分布式锁

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背景

最近在业务中出现用户重复提交退款,因为重复提交时间差极端,在加上中间网络延迟,导致请求到达服务端时,出现两个请求的时间差在毫秒级,从而导致重复数据;后来在商户端也出现类似的情况,因此开始在关键业务中使用分布式锁来解决这类问题。

分布式锁是控制分布式系统之前访问共享资源的一种方式。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁。

实现分布式锁,主要有以下三个方面为重点:

  • 获取锁

    在并发情况下,保证只有一个client能够获取到锁。

  • 释放锁

    client在正常处理业务结束之后主动释放锁;client处理过程中出现异常未能主动释放锁,需要系统能够主动释放锁,保证不会出现死锁。

  • 其他client获知锁被释放

    当锁被释放之后,其他client可以获知到锁已经被释放,并可以重新竞争锁。

数据库锁

思想:使用订单号(唯一)作为数据库表的主键或索引,每笔订单在访问共享资源时,通过下面的方法来保证互斥。

// 获取锁
int lock() {
    return sql.exec("insert into t_dlm(f_oid, f_remark) values('1', 'task1')");
}
// 释放锁
int unlock() {
    return sql.exec("delete from t_dlm where f_oid='1'");
}
// 超时清理
int timeout_op() {
    ttl = "-00:05:00";
    return sql.exec("delete from t_dlm where f_update_time < ADDTIME(NOW(), ttl)");
}

优点
* 实现简单。

缺点
* 对数据库可靠性要求高。
* 对性能要求不高。

1 数据库实现

1.1 悲观锁实现

使用MySQL的InnoDB的排他锁来实现加锁,通过释放链接的方式释放锁。使用select for update sql语句时,数据库会给数据表增加排他锁,当改跳记录加上排他锁之后,其他线程无法再对该记录增加排他锁。

    public void lock(){
        connection.setAutoCommit(false)
            try{
                select * from lock where lock_name=xxx for update;
                if(结果不为空){
                    //代表获取到锁
                    return;
                }
            }catch(Exception e){
    
            }
            //为空或者抛异常的话都表示没有获取到锁
            sleep(1000);
            count++;
        }
        throw new LockException();
    }
    public void release(){
        connection.commit();
    }

数据库的实现方式,性能不高,在获取锁和释放锁时都可能因为数据库异常而出现死锁,为避免出现死锁需要增加表设计的复杂度,如设置锁的超时时间,并需要有job来保证锁超时之后能够正确释放,实现成本相对较高。

1.2 唯一索引

将获取锁通过插入唯一索引来实现,释放锁则通过删除改唯一索引记录实现。 这种实现方式在实际业务中有变化的应用,一般实际业务会通过插入唯一索引获取锁,之后进行正常的业务处理,这个锁记录同时也是业务的一部分,因此不再执行释放锁的操作。比如在结算时,财务入账时会采用这种方式。

    public void lock(){
        int result =0
        try{
            result = execute("insert into lock values(uniqueid)")
            if(result >0){
                //获取到锁
                //开始业务处理
            return;
            }
        }catch(Exception e){
    
        }
        // 未获取到锁
        //业务决定是否需要等待以重新获取锁
    }
    public void unlock(){
        execute("delete from lock_table where uniqueid=id")
    }

Redis实现分布式锁

SET/DEL

SETNX(SET if Not eXists)或者SET(EX/PX/NX/XX,Redis 2.6.12)+DEL,实现分布式锁。

  • Instead of setting a fixed string, set a non-guessable large random string, called token.
  • Instead of releasing the lock with DEL, send a script that only removes the key if the value matches.

phpredis的例子:

<?php

// 锁超时时间5分钟
$ttl = 300;
$ok = $redis->set($key, $token, array('nx', 'ex'=>$ttl));
if ($ok) {
    // 互斥操作
    $job->work();

    // 执行完释放锁
    if ($redis->get($key) == $token) {
        $redis->del($key);
    }
}

?>

优点
* 并发能力强。
* 简单的锁定原语。

缺点
* 存在单点(单实例),锁数据可能丢失(Master和Slave是异步复制),可用性不高。

Redlock

为了提高可用性,redis作者提出了Redlock算法。例如,当存在5个独立的redis节点时,可以允许在最多挂掉2个节点的情况下,分布式锁服务仍然可以正常工作。

算法描述:
we set N=5, which is a reasonable value, so we need to run 5 Redis masters on different computers or virtual machines in order to ensure that they’ll fail in a mostly independent way. In order to acquire the lock, the client performs the following operations:

  1. It gets the current time in milliseconds.
  2. It tries to acquire the lock in all the N instances sequentially, using the same key name and random value in all the instances. During step 2, when setting the lock in each instance, the client uses a timeout which is small compared to the total lock auto-release time in order to acquire it. For example if the auto-release time is 10 seconds, the timeout could be in the ~ 5-50 milliseconds range. This prevents the client from remaining blocked for a long time trying to talk with a Redis node which is down: if an instance is not available, we should try to talk with the next instance ASAP.
  3. The client computes how much time elapsed in order to acquire the lock, by subtracting from the current time the timestamp obtained in step 1. If and only if the client was able to acquire the lock in the majority of the instances (at least 3), and the total time elapsed to acquire the lock is less than lock validity time, the lock is considered to be acquired.
  4. If the lock was acquired, its validity time is considered to be the initial validity time minus the time elapsed, as computed in step 3.
  5. If the client failed to acquire the lock for some reason (either it was not able to lock N/2+1 instances or the validity time is negative), it will try to unlock all the instances (even the instances it believed it was not able to lock).

优点
* 安全性,可用性更高。

缺点
* 获取锁的时间成本增加。

 

redis和memcached是目前应用最广泛的分布式缓存其中一些命令可用于实现分布式锁
- **memecached**

    add() —— 在新增缓存时如果key已经存在则调用失败
    cas() —— 类似数据库中的乐观锁通过比较key对应value的变化来检测是否获取到锁

- **redis**

    setnx() —— 设置key对应的value如果该key已经存在则设置失败expire() 缓存失效

因为在我们的生产环境中主要使用redis因此在这里只介绍redis的实现方式常规使用方式

```java
    public void lock(){
        try{
            int result = redis.setnx(lock_key, current_time+lock_timeout)
            if(result >0){
                //获取到锁
                //开始业务处理
                return
            }
        }catch(Exception e){
    
        }
        //未获取到锁
             //业务决定是否重复获取
    }
    
    public void unlock(){
        redis.del(lock_key)
    }
```


这种方式存在无法失效但是当一个客户端获取到锁之后挂掉了就无法即使释放锁会导致死锁的情况因此现在主流的方式是为lock_key 设置一个过期时间在读取key的时实时判断缓存是否过期_
比如在文章[分布式锁的实现](https://yq.aliyun.com/articles/60663)的实现方式:


```python
    # get lock
    lock = 0
    while lock != 1:
        timestamp = current_unix_time + lock_timeout
        lock = SETNX lock.foo timestamp
        if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)):
            break;
        else:
            sleep(10ms)
    
    # do your job
    do_job()
    
    # release
    if now() < GET lock.foo:
        DEL lock.foo

```


Redis从 2.6.12 版本开始,Redis中的SET命令可以通过EX second,PX millisecondNXXX进行修改命令SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
> EX second 设置键的过期时间为 second  SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 
> PX millisecond 设置键的过期时间为 millisecond 毫秒 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecondvalue 
> NX 只在键不存在时才对键进行设置操作 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 
> XX 只在键已经存在时才对键进行设置操作

因为 SET 命令可以通过参数来实现和 SETNX  SETEX  PSETEX 三个命令的效果所以将来的 Redis 版本可能会废弃并最终移除SETNX  SETEX  PSETEX 
这三个命令

因此上面的代码可以简单修改为如下模式


```java 
    public void lock(){
        try{
            int result = redis.set(lock_key, value,EX 1000,"NX")
            if(result >0){
                //获取到锁
                //开始业务处理
                return
            }
        }catch(Exception e){
     
        }
        //未获取到锁
              //业务决定是否重复获取
     }
     
     public void unlock(){
        redis.del(lock_key)
     }
```


> redis官方也推荐了[Redlock](https://redis.io/topics/distlock)的分布式锁实现方案,不过目前针对其中的算法还有争论,在线上也没有出现大规模使用,在这里不做过多讨论;

#### 2.1 优点
性能出色实现相对简单
#### 2.2 缺点


- redis是内存数据库虽然redis自身有AOF和RDB的数据恢复机制并自带复制功能但在出现宕机的情况下锁数据很难保证
- 通过锁超时时间设置来保证锁的最后释放这要求client在获取锁之后必须在超时时间内完成业务处理否则超时之后会出现并发问题且redis是分布式缓存超时时间还需要考虑网络时间消耗
- redis单机情况下存在redis单点故障的问题如果为了解决单点故障而使用redis的sentinel或者cluster方案则更加复杂引入的问题更多

 

ZooKeeper

思想:客户端一起竞争写某条数据,例如,/path/lock。只有第一个客户端能写入成功,其他的客户端都会写入失败。写入成功的客户端就获得了锁,写入失败的客户端,注册watch事件(阻塞锁),等待锁的释放,从而继续竞争该锁。

开始 尝试获取锁是否已经被其他事务获取?等待锁创建lock临时节点是否创建成功?占用锁完成事务逻辑/事务中断释放锁Endyesnoyesno

优点
* 技术成熟,很多大公司(eBay, Yahoo等)在用。
* 周边工具完善。

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缺点
* 复杂。(ZooKeeper is not for the faint of heart. It is pretty heavy and will require you to maintain a fairly large stack.)
* 使用Java涉及的依赖较多。(not that we especially hate Java, but it is on the heavy side and introduce a lot of dependencies. We wanted to keep our machines as lean as possible and usually shy away from dependency heavy technologies.)
* 对Apache发展缓慢的吐槽。

zookeeper实现

zookeeper实现了类似paxos协议是一个拥有多个节点分布式协调服务对zookeeper写入请求会转发到leaderleader写入完成并同步到其他节点直到所有节点都写入完成才返回客户端写入成功

zookeeper一下特点使其非常适合用于实现分布式锁


- 支持watcher机制通过watch锁数据来实现锁采用删除数据的方式来释放锁删除数据时可以通知到其他client
- 支持临时节点如果客户端获取到锁之后出现异常司机临时节点会被删除从而释放锁无需通过设置超时时间的方式来避免死锁


zookeeper实现锁的方式是客户端一起竞争写某条数据比如/path/lock只有第一个客户端能写入成功其他的客户端都会写入失败写入成功的客户端就获得了锁写入失败的客户端注册watch事件等待锁的释放从而继续竞争该锁
![](http://7xkbey.com1.z0.glb.clouddn.com/zookeeper%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81.png)

其实, zookeeper, 关键在于 一定要选择一个 成熟的zooker开源客户端.这样, 一切都很简单, 若是自己做, 还是很有难度的.  程序的开源程序 很多, 很简单.

 

Etcd

思路:etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性,从而可以用于实现分布式锁。由于Raft算法在做决策时需要多数节点的投票,所以etcd一般部署集群推荐奇数个节点,推荐的数量为3、5或者7个节点构成一个集群。

etcd提供了一套实现分布式锁原子操作CAS(CompareAndSwap)的API。通过设置prevExist值,可以保证在多个节点同时去创建某个目录时,只有一个成功。而创建成功的用户就可以认为是获得了锁。所有想要获得锁的用户都会被安排执行,但是获得锁的顺序也是全局唯一的,同时决定了执行顺序。

优点
* 使用Go语言编写部署简单。
* 使用HTTP作为接口使用简单。
* 使用Raft算法保证强一致性易于理解。
* 数据持久化。
* 支持SSL客户端安全认证。

缺点
* Still not a perfect match, especially in the way that data is spread.

仍然不是完美的匹配,特别是在数据传播的方式上。

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etcd 实现分布式锁

[etcd](https://github.com/coreos/etcd)是与zookeeper类似的高可用强一致性的服务发现仓库,使用key-value的存储方式。相对于zookeeper具有以下优点:


- 简单使用Golang编写部署更简单使用HTTP 作为接口使用简单使用Raft算法保证强一致性便于理解
- 数据持久化默认数据一更新就进行持久化
- 安全支持SSL客户端安全认证


etcd作为后起之秀处于告诉发展中目前引用尚不及zookeeper广泛

### References
[分布式锁的实现](https://yq.aliyun.com/articles/60663)
[聊一聊分布式锁的设计](http://www.weizijun.cn/2016/03/17/%E8%81%8A%E4%B8%80%E8%81%8A%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1/)
[ZooKeeper示例 分布式锁](https://github.com/xing4git/blog/blob/master/zookeeper/ZooKeeper%E7%A4%BA%E4%BE%8B%20%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81.md#zookeeper%E7%A4%BA%E4%BE%8B-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81)
[跟着实例学习ZooKeeper的用法 分布式锁](http://colobu.com/2014/12/12/zookeeper-recipes-by-example-2/)
[etcd从应用场景到实现原理的全方位解读](http://www.infoq.com/cn/articles/etcd-interpretation-application-scenario-implement-principle)
[从Paxos到Zookeeper:分布式一致性原理与实践](https://www.amazon.cn/dp/B00RECRKPK/ref=wl_it_dp_o_pC_nS_ttl?_encoding=UTF8&colid=HKMLL2MW4Q6A&coliid=I37MEM58EMCMFJ)
[Redis 命令参考](http://redisdoc.com/index.html)


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