分佈式鎖的一些理解

2020 年 6 月 10 日
筆記
分佈式系統

　在多線程並發的情況下，單個節點內的線程安全可以通過synchronized關鍵字和Lock接口來保證。

synchronized和lock的區別

Lock是一個接口，是基於在語言層面實現的鎖，而synchronized是Java中的關鍵字，是基於JVM實現的內置鎖，Java中的每一個對象都可以使用synchronized添加鎖。

synchronized在發生異常時，會自動釋放線程佔有的鎖，因此不會導致死鎖現象發生；而Lock在發生異常時，如果沒有主動通過unLock()去釋放鎖，則很可能造成死鎖現象，因此使用Lock時需要在finally塊中釋放鎖；

Lock可以讓等待鎖的線程響應中斷，而synchronized卻不行，使用synchronized時，等待的線程會一直等待下去，不能夠響應中斷；

Lock可以提高多個線程進行讀操作的效率。（可以通過readwritelock實現讀寫分離，一個用來獲取讀鎖，一個用來獲取寫鎖。）

　　當開發的應用程序處於一個分佈式的集群環境中，涉及到多節點，多進程共同完成時，如何保證線程的執行順序是正確的。比如在高並發的情況下，很多企業都會使用Nginx反向代理服務器實現負載均衡的目的，這個時候很多請求會被分配到不同的Server上，一旦這些請求涉及到對統一資源進行修改操作時，就會出現問題，這個時候在分佈式系統中就需要一個全局鎖實現多個線程(不同進程中的線程)之間的同步。

　　常見的處理辦法有三種：數據庫、緩存、分佈式協調系統。數據庫和緩存是比較常用的，但是分佈式協調系統是不常用的。

　　常用的分佈式鎖的實現包含：

　　　　　　Redis分佈式鎖、Zookeeper分佈式鎖、Memcached

基於 Redis 做分佈式鎖

Redis提供的三種方法：

（1）鎖 SETNX：只在鍵 key 不存在的情況下，將鍵 key 的值設置為 value 。若鍵 key 已經存在，則 SETNX 命令不做任何動作。SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，則 SET)的簡寫。命令在設置成功時返回 1 ，設置失敗時返回 0 。

redis> SETNX job "programmer"    # job 設置成功
(integer) 1

redis> SETNX job "code-farmer"   # 嘗試覆蓋 job ，失敗

（2）解鎖 DEL：刪除給定的一個或多個 key 。

（3）鎖超時 EXPIRE：為給定 key 設置生存時間，當 key 過期時(生存時間為 0 )，它會被自動刪除。

　　每次當一個節點想要去操作臨界資源的時候，我們可以通過redis來的鍵值對來標記一把鎖，每一進程首先通過Redis訪問同一個key，對於每一個進程來說，如果該key不存在，則該線程可以獲取鎖，將該鍵值對寫入redis，如果存在，則說明鎖已經被其他進程所佔用。具體邏輯的偽代碼如下：

try{
	if(SETNX(key, 1) == 1){
		//do something ......
	}finally{
	DEL(key);
}

　　但是此時，又會出現問題，因為SETNX和DEL操作並不是原子操作，如果程序在執行完SETNX後，而並沒有執行EXPIRE就已經宕機了，這樣一來，原先的問題依然存在，整個系統都將被阻塞。

　　幸虧Redis又提供了SET key value timeout NX方法，可以以原子操作的方式完成SETNX和EXPIRE的操作。此時只需如下操作即可。

try{
	if(SET(key, 1, 30, timeout, NX) == 1){
		//do something ......
	}
}finally{
	DEL(key);
}

　　解決了原子操作，仍然還有一點需要注意，例如，A節點的進程獲取到鎖的時候，A進程可能執行的很慢，在do something未完成的情況下，30秒的時間片已經使用完，此時會將該key給深處掉，此時B進程發現這個key不存在，則去訪問，並成功的獲取到鎖，開始執行do something，此時A線程恰好執行到DEL(key)，會將B的key刪除掉，此時相當於B線程在訪問沒有加鎖的臨界資源，而其餘進程都有機會同時去操作這個臨界資源，會造成一些錯誤的結果。對於該問題的解決辦法是進程在刪除key之前可以做一個判斷，驗證當前的鎖是不是本進程加的鎖。

String threadId = Thread.currentThread().getId()
try{
	if(SET(key, threadId, 30, timeout, NX) == 1){
		//do something ......
	}
}finally{
    if(threadId.equals(redisClient.get(key))){
        DEL(key);
    }
}

　　上面的改進雖然解決鎖被不同的進程釋放的危險，但並沒有解決獲取到鎖的進程在指定的時間內未完成do something操作（上面的代碼還有一點小問題，就是判斷操作和釋放鎖是兩個獨立的操作，不具備原子性。假設線程A判斷完確實是自己加的鎖 , 這時還沒del ,這時有效的時間用完了 , 緊接着線程B又馬上搶到了鎖 , 然後線程A才執行del命令 , 就會把B搶到的鎖給誤刪了），使得卡住的進程有可能與後來的進程同時同問臨界資源，而出現問題，因此一旦某個進程無法在超時時間內完成對臨界資源的操作，就需要延長超時的時間。此時可以啟動一個守護進程，監視指定時間內獲取鎖的進程是否完成操作，如果沒有，則添加超時時間，讓程序繼續執行。

String threadId = Thread.currentThread().getId()
try{
	if(SET(key, threadId, 30, timeout, NX) == 1){
		new Thread(){
            @Override
            public void run() {
            	//start Daemon
            }
         }
		//do something ......
	}
}finally{
    if(threadId.equals(redisClient.get(key))){
        DEL(key);
    }
}

　　基於以上的分析，基本上可以通過Redis實現一個分佈式鎖，如果我們想提升該分佈式的性能，我們可以對連接資源進行分段處理，將請求均勻的分佈到這些臨界資源段中，比如一個買票系統，我們可以將100張票分為10 部分，每部分包含10張票放在其他的服務節點上，這些請求可以通過Nginx被均勻的分散到這些處理節點上，可以加快對臨界資源的處理。

參考資料

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