl)throws RuntimeException {if (lock(ttl)) {logger.debug(MSG_LOCK, getName());startHeartBeatThread();return true;}return false;}

第三，作为锁的基本要求，业务的串行执行，设计等待锁方法如下：

   /*** @方法名称acquireOrWait* @功能描述 <pre>竞争锁或等待锁</pre>* @param ttl 锁过期时间，单位毫秒* @param waitTime 等待时间，单位毫秒* @return true-获取锁，false-为获得锁* @throws InterruptedException* @throws RuntimeException 操作锁失败，需要业务判断是否重试*/default boolean acquireOrWait(int ttl, int waitTime)throws InterruptedException,RuntimeException {while (!lock(ttl)) {waitTime =waitTime - ttl / 2;Thread.sleep(ttl / 2);if (waitTime<= 0) {logger.debug(MSG_LOCK_TIMEOUT, getName());return false;}}startHeartBeatThread();return true;}

第四，分布式场景，锁需要自动续租方法，保障锁内业务完整执行，如下：

 /*** @方法名称startHeartBeatThread* @功能描述 <pre>续租心跳</pre>*/void startHeartBeatThread();

第五，锁需要自动释放，为保证使用简单，所以重写 Closeable 接口：

 /*** @方法名称 close* @功能描述 <pre>释放锁</pre>*/@Overridevoid close();/*** @方法名称 release* @功能描述 <pre>释放锁</pre>*/default void release() {close();}

4、AP 模型的 Redis 分布式锁实现

5、CP 模型的 etcd 分布式锁实现

etcd 有 V2 和 V3 两种接口：V2 接口可以使用 http 直接访问，天然客户端物理解耦，但需要自动续租保证锁的完整性。V3 接口默认 grpc 形式，是长链接机制，天然续租，但 grpc 有客户端依赖要求。可以根据场景要求，适度选择合适版本接口。

锁参数有：

prevExits：检查是否存在，true：新增，false：更新；
prevIndex：检查上一个的 key，既操作返回的 uuid；
prevValue：检查上一个的值；

Linux curl 锁操作：

取锁：curl http://ip:port/v2/keys/锁名 -XPUT -d ttl=10 -d prevExits=false
-d value=锁值
续租：curl http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XPUT -d ttl=3 -dprevExits=true -d refresh=true
释放锁：curl
http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XDELETE

6、CP 模型的 etcd 分布式锁实现源码

全部源代码请访问以下链接：
https://github.com/linhuaichuan/ecp-uid/tree/master/src/test/java/com/myzmds/ecp/core/standard/distributed/lock

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