看一眼就能懂的“分布式锁”原理
分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，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作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，我们很容易去处理控制，在 jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁，比如 Synchronized 关键字或者 Lock 锁，都可以处理。
但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器，那并发量是很差的，如果同时有上万的请求，很有可能造成服务器压力过大而瘫痪。
想想双十一和大年三十晚上十点，瓜分支付宝红包等业务场景，自然需要用到多台服务器去同时处理这些业务，这些服务可能会有上百台同时处理。
但是我们想一想，如果有 100 台服务器要处理分红包的业务，现在假设有 1 亿的红包，1 千万个人分，金额随机，那么这个业务场景下，是不是必须确保这 1 千万个人最后分的红包金额总和等于 1 亿？
如果处理不好~~每人分到 100 万，那马云爸爸估计大年初一，就得宣布破产了~~
常规锁会造成什么情况？
首先说一下我们为什么要搞集群。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起处理。
假设 1 千万个请求平均分配到 100 台服务器上，每个服务器接收 10w 的请求。
这 10w 个请求并不是在同一秒中来的，可能是在 1-2 个小时内，可以联想下我们三十晚上开红包，等到 10：20 开始，有的人立马开了，有的人等到 12 点才想起来。
那这样的话，平均到每一秒上的请求也就不到 1 千个，这种压力一般的服务器还是可以承受的：
第一个用户来分，请求到来后，需要在 1 亿里面给他分一部分钱，金额随机，假设第一个人分到了 100，那就要在这 1 亿中减去 100 块，剩下 99999900 块。
第二个用户再来分，金额随机，这次分 200 块，那就需要在剩下的 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。
等于是在每个服务器中去分 1 亿，也就是 10w 个用户分了 1 亿，最后总计有 100 个服务器，要分 100 亿。
如果真这样了，虽说马云爸爸不会破产（据最新统计马云有 2300 亿人民币），那分红包的开发项目组，以及产品经理，可以 GG了~
简化结构图如下：
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。
分布式锁可以把整个集群就当作是一个应用一样去处理，那么也就需要这个锁独立于每一个服务之外，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，不能只在自己的应用中去判断还有多少钱可以分了，而需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，然后剩下 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，我要 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，买根辣条还是可以的）。
这些请求编号 1，2 不代表执行的先后顺序，正式的场景下，应该是 100 台服务器每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，这个时候就需要在负责红包的妹子那里加个锁就可以了（抛绣球），你们 100 个服务器谁拿到锁（抢到绣球），谁就进来和我谈，我给你分，其他人就等着去吧。
经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。
简化的结构图如下：
分布式锁的实现有哪些？
说到分布式锁的实现，还是有很多的，有数据库方式的，有 Redis 分布式锁，有 Zookeeper 分布式锁等等。
我们如果采用 Redis 作为分布式锁，那么上图中负责“红包的妹子（服务）”，就可以替换成 Redis，请自行脑补。
①为什么 Redis 可以实现分布式锁？
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（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多个线程。
在实际的操作中过程大致是这样子的：服务器 1 要去访问发红包的妹子，也就是 Redis，那么它会在 Redis 中通过"setnx key value" 操作设置一个 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。
而且这个 Key 你爱叫啥叫啥，只要所有的服务器设置的 Key 相同就可以。
假设我们设置一个，如下图：
那么我们可以看到会返回一个 1，那就代表了成功。
如果再来一个请求去设置同样的 Key，如下图：
这个时候会返回 0，那就代表失败了。
那么我们就可以通过这个操作去判断是不是当前可以拿到锁，或者说可以去访问“负责发红包的妹子”，如果返回 1，那我就开始去执行后面的逻辑，如果返回 0，那就说明已经被人占用了，我就要继续等待。
当服务器 1 拿到锁之后，进行了业务处理，完成后，还需要释放锁，如下图所示：
删除成功返回 1，那么其他的服务器就可以继续重复上面的步骤去设置这个 Key，以达到获取锁的目的。
当然以上的操作是在 Redis 客户端直接进行的，通过程序调用的话，肯定就不能这么写，比如 Java 就需要通过 Jedis 去调用，但是整个处理逻辑基本都是一样的。
通过上面的方式，我们好像是解决了分布式锁的问题，但是想想还有没有什么问题呢？
对，问题还是有的，可能会有死锁的问题发生，比如服务器 1 设置完之后，获取了锁之后，忽然发生了宕机。
那后续的删除 Key 操作就没法执行，这个 Key 会一直在 Redis 中存在，其他服务器每次去检查，都会返回 0，他们都会认为有人在使用锁，我需要等。
为了解决这个死锁的问题，我们就需要给 Key 设置有效期了。设置的方式有 2 种：
第一种就是在 Set 完 Key 之后，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。
这种方式相当于，把锁持有的有效期，交给了 Redis 去控制。如果时间到了，你还没有给我删除 Key，那 Redis 就直接给你删了，其他服务器就可以继续去 Setnx 获取锁。
第二种方式，就是把删除 Key 权利交给其他的服务器，那这个时候就需要用到 Value 值了，比如服务器 1，设置了 Value 也就是 Timeout 为当前时间 +1 秒 。
这个时候服务器 2 通过 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 操作，并且继续执行 Setnx 操作。
但是这块有一个问题，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，如果刚好服务器 2 Setnx 操作完成，服务器 3 就接着删除，是不是服务器 3 也可以 Setnx 成功了？
那就等于是服务器 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？
这个时候需要用到“GETSET key value”命令了。这个命令的意思就是获取当前 Key 的值，并且设置新的值。
假设服务器 2 发现 Key 过期了，开始调用 getset 命令，然后用获取的时间判断是否过期，如果获取的时间仍然是过期的，那就说明拿到锁了。
如果没有，则说明在服务 2 执行 getset 之前，服务器 3 可能也发现锁过期了，并且在服务器 2 之前执行了 getset 操作，重新设置了过期时间。
那么服务器 2 就需要放弃后续的操作，继续等待服务器 3 释放锁或者去监测 Key 的有效期是否过期。
这块其实有一个小问题是，服务器 3 已经修改了有效期，拿到锁之后，服务器 2 也修改了有效期，但是没能拿到锁。
但是这个有效期的时间已经被在服务器 3 的基础上又增加一些，但是这种影响其实还是很小的，几乎可以忽略不计。
②为什么 Zookeeper 可实现分布式锁？
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。
那对于我们初次认识的人，可以理解成 ZooKeeper 就像是我们的电脑文件系统，我们可以在 d 盘中创建文件夹 a，并且可以继续在文件夹 a 中创建文件夹 a1，a2。
那我们的文件系统有什么特点？那就是同一个目录下文件名称不能重复，同样 ZooKeeper 也是这样的。
在 ZooKeeper 所有的节点，也就是文件夹称作 Znode，而且这个 Znode 节点是可以存储数据的。
我们可以通过“ create /zkjjj nice”来创建一个节点，这个命令就表示，在根目录下创建一个 zkjjj 的节点，值是 nice。
同样这里的值，和我在前面说的 Redis 中的一样，没什么意义，你随便给。
另外 ZooKeeper 可以创建 4 种类型的节点，分别是：
持久性节点
持久性顺序节点
临时性节点
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创建了这个节点，那不管你 ZooKeeper 的客户端是否断开连接，ZooKeeper 的服务端都会记录这个节点。
临时性节点刚好相反，一旦你 ZooKeeper 客户端断开了连接，那 ZooKeeper 服务端就不再保存这个节点。
顺便也说下顺序性节点，顺序性节点是指，在创建节点的时候，ZooKeeper 会自动给节点编号比如 0000001，0000002 这种的。
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、子目录节点增加删除）等，Zookeeper 会通知客户端。
在 Zookeeper 中如何加锁？
下面我们继续结合我们上面的分红包场景，描述下在 Zookeeper 中如何加锁。
假设服务器 1，创建了一个节点 /zkjjj，成功了，那服务器 1 就获取了锁，服务器 2 再去创建相同的锁，就会失败，这个时候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，他就会得到通知，然后去创建同样的节点，获取锁处理业务，再删除节点，后续的 100 台服务器与之类似。
注意这里的 100 台服务器并不是挨个去执行上面的创建节点的操作，而是并发的，当服务器 1 创建成功，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。
但是大家有没有注意到，这里还是有问题的，还是会有死锁的情况存在，对不对？
当服务器 1 创建了节点后挂了，没能删除，那其他 99 台服务器就会一直等通知，那就完蛋了。
这个时候就需要用到临时性节点了，我们前面说过了，临时性节点的特点是客户端一旦断开，就会丢失。
也就是当服务器 1 创建了节点后，如果挂了，那这个节点会自动被删除，这样后续的其他服务器，就可以继续去创建节点，获取锁了。
但是我们可能还需要注意到一点，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，但所有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，会通知其余的 99 个服务器，但是最终只有 1 个服务器会创建成功，这样 98 还是需要等待监听，那么为了处理这种情况，就需要用到临时顺序性节点。
大致意思就是，之前是所有 99 个服务器都监听一个节点，现在就是每一个服务器监听自己前面的一个节点。
假设 100 个服务器同时发来请求，这个时候会在 /zkjjj 节点下创建 100 个临时顺序性节点 /zkjjj/000000001，/zkjjj/000000002，一直到 /zkjjj/000000100，这个编号就等于是已经给他们设置了获取锁的先后顺序了。
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。
作者：贾俊江
简介：Java 开发工程师，一个不止会写代码的程序员，还是一个会打篮球的程序员。热衷于实用技术便捷方案的探索，目前在研究分布式架构相关技术。
编辑：陶家龙、孙淑娟
出处：转载自DBAplus社群（ID：dbaplus）微信公众号
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