关于后端:在代码世界游走没几把锁防身可不行-京东云技术团队

一、开篇背景

“锁”代表平安。在程序中（这里指java）尤其多线程环境下，有了锁的帮忙，会给数据安全带来保障，帮忙线程更好的运作，防止竞争和互斥。

锁共有15种算法：乐观锁、乐观锁、自旋锁、重入锁、读写锁、偏心锁、非偏心锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏差锁、分段锁、互斥锁、同步锁….一口气输入真的累，谁记这个啊。咱们要吃现成的。ok，下面的一大堆在咱java里就是：

ReentrantLock，Synchronieed，ReentrantReadWriteLock，Atomic 全家桶，Concurrent全家桶

已上在并发场景中都是被经常用到，想必大家都已炉火纯青般…..巴特！咱们还有后浪同学们可能不相熟，那我在这里聊下锁的用法和应用场景。

ReentrantLock：

ReentrantLock是一个互斥的可重入锁。互斥的意思就是排他，独占，只能一个线程获取到锁。可重入的意思就是单个线程能够多次重复获取锁。它实现了乐观锁、重入锁、独占锁、非偏心锁和互斥锁的算法。

罕用办法

场景

递归嵌套的业务场景中，例如一棵树型的业务逻辑，办法有嵌套和调用，这时候我从外层加锁后，在递归遍历屡次，每次都要是同一把锁，并且递归到其余层级时锁还不能生效。这个时候就能够应用重入锁了。江湖上还有个花名，叫递归锁。

Synchronized：

Synchronized是乐观锁，默认是偏差锁，解锁失败后会降级为轻量级锁，当竞争持续加剧，进入CAS自旋10次后会降级为重量级锁。它实现了乐观锁、重入锁（用关键字润饰办法或代码段时）、独占锁，非偏心锁、轻量级锁、重量级锁、偏差锁和同步锁算法。

应用办法

场景

多个线程访问共享变量，为了保证期原子性就能够应用 synchronized 。一个典型的业务场景是银行转账操作。假如有多个用户在同时进行转账操作，须要确保转账过程的原子性和数据的一致性，避免出现反复转账或者转账金额谬误的状况。在这种状况下，能够应用 synchronized 关键字来实现同步拜访。

ReentrantReadWriteLock：

ReentrantReadWriteLock是Java提供的读写锁，它反对多个线程同时读取共享数据，但只容许一个线程进行写操作。 他实现了读写锁和共享锁算法。

罕用办法

场景

读写锁利用在读多写少的状况下。读取时不波及数据批改，写入时须要互斥操作。当初根本所有的号称效率高的准实时数据库都有实现读写锁的算法。

Atomic 全家桶：

Atomic全家桶 咱们已 AtomicInteger 为例。他的特点是实现了CAS算法，同时解决了ABA问题保障原子性。还实现了自旋锁的CLHLock算法，用于CAS比拟失败后自旋期待。它实现了乐观锁、自旋锁和轻量级锁的算法。

罕用办法

场景

用来做计数器十分适合，再有就是线程通信，数据共享。

Concurrent全家桶：

Concurrent全家桶咱们已ConcurrentHashMap为代表。它实现了分段锁算法（Segmented Locking）的策略，将整个数据结构划分成多个Segments，每个段都领有独立的锁。

罕用办法

场景

在java中ConcurrentHashMap，就是将数据分为16段，每一段都有独自的锁，并且处于不同锁段的数据互不烦扰，以此来晋升锁的性能。

比方在秒杀扣库存的场景中，当初的库存中有2000个商品，用户能够秒杀。为了防止出现超卖的状况，通常状况下，能够对库存加锁。如果有1W的用户竞争同一把锁，显然零碎吞吐量会非常低。为了晋升零碎性能，咱们能够将库存分段，比方：分为100段，这样每段就有20个商品能够参加秒杀。在秒杀的过程中，先把用户id获取hash值，而后除以100取模。模为1的用户拜访第1段库存，模为2的用户拜访第2段库存，模为3的用户拜访第3段库存，前面以此类推，到最初模为100的用户拜访第100段库存。如此一来，在多线程环境中，能够大大的缩小锁的抵触。

二、重点分布式场景redisson和zk的锁的介绍

Redisson

咱们日常开发中用用的最多的场景还是分布式锁。提到分布式锁就不可回避Redisson。WHY？ 他就是权威好用。应用场景最多没有之一。Redisson官网一共提供了8把锁。咱们逐个看一下。

1 可重入锁（Reentrant Lock）

基于Redis的Redisson分布式可重入锁**RLock** Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2规范的接口。

   public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();
        
        RLock lock = redisson.getLock("lock");
        lock.lock(2, TimeUnit.SECONDS);

        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
                RLock lock1 = redisson.getLock("lock");
                lock1.lock();
                lock1.unlock();
            };
        };

        t.start();
        t.join();

        redisson.shutdown();
    }

大家都晓得，如果负责贮存这个分布式锁的Redisson节点宕机当前，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会呈现锁死的状态。为了防止这种状况的产生，Redisson外部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被敞开前，一直的缩短锁的有效期。默认状况下，看门狗的查看锁的超时工夫是30秒钟，也能够通过批改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的办法提供了leaseTime的参数来指定加锁的工夫。超过这个工夫后锁便主动解开了。

// 加锁当前10秒钟主动解锁
// 无需调用unlock办法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁，最多期待100秒，上锁当前10秒主动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
   try {
     ...
   } finally {
       lock.unlock();
   }
}

Redisson同时还为分布式锁提供了异步执行的相干办法：

RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lockAsync();
lock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = lock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

RLock对象完全符合Java的Lock标准。也就是说只有领有锁的过程能力解锁，其余过程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException谬误。然而如果遇到须要其余过程也能解锁的状况，请应用分布式信号量Semaphore 对象.

2. 偏心锁（Fair Lock）

基于Redis的Redisson分布式可重入偏心锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2规范的接口。它保障了当多个Redisson客户端线程同时申请加锁时，优先调配给先发出请求的线程。所有申请线程会在一个队列中排队，当某个线程呈现宕机时，Redisson会期待5秒后持续下一个线程，也就是说如果后面有5个线程都处于期待状态，那么前面的线程会期待至多25秒。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();
        
        RLock lock = redisson.getFairLock("test");

        int size = 10;
        List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            final int j = i;
            Thread t = new Thread() {
                public void run() {
                    lock.lock();
                    lock.unlock();
                };
            };
            
            threads.add(t);
        }
        
        for (Thread thread : threads) {
            thread.start();
            thread.join(5);
        }
        
        for (Thread thread : threads) {
            thread.join();
        }
    }

同样也有看门狗机制来避免死锁。另外Redisson还通过加锁的办法提供了leaseTime的参数来指定加锁的工夫。超过这个工夫后锁便主动解开了。

// 10秒钟当前主动解锁
// 无需调用unlock办法手动解锁
fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 尝试加锁，最多期待100秒，上锁当前10秒主动解锁
boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
fairLock.unlock();

Redisson同时还为分布式可重入偏心锁提供了异步执行的相干办法：

RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
fairLock.lockAsync();
fairLock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = fairLock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);

3. 联锁（MultiLock）

基于Redis的Redisson分布式联锁**RedissonMultiLock**对象能够将多个RLock对象关联为一个联锁，每个RLock对象实例能够来自于不同的Redisson实例。

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient client = Redisson.create();
        // 同时加锁：lock1 lock2 lock3 所有的锁都上锁胜利才算胜利。
        RLock lock1 = client.getLock("lock1");
        RLock lock2 = client.getLock("lock2");
        RLock lock3 = client.getLock("lock3");
        
        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
                RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
                lock.lock();
                
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                
                lock.unlock();
            };
        };
        t.start();
        t.join(1000);

        RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
        lock.lock();
        lock.unlock();
    }

同样也有看门狗机制来避免死锁。另外Redisson还通过加锁的办法提供了leaseTime的参数来指定加锁的工夫。超过这个工夫后锁便主动解开了。

RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会主动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 为加锁期待100秒工夫，并在加锁胜利10秒钟后主动解开
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

4. 红锁（RedLock）

基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也能够用来将多个RLock对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例能够来自于不同的Redisson实例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁胜利就算胜利。
lock.lock();
...
lock.unlock();
。

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient client1 = Redisson.create();
        RedissonClient client2 = Redisson.create();
        
        RLock lock1 = client1.getLock("lock1");
        RLock lock2 = client1.getLock("lock2");
        RLock lock3 = client2.getLock("lock3");
        
        Thread t1 = new Thread() {
            public void run() {
                lock3.lock();
            };
        };
        t1.start();
        t1.join();
        
        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
                RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
                lock.lock();
                
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                lock.unlock();
            };
        };
        t.start();
        t.join(1000);

        lock3.forceUnlock();
        
        RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
        // 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会主动解开
        lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
        lock.unlock();

        client1.shutdown();
        client2.shutdown();
    }
    

5. 读写锁（ReadWriteLock）

基于Redis的Redisson分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。

分布式可重入读写锁容许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。

RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的应用办法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();

        final RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("lock");

        lock.writeLock().tryLock();

        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
                 RLock r = lock.readLock();
                 // 10秒钟当前主动解锁，无需调用unlock办法手动解锁
                 //lock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
                 r.lock();

                 try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                r.unlock();
            };
        };

        t.start();
        t.join();

        lock.writeLock().unlock();

        t.join();
        
        redisson.shutdown();
    }

6. 信号量（Semaphore）

基于Redis的Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java对象RSemaphore采纳了与java.util.concurrent.Semaphore类似的接口和用法。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2规范的接口。

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();

        RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test");
        s.trySetPermits(5);
        s.acquire(3);

        Thread t = new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test");
                s.release();
                s.release();
            }
        };

        t.start();
        //或
        s.acquire(4);
        
        redisson.shutdown();
    }

7. 可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）

基于Redis的Redisson可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）是在RSemaphore对象的根底上，为每个信号减少了一个过期工夫。每个信号能够通过独立的ID来辨识，开释时只能通过提交这个ID能力开释。它提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2规范的接口。

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();

        RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test");
        s.trySetPermits(1);
        // 获取一个信号，有效期只有2秒钟。
        String permitId = s.tryAcquire(100, 2, TimeUnit.SECONDS);

        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
                RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test");
                try {
                    String permitId = s.acquire();
                    s.release(permitId);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            };
        };

        t.start();
        t.join();
        
        s.tryRelease(permitId);
        
    }

8. 闭锁（CountDownLatch）

基于Redisson的Redisson分布式闭锁（CountDownLatch）Java对象RCountDownLatch采纳了与java.util.concurrent.CountDownLatch类似的接口和用法。

 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // connects to 127.0.0.1:6379 by default
        RedissonClient redisson = Redisson.create();

        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

        final RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("latch1");
        latch.trySetCount(1);
        // 在其余线程或其余JVM里
        executor.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                latch.countDown();
            }
            
        });

        executor.execute(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                try {
                    latch.await(550, TimeUnit.MILLISECONDS);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            
        });

        
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);

    }

Zookeeper

接着咱们再看zookeeper的锁。zk不是为高可用性设计的，但它应用**ZAB**协定达到了极高的一致性。所以它常常被选作注册核心、配置核心、分布式锁等场景。它的性能是十分无限的，而且API并不是那么好用。xjjdog偏向于应用基于**Raft**协定的**Etcd**或者**Consul**，它们更加轻量级一些。咱们看一下zk的加锁时序图。

Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端，目前是Apache的顶级我的项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端十分底层的细节开发工作，包含连贯重连、重复注册wathcer和NodeExistsException 异样等。Curator由一系列的模块形成，对于个别开发者而言，罕用的是curator-framework和curator-recipes，咱们跳过他的其余能力，间接看分布式锁。

1. （可重入锁 Shared Reentrant Lock）

Shared意味着锁是全局可见的， 客户端都能够申请锁。 Reentrant和JDK的ReentrantLock相似， 意味着同一个客户端在领有锁的同时，能够屡次获取，不会被阻塞。 它是由类InterProcessMutex来实现。 通过acquire取得锁，并提供超时机制。通过release()办法开释锁。 InterProcessMutex 实例能够重用。 Revoking ZooKeeper recipes wiki定义了可协商的撤销机制。 为了撤销mutex, 调用makeRevocable办法。咱们来看示例：

public class ExampleClientThatLocks {
    private final InterProcessMutex lock;
    private final FakeLimitedResource resource;
    private final String clientName;

    public ExampleClientThatLocks(
            CuratorFramework client, String lockPath, FakeLimitedResource resource, String clientName) {
        this.resource = resource;
        this.clientName = clientName;
        lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
    }

    public void doWork(long time, TimeUnit unit) throws Exception {
        if (!lock.acquire(time, unit)) {
            throw new IllegalStateException(clientName + " could not acquire the lock");
        }
        try {
            System.out.println(clientName + " has the lock");
            resource.use();
        } finally {
            System.out.println(clientName + " releasing the lock");
            //开释锁
            lock.release();
        }
    }
}

2. 不可重入锁（Shared Lock）

应用InterProcessSemaphoreMutex，调用办法相似，区别在于该锁是不可重入的，在同一个线程中不可重入。

3. 可重入读写锁（Shared Reentrant Read Write Lock）

相似JDK的ReentrantReadWriteLock. 一个读写锁治理一对相干的锁。 一个负责读操作，另外一个负责写操作。 读操作在写锁没被应用时可同时由多个过程应用，而写锁应用时不容许读 (阻塞)。 此锁是可重入的。一个领有写锁的线程可重入读锁，然而读锁却不能进入写锁。 这也意味着写锁能够降级成读锁， 比方申请写锁 —>读锁 —->开释写锁。 从读锁升级成写锁是不成的。 次要由两个类实现：

InterProcessReadWriteLock
InterProcessLock

4. 信号量（Shared Semaphore）

一个计数的信号量相似JDK的Semaphore。 JDK中Semaphore保护的一组许可(permits)，而Cubator中称之为租约(Lease)。留神，所有的实例必须应用雷同的numberOfLeases值。 调用acquire会返回一个租约对象。 客户端必须在finally中close这些租约对象，否则这些租约会失落掉。 然而， 然而，如果客户端session因为某种原因比方crash丢掉， 那么这些客户端持有的租约会主动close， 这样其它客户端能够持续应用这些租约。 租约还能够通过上面的形式返还：

public void returnAll(Collection<Lease> leases)
public void returnLease(Lease lease)

留神一次你能够申请多个租约，如果Semaphore以后的租约不够，则申请线程会被阻塞。 同时还提供了超时的重载办法:

public Lease acquire()
public Collection<Lease> acquire(int qty)
public Lease acquire(long time, TimeUnit unit)
public Collection<Lease> acquire(int qty, long time, TimeUnit unit)

次要类有:

InterProcessSemaphoreV2
Lease
SharedCountReader

5. 多锁对象（Multi Shared Lock）

Multi Shared Lock是一个锁的容器。 当调用acquire， 所有的锁都会被acquire，如果申请失败，所有的锁都会被release。 同样调用release时所有的锁都被release(失败被疏忽)。 基本上，它就是组锁的代表，在它下面的申请开释操作都会传递给它蕴含的所有的锁。 次要波及两个类：

InterProcessMultiLock
InterProcessLock

它的构造函数须要蕴含的锁的汇合，或者一组ZooKeeper的path。

public InterProcessMultiLock(List<InterProcessLock> locks)
public InterProcessMultiLock(CuratorFramework client, List<String> paths)

6. 残缺锁示例

咱们再看一个官网残缺锁示例：

public class LockingExample {
    private static final int QTY = 5;
    private static final int REPETITIONS = QTY * 10;

    private static final String PATH = "/examples/locks";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // all of the useful sample code is in ExampleClientThatLocks.java

        // FakeLimitedResource simulates some external resource that can only be access by one process at a time
        final FakeLimitedResource resource = new FakeLimitedResource();

        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY);
        final TestingServer server = new TestingServer();
        try {
            for (int i = 0; i < QTY; ++i) {
                final int index = i;
                Callable<Void> task = new Callable<Void>() {
                    @Override
                    public Void call() throws Exception {
                        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
                                server.getConnectString(), new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
                        try {
                            client.start();

                            ExampleClientThatLocks example =
                                    new ExampleClientThatLocks(client, PATH, resource, "Client " + index);
                            for (int j = 0; j < REPETITIONS; ++j) {
                                example.doWork(10, TimeUnit.SECONDS);
                            }
                        } catch (InterruptedException e) {
                            Thread.currentThread().interrupt();
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                            // log or do something
                        } finally {
                            CloseableUtils.closeQuietly(client);
                        }
                        return null;
                    }
                };
                service.submit(task);
            }

            service.shutdown();
            service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
        } finally {
            CloseableUtils.closeQuietly(server);
        }
    }
}

三、总结

分布式环境中，咱们始终绕不开CAP实践，这也是Redisson锁和ZK锁的本质区别。CAP指的是在一个分布式系统中：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。

这三个因素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的理论业务场景，更须要的是保证数据一致性。那么请应用CP类型的分布式锁，比方：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据个别不会丢。

如果你的理论业务场景，更须要的是保证数据高可用性。那么请应用AP类型的分布式锁，比方：Redisson，它是基于内存的，性能比拟好，但有失落数据的危险。

其实，在咱们绝大多数分布式业务场景中，应用Redisson分布式锁就够了，真的别太较真。因为数据不统一问题，能够通过最终一致性计划解决。但如果零碎不可用了，对用户来说是暴击一万点挫伤。

四、思考思考

以上就是我对锁的总结和。分布式锁不是完满的，总会有问题；如：在redis中，lockName和已有的key不能重名 ！unlock的前提是lock胜利！必须要设计本人的兜底计划……

回顾整个锁界，兄弟们都把握了哪些锁呢？在分布式锁的场景中都遇到哪些疑难杂症？咱们评论区持续

五、备注

redisson：

官网实例

官网代码示例

curator：

curator的ZK客户端示例

作者：京东保险 管顺利
起源：京东云开发者社区 转载请注明起源