关于分布式锁原理的一些学习与思考-redis分布式锁，zookeeper分布式锁

 

首先分布式锁和咱们日常讲到的锁原理基本同样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操做这个业务或者说方法、变量。

在一个进程中，也就是一个jvm 或者说应用中，咱们很容易去处理控制，在jdk java.util 并发包中已经为咱们提供了这些方法去加锁， 好比synchronized 关键字 或者Lock 锁，均可以处理。

可是咱们如今的应用程序若是只部署一台服务器，那并发量是不好的，若是同时有上万的请求那么颇有可能形成服务器压力过大，而瘫痪。

想一想双十一 和 三十晚上十点分支付宝红包等业务场景，天然须要用到多台服务器去同时处理这些业务，那么这些服务可能会有上百台同时处理，

可是请咱们你们想想，若是有100台服务器 要处理分成包的业务，如今假设有1亿的红包，1千万我的分，金额随机，那么这个业务场景下是否是必须确保这1千万我的最后分的红包金额总和等于1亿。

若是处理很差~~每人分到100万，那马云爸爸估计大年初一，就得宣布破产了~~

 

1，常规锁会形成什么状况？

首先说一下咱们为何要搞集群，简单理解就是，需求量（请求并发量）变大了，一个工人处理能力有限，那就多招一些工人来一块儿处理。

假设1千万个请求平均分配到100台服务器上，每一个服务器 接收10w的请求（这10w个请求并非在同一秒中来的，多是在1,2个小时内，能够联想下咱们三十晚上开红包，等到10.20开始，有的人立马开了，有的人是否是等到12点了才想起来~）

那这样的话，平均到每一秒上的请求也就不到1千个，这种压力通常的服务器仍是能够承受的。

第一个请求到来后，是否是须要在1亿里面给他分一部分钱，金额随机，假设第一我的分到了100，那是否是要在这1亿中减去100块，剩下99999900 块~

第二个用户再来分，金额随机，此次分200块，那是否是就须要在剩下的99999900块中再减去200块，剩下99999700 块。

等到第10w个用户来，一看还有1000w，那这1000w全成他的了。

等因而在每一个服务器中去分1亿，也就是10w个用户分了一个亿，最后总计有100个服务器，要分100亿。

若是真这样了，虽然说马云爸爸不会破产（据最新统计马云有2300亿人民币），那分成包的开发项目组，以及产品经理，能够GG了~

简化结构图以下：

 

2，分布式锁怎么去处理？

 那么为了解决这个问题，让1000万用户只分1亿，而不是100亿，这个时候分布式锁就派上用处了。

分布式锁能够把整个集群就看成是一个应用同样去处理，那么也就须要这个锁，要独立于每个服务以外，而不是在服务里面。

假设第一个服务器接收到用户1的请求后，那么这个时候，他就不能只在本身的应用中去判断还有多少钱能够分了，而须要去外部请求专门负责管理这1亿红包的人（服务），问他：哎，我这里要分100块，给我100。

管理红包的妹子（服务）一看，还有1个亿，那好，给你100块，而后剩下99999900块。

第二个请求到来后，被服务器2获取，继续去询问，管理红包的妹子，我这边要分10块，管理红包的妹子先查了下还有99999900，那就说：好，给你10块。那就剩下99999890块 

等到第1000w个请求到来后，服务器100拿到请求，继续去询问，管理红包的妹子，你要100，妹子翻了翻白眼，对你说，就剩1块了，爱要不要，那这个时候就只能给你1块了（1块也是钱啊，买根辣条仍是能够的）。

这些请求编号1,2不表明执行的前后顺序，正式的场景下，应该是 100台服务器每一个服务器持有一个请求去访问负责管理红包的妹子（服务），那在管红包的妹子那里同时会接收到100个请求，这个时候就须要在负责红包的妹子那里加个锁就能够了（抛绣球），大家100个服务器谁拿到锁（抢到绣球），谁就进来和我谈，我给你分，其余人就等着去吧

通过上面的分布式锁的处理后，马云爸爸终于放心了，决定给红包团队每人加一个鸡腿。

简化的结构图以下：

 

 

 

3，分布式锁的实现有哪些？

 说到分布式锁的实现，仍是有不少的，有数据库方式的，有redis分布式锁，有zookeeper分布式锁等等

咱们若是采用redis做为分布式锁，那么上图中负“责红包的妹子（服务）”，就能够替换成redis，请自行脑补。

3.1，为何redis能够实现分布式锁？

首先redis是单线程的，这里的单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（因此不需考虑并发安全性），即一个线程处理全部网络请求，其余模块仍用了多个线程。

在实际的操做中过程大体是这样子的：

服务器1要去访问发红包的妹子，也就是redis，那么他会在redis中经过"setnx key value" 操做设置一个key 进去，value是啥不重要，重要的是要有一个key，也就是一个标记，并且这个key你爱叫啥叫啥，只要全部的服务器设置的key相同就能够。

假设咱们设置一个，以下图

那么咱们能够看到会返回一个1，那就表明了成功。

若是再来一个请求去设置一样的key，以下图：

这个时候会返回0，那就表明失败了。

那么咱们就能够经过这个操做去判断是否是当前能够拿到锁，或者说能够去访问“负责发红包的妹子”，若是返回1，那我就开始去执行后面的逻辑，若是返回0，那就说明已经被人占用了，我就要继续等待。

当服务器1拿到锁以后，进行了业务处理，完成后，还须要释放锁，以下图所示：

删除成功返回1，那么其余的服务器就能够继续重复上面的步骤去设置这个key，以达到获取锁的目的。

固然以上的操做是在redis客户端直接进行的，经过程序调用的话，确定就不能这么写，好比java 就须要经过jedis 去调用，可是整个处理逻辑基本都是同样的

经过上面的方式，咱们好像是解决了分布式锁的问题，可是想一想还有没有什么问题呢？？

 对，问题仍是有的，可能会有死锁的问题发生，好比服务器1设置完以后，获取了锁以后，突然发生了宕机。

那后续的删除key操做就无法执行，这个key会一直在redis中存在，其余服务器每次去检查，都会返回0，他们都会认为有人在使用锁，我须要等。

为了解决这个死锁的问题，咱们就就须要给key 设置有效期了。

 设置的方式有2种

1，第一种就是在set完key以后，直接设置key的有效期 "expire key timeout" ，为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

这种方式至关于，把锁持有的有效期，交给了redis去控制。若是时间到了，你尚未给我删除key，那redis就直接给你删了，其余服务器就能够继续去setnx获取锁。

2，第二种方式，就是把删除key权利交给其余的服务器，那这个时候就须要用到value值了，

好比服务器1，设置了value 也就是 timeout 为 当前时间+1 秒 ，这个时候服务器2 经过get 发现时间已经超过系统当前时间了，那就说明服务器1没有释放锁，服务器1可能出问题了，

服务器2就开始执行删除key操做，而且继续执行setnx 操做。

可是这块有一个问题，也就是，不光你服务器2可能会发现服务器1超时了，服务器3也可能会发现，若是恰好，服务器2，setnx操做完成，服务器3就接着删除，是否是服务器3也能够setnx成功了？

那就等因而服务器2和服务器3都拿到锁了，那就问题大了。这个时候怎么办呢？

这个时候须要用到  “GETSET  key value” 命令了。这个命令的意思就是获取当前key的值，而且设置新的值。

假设服务器2发现key过时了，开始调用 getset 命令，而后用获取的时间判断是否过时，若是获取的时间仍然是过时的，那就说明拿到锁了。

若是没有，则说明在服务2执行getset以前，服务器3可能也发现锁过时了，而且在服务器2以前执行了getset操做，从新设置了过时时间。

那么服务器2就须要放弃后续的操做，继续等待服务器3释放锁或者去监测key的有效期是否过时。

这块其实有一个小问题是，服务器3已经修改了有效期，拿到锁以后，服务器2，也修改了有效期，可是没能拿到锁，可是这个有效期的时间已经被在服务器3的基础上有增长一些，可是这种影响其实仍是很小的，几乎能够忽略不计。

 

3.2，为何zookeeper能够实现分布式锁？

百度百科是这么介绍的：ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

那对于咱们初次认识的人，能够理解成ZooKeeper就像是咱们的电脑文件系统，咱们能够在d盘中建立文件夹a，而且能够继续在文件夹a中建立 文件夹a1，a2。

那咱们的文件系统有什么特色？？那就是同一个目录下文件名称不能重复，一样ZooKeeper也是这样的。

 在ZooKeeper全部的节点，也就是文件夹称做 Znode，并且这个Znode节点是能够存储数据的。

咱们能够经过“ create /zkjjj nice” 来建立一个节点，这个命令就表示，在跟目录下建立一个zkjjj的节点，值是nice。一样这里的值，和我在前面说的redis中的同样，没什么意义，你随便给。

另外ZooKeeper能够建立4种类型的节点，分别是：

1，持久性节点

2，持久性顺序节点

3，临时性节点

4，临时性顺序节点

首先说下持久性节点和临时性节点的区别，持久性节点表示只要你建立了这个节点，那无论你ZooKeeper的客户端是否断开链接，ZooKeeper的服务端都会记录这个节点。

临时性节点恰好相反，一旦你ZooKeeper客户端断开了链接，那ZooKeeper服务端就再也不保存这个节点。

再说下顺序性节点，顺序性节点是指，在建立节点的时候，ZooKeeper会自动给节点编号好比0000001 ，0000002 这种的。

最后说下，zookeeper有一个监听机制，客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、子目录节点增长删除）等，zookeeper会通知客户端。

下面咱们继续结合咱们上面的分成包场景，描述下在zookeeper中如何加锁。

假设服务器1，建立了一个节点 /zkjjj ,成功了，那服务器1就获取了锁，服务器2再去建立相同的锁，那么他就会失败，这个时候他就就只能监听这个节点的变化。

等到服务器1，处理完业务，删除了节点后，他就会获得通知，而后去建立一样的节点，获取锁处理业务，再删除节点，后续的100台服务器与之相似

注意这里的100台服务器并非挨个去执行上面的建立节点的操做，而是并发的，当服务器1建立成功，那么剩下的99个就都会注册监听这个节点，等通知，以此类推。

 可是你们有没有注意到，这里仍是有问题的，仍是会有死锁的状况存在，对不对？

当服务器1建立了节点后挂了，没能删除，那其余99台服务器就会一直等通知，那就完蛋了。。。

这个时候呢，就须要用到临时性节点了，咱们前面说过了，临时性节点的特色是客户端一旦断开，就会丢失，也就是当服务器1建立了节点后，若是挂了。

那这个节点会自动被删除，这样后续的其余服务器，就能够继续去建立节点，获取锁了。

可是咱们可能还须要注意到一点，就是惊群效应：举一个很简单的例子,当你往一群鸽子中间扔一块食物,虽然最终只有一个鸽子抢到食物,但全部鸽子都会被惊动来争夺,没有抢到..

就是当服务器1节点有变化，会通知其他的99个服务器，可是最终只有1个服务器会建立成功，这样98仍是须要等待监听，那么为了处理这种状况，就须要用到临时顺序性节点

大体意思就是，以前是全部99个服务器都监听一个节点，如今就是每个服务器监听本身前面的一个节点。

假设100个服务器同时发来请求，这个时候会在 /zkjjj 节点下建立 100 个临时顺序性节点 /zkjjj/000000001,  /zkjjj/000000002,一直到  /zkjjj/000000100,这个编号就等因而已经给他们设置了获取锁的前后顺序了。

当001节点处理完毕，删除节点后，002收到通知，去获取锁，开始执行，执行完毕，删除节点，通知003~以此类推。

 

 

下次我将继续分享分布式事务的一些学习与思考，欢迎关注！