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分布式锁用Redis好？还是Zookeeper好？
大家好，我是Java架构师
Redis 实现 基于 Zookeeper 来实现分布式锁 总结
不过目前互联网项目越来越多的项目采用集群部署，也就是分布式情况，这两种锁就有些不够用了。
来两张图举例说明下，本地锁的情况下：
分布式锁情况下：
就其思想来说，就是一种“我全都要”的思想，所有服务都到一个统一的地方来取锁，只有取到锁的才能继续执行下去。
说完思想，下面来说一下具体的实现。
Redis 实现
为实现分布式锁，在 Redis 中存在 SETNX key value 命令，意为 set if not exists（如果不存在该 key，才去 set 值），就比如说是张三去上厕所，看厕所门锁着，他就不进去了，厕所门开着他才去。
可以看到，第一次 set 返回了 1，表示成功，但是第二次返回 0，表示 set 失败，因为已经存在这个 key 了。
当然只靠 setnx 这个命令可以吗？当然是不行的，试想一种情况，张三在厕所里，但他在里面一直没有释放，一直在里面蹲着，那外面人想去厕所全部都去不了，都想锤死他了。
Redis 同理，假设已经进行了加锁，但是因为宕机或者出现异常未释放锁，就造成了所谓的“死锁”。
聪明的你们肯定早都想到了，为它设置过期时间不就好了，可以 SETEX key seconds value 命令，为指定 key 设置过期时间，单位为秒。
但这样又有另一个问题，我刚加锁成功，还没设置过期时间，Redis 宕机了不就又死锁了，所以说要保证原子性吖，要么一起成功，要么一起失败。
当然我们能想到的 Redis 肯定早都为你实现好了，在 Redis 2.8 的版本后，Redis 就为我们提供了一条组合命令 SET key value ex seconds nx，加锁的同时设置过期时间。
就好比是公司规定每人最多只能在厕所呆 2 分钟，不管释放没释放完都得出来，这样就解决了“死锁”问题。
但这样就没有问题了吗？怎么可能。
试想又一种情况，厕所门肯定只能从里面开啊，张三上完厕所后张四进去锁上门，但是外面人以为还是张三在里面，而且已经过了 3 分钟了，就直接把门给撬开了，一看里面却是张四，这就很尴尬啊。
换成 Redis 就是说比如一个业务执行时间很长，锁已经自己过期了，别人已经设置了新的锁，但是当业务执行完之后直接释放锁，就有可能是删除了别人加的锁，这不是乱套了吗。
所以在加锁时候，要设一个随机值，在删除锁时进行比对，如果是自己的锁，才删除。
多说无益，烦人，直接上代码：
//基于jedis和lua脚本来实现
privatestaticfinal String LOCK_SUCCESS = "OK";
privatestaticfinal Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
privatestaticfinal String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
privatestaticfinal String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
@Override
public String acquire() {
try {
// 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
// 随机生成一个 value
String requireToken = UUID.randomUUID().toString();
while (System.currentTimeMillis() < end) {
String result = jedis
.set(lockKey, requireToken, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return requireToken;
}
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
} catch (Exception e) {
log.error("acquire lock due to error", e);
}
returnnull;
}
@Override
public boolean release(String identify) {
if (identify == null) {
returnfalse;
}
//通过lua脚本进行比对删除操作，保证原子性
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = new Object();
try {
result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),
Collections.singletonList(identify));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
log.info("release lock success, requestToken:{}", identify);
returntrue;
}
} catch (Exception e) {
log.error("release lock due to error", e);
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
log.info("release lock failed, requestToken:{}, result:{}", identify, result);
returnfalse;
}
思考：加锁和释放锁的原子性可以用 lua 脚本来保证，那锁的自动续期改如何实现呢？另外搜索公众号顶级算法后台回复“算法”，获取一份惊喜礼包。
Redisson 实现
Redisson 顾名思义，Redis 的儿子，本质上还是 Redis 加锁，不过是对 Redis 做了很多封装，它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。
在引入 Redisson 的依赖后，就可以直接进行调用：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.13.4</version>
</dependency>
先来一段 Redisson 的加锁代码：
private void test() {
//分布式锁名 锁的粒度越细，性能越好
RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock");
lock.lock();
try {
//具体业务......
} finally {
lock.unlock();
}
}
就是这么简单，使用方法 jdk 的 ReentrantLock 差不多，并且也支持 ReadWriteLock（读写锁）、Reentrant Lock（可重入锁）、Fair Lock（公平锁）、RedLock（红锁）等各种锁，详细可以参照redisson官方文档来查看。
那么 Redisson 到底有哪些优势呢？锁的自动续期（默认都是 30 秒），如果业务超长，运行期间会自动给锁续上新的 30s，不用担心业务执行时间超长而锁被自动删掉。
加锁的业务只要运行完成，就不会给当前续期，即便不手动解锁，锁默认在 30s 后删除，不会造成死锁问题。
前面也提到了锁的自动续期，我们来看看 Redisson 是如何来实现的。
先说明一下，这里主要讲的是 Redisson 中的 RLock，也就是可重入锁，有两种实现方法：
// 最常见的使用方法
lock.lock();
// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
而只有无参的方法是提供锁的自动续期操作的，内部使用的是“看门狗”机制，我们来看一看源码。
不管是空参还是带参方法，它们都调用的是同一个 lock 方法，未传参的话时间传了一个 -1，而带参的方法传过去的就是实际传入的时间。
继续点进 scheduleExpirationRenewal 方法：
点进 renewExpiration 方法：
总结一下，就是当我们指定锁过期时间，那么锁到时间就会自动释放。如果没有指定锁过期时间，就使用看门狗的默认时间 30s，只要占锁成功，就会启动一个定时任务，每隔 10s 给锁设置新的过期时间，时间为看门狗的默认时间，直到锁释放。
小结：虽然 lock() 有自动续锁机制，但是开发中还是推荐使用
lock(time，timeUnit)，因为它省掉了整个续期带来的性能损，可以设置过期时间长一点，搭配unlock()。
若业务执行完成，会手动释放锁，若是业务执行超时，那一般我们服务也都会设置业务超时时间，就直接报错了，报错后就会通过设置的过期时间来释放锁。
public void test() {
RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock");
lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
try {
//.......具体业务
} finally {
//手动释放锁
lock.unlock();
}
}
基于 Zookeeper 来实现分布式锁
很多小伙伴都知道在分布式系统中，可以用 ZK 来做注册中心，但其实在除了做祖册中心以外，用 ZK 来做分布式锁也是很常见的一种方案。
先来看一下 ZK 中是如何创建一个节点的？ZK 中存在 create [-s] [-e] path [data] 命令，-s 为创建有序节点，-e 创建临时节点。
这样就创建了一个父节点并为父节点创建了一个子节点，组合命令意为创建一个临时的有序节点。
而 ZK 中分布式锁主要就是靠创建临时的顺序节点来实现的。至于为什么要用顺序节点和为什么用临时节点不用持久节点？先考虑一下，下文将作出说明。
同时还有 ZK 中如何查看节点？ZK 中 ls [-w] path 为查看节点命令，-w 为添加一个 watch（监视器），/ 为查看根节点所有节点，可以看到我们刚才所创建的节点，同时如果是跟着指定节点名字的话为查看指定节点下的子节点。
后面的 00000000 为 ZK 为顺序节点增加的顺序。注册监听器也是 ZK 实现分布式锁中比较重要的一个东西。另外搜索公众号GitHub猿后台回复“赚钱”，获取一份惊喜礼包。
下面来看一下 ZK 实现分布式锁的主要流程：
当第一个线程进来时会去父节点上创建一个临时的顺序节点。 第二个线程进来发现锁已经被持有了，就会为当前持有锁的节点注册一个 watcher 监听器。 第三个线程进来发现锁已经被持有了，因为是顺序节点的缘故，就会为上一个节点去创建一个 watcher 监听器。 当第一个线程释放锁后，删除节点，由它的下一个节点去占有锁。
看到这里，聪明的小伙伴们都已经看出来顺序节点的好处了。非顺序节点的话，每进来一个线程进来都会去持有锁的节点上注册一个监听器，容易引发“羊群效应”。
这么大一群羊一起向你飞奔而来，不管你顶不顶得住，反正 ZK 服务器是会增大宕机的风险。
而顺序节点的话就不会，顺序节点当发现已经有线程持有锁后，会向它的上一个节点注册一个监听器，这样当持有锁的节点释放后，也只有持有锁的下一个节点可以抢到锁，相当于是排好队来执行的，降低服务器宕机风险。
至于为什么使用临时节点，和 Redis 的过期时间一个道理，就算 ZK 服务器宕机，临时节点会随着服务器的宕机而消失，避免了死锁的情况。
下面来上一段代码的实现：
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 = "192.168.189.131:2181,192.168.189.132:2181";
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);
}
}
//获取锁
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<String> 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;
}
//释放锁
public void unlock() {
try {
System.out.println("unlock " + lockNode);
zk.delete(lockNode, -1);
lockNode = null;
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//异常
public class LockException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public LockException(String e) {
super(e);
}
public LockException(Exception e) {
super(e);
}
}
}
总结
既然明白了 Redis 和 ZK 分别对分布式锁的实现，那么总该有所不同的吧。没错，我都帮大家整理好了：
实现方式的不同，Redis 实现为去插入一条占位数据，而 ZK 实现为去注册一个临时节点。 遇到宕机情况时，Redis 需要等到过期时间到了后自动释放锁，而 ZK 因为是临时节点，在宕机时候已经是删除了节点去释放锁。 Redis 在没抢占到锁的情况下一般会去自旋获取锁，比较浪费性能，而 ZK 是通过注册监听器的方式获取锁，性能而言优于 Redis。
不过具体要采用哪种实现方式，还是需要具体情况具体分析，结合项目引用的技术栈来落地实现。
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