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分布式锁用 Redis 还是 Zookeeper？

基于Redis实现分布式锁

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：

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：

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 <T> RFuture<Long> 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<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    ttlRemainingFuture.addListener(new FutureListener<Long>() {
        @Override
        public void operationComplete(Future<Long> 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;
}


<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
    internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);

    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
              "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                  "redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                  "redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                  "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                  "return nil; " +
              "end; " +
              "return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
                Collections.<Object>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<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);

            future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
                @Override
                public void operationComplete(Future<Boolean> 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：

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：

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<String>        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。