分布式锁解决方案

分布式锁解决方案

分布式锁需要考虑的几个点？

可重入or不可重入

公平or非公平

阻塞or非阻塞

独占or非独占

基于Redis单节点

SET lock_key random_value NX PX 5000

缺点：不具备可重入性

Redission

可重入锁

用hash数据结构。key=锁名称，hkey=随机字符串：线程ID，hvalue=自增Int

重入值通过hvalue大小来说明

LUA脚本：1. 用exist判断，如果不存在，则加锁成功；2. 用hexist判断，如果存在并且是当前线程，说明是重入锁，加锁成功；3. 如果不是当前线程，说明是其他线程持有说，加锁失败；

Redission同时支持RedLock

用set数据结构实现

源码解析

基于Redis多节点的RedLock

高可用？分布式环境下会遇见的问题？

1. 崩溃恢复

解决方案：崩溃延迟重启

2. 时钟跳跃

解决方案：1. 采用小步快跑方式，多次修改，每次更新时间量小2. 通过阈值来做判断

3. GC STW、缺页故障、网络延迟

antirze认为redlock做了一些微小的工作，但是没办法完全避免，其他分布式锁方案也没有办法

ZK分布式锁也解决不了这个问题

RedLock具体算法

RedLock是建立在一个Time可信模型上

1. 获取开始时间；2.去各节点获取锁；3.再次获取时间；4. 计算获取锁的实践，检查获取锁的时间是否小于锁的过期时间；5. 如果小于，持有锁

1-3步之间发生了阻塞，RedLock可以感知锁已经过期，但是#4之后发生阻塞怎么办？

答案是：其他分布式锁方案也没有解决这个问题

基于Redis的分布式锁到底安全吗（下）？

基于DB

基于DB排他锁（悲观锁）

方式：    public boolean lock(){        connection.setAutoCommit(false)        while(true){            try{                result = select * from methodLock where method_name=xxx for update;                if(result==null){                    return true;                }            }catch(Exception e){                 }            sleep(1000);        }        return false;    }

要给method_name添加唯一性索引

1. 会不会阻塞？

其他事务如果select... for update失败，则会一直阻塞

阻塞也会带来线程池撑爆风险

2. 是否可重入？

不可重入

缺点

1. 使用不当会死锁

2. 性能上有额外开销

3. 加锁列如果不加索引会导致表锁

基于DB表记录的唯一性索引

瑜伽案例

锁没有失效时间，如果解锁失败会一直留在数据库中；可以用定时任务去清理

不可重入，同一个线程在释放之前无法再次获取锁

主从同步延迟？

优点

非阻塞式

基于DB乐观锁

不依赖DB锁

并发小的时候，有少量请求会失败；大促、秒杀场景下，会有大量请求作用于同一条行锁，对数据库有很大的写压力

适用场景

并发量不高，写不频繁的场景

1. 在数据量比较少的时候，会进行表锁，而不是行锁

2. 需要占用DB连接

3. 依赖数据库，避免单点

基于ZK

独占锁

容易引发羊群效应

共享锁

1. Client创建create类似/lockpath/{hostname}-读写类型-序号的临时有序节点2. Client创建完之后，通过getChildren获取节点下所有子节点，并且对所有节点注册Watch监听。3. 确定本次创建的节点序号在所有节点中的顺序a. 对于读请求，ⅰ. 如果没有比自己更小的子节点，后者比自己更小的子节点都是读请求，则获取锁ⅱ. 如果比自己更小的节点中有写请求，那么等待；b. 对于写请求，ⅰ. 如果自己不是最小的节点，则等待；4. 等待监听通知后，重复步骤1

羊群效应？

改进后的分布式锁：1. Client调用create创建一个/lockpath/{hostname}-读写类型-序号的临时有序节点。2. Client调用getChildren获取所有子节点列表，这里不注册Watch监听3. 确定本次创建的节点序号在所有节点中的顺序a. 如果是读请求，向比自己小的写请求注册Watch监听b. 如果是写请求，向比自己小的最后一个节点注册Watch监听4. 等待监听后，继续执行步骤2。

基于curator实现

ZK是如何检测Client已经崩溃？

依靠心跳session来维护锁的持有状态

分布式锁选择？

从性能角度

缓存》ZK》=数据库

从高可用角度

ZK》缓存》数据库

从复杂角度（从低到高）