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摘要: 原创出处 http://www.cnblogs.com/JJJ1990/p/10496850.html 「贾俊江」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


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首先,分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

在一个进程中,也就是一个jvm或者说应用中,我们很容易去处理控制,在jdk java.util并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁,比如synchronized关键字或者Lock锁,都可以处理。

但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求,很有可能造成服务器压力过大而瘫痪。想想双十一和大年三十晚上十点,瓜分支付宝红包等业务场景,自然需要用到多台服务器去同时处理这些业务,这些服务可能会有上百台同时处理。

但是我们想一想,如果有100台服务器要处理分红包的业务,现在假设有1亿的红包,1千万个人分,金额随机,那么这个业务场景下,是不是必须确保这1千万个人最后分的红包金额总和等于1亿?

如果处理不好每人分到100万,那马云爸爸估计大年初一,就得宣布破产了

一、常规锁会造成什么情况?

首先说一下我们为什么要搞集群。

简单理解就是,需求量(请求并发量)变大了,一个工人处理能力有限,那就多招一些工人来一起处理。

假设1千万个请求平均分配到100台服务器上,每个服务器接收10w的请求。这10w个请求并不是在同一秒中来的,可能是在1,2个小时内,可以联想下我们三十晚上开红包,等到10:20开始,有的人立马开了,有的人等到12点才想起来。

那这样的话,平均到每一秒上的请求也就不到1千个,这种压力一般的服务器还是可以承受的。

  • 第一个用户来分,请求到来后,需要在1亿里面给他分一部分钱,金额随机,假设第一个人分到了100,那就要在这1亿中减去100块,剩下99999900块~
  • 第二个用户再来分,金额随机,这次分200块,那就需要在剩下的99999900块中再减去200块,剩下99999700块。
  • 等到第10w个用户来,一看还有1000w,那这1000w全成他的了。

等于是在每个服务器中去分1亿,也就是10w个用户分了一个亿,最后总计有100个服务器,要分100亿。

如果真这样了,虽说马云爸爸不会破产(据最新统计马云有2300亿人民币),那分红包的开发项目组,以及产品经理,可以GG了~

简化结构图如下:

二、分布式锁怎么去处理?

那么为了解决这个问题,让1000万用户只分1亿,而不是100亿,这个时候分布式锁就派上用处了。

分布式锁可以把整个集群就当作是一个应用一样去处理,那么也就需要这个锁独立于每一个服务之外,而不是在服务里面。

假设第一个服务器接收到用户1的请求后,不能只在自己的应用中去判断还有多少钱可以分了,而需要去外部请求专门负责管理这1亿红包的人(服务),问他:哎,我这里要分100块,给我100。

管理红包的妹子(服务)一看,还有1个亿,那好,给你100块,然后剩下99999900块。

第二个请求到来后,被服务器2获取,继续去询问,管理红包的妹子,我这边要分10块,管理红包的妹子先查了下还有99999900,那就说:好,给你10块。那就剩下99999890块。

等到第1000w个请求到来后,服务器100拿到请求,继续去询问,管理红包的妹子,我要100,妹子翻了翻白眼,对你说,就剩1块了,爱要不要,那这个时候就只能给你1块了(1块也是钱啊,买根辣条还是可以的)。

这些请求编号1,2不代表执行的先后顺序,正式的场景下,应该是100台服务器每个服务器持有一个请求去访问负责管理红包的妹子(服务),那在管红包的妹子那里同时会接收到100个请求,这个时候就需要在负责红包的妹子那里加个锁就可以了(抛绣球),你们100个服务器谁拿到锁(抢到绣球),谁就进来和我谈,我给你分,其他人就等着去吧。

经过上面的分布式锁的处理后,马云爸爸终于放心了,决定给红包团队每人加一个鸡腿。

简化的结构图如下:

三、分布式锁的实现有哪些?

说到分布式锁的实现,还是有很多的,有数据库方式的,有Redis分布式锁,有Zookeeper分布式锁等等。

我们如果采用Redis作为分布式锁,那么上图中负“责红包的妹子(服务)”,就可以替换成Redis,请自行脑补。

1、为什么Redis可以实现分布式锁?

首先Redis是单线程的,这里的单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。

在实际的操作中过程大致是这样子的:

服务器1要去访问发红包的妹子,也就是Redis,那么他会在Redis中通过”setnx key value” 操作设置一个key进去,value是啥不重要,重要的是要有一个key,也就是一个标记,而且这个key你爱叫啥叫啥,只要所有的服务器设置的key相同就可以。

假设我们设置一个,如下图:

那么我们可以看到会返回一个1,那就代表了成功。

如果再来一个请求去设置同样的key,如下图:

这个时候会返回0,那就代表失败了。

那么我们就可以通过这个操作去判断是不是当前可以拿到锁,或者说可以去访问“负责发红包的妹子”,如果返回1,那我就开始去执行后面的逻辑,如果返回0,那就说明已经被人占用了,我就要继续等待。

当服务器1拿到锁之后,进行了业务处理,完成后,还需要释放锁,如下图所示:

删除成功返回1,那么其他的服务器就可以继续重复上面的步骤去设置这个key,以达到获取锁的目的。

当然以上的操作是在Redis客户端直接进行的,通过程序调用的话,肯定就不能这么写,比如java就需要通过jedis去调用,但是整个处理逻辑基本都是一样的。

通过上面的方式,我们好像是解决了分布式锁的问题,但是想想还有没有什么问题呢?

对,问题还是有的,可能会有死锁的问题发生,比如服务器1设置完之后,获取了锁之后,忽然发生了宕机。

那后续的删除key操作就没法执行,这个key会一直在Redis中存在,其他服务器每次去检查,都会返回0,他们都会认为有人在使用锁,我需要等。

为了解决这个死锁的问题,我们就需要给key设置有效期了。

设置的方式有2种:

  • 第一种就是在set完key之后,直接设置key的有效期 “expire key timeout” ,为key设置一个超时时间,单位为second,超过这个时间锁会自动释放,避免死锁。

这种方式相当于,把锁持有的有效期,交给了Redis去控制。如果时间到了,你还没有给我删除key,那Redis就直接给你删了,其他服务器就可以继续去setnx获取锁。

  • 第二种方式,就是把删除key权利交给其他的服务器,那这个时候就需要用到value值了,比如服务器1,设置了value也就是timeout为当前时间+1秒 ,这个时候服务器2通过get发现时间已经超过系统当前时间了,那就说明服务器1没有释放锁,服务器1可能出问题了,服务器2就开始执行删除key操作,并且继续执行setnx操作。

但是这块有一个问题,也就是不光你服务器2可能会发现服务器1超时了,服务器3也可能会发现,如果刚好服务器2 setnx操作完成,服务器3就接着删除,是不是服务器3也可以setnx成功了?

那就等于是服务器2和服务器3都拿到锁了,那就问题大了。这个时候怎么办呢?

这个时候需要用到“GETSET key value”命令了。这个命令的意思就是获取当前key的值,并且设置新的值。

假设服务器2发现key过期了,开始调用getset命令,然后用获取的时间判断是否过期,如果获取的时间仍然是过期的,那就说明拿到锁了。

如果没有,则说明在服务2执行getset之前,服务器3可能也发现锁过期了,并且在服务器2之前执行了getset操作,重新设置了过期时间。

那么服务器2就需要放弃后续的操作,继续等待服务器3释放锁或者去监测key的有效期是否过期。

这块其实有一个小问题是,服务器3已经修改了有效期,拿到锁之后,服务器2也修改了有效期,但是没能拿到锁,但是这个有效期的时间已经被在服务器3的基础上有增加一些,但是这种影响其实还是很小的,几乎可以忽略不计。

2、为什么Zookeeper可实现分布式锁?

百度百科是这么介绍的:ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。

那对于我们初次认识的人,可以理解成ZooKeeper就像是我们的电脑文件系统,我们可以在d盘中创建文件夹a,并且可以继续在文件夹a中创建文件夹a1,a2。

那我们的文件系统有什么特点?那就是同一个目录下文件名称不能重复,同样ZooKeeper也是这样的。

在ZooKeeper所有的节点,也就是文件夹称作Znode,而且这个Znode节点是可以存储数据的。

我们可以通过“ create /zkjjj nice”来创建一个节点,这个命令就表示,在跟目录下创建一个zkjjj的节点,值是nice。同样这里的值,和我在前面说的Redis中的一样,没什么意义,你随便给。

另外ZooKeeper可以创建4种类型的节点,分别是:

  • 持久性节点
  • 持久性顺序节点
  • 临时性节点
  • 临时性顺序节点

首先说下持久性节点和临时性节点的区别:

  • 持久性节点表示只要你创建了这个节点,那不管你ZooKeeper的客户端是否断开连接,ZooKeeper的服务端都会记录这个节点;
  • 临时性节点刚好相反,一旦你ZooKeeper客户端断开了连接,那ZooKeeper服务端就不再保存这个节点;
  • 顺便也说下顺序性节点,顺序性节点是指,在创建节点的时候,ZooKeeper会自动给节点编号比如0000001,0000002这种的。

Zookeeper有一个监听机制,客户端注册监听它关心的目录节点,当目录节点发生变化(数据改变、被删除、子目录节点增加删除)等,Zookeeper会通知客户端。

四、在Zookeeper中如何加锁?

下面我们继续结合我们上面的分红包场景,描述下在Zookeeper中如何加锁。

假设服务器1,创建了一个节点 /zkjjj,成功了,那服务器1就获取了锁,服务器2再去创建相同的锁,就会失败,这个时候就只能监听这个节点的变化。

等到服务器1处理完业务,删除了节点后,他就会得到通知,然后去创建同样的节点,获取锁处理业务,再删除节点,后续的100台服务器与之类似。

注意这里的100台服务器并不是挨个去执行上面的创建节点的操作,而是并发的,当服务器1创建成功,那么剩下的99个就都会注册监听这个节点,等通知,以此类推。

但是大家有没有注意到,这里还是有问题的,还是会有死锁的情况存在,对不对?

当服务器1创建了节点后挂了,没能删除,那其他99台服务器就会一直等通知,那就完蛋了。。。

这个时候就需要用到临时性节点了,我们前面说过了,临时性节点的特点是客户端一旦断开,就会丢失,也就是当服务器1创建了节点后,如果挂了,那这个节点会自动被删除,这样后续的其他服务器,就可以继续去创建节点,获取锁了。

但是我们可能还需要注意到一点,就是惊群效应:举一个很简单的例子,当你往一群鸽子中间扔一块食物,虽然最终只有一个鸽子抢到食物,但所有鸽子都会被惊动来争夺,没有抢到…

就是当服务器1节点有变化,会通知其余的99个服务器,但是最终只有1个服务器会创建成功,这样98还是需要等待监听,那么为了处理这种情况,就需要用到临时顺序性节点。大致意思就是,之前是所有99个服务器都监听一个节点,现在就是每一个服务器监听自己前面的一个节点。

假设100个服务器同时发来请求,这个时候会在/zkjjj节点下创建100个临时顺序性节点/zkjjj/000000001,/zkjjj/000000002,一直到/zkjjj/000000100,这个编号就等于是已经给他们设置了获取锁的先后顺序了。

当001节点处理完毕,删除节点后,002收到通知,去获取锁,开始执行,执行完毕,删除节点,通知003~以此类推。

文章目录
  1. 1. 一、常规锁会造成什么情况?
  2. 2. 二、分布式锁怎么去处理?
  3. 3. 三、分布式锁的实现有哪些?
  4. 4. 四、在Zookeeper中如何加锁?