面试不懂分布式锁？那得多吃亏。。。

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本文是公众号读者jianfeng投稿的文章

在此感谢jianfeng同学的分享

为什么用分布式锁？

在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景：

系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。

由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。

此时系统架构如下：

但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。

而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。

这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。

很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题

此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。

按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。

这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。

但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图：

增加机器之后，系统变成上图所示，我的天！

假设此时两个用户的请求同时到来，但是落在了不同的机器上，那么这两个请求是可以同时执行了，还是会出现库存超卖的问题。

为什么呢？因为上图中的两个A系统，运行在两个不同的JVM里面，他们加的锁只对属于自己JVM里面的线程有效，对于其他JVM的线程是无效的。

因此，这里的问题是：Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了

这是因为两台机器加的锁不是同一个锁(两个锁在不同的JVM里面)。

那么，我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁，问题不就解决了吗？

此时，就该分布式锁隆重登场了，分布式锁的思路是：

在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。

至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。

文字描述不太直观，我们来看下图：

通过上面的分析，我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用Java原生的锁机制无法保证线程安全，所以我们需要用到分布式锁的方案。

那么，如何实现分布式锁呢？接着往下看！

基于Redis实现分布式锁

上面分析为啥要使用分布式锁了，这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。

最常见的一种方案就是使用Redis做分布式锁

使用Redis做分布式锁的思路大概是这样的：在redis中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个key删除。

具体代码是这样的：

// 获取锁	
// NX是指如果key不存在就成功，key存在返回false，PX可以指定过期时间	
SET anyLock unique_value NX PX 30000	
	
	
// 释放锁：通过执行一段lua脚本	
// 释放锁涉及到两条指令，这两条指令不是原子性的	
// 需要用到redis的lua脚本支持特性，redis执行lua脚本是原子性的	
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then	
   return redis.call("del",KEYS[1])	
else	
   return 0	
end

这种方式有几大要点：

• 一定要用SET key value NX PX milliseconds 命令

  如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁(key永久存在)

• value要具有唯一性

  这个是为了在解锁的时候，需要验证value是和加锁的一致才删除key。

  这是避免了一种情况：假设A获取了锁，过期时间30s，此时35s之后，锁已经自动释放了，A去释放锁，但是此时可能B获取了锁。A客户端就不能删除B的锁了。

除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑redis的部署问题。

redis有3种部署方式：

• 单机模式

• master-slave + sentinel选举模式

• redis cluster模式

使用redis做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要redis故障了。加锁就不行了。

采用master-slave模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过sentinel做了高可用，但是如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。

基于以上的考虑，其实redis的作者也考虑到这个问题，他提出了一个RedLock的算法，这个算法的意思大概是这样的：

假设redis的部署模式是redis cluster，总共有5个master节点，通过以下步骤获取一把锁：

• 获取当前时间戳，单位是毫秒

• 轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间设置较短，一般就几十毫秒

• 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）

• 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

• 要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁

• 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

但是这样的这种算法还是颇具争议的，可能还会存在不少的问题，无法保证加锁的过程一定正确。

另一种方式：Redisson

此外，实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，还可以使用开源框架：Redission

Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用，为什么呢？

回想一下上面说的，如果自己写代码来通过redis设置一个值，是通过下面这个命令设置的。

• SET anyLock unique_value NX PX 30000

这里设置的超时时间是30s，假如我超过30s都还没有完成业务逻辑的情况下，key会过期，其他线程有可能会获取到锁。

这样一来的话，第一个线程还没执行完业务逻辑，第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间，太麻烦了~

我们来看看redisson是怎么实现的？先感受一下使用redission的爽：

Config config = new Config();	
config.useClusterServers()	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7001")	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7002")	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7003")	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7001")	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7002")	
    .addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7003");	
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);	
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");	
lock.lock();	
lock.unlock();

就是这么简单，我们只需要通过它的api中的lock和unlock即可完成分布式锁，他帮我们考虑了很多细节：

• redisson所有指令都通过lua脚本执行，redis支持lua脚本原子性执行

• redisson设置一个key的默认过期时间为30s,如果某个客户端持有一个锁超过了30s怎么办？

  redisson中有一个watchdog的概念，翻译过来就是看门狗，它会在你获取锁之后，每隔10秒帮你把key的超时时间设为30s

  这样的话，就算一直持有锁也不会出现key过期了，其他线程获取到锁的问题了。

• redisson的“看门狗”逻辑保证了没有死锁发生。

  (如果机器宕机了，看门狗也就没了。此时就不会延长key的过期时间，到了30s之后就会自动过期了，其他线程可以获取到锁)

这里稍微贴出来其实现代码：

// 加锁逻辑	
private  RFuture tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {	
    if (leaseTime != -1) {	
        return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);	
    }	
    // 调用一段lua脚本，设置一些key、过期时间	
    RFuture ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);	
    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {	
        @Override	
        public void operationComplete(Future future) throws Exception {	
            if (!future.isSuccess()) {	
                return;	
            }	
            Long ttlRemaining = future.getNow();	
            // lock acquired	
            if (ttlRemaining == null) {	
                // 看门狗逻辑	
                scheduleExpirationRenewal(threadId);	
            }	
        }	
    });	
    return ttlRemainingFuture;	
}	
 RFuture tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) {	
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);	
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,	
              "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +	
                  "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +	
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +	
                  "return nil; " +	
              "end; " +	
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +	
                  "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +	
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +	
                  "return nil; " +	
              "end; " +	
              "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",	
                Collections.