基于缓存或zookeeper的分布式锁实现

缓存锁

我们常常将缓存作为分布式锁的解决方案，但是却不能单纯的判断某个 key 是否存在来作为锁的获得依据，因为无论是 exists 和 get 命名都不是线程安全的，都无法保证只有一个线程可以获得锁，存在线程争抢，可能会有多个线程同时拿到锁的情况（经典的 Redis “读后写”的问题）。

incr 缓存锁

@Component
public class LockClient {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private ValueOperations<String, String> valueOperations;

    @Autowired
    public void setStringRedisTemplate(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.valueOperations = stringRedisTemplate.opsForValue();
    }

    public void lockIncr() {
        Long lockIncr = valueOperations.increment("lockIncr", 1);
        // 说明拿到了锁
        if (lockIncr == 1) {
            // 业务操作
        }
    }
}

incr：递增指定键对应的数值，如果不存在 key 对应的值，那么会先将 key 的值设置为 0，然后执行 incr 操作，返回递增的值。
这种锁的实现原理主要是利用 incr 命令的原子性，同一时间只会有一个线程操作这个命令。
这种锁的实现方式，不在乎结果数据。保证只有唯一线程能够执行到业务代码。

setnx 缓存锁

上面的锁实现方式，我们对资源做了隔离，保证只有唯一线程可以拿到资源并执行操作。但是如果资源并不是唯一线程执行的呢？存在多个线程争抢的情况下呢？

    public void lockSetnx() {
        String lock = "lockSetnx";
        long millis = System.currentTimeMillis();
        long timeout = millis + 3000L + 1;
        try {
            while (true) {
                boolean setnx = valueOperations.setIfAbsent(lock, timeout + "");
                if (setnx == true) {
                    break;
                }
                String oldTimeout = valueOperations.get(lock);
                // 这一步是为了解决客户端异常宕机，锁没有被正常释放的时候。
                // 当 p1、p2 同时执行到这里，发现锁的时间过期了。p1、p2 同时执行 getSet 命令。
                // 假设 p1 先执行成功了，那么 p1 得到的值就是原来锁的过期时间（可以符合下面的判断式），表示争抢锁成功。
                // 假设 p2 后执行成功了，那么 p2 得到的值就是 p1 set 进去的值（不会符合下面的表达式），表示争抢锁失败。
                String oldValue = valueOperations.getAndSet(lock, timeout + "");
                if (millis > Long.valueOf(oldTimeout) && millis > Long.valueOf(oldValue)) {
                    break;
                }
                // 休眠 100 毫秒，再去争抢锁
                Thread.sleep(100);
            }

            // 执行业务代码
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (millis < timeout) {
                stringRedisTemplate.delete(lock);
            }
        }

    }

setnx：只有第一个线程会执行成功，返回 true，其余线程执行失败，返回 false。
getSet：返回 key 中的旧值，并把新的值 set 进去。
细细看来，好像似乎 setnx 命令就能够实现分布式锁了，为什么还要 getSet 命名呢？getSet 命令是为了解决客户端异常宕机，锁没有被正常释放的情况下，结合过期时间来保证线程安全。可以看看官网的介绍，有详细解释这个问题。

zookeeper 锁

zookeeper，天生的分布式协调工具，生来就是为了解决各种分布式的难题，比如分布式锁、分布式计数器、分布式队列等等。

zookeeper 分布式锁，如果自己实现的话，大抵的实现方式如下：

公平锁：

在 zookeeper 的指定节点（locks）下创建临时顺序节点 node_n ;
获取 locks 下面的所有子节点 children。
对子节点按节点自增序号从小到大排序。
判断本节点是不是第一个子节点，如果是，则获取到锁。如果不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件。
若监听事件生效，则回到第二步重新判断，直到获取到锁。

不公平锁

在 zookeeper 的某个节点（lock）上创建临时节点 znode。
创建成功，就表示获取到了这个锁；其他客户端来创建锁会失败，只能注册对这个锁的监听。
其他客户端监听到这个锁被释放（znode节点被删除），就会尝试加锁（创建节点），继续执行第二步。

幸运的是，zookeeper recipes 客户端为我们提供了多种分布式锁实现：

InterProcessMutex（可重入排他锁）
InterProcessSemaphoreMutex（不可重入排他锁）
InterProcessReadWriteLock（分布式读写锁）
InterProcessSemaphore（共享信号量 —— 设置最大并行数量）

zookeeper recipes 锁的简单使用：

        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.4.14</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-framework</artifactId>
            <version>4.0.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-recipes</artifactId>
            <version>4.0.1</version>
        </dependency>

    public InterProcessMutex interProcessMutex(String lockPath) {
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(zookeeper, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
        // 启用命名空间，做微服务间隔离
        client.usingNamespace(namespace);
        client.start();
        return new InterProcessMutex(client, lockPath);
    }

    public void lockUse() {
        InterProcessMutex interProcessMutex = interProcessMutex("/lockpath");
        try {
            // 获取锁
            if (interProcessMutex.acquire(100, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                // 执行业务代码
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            try {
                interProcessMutex.release();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

推荐一篇 zookeeper 介绍很全面的文章：https://www.cnblogs.com/shamo89/p/9800925.html

比较

缓存分布式锁，必须采用轮询的方式去尝试加锁，对性能浪费很大；zookeeper 分布式锁，可以通过监听的方式等待通知或超时，当有锁释放，通知使用者即可。
如果缓存获取锁的那个客户端宕机了，锁不会被释放，只能通过其它方式解决（上面的 getSet 判断）；而 zookeeper 的话，因为创建的是临时 znode，只要客户端挂了，znode 就没了，此时就自动释放锁。

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