文章来源：www.liangsonghua.me
作者介绍：京东资深工程师-梁松华，长期关注稳定性保障、敏捷开发、JAVA高级、微服务架构
一般情况下我们会通过下面的方法进行资源的一致性保护
// THIS CODE IS BROKENfunction writeData(filename, data) { var lock = lockService.acquireLock(filename); if (!lock) { throw 'Failed to acquire lock'; } try { var file = storage.readFile(filename); var updated = updateContents(file, data); storage.writeFile(filename, updated); } finally { lock.release(); }}但是很遗憾的是，上面这段代码是不安全的，比如客户端client-1获取锁后由于执行垃圾回收GC导致一段时间的停顿（stop-the-word GC pause)或者其他长时间阻塞操作，此时锁过期了，其他客户如client-2会获得锁，当client-1恢复后就会出现client-1client-2同时处理获得锁的状态
我们可能会想到通过令牌或者叫版本号的方式，然而在使用Redis作为锁服务时并不能解决上述的问题。不管我们怎么修改Redlock生成token的算法，使用unique random随机数是不安全的，使用引用计数也是不安全的，一个redis node服务可能会出宕机，多个redis node服务可能会出现同步异常(go out of sync)。Redlock锁会失效的根本原因是Redis使用getimeofday作为key缓存失效时间而不是监视器(monitonic lock)，服务器的时钟出现异常回退无法百分百避免，ntp分布式时间服务也是个难点
分布式锁实现需要考虑锁的排它性和不能释放它人的锁，作者不推荐使用Redlock算法，推荐使用zookeeper或者数据库事务(个人不推荐：for update性能太差了)
补充：使用zookeeper实现分布式锁
可以通过客户端尝试创建节点路径，成功就获得锁，但是性能较差。更好的方式是利用zookeeper有序临时节点，最小序列获得锁，其他节点lock时需要阻塞等待前一个节点(比自身序列小的最大那个)释放锁(countDownLatch.wait())，当触发watch事件时将计数器减一(countDownLatch.countDown()),然后此时最小序列节点将会获得锁。可以利用Curator简化操作，示例如下
public static void main(String[] args) throws Exception { //重试策略 RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3); //创建工厂连接 final CuratorFramework curatorFramework = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(connetString) .sessionTimeoutMs(sessionTimeOut).retryPolicy(retryPolicy).build(); curatorFramework.start(); //创建分布式可重入排他锁，监听客户端为curatorFramework，锁的根节点为/locks final InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(curatorFramework, "/lock"); final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); for (int i = 0; i < 100; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { countDownLatch.await(); //加锁 mutex.acquire(); process(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally { try { //释放锁 mutex.release(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": release lock"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } },"Thread" + i).start(); } Thread.sleep(100); countDownLatch.countDown(); } }补充：redis实现分布式锁
public enum FreeLockUtil { instance; public static FreeLockUtil getInstance() { return instance; } @Autowired @Qualifier("jimClient") private Cluster jimClient; @Autowired private TdeUtil tdeUtil; private String scriptHash; @PostConstruct public void init() { String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; scriptHash = jimClient.scriptLoad(script); } /** * @Description: 没有获得锁时会返回空 * @Param: [key] * @return: java.lang.String * @Author: Pidan */ public String lock(String lockKey) { String token = tdeUtil.random(); //不要将set和expire分开 Boolean lockRes = jimClient.set(lockKey, token, 1L,TimeUnit.MINUTES, false); return lockRes?token:null; } /** * @Description: 类似CAS版本号 * @Param: [key, value] * @return: void * @Author: Pidan */ public void unlock(String lockKey,String token) { //不要在客户端使用get-if-equals-del jimClient.evalsha(scriptHash, Collections.singletonList(lockKey),Collections.singletonList(token),true); }}不管是基于Redis或者是Zookeeper实现分布式锁都有各点的优缺点，Redis的高并发是Zookeeper无法比拟的，但是Redis缓存的内存大小如果不足的话极有可能会导致信息丢失，反观使用Zookeeper实现分布式锁，会导致性能开销比较高，因为需要动态创建删除临时节点，频繁操作磁盘读写，不过它的可靠性更高
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作者介绍：京东资深工程师-梁松华，长期关注稳定性保障、敏捷开发、JAVA高级、微服务架构