点击上方“java面试题精选”，关注公众号 面试刷图，查缺补漏 >>号外：往期面试题，10篇为一个单位归置到本公众号菜单栏->面试题，有需要的欢迎翻阅 阶段汇总集合：001期~150期汇总，方便阅读，不断更新中….. 为什么用分布式锁？ 在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景： 系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。 由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在Redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。 此时系统架构如下： 但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。 而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。 这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。 很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题 此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。 按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。 这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。 但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图： 增加机器之后，系统变成上图所示，我的天！ 假设此时两个用户的请求同时到来，但是落在了不同的机器上，那么这两个请求是可以同时执行了，还是会出现库存超卖的问题。 为什么呢？因为上图中的两个A系统，运行在两个不同的JVM里面，他们加的锁只对属于自己JVM里面的线程有效，对于其他JVM的线程是无效的。 因此，这里的问题是：Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了 这是因为两台机器加的锁不是同一个锁(两个锁在不同的JVM里面)。 那么，我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁，问题不就解决了吗？ 此时，就该分布式锁隆重登场了，分布式锁的思路是： 在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。 至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。 文字描述不太直观，我们来看下图： 通过上面的分析，我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用Java原生的锁机制无法保证线程安全，所以我们需要用到分布式锁的方案。 那么，如何实现分布式锁呢？接着往下看！ 基于Redis实现分布式锁 上面分析为啥要使用分布式锁了，这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。扩展：Redisson是如何实现分布式锁的？ 最常见的一种方案就是使用Redis做分布式锁 使用Redis做分布式锁的思路大概是这样的：在redis中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个key删除。 具体代码是这样的： // 获取锁// NX是指如果key不存在就成功，key存在返回false，PX可以指定过期时间SET anyLock unique_value NX PX 30000 // 释放锁：通过执行一段lua脚本// 释放锁涉及到两条指令，这两条指令不是原子性的// 需要用到redis的lua脚本支持特性，redis执行lua脚本是原子性的if www.sxzhongrui.com("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn www.sxzhongrui.com("del",KEYS[1])elsereturn 0end 这种方式有几大要点： 一定要用SET key value NX PX milliseconds 命令 如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁(key永久存在) value要具有唯一性 这个是为了在解锁的时候，需要验证value是和加锁的一致才删除key。 这是避免了一种情况：假设A获取了锁，过期时间30s，此时35s之后，锁已经自动释放了，A去释放锁，但是此时可能B获取了锁。A客户端就不能删除B的锁了。 除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑redis的部署问题。 redis有3种部署方式： 单机模式 master-slave + sentinel选举模式 redis cluster模式 使用redis做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要redis故障了。加锁就不行了。 采用master-slave模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过sentinel做了高可用，但是如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。 基于以上的考虑，其实redis的作者也考虑到这个问题，他提出了一个RedLock的算法，这个算法的意思大概是这样的： 假设redis的部署模式是redis cluster，总共有5个master节点，通过以下步骤获取一把锁： 获取当前时间戳，单位是毫秒 轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间设置较短，一般就几十毫秒 尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1） 客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了 要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁 只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁 但是这样的这种算法还是颇具争议的，可能还会存在不少的问题，无法保证加锁的过程一定正确。 另一种方式：Redisson 此外，实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，还可以使用开源框架：Redission Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用，为什么呢？ 回想一下上面说的，如果自己写代码来通过redis设置一个值，是通过下面这个命令设置的。 SET anyLock unique_value NX PX 30000 这里设置的超时时间是30s，假如我超过30s都还没有完成业务逻辑的情况下，key会过期，其他线程有可能会获取到锁。 这样一来的话，第一个线程还没执行完业务逻辑，第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间，太麻烦了~ 我们来看看redisson是怎么实现的？先感受一下使用redission的爽： Config config = new Config();config.useClusterServers().addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7001").addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7002").addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7003").addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7001").addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7002").addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7003"); RedissonClient redisson = Redisson.create(config); RLock lock = redisson.getLock("anyLock");lock.lock();lock.unlock(); 就是这么简单，我们只需要通过它的api中的lock和unlock即可完成分布式锁，他帮我们考虑了很多细节： redisson所有指令都通过lua脚本执行，redis支持lua脚本原子性执行 redisson设置一个key的默认过期时间为30s,如果某个客户端持有一个锁超过了30s怎么办？ redisson中有一个watchdog的概念，翻译过来就是看门狗，它会在你获取锁之后，每隔10秒帮你把key的超时时间设为30s 这样的话，就算一直持有锁也不会出现key过期了，其他线程获取到锁的问题了。 redisson的“看门狗”逻辑保证了没有死锁发生。 (如果机器宕机了，看门狗也就没了。此时就不会延长key的过期时间，到了30s之后就会自动过期了，其他线程可以获取到锁) 这里稍微贴出来其实现代码： // 加锁逻辑private  RFuture tryAcquireAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, final long threadId) {    if (leaseTime != -1) {        return tryLockInnerAsync(leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);    }    // 调用一段lua脚本，设置一些key、过期时间    RFuture ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener() {        @Override        public void operationComplete(Future future) throws Exception {            if (!future.isSuccess()) {                return;            }             Long ttlRemaining = future.getNow();            // lock acquired            if (ttlRemaining == null) {                // 看门狗逻辑                scheduleExpirationRenewal(threadId);            }        }    });    return ttlRemainingFuture;}  RFuture tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) {    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);     return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,              "if (www.sxzhongrui.com('exists', KEYS[1]) == 0) then " +                  "www.sxzhongrui.com('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +                  "www.sxzhongrui.com('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +                  "return nil; " +              "end; " +              "if (www.sxzhongrui.com('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +                  "www.sxzhongrui.com('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +                  "www.sxzhongrui.com('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +                  "return nil; " +              "end; " +              "return www.sxzhongrui.com('pttl', KEYS[1]);",                Collections.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));} // 看门狗最终会调用了这里private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {    if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {        return;    }     // 这个任务会延迟10s执行    Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {        @Override        public void run(Timeout timeout) throws Exception {             // 这个操作会将key的过期时间重新设置为30s            RFuture future = renewExpirationAsync(threadId);             future.addListener(new FutureListener() {                @Override                public void operationComplete(Future future) throws Exception {                    expirationRenewalMap.remove(getEntryName());                    if (!future.isSuccess()) {                        log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());                        return;                    }                     if (future.getNow()) {                        // reschedule itself                        // 通过递归调用本方法，无限循环延长过期时间                        scheduleExpirationRenewal(threadId);                    }                }            });        }     }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);     if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), new ExpirationEntry(threadId, task)) != null) {        task.cancel();    }} 另外，redisson还提供了对redlock算法的支持, 它的用法也很简单： RedissonClient redisson = Redisson.create(config);RLock lock1 = redisson.getFairLock("lock1");RLock lock2 = redisson.getFairLock("lock2");RLock lock3 = redisson.getFairLock("lock3");RedissonRedLock multiLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);multiLock.lock();multiLock.unlock(); 小结： 本节分析了使用redis作为分布式锁的具体落地方案 以及其一些局限性 然后介绍了一个redis的客户端框架redisson， 这也是我推荐大家使用的， 比自己写代码实现会少care很多细节。 基于zookeeper实现分布式锁 常见的分布式锁实现方案里面，除了使用redis来实现之外，使用zookeeper也可以实现分布式锁。 在介绍zookeeper(下文用zk代替)实现分布式锁的机制之前，先粗略介绍一下zk是什么东西： Zookeeper是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务。 zk的模型是这样的：zk包含一系列的节点，叫做znode，就好像文件系统一样每个znode表示一个目录，然后znode有一些特性： 有序节点：假如当前有一个父节点为/lock，我们可以在这个父节点下面创建子节点； zookeeper提供了一个可选的有序特性，例如我们可以创建子节点“/lock/node-”并且指明有序，那么zookeeper在生成子节点时会根据当前的子节点数量自动添加整数序号 也就是说，如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/lock/node-0000000000，下一个节点则为/lock/node-0000000001，依次类推。 临时节点：客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。 事件监听：在读取数据时，我们可以同时对节点设置事件监听，当节点数据或结构变化时，zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件： 节点创建 节点删除 节点数据修改 子节点变更 基于以上的一些zk的特性，我们很容易得出使用zk实现分布式锁的落地方案： 使用zk的临时节点和有序节点，每个线程获取锁就是在zk创建一个临时有序的节点，比如在/lock/目录下。 创建节点成功后，获取/lock目录下的所有临时节点，再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点 如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点，则认为获取锁成功。 如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点，则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。 比如当前线程获取到的节点序号为/lock/003,然后所有的节点列表为[/lock/001,/lock/002,/lock/003],则对/lock/002这个节点添加一个事件监听器。 如果锁释放了，会唤醒下一个序号的节点，然后重新执行第3步，判断是否自己的节点序号是最小。 比如/lock/001释放了，/lock/002监听到时间，此时节点集合为[/lock/002,/lock/003],则/lock/002为最小序号节点，获取到锁。 整个过程如下： 具体的实现思路就是这样，至于代码怎么写，这里比较复杂就不贴出来了。 Curator介绍 Curator是一个zookeeper的开源客户端，也提供了分布式锁的实现。 他的使用方式也比较简单： InterProcessMutex interProcessMutex = new InterProcessMutex(client,"/anyLock");interProcessMutex.acquire();interProcessMutex.release(); 其实现分布式锁的核心源码如下： private boolean internalLockLoop(long startMillis, Long millisToWait, String ourPath) throws Exception{    boolean  haveTheLock = false;    boolean  doDelete = false;    try {        if ( revocable.get() != null ) {            client.getData().usingWatcher(revocableWatcher).forPath(ourPath);        }         while ( (client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED) && !haveTheLock ) {            // 获取当前所有节点排序后的集合            List        children = getSortedChildren();            // 获取当前节点的名称            String              sequenceNodeName = ourPath.substring(basePath.length() + 1); // +1 to include the slash            // 判断当前节点是否是最小的节点            PredicateResults    predicateResults = driver.getsTheLock(client, children, sequenceNodeName, maxLeases);            if ( predicateResults.getsTheLock() ) {                // 获取到锁                haveTheLock = true;            } else {                // 没获取到锁，对当前节点的上一个节点注册一个监听器                String  previousSequencePath = basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();                synchronized(this){                    Stat stat = client.checkExists().usingWatcher(watcher).forPath(previousSequencePath);                    if ( stat != null ){                        if ( millisToWait != null ){                            millisToWait -= (System.currentTimeMillis() - startMillis);                            startMillis = System.currentTimeMillis();                            if ( millisToWait <= 0 ){                                doDelete = true;    // timed out - delete our node                                break;                            }                            wait(millisToWait);                        }else{                            wait();                        }                    }                }                // else it may have been deleted (i.e. lock released). Try to acquire again            }        }    }    catch ( Exception e ) {        doDelete = true;        throw e;    } finally{        if ( doDelete ){            deleteOurPath(ourPath);        }    }    return haveTheLock;} 其实curator实现分布式锁的底层原理和上面分析的是差不多的。这里我们用一张图详细描述其原理： 小结： 本节介绍了zookeeperr实现分布式锁的方案以及zk的开源客户端的基本使用，简要的介绍了其实现原理。相关可以参考：肝一下ZooKeeper实现分布式锁的方案，附带实例！ 两种方案的优缺点比较 学完了两种分布式锁的实现方案之后，本节需要讨论的是redis和zk的实现方案中各自的优缺点。 对于redis的分布式锁而言，它有以下缺点： 它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。 另外来说的话，redis的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮 即便使用redlock算法来实现，在某些复杂场景下，也无法保证其实现100%没有问题，关于redlock的讨论可以看How to do distributed locking redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 但是另一方面使用redis实现分布式锁在很多企业中非常常见，而且大部分情况下都不会遇到所谓的“极端复杂场景” 所以使用redis作为分布式锁也不失为一种好的方案，最重要的一点是redis的性能很高，可以支撑高并发的获取、释放锁操作。 对于zk分布式锁而言: zookeeper天生设计定位就是分布式协调，强一致性。锁的模型健壮、简单易用、适合做分布式锁。 如果获取不到锁，只需要添加一个监听器就可以了，不用一直轮询，性能消耗较小。 但是zk也有其缺点：如果有较多的客户端频繁的申请加锁、释放锁，对于zk集群的压力会比较大。 小结： 综上所述，redis和zookeeper都有其优缺点。我们在做技术选型的时候可以根据这些问题作为参考因素。 建议 通过前面的分析，实现分布式锁的两种常见方案：redis和zookeeper，他们各有千秋。应该如何选型呢？ 就个人而言的话，我比较推崇zk实现的锁： 因为redis是有可能存在隐患的，可能会导致数据不对的情况。但是，怎么选用要看具体在公司的场景了。 如果公司里面有zk集群条件，优先选用zk实现，但是如果说公司里面只有redis集群，没有条件搭建zk集群。 那么其实用redis来实现也可以，另外还可能是系统设计者考虑到了系统已经有redis，但是又不希望再次引入一些外部依赖的情况下，可以选用redis。 这个是要系统设计者基于架构的考虑了 来源：石杉的架构笔记 与其在网上拼命找题？ 不如马上关注我们~ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 文章由半码博客整理，本文链接：https://www.sxzhongrui.com/index.php/post/7442.html

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