对于 Java 中的锁大家肯定都很熟悉，在 Java 中 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁在我们的代码中是经常见的，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问，但是随着分布式的快速发展，本地的加锁往往不能满足我们的需要，在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。为了在分布式环境中也能实现本地锁的效果，人们提出了分布式锁的概念。

分布式锁

分布式锁场景

一般需要使用分布式锁的场景如下：

• 效率：使用分布式锁可以避免不同节点重复相同的工作，比如避免重复执行定时任务等；

• 正确性：使用分布式锁同样可以避免破坏数据正确性，如果两个节点在同一条数据上面操作，可能会出现并发问题。

分布式锁特点

一个完善的分布式锁需要满足以下特点：

• 互斥性：互斥是所得基本特性，分布式锁需要按需求保证线程或节点级别的互斥。；

• 可重入性：同一个节点或同一个线程获取锁，可以再次重入获取这个锁；

• 锁超时：支持锁超时释放，防止某个节点不可用后，持有的锁无法释放；

• 高效性：加锁和解锁的效率高，可以支持高并发；

• 高可用：需要有高可用机制预防锁服务不可用的情况，如增加降级；

• 阻塞性：支持阻塞获取锁和非阻塞获取锁两种方式；

• 公平性：支持公平锁和非公平锁两种类型的锁，公平锁可以保证安装请求锁的顺序获取锁，而非公平锁不可以。

分布式锁的实现

分布式锁常见的实现有三种实现，下文我们会一一介绍这三种锁的实现方式：

• 基于数据库的分布式锁；

• 基于 Redis 的分布式锁；

• 基于 Zookeeper 的分布式锁。

基于数据库的分布式锁

基于数据库的分布式锁可以有不同的实现方式，本文会介绍作者在实际生产中使用的一种数据库非阻塞分布式锁的实现方案。

方案概览

我们上面列举出了分布式锁需要满足的特点，使用数据库实现分布式锁也需要满足这些特点，下面我们来一一介绍实现方法：

• 互斥性：通过数据库 update 的原子性达到两次获取锁之间的互斥性；

• 可重入性：在数据库中保留一个字段存储当前锁的持有者；

• 锁超时：在数据库中存储锁的获取时间点和超时时长；

• 高效性：数据库本身可以支持比较高的并发；

• 高可用：可以增加主从数据库逻辑，提升数据库的可用性；

• 阻塞性：可以通过看门狗轮询的方式实现线程的阻塞；

• 公平性：可以添加锁队列，不过不建议，实现起来比较复杂。

表结构设计

数据库的表名为 lock，各个字段的定义如下所示：

获取锁的 SQL 语句

获取锁的 SQL 语句分不同的情况，如果锁不存在，那么首先需要创建锁，并且创建锁的线程可以获取锁：

insert into lock(lock_key,lock_time,lock_duration,lock_owner,locked) values ('xxx',now(),1000,'ownerxxx',true)

如果锁已经存在，那么就尝试更新锁的信息，如果更新成功则表示获取锁成功，更新失败则表示获取锁失败。

update lock set     locked = true,     lock_owner = 'ownerxxxx',     lock_time = now(),     lock_duration = 1000where    lock_key='xxx' and(    lock_owner = 'ownerxxxx' or    locked = false or    date_add(lock_time, interval lock_duration second) > now())

释放锁的 SQL 语句

当用户使用完锁需要释放的时候，可以直接更新 locked 标识位为 false。

update lock set     locked = false, where    lock_key='xxx' and    lock_owner = 'ownerxxxx' and    locked = true

看门狗

通过上面的步骤，我们可以实现获取锁和释放锁，那么看门狗又是做什么的呢？

大家想象一下，如果用户获取锁到释放锁之间的时间大于锁的超时时间，是不是会有问题？是不是可能会出现多个节点同时获取锁的情况？这个时候就需要看门狗了，看门狗可以通过定时任务不断刷新锁的获取事件，从而在用户获取锁到释放锁期间保持一直持有锁。

基于 Redis 的分布式锁

Redis 的 Java 客户端 Redisson 实现了分布式锁，我们可以通过类似 ReentrantLock 的加锁-释放锁的逻辑来实现分布式锁。

RLock disLock = redissonClient.getLock("DISLOCK");disLock.lock();try {    // 业务逻辑} finally {    // 无论如何, 最后都要解锁    disLock.unlock();}

Redisson 分布式锁的底层原理

如下图为 Redisson 客户端加锁和释放锁的逻辑：

加锁机制

从上图中可以看出来，Redisson 客户端需要获取锁的时候，要发送一段 Lua 脚本到 Redis 集群执行，为什么要用 Lua 脚本呢？因为一段复杂的业务逻辑，可以通过封装在 Lua 脚本中发送给 Redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

Lua 源码分析：如下为 Redisson 加锁的 lua 源码，接下来我们会对源码进行分析。

源码入参：Lua 脚本有三个输入参数：KEYS[1]、ARGV[1]和 ARGV[2]，含义如下：

• KEYS[1]代表的是加锁的 Key，例如 RLock lock = redisson.getLock("myLock")中的“myLock”；

• ARGV[1]代表的就是锁 Key 的默认生存时间，默认 30 秒；

• ARGV[2]代表的是加锁的客户端的 ID，类似于下面这样的：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1。

Lua 脚本及加锁步骤如下代码块所示，可以看出其大致原理为：

• 锁不存在的时候，创建锁并设置过期时间；

• 锁存在的时候，如果是重入场景则刷新锁的过期事件；

• 否则返回加锁失败和锁的过期时间。

-- 判断锁是不是存在if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then     -- 添加锁，并且设置客户端和初始锁重入次数    redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);     -- 设置锁的超时事件     redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);      -- 返回加锁成功    return nil;  end;  -- 判断当前锁的持有者是不是请求锁的请求者if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then      -- 当前锁被请求者持有，重入锁，增加锁重入次数    redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);      -- 刷新锁的过期时间    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);      -- 返回加锁成功    return nil;  end;  -- 返回当前锁的过期时间return redis.call('pttl', KEYS[1]);

看门狗逻辑

客户端 1 加锁的锁 Key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把锁，怎么办呢？只要客户端 1 加锁成功，就会启动一个 watchdog 看门狗，这个后台线程，会每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 Key，就会不断的延长锁 Key 的生存时间。

释放锁机制

如果执行 lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。就是每次都对 myLock 数据结构中的那个加锁次数减 1。

如果发现加锁次数是 0 了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从 Redis 里删除这个 Key。

而另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。这就是所谓的分布式锁的开源 Redisson 框架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 Redis 进行分布式锁的加锁与释放锁。

Redisson 分布式锁的缺陷

Redis 分布式锁会有个缺陷，就是在 Redis 哨兵模式下:

1. 客户端 1 对某个 master 节点写入了 redisson 锁，此时会异步复制给对应的 slave 节点。但是这个过程中一旦发生 master 节点宕机，主备切换，slave 节点从变为了 master 节点。

2. 客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 master 节点上也能加锁，此时就会导致多个客户端对同一个分布式锁完成了加锁。

3. 系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

这个缺陷导致在哨兵模式或者主从模式下，如果 master 实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

基于 Zookeeper 的分布式锁

Zookeeper 实现的分布式锁适用于引入 Zookeeper 的服务，如下所示，有两个服务注册到 Zookeeper，并且都需要获取 Zookeeper 上的分布式锁，流程式什么样的呢？

步骤 1

假设客户端 A 抢先一步，对 ZK 发起了加分布式锁的请求，这个加锁请求是用到了 ZK 中的一个特殊的概念，叫做“临时顺序节点”。简单来说，就是直接在"my_lock"这个锁节点下，创建一个顺序节点，这个顺序节点有 ZK 内部自行维护的一个节点序号。

• 比如第一个客户端来获取一个顺序节点，ZK 内部会生成名称 xxx-000001。

• 然后第二个客户端来获取一个顺序节点，ZK 内部会生成名称 xxx-000002。

最后一个数字都是依次递增的，从 1 开始逐次递增。ZK 会维护这个顺序。所以客户端 A 先发起请求，就会生成出来一个顺序节点，如下所示：

客户端 A 发起了加锁请求，会先加锁的 node 下生成一个临时顺序节点。因为客户端 A 是第一个发起请求，所以节点名称的最后一个数字是"1"。客户端 A 创建完好顺序节后，会查询锁下面所有的节点，按照末尾数字升序排序，判断当前节点的是不是第一个节点，如果是第一个节点则加锁成功。

步骤 2

客户端 A 都加完锁了，客户端 B 过来想要加锁了，此时也会在锁节点下创建一个临时顺序节点，节点名称的最后一个数字是"2"。

客户端 B 会判断加锁逻辑，查询锁节点下的所有子节点，按序号顺序排列，此时第一个是客户端 A 创建的那个顺序节点，序号为"01"的那个。所以加锁失败。加锁失败了以后，客户端 B 就会通过 ZK 的 API 对他的顺序节点的上一个顺序节点加一个监听器。ZK 天然就可以实现对某个节点的监听。

步骤 3

客户端 A 加锁之后，可能处理了一些代码逻辑，然后就会释放锁。Zookeeper 释放锁其实就是把客户端 A 创建的顺序节点zk_random_000001删除。

删除客户端 A 的节点之后，Zookeeper 会负责通知监听这个节点的监听器，也就是客户端 B 之前添加监听器。客户端 B 的监听器知道了上一个顺序节点被删除，也就是排在他之前的某个客户端释放了锁。此时，就会客户端 B 会重新尝试去获取锁，也就是获取锁节点下的子节点集合，判断自身是不是第一个节点，从而获取锁。

三种锁的优缺点

基于数据库的分布式锁：

• 数据库并发性能较差；

• 阻塞式锁实现比较复杂；

• 公平锁实现比较复杂。

基于 Redis 的分布式锁：

• 主从切换的情况下可能出现多客户端获取锁的情况；

• Lua 脚本在单机上具有原子性，主从同步时不具有原子性。

基于 Zookeeper 的分布式锁：

• 需要引入 Zookeeper 集群，比较重量级；

• 分布式锁的可重入粒度只能是节点级别；