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1. 基于 Redis 实现分布式锁
Redis 分布式锁原理如上图所示，当有多个 Set 命令发送到 Redis 时，Redis 会串行解决，最终只有一个 Set 命令执行胜利，从而只有一个线程加锁胜利
2：SetNx 命令加锁
利用_Redis 的 setNx_命令在 Redis 数据库中创立一个 <Key，Value> 记录，_这条命令只有当 Redis 中没有这个 Key 的时候才执行胜利，当曾经有这个 Key 的时候会返回失败_
利用如上的_setNx_命令便能够简略的实现加锁性能，当多个线程去执行这个加锁命令时，_只有一个线程执行胜利，而后执行业务逻辑，其余线程加锁失败返回或者重试_
3：死锁问题
下面的_setNx_命令实现了根本的加锁性能，但存在一个致命的问题是，_当程序在执行业务代码解体时，无奈再执行到上面的解锁指令，从而导致呈现死锁问题_
为了解决死锁问题，这里就须要_引入过期工夫的概念 _，过期工夫是给以后这个_key 设置肯定的存活工夫，当存活工夫到期后，Redis 就会主动删除这个过期的 Key_，从而使得程序在解体时也能_ 到期主动开释锁_
如上图所示，应用 Redis 的_expire 命令 _来为锁设置过期工夫，从而实现到期主动解锁的性能，但这里依然还存在一个问题就是_ 加锁与给锁设置过期工夫这两个操作命令并不是原子命令_
思考上面这种状况：
当程序在加锁实现后，在设置过期工夫前解体，这时依然会造成锁无奈主动开释，从而产生死锁景象
4：应用原子命令
针对下面加锁与设置过期工夫不是原子命令的问题，Redis 为咱们提供了一个原子命令如下：
通过_SetNx(key,value,timeOut)_这个_联合加锁与设置过期工夫的原子命令_就能残缺的实现基于 Redis 的分布式锁的加锁步骤
5：解锁原理
解锁原理就是基于 Redis 的_del 删除 key 指令_
6：谬误删除锁问题
下面间接删除 key 来解锁形式会存在一个问题，思考上面这种状况：
（1）线程 1 执行业务工夫过长导致本人加的锁过期
（2）这时线程 2 进来加锁胜利
（3）而后线程 1 业务逻辑执行结束开始执行 del key 命令
（4）_这时就会呈现谬误删除线程 2 加的锁_
（5）谬误删除线程 2 的锁后，线程 3 又能够加锁胜利，导致有两个线程执行业务代码
7：退出锁标识
为了解决这种谬误删除其余线程的锁的问题，在这里须要对加锁命令进行革新，_须要在 value 字段里退出以后线程的 id_，在这里能够应用 uuid 来实现。线程在删除锁的时候，用本人的 uuid 与 Redis 中锁的 uuid 进行比拟，_如果是本人的锁就进行删除，不是则不删除_
如上图所示，加锁时_在 value 字段中存入以后线程的 id，而后在解锁时通过比拟以后的锁是否是本人的来判断是否加锁胜利,_这样就解决了谬误删除他人的锁的问题，_但这里同样存在原子命令问题，比拟并删除_这个操作并不是原子命令，思考上面这种状况
（1）线程 1 获取 uuid 并判断锁是本人的
（2）_筹备解锁时呈现 GC 或者其余起因导致程序卡顿无奈立刻执行 Del 命令_，导致线程 1 的锁过期
（3）线程 2 就会在这个时候加锁胜利
（4）线程 1 卡顿完结继续执行解锁指令，就会谬误删除线程 2 的锁
这个问题呈现的根本原因还是_比拟并删除这两个操作并不是原子命令，只有两个命令被打断就有可能呈现并发问题 ， 如果将两个命令变为原子命令就能解决这个问题_
8：引入 lua 脚本实现原子删除操作
_lua 脚本_是一个十分轻量级的脚本语言，Redis 底层天生反对 lua 脚本的执行，一个 lua 脚本中能够蕴含多条 Redis 命令，Redis 会将整个 lua 脚本当作原子操作来执行，从而实现聚合多条 Redis 指令的原子操作，其原理如下图所示：
这里在解锁时，应用 lua 脚本将_比拟并删除_操作变为原子操作
//lua 脚本如下
luaScript = "if redis.call('get',key) == value then
return redis.call('del',key)
else
return 0
end;"
如下面的 lua 脚本所示，Redis 会将整个 lua 脚本当作一个独自的命令执行，从而实现多个命令的原子操作，防止多线程竞争问题，最终联合 lua 脚本实现了一个残缺的分布式的加锁和解锁过程，伪代码如下：
uuid = getUUID();
// 加锁
lockResut = redisClient.setNx(key,uuid,timeOut);
if(!lockResult){return;}
try{// 执行业务逻辑}finally{
// 解锁
redisClient.eval(delLuaScript,keys,values)
}
// 解锁的 lua 脚本
delLuaScript = "if redis.call('get',key) == value then
return redis.call('del',key)
else
return 0
end;"到此，咱们最终实现了一个加锁和解锁性能较为残缺的 redis 分布式锁了，当然作为一个锁来说，还有一些其余的性能须要进一步欠缺，例如_思考锁生效问题，可重入问题等_
9：主动续期性能
在执行业务代码时，因为业务执行工夫长，最终可能导致在业务执行过程中，本人的锁超时，而后锁主动开释了，在这种状况下第二个线程就会加锁胜利，从而导致数据不统一的状况产生，如下图所示：
对于上述的这种状况，起因是由_于设置的过期工夫太短或者业务执行工夫太长 _导致锁过期，然而为了防止死锁问题又必须设置过期工夫，那这就须要引入主动续期的性能，即在加锁胜利时，_ 开启一个定时工作，主动刷新 Redis 加锁 key 的超时工夫，_从而防止上诉状况产生，如下图所示：
uuid = getUUID();
// 加锁
lockResut = redisClient.setNx(key,uuid,timeOut);
if(!lockResult){return;}
// 开启一个定时工作
new Scheduler(key,time,uuid,scheduleTime)
try{// 执行业务逻辑}finally{
// 删除锁
redisClient.eval(delLuaScript,keys,values)
// 勾销定时工作
cancelScheduler(uuid);
}如上诉代码所示，_在加锁胜利后能够启动一个定时工作来对锁进行主动续期，_定时工作的执行逻辑是：
（1）判断 Redis 中的锁是否是本人的
（2）如果存在的话就应用 expire 命令从新设置过期工夫
这里因为须要两个 Redis 的命令，所以也须要应用 lua 脚本来实现原子操作，代码如下所示：
luaScript = "if redis.call('get',key) == value) then
return redis.call('expire',key,timeOut);
else
return 0;
end；"10：可重入锁
对于一个性能残缺的锁来说，可重入性能是必不可少的个性，所谓的锁可重入就是同一个线程，第一次加锁胜利后，在第二次加锁时，无需进行排队期待，只须要判断是否是本人的锁就行了，能够间接再次获取锁来执行业务逻辑，如下图所示：
实现可重入机制的原理就是_在加锁的时候记录加锁次数，在开释锁的时候缩小加锁次数，这个加锁的次数记录能够存在 Redis 中，如下图所示：_
如上图所示，退出可重入性能后，加锁的步骤就变为如下步骤：
（1）判断锁是否存在
（2）判断锁是否是本人的
（3）减少加锁的次数
因为减少次数以及缩小次数是多个操作，这里须要再次应用 lua 脚本来实现，同时因为这里须要在 Redis 中存入加锁的次数，所以须要应用到 Redis 中的 Map 数据结构_Map(key,uuid,lockCount)，_加锁 lua 脚本如下：
// 锁不存在
if (redis.call('exists', key) == 0) then
redis.call('hset', key, uuid, 1);
redis.call('expire', key, time);
return 1;
end;
// 锁存在，判断是否是本人的锁
if (redis.call('hexists', key, uuid) == 1) then
redis.call('hincrby', key, uuid, 1);
redis.call('expire', key, uuid);
return 1;
end;
// 锁不是本人的，返回加锁失败
return 0；_退出可重入性能后的 _ 解锁逻辑就变为：
（1）判断锁是否是本人的
（2）如果是本人的则缩小加锁次数，否则返回解锁失败
// 判断锁是否是本人的, 不是本人的间接返回谬误
if (redis.call('hexists', key，uuid) == 0) then
return 0;
end;
// 锁是本人的，则对加锁次数 -1
local counter = redis.call('hincrby', key, uuid, -1);
if (counter > 0) then
// 残余加锁次数大于 0，则不能开释锁，从新设置过期工夫
redis.call('expire', key, uuid);
return 1;
else
// 等于 0，代表能够开释锁了
redis.call('del', key);
return 1;
end; 到此，咱们在实现根本的_加锁与解锁 _的逻辑上，又退出了_ 可重入和主动续期的性能_，自此一个残缺的 Redis 分布式锁的雏形就实现了，伪代码如下：
uuid = getUUID();
// 加锁
lockResut = redisClient.eval(addLockLuaScript,keys,values);
if(!lockResult){return;}
// 开启一个定时工作
new Scheduler(key,time,uuid,scheduleTime)
try{// 执行业务逻辑}finally{
// 删除锁
redisClient.eval(delLuaScript,keys,values)
// 勾销定时工作
cancelScheduler(uuid);
}11：Zookeeper 实现分布式锁
Zookeeper 是一个分布式协调服务，分布式协调次要是来解决分布式系统中多个利用之间的数据一致性,Zookeeper 外部的数据存储形式相似于文件目录模式的存储构造, 它的内存后果如下图所示：
12：Zookeeper 加锁原理
在 Zookeeper 中的指定门路下创立节点，而后客户端依据以后门路下的节点状态来判断是否加锁胜利，如下图一种状况为例，线程 1 创立节点胜利后，线程 2 再去创立节点就会创立失败
13：Zookeeper 节点类型
长久节点：在 Zookeeper 中创立后会进行长久贮存，直到客户端被动删除
长期节点：以客户端会话 Session 维度创立节点，一旦客户端会话断开，节点就会主动删除
长期 / 长久程序节点：在同一个门路下创立的节点会对每个节点按创立先后顺序编号
zookeeper.exists("/watchpath",new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {System.out.println("进入监听器");
System.out.println("监听门路 Path："+event.getPath());
System.out.println("监听事件类型 EventType："+event.getType());
}
}); 14：利用长期程序节点和监听机制来实现分布式锁
实现分布式锁的形式有多种，咱们能够应用长期节点和程序节点这种计划来实现分布式锁：
1：应用长期节点能够在 客户端程序解体时主动开释锁，防止死锁问题
2：应用程序节点的益处是，能够利用锁开释的事件监听机制，来实现_阻塞监听式的分布式锁_
上面将基于这两个个性来实现分布式锁
15：加锁原理
1：首先在 Zookeeper 上创立长期程序节点 Node01、Node02 等
2：第二步客户端拿到加锁门路下所有创立的节点
3：判断本人的序号是否最小，如果最小的话，代表加锁胜利，如果不是最小的话，就对前一个节点创立监听器
4：如果前一个节点删除，监听器就会告诉客户端来筹备从新获取锁
加锁原理和代码入下图所示：
// 加锁门路
String lockPath;
// 用来阻塞线程
CountDownLatch cc = new CountDownLatch(1);
// 创立锁节点的门路
Sting LOCK_ROOT_PATH = "/locks"
// 先创立锁
public void createLock(){
//lockPath = /locks/lock_01
lockPath = zkClient.create(LOCK_ROOT_PATH+"/lock_", CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
}
// 获取锁
public boolean acquireLock(){
// 获取以后加锁门路下所有的节点
allLocks = zkClient.getChildren("/locks");
// 按节点程序大小排序
Collections.sort(allLocks);
// 判断本人是否是第一个节点
int index = allLocks.indexOf(lockPath.substring(LOCK_ROOT_PATH.length() + 1));
// 如果是第一个节点，则加锁胜利
if (index == 0) {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "取得锁胜利, lockPath:" + lockPath);
return true;
} else {
// 不是序号最小的节点，则监听前一个节点
String preLock = allLocks.get(index - 1);
// 创立监听器
Stat status = zkClient.exists(LOCK_ROOT_PATH + "/" + preLockPath, watcher);
// 前一个节点不存在了，则从新获取锁
if (status == null) {return acquireLock();
} else {
// 阻塞以后过程，直到前一个节点开释锁
System.out.println("期待前一个节点锁开释，prelocakPath："+preLockPath);
// 唤醒以后线程，持续尝试获取锁
cc.await();
return acquireLock();}
}
}
private Watcher watcher = new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// 监听到前一个节点开释锁，唤醒以后线程
cc.countDown();}
}16：可重入锁实现
Zookeeper 实现可重入分布式锁的机制是_在本地保护一个 Map 记录_，因为如果在 Zookeeper 节点保护数据的话，_Zookeeper 的写操作是很慢，集群外部须要进行投票同步数据，_所以在本地保护一个 Map 记录来记录以后加锁的次数和加锁状态，在开释锁的时候缩小加锁的次数，原理如下图所示：
// 利用 Map 记录线程持有的锁
ConcurrentMap<Thread, LockData> lockMap = Maps.newConcurrentMap();
public Boolean lock(){Thread currentThread = Thread.currentThread();
LockData lockData = lockMap.get(currentThread);
//LockData 不为空则阐明曾经有锁
if (lockData != null)
{
// 加锁次数加一
lockData.lockCount.increment();
return true;
}
// 没有锁则尝试获取锁
Boolean lockResult = acquireLock();
// 获取到锁
if (lockResult)
{LockData newLockData = new LockData(currentThread,1);
lockMap.put(currentThread, newLockData);
return true;
}
// 获取锁失败
return false;
}17：解锁原理
解锁的步骤如下：
（1）判断锁是不是本人的
（2）如果是则缩小加锁次数
（3）如果加锁次数等于 0，则开释锁，删除掉创立的长期节点，下一个监听这个节点的客户端会感知到节点删除事件，从而从新去获取锁
public Boolean releaseLock(){LockData lockData = lockMap.get(currentThread);
// 没有锁
if(lockData == null){return false;}
// 有锁则加锁次数减一
lockCount = lockData.lockCount.decrement();
if(lockCount > 0){return true;}
// 加锁次数为 0
try{
// 删除节点
zkClient.delete(lockPath);
// 断开连接
zkClient.close();
finally{
// 删除加锁记录
lockMap.remove(currentThread);
}
return true;
}18：Redis 和 Zookeeper 锁比照
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Redis
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Zookeeper
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读性能
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基于内存
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基于内存
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加锁性能
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间接写内存加锁
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Master 节点创立好后与其余 Follower 节点进行同步, 半数胜利后能力返回写入胜利
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数据一致性
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AP 架构 Redis 集群之间的数据同步是存在肯定的提早的，当主节点宕机后，数据如果还没有同步到从节点上，就会导致分布式锁生效，会造成数据的不统一
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CP 架构当 Leader 节点宕机后，会进行集群从新选举，如果此时只有一部分节点收到了数据的话，会在集群内进行数据同步，保障集群数据的一致性
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19：总结
应用 Redis 还是 Zookeeper 来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，能够参考以下两种状况：
（1）如果业务并发量很大，Redis 分布式锁高效的读写性能更能反对高并发
（2）如果业务要求锁的强一致性，那么应用 Zookeeper 可能是更好的抉择
作者：京东物流 钟磊
起源：京东云开发者社区