分布式鎖三種實現方式：

一， 基于數據庫實現分布式鎖

1. 悲觀鎖

利用select … where … for update 排他鎖

注意: 其他附加功能與實現一基本一致，這里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必須要走索引，否則會鎖表。有些情況下，比如表不大，mysql優化器會不走這個索引，導致鎖表問題。

2. 樂觀鎖

所謂樂觀鎖與前邊最大區別在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不會產生鎖等待而消耗資源，操作過程中認為不存在并發沖突，只有update version失敗后才能覺察到。我們的搶購、秒殺就是用了這種實現以防止超賣。通過增加遞增的版本號字段實現樂觀鎖

二， 基于緩存（Redis等）實現分布式鎖

1. 使用命令介紹：

（1）SETNX

SETNX key val：當且僅當key不存在時，set一個key為val的字符串，返回1；若key存在，則什么都不做，返回0。

（2）expire

expire key timeout：為key設置一個超時時間，單位為second，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。

（3）delete

delete key：刪除key

在使用Redis實現分布式鎖的時候，主要就會使用到這三個命令。

2. 實現思想：

（1）獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，并使用expire命令為鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。

（2）獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。

（3）釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。

3.分布式鎖的簡單實現代碼：

1 /** 2 * 分布式鎖的簡單實現代碼 4 */ 5 public class DistributedLock { 6 7 private final JedisPool jedisPool; 8 9 public DistributedLock(JedisPool jedisPool) { 10 this.jedisPool = jedisPool; 11 } 12 13 /** 14 * 加鎖 15 * @param lockName 鎖的key 16 * @param acquireTimeout 獲取超時時間 17 * @param timeout 鎖的超時時間 18 * @return 鎖標識 19 */ 20 public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) { 21 Jedis conn = null; 22 String retIdentifier = null; 23 try { 24 // 獲取連接 25 conn = jedisPool.getResource(); 26 // 隨機生成一個value 27 String identifier = UUID.randomUUID().toString(); 28 // 鎖名，即key值 29 String lockKey = 'lock:' + lockName; 30 // 超時時間，上鎖后超過此時間則自動釋放鎖 31 int lockExpire = (int) (timeout / 1000); 32 33 // 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖 34 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; 35 while (System.currentTimeMillis() < end) { 36 if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) { 37 conn.expire(lockKey, lockExpire); 38 // 返回value值，用于釋放鎖時間確認 39 retIdentifier = identifier; 40 return retIdentifier; 41 } 42 // 返回-1代表key沒有設置超時時間，為key設置一個超時時間 43 if (conn.ttl(lockKey) == -1) { 44 conn.expire(lockKey, lockExpire); 45 } 46 47 try { 48 Thread.sleep(10); 49 } catch (InterruptedException e) { 50 Thread.currentThread().interrupt(); 51 } 52 } 53 } catch (JedisException e) { 54 e.printStackTrace(); 55 } finally { 56 if (conn != null) { 57 conn.close(); 58 } 59 } 60 return retIdentifier; 61 } 62 63 /** 64 * 釋放鎖 65 * @param lockName 鎖的key 66 * @param identifier 釋放鎖的標識 67 * @return 68 */ 69 public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) { 70 Jedis conn = null; 71 String lockKey = 'lock:' + lockName; 72 boolean retFlag = false; 73 try { 74 conn = jedisPool.getResource(); 75 while (true) { 76 // 監視lock，準備開始事務 77 conn.watch(lockKey); 78 // 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖，若是該鎖，則刪除，釋放鎖 79 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) { 80 Transaction transaction = conn.multi(); 81 transaction.del(lockKey); 82 List<Object> results = transaction.exec(); 83 if (results == null) { 84 continue; 85 } 86 retFlag = true; 87 } 88 conn.unwatch(); 89 break; 90 } 91 } catch (JedisException e) { 92 e.printStackTrace(); 93 } finally { 94 if (conn != null) { 95 conn.close(); 96 } 97 } 98 return retFlag; 99 }100 }

4.測試剛才實現的分布式鎖

例子中使用50個線程模擬秒殺一個商品，使用?運算符來實現商品減少，從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。

模擬秒殺服務，在其中配置了jedis線程池，在初始化的時候傳給分布式鎖，供其使用。

public class Service { private static JedisPool pool = null; private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool); int n = 500; static { JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 設置最大連接數 config.setMaxTotal(200); // 設置最大空閑數 config.setMaxIdle(8); // 設置最大等待時間 config.setMaxWaitMillis(1000 * 100); // 在borrow一個jedis實例時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis實例均是可用的 config.setTestOnBorrow(true); pool = new JedisPool(config, '127.0.0.1', 6379, 3000); } public void seckill() { // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷 String identifier = lock.lockWithTimeout('resource', 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + '獲得了鎖'); System.out.println(--n); lock.releaseLock('resource', identifier); }}

模擬線程進行秒殺服務;

public class ThreadA extends Thread { private Service service; public ThreadA(Service service) { this.service = service; } @Override public void run() { service.seckill(); }}public class Test { public static void main(String[] args) { Service service = new Service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { ThreadA threadA = new ThreadA(service); threadA.start(); } }}

結果如下，結果為有序的：

若注釋掉使用鎖的部分：

public void seckill() { // 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷 //String indentifier = lock.lockWithTimeout('resource', 5000, 1000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + '獲得了鎖'); System.out.println(--n); //lock.releaseLock('resource', indentifier);}

從結果可以看出，有一些是異步進行的：

三， 基于Zookeeper實現分布式鎖

ZooKeeper是一個為分布式應用提供一致性服務的開源組件，它內部是一個分層的文件系統目錄樹結構，規定同一個目錄下只能有一個唯一文件名。基于ZooKeeper實現分布式鎖的步驟如下：

（1）創建一個目錄mylock；

（2）線程A想獲取鎖就在mylock目錄下創建臨時順序節點；

（3）獲取mylock目錄下所有的子節點，然后獲取比自己小的兄弟節點，如果不存在，則說明當前線程順序號最小，獲得鎖；

（4）線程B獲取所有節點，判斷自己不是最小節點，設置監聽比自己次小的節點；

（5）線程A處理完，刪除自己的節點，線程B監聽到變更事件，判斷自己是不是最小的節點，如果是則獲得鎖。

這里推薦一個Apache的開源庫Curator，它是一個ZooKeeper客戶端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式鎖的實現，acquire方法用于獲取鎖，release方法用于釋放鎖。

實現源碼如下：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;import org.apache.curator.retry.RetryNTimes;import org.apache.zookeeper.CreateMode;import org.apache.zookeeper.data.Stat;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.stereotype.Component;/** * 分布式鎖Zookeeper實現 * */@Slf4j@Componentpublic class ZkLock implements DistributionLock {private String zkAddress = 'zk_adress'; private static final String root = 'package root'; private CuratorFramework zkClient; private final String LOCK_PREFIX = '/lock_'; @Bean public DistributionLock initZkLock() { if (StringUtils.isBlank(root)) { throw new RuntimeException('zookeeper ’root’ can’t be null'); } zkClient = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkAddress).retryPolicy(new RetryNTimes(2000, 20000)).namespace(root).build(); zkClient.start(); return this; } public boolean tryLock(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; boolean locked = true; try { Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName); if (stat == null) {log.info('tryLock:{}', lockName);stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);if (stat == null) { zkClient .create() .creatingParentsIfNeeded() .withMode(CreateMode.EPHEMERAL) .forPath(lockName, '1'.getBytes());} else { log.warn('double-check stat.version:{}', stat.getAversion()); locked = false;} } else {log.warn('check stat.version:{}', stat.getAversion());locked = false; } } catch (Exception e) { locked = false; } return locked; } public boolean tryLock(String key, long timeout) { return false; } public void release(String lockName) { lockName = LOCK_PREFIX+lockName; try { zkClient .delete() .guaranteed() .deletingChildrenIfNeeded() .forPath(lockName); log.info('release:{}', lockName); } catch (Exception e) { log.error('刪除', e); } } public void setZkAddress(String zkAddress) { this.zkAddress = zkAddress; }}

優點：具備高可用、可重入、阻塞鎖特性，可解決失效死鎖問題。

缺點：因為需要頻繁的創建和刪除節點，性能上不如Redis方式。

四，對比

數據庫分布式鎖實現

缺點：

1.db操作性能較差，并且有鎖表的風險

2.非阻塞操作失敗后，需要輪詢，占用cpu資源;

3.長時間不commit或者長時間輪詢，可能會占用較多連接資源

Redis(緩存)分布式鎖實現

缺點：

1.鎖刪除失敗 過期時間不好控制

2.非阻塞，操作失敗后，需要輪詢，占用cpu資源;

ZK分布式鎖實現

缺點：性能不如redis實現，主要原因是寫操作（獲取鎖釋放鎖）都需要在Leader上執行，然后同步到follower。

總之：ZooKeeper有較好的性能和可靠性。

從理解的難易程度角度（從低到高）數據庫 > 緩存 > Zookeeper

從實現的復雜性角度（從低到高）Zookeeper >= 緩存 > 數據庫

從性能角度（從高到低）緩存 > Zookeeper >= 數據庫

從可靠性角度（從高到低）Zookeeper > 緩存 > 數據庫

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網。