## 面试题 一般实现分布式锁都有哪些方式?使用 redis 如何设计分布式锁?使用 zk 来设计分布式锁可以吗?这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高? ## 面试官心理分析 其实一般问问题,都是这么问的,先问问你 zk,然后其实是要过渡到 zk 相关的一些问题里去,比如分布式锁。因为在分布式系统开发中,分布式锁的使用场景还是很常见的。 ## 面试题剖析 ### redis 分布式锁 官方叫做 `RedLock` 算法,是 redis 官方支持的分布式锁算法。 这个分布式锁有 3 个重要的考量点: - 互斥(只能有一个客户端获取锁) - 不能死锁 - 容错(只要大部分 redis 节点创建了这把锁就可以) #### redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式,就是在 redis 里使用 `setnx` 命令创建一个 key,这样就算加锁。 ```r SET resource_name my_random_value NX PX 30000 ``` 执行这个命令就 ok。 - `NX`:表示只有 `key` 不存在的时候才会设置成功。(如果此时 redis 中存在这个 key,那么设置失败,返回 `nil`) - `PX 30000`:意思是 30s 后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。 释放锁就是删除 key ,但是一般可以用 `lua` 脚本删除,判断 value 一样才删除: ```lua -- 删除锁的时候,找到 key 对应的 value,跟自己传过去的 value 做比较,如果是一样的才删除。 if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end ``` 为啥要用 `random_value` 随机值呢?因为如果某个客户端获取到了锁,但是阻塞了很长时间才执行完,比如说超过了 30s,此时可能已经自动释放锁了,此时可能别的客户端已经获取到了这个锁,要是你这个时候直接删除 key 的话会有问题,所以得用随机值加上面的 `lua` 脚本来释放锁。 但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的 redis 单实例,那就是单点故障。或者是 redis 普通主从,那 redis 主从异步复制,如果主节点挂了(key 就没有了),key 还没同步到从节点,此时从节点切换为主节点,别人就可以 set key,从而拿到锁。 #### RedLock 算法 这个场景是假设有一个 redis cluster,有 5 个 redis master 实例。然后执行如下步骤获取一把锁: 1. 获取当前时间戳,单位是毫秒; 2. 跟上面类似,轮流尝试在每个 master 节点上创建锁,过期时间较短,一般就几十毫秒; 3. 尝试在**大多数节点**上建立一个锁,比如 5 个节点就要求是 3 个节点 `n / 2 + 1`; 4. 客户端计算建立好锁的时间,如果建立锁的时间小于超时时间,就算建立成功了; 5. 要是锁建立失败了,那么就依次之前建立过的锁删除; 6. 只要别人建立了一把分布式锁,你就得**不断轮询去尝试获取锁**。 ![redis-redlock](/images/redis-redlock.png) [Redis 官方](https://redis.io/)给出了以上两种基于 Redis 实现分布式锁的方法,详细说明可以查看:https://redis.io/topics/distlock 。 ### zk 分布式锁 zk 分布式锁,其实可以做的比较简单,就是某个节点尝试创建临时 znode,此时创建成功了就获取了这个锁;这个时候别的客户端来创建锁会失败,只能**注册个监听器**监听这个锁。释放锁就是删除这个 znode,一旦释放掉就会通知客户端,然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。 ```java /** * ZooKeeperSession * * @author bingo * @since 2018/11/29 * */ public class ZooKeeperSession { private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch(1); private ZooKeeper zookeeper; private CountDownLatch latch; public ZooKeeperSession() { try { this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181", 50000, new ZooKeeperWatcher()); try { connectedSemaphore.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("ZooKeeper session established......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 获取分布式锁 * * @param productId */ public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch (Exception e) { while (true) { try { // 相当于是给node注册一个监听器,去看看这个监听器是否存在 Stat stat = zk.exists(path, true); if (stat != null) { this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); return true; } catch (Exception ee) { continue; } } } return true; } /** * 释放掉一个分布式锁 * * @param productId */ public void releaseDistributedLock(Long productId) { String path = "/product-lock-" + productId; try { zookeeper.delete(path, -1); System.out.println("release the lock for product[id=" + productId + "]......"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 建立zk session的watcher * * @author bingo * @since 2018/11/29 * */ private class ZooKeeperWatcher implements Watcher { public void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event: " + event.getState()); if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) { connectedSemaphore.countDown(); } if (this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } } /** * 封装单例的静态内部类 * * @author bingo * @since 2018/11/29 * */ private static class Singleton { private static ZooKeeperSession instance; static { instance = new ZooKeeperSession(); } public static ZooKeeperSession getInstance() { return instance; } } /** * 获取单例 * * @return */ public static ZooKeeperSession getInstance() { return Singleton.getInstance(); } /** * 初始化单例的便捷方法 */ public static void init() { getInstance(); } } ``` 也可以采用另一种方式,创建临时顺序节点: 如果有一把锁,被多个人给竞争,此时多个人会排队,第一个拿到锁的人会执行,然后释放锁;后面的每个人都会去监听**排在自己前面**的那个人创建的 node 上,一旦某个人释放了锁,排在自己后面的人就会被 zookeeper 给通知,一旦被通知了之后,就 ok 了,自己就获取到了锁,就可以执行代码了。 ```java public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher { private ZooKeeper zk; private String locksRoot = "/locks"; private String productId; private String waitNode; private String lockNode; private CountDownLatch latch; private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1); private int sessionTimeout = 30000; public ZooKeeperDistributedLock(String productId) { this.productId = productId; try { String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181"; zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this); connectedLatch.await(); } catch (IOException e) { throw new LockException(e); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public void process(WatchedEvent event) { if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) { connectedLatch.countDown(); return; } if (this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } public void acquireDistributedLock() { try { if (this.tryLock()) { return; } else { waitForLock(waitNode, sessionTimeout); } } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public boolean tryLock() { try { // 传入进去的locksRoot + “/” + productId // 假设productId代表了一个商品id,比如说1 // locksRoot = locks // /locks/10000000000,/locks/10000000001,/locks/10000000002 lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看刚创建的节点是不是最小的节点 // locks:10000000000,10000000001,10000000002 List locks = zk.getChildren(locksRoot, false); Collections.sort(locks); if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){ //如果是最小的节点,则表示取得锁 return true; } //如果不是最小的节点,找到比自己小1的节点 int previousLockIndex = -1; for(int i = 0; i < locks.size(); i++) { if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) { previousLockIndex = i - 1; break; } } this.waitNode = locks.get(previousLockIndex); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } return false; } private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true); if (stat != null) { this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } return true; } public void unlock() { try { // 删除/locks/10000000000节点 // 删除/locks/10000000001节点 System.out.println("unlock " + lockNode); zk.delete(lockNode, -1); lockNode = null; zk.close(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } } public class LockException extends RuntimeException { private static final long serialVersionUID = 1L; public LockException(String e) { super(e); } public LockException(Exception e) { super(e); } } } ``` ### redis 分布式锁和 zk 分布式锁的对比 - redis 分布式锁,其实**需要自己不断去尝试获取锁**,比较消耗性能。 - zk 分布式锁,获取不到锁,注册个监听器即可,不需要不断主动尝试获取锁,性能开销较小。 另外一点就是,如果是 redis 获取锁的那个客户端 出现 bug 挂了,那么只能等待超时时间之后才能释放锁;而 zk 的话,因为创建的是临时 znode,只要客户端挂了,znode 就没了,此时就自动释放锁。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。 所以先不分析太多的东西,就说这两点,我个人实践认为 zk 的分布式锁比 redis 的分布式锁牢靠、而且模型简单易用。