一、如何设计更优的分布式锁？
去年双十一，我们的游戏商城也搞了一波活动，那时候我就发现在数据库操作日志中，出现最多的一个异常就是 Interrupted Exception 了，几乎所有的异常都是来自一个校验订单幂等性的 SQL。
因为校验订单幂等性是提交订单业务中第一个操作数据库的，所以幂等性校验也就承受了比较大的请求量，再加上我们还是基于一个数据库表来实现幂等性校验的，所以出现了一些请求事务超时，事务被中断的情况。其实基于数据库实现的幂等性校验就是一种分布式锁的实现。
那什么是分布式锁呢，它又是用来解决哪些问题的呢？
在 JVM 中，在多线程并发的情况下，我们可以使用同步锁或 Lock 锁，保证在同一时间内，只能有一个线程修改共享变量或执行代码块。但现在我们的服务基本都是基于分布式集群来实现部署的，对于一些共享资源，例如我们之前讨论过的库存，在分布式环境下使用 Java 锁的方式就失去作用了。
这时，我们就需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。除此之外，分布式锁也经常用来避免分布式中的不同节点执行重复性的工作，例如一个定时发短信的任务，在分布式集群中，我们只需要保证一个服务节点发送短信即可，一定要避免多个节点重复发送短信给同一个用户。
因为数据库实现一个分布式锁比较简单易懂，直接基于数据库实现就行了，不需要再引入第三方中间件，所以这是很多分布式业务实现分布式锁的首选。但是数据库实现的分布式锁在一定程度上，存在性能瓶颈。
接下来我们一起了解下如何使用数据库实现分布式锁，其性能瓶颈到底在哪，有没有其它实现方式可以优化分布式锁。
数据库实现分布式锁
首先，我们应该创建一个锁表，通过创建和查询数据来保证一个数据的原子性：
CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_no` int(11) DEFAULT NULL,
`pay_money` decimal(10, 2) DEFAULT NULL,
`status` int(4) DEFAULT NULL,
`create_date` datetime(0) DEFAULT NULL,
`delete_flag` int(4) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `idx_status`(`status`) USING BTREE,
INDEX `idx_order`(`order_no`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB
其次，如果是校验订单的幂等性，就要先查询该记录是否存在数据库中，查询的时候要防止幻读，如果不存在，就插入到数据库，否则，放弃操作。
select id from `order` where `order_no`= 'xxxx' for update
最后注意下，除了查询时防止幻读，我们还需要保证查询和插入是在同一个事务中，因此我们需要申明事务，具体的实现代码如下：
@Transactional
public int addOrderRecord(Order order) {
if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){
int result = orderDao.addOrderRecord(order);
if(result>0){
return 1;
}
}
return 0;
}
到这，我们订单幂等性校验的分布式锁就实现了。我想你应该能发现为什么这种方式会存在性能瓶颈了。在 RR 事务级别，select 的 for update 操作是基于间隙锁 gap lock 实现的，这是一种悲观锁的实现方式，所以存在阻塞问题。
因此在高并发情况下，当有大量的请求进来时，大部分的请求都会进行排队等待。为了保证数据库的稳定性，事务的超时时间往往又设置得很小，所以就会出现大量事务被中断的情况。
除了阻塞等待之外，因为订单没有删除操作，所以这张锁表的数据将会逐渐累积，我们需要设置另外一个线程，隔一段时间就去删除该表中的过期订单，这就增加了业务的复杂度。
除了这种幂等性校验的分布式锁，有一些单纯基于数据库实现的分布式锁代码块或对象，是需要在锁释放时，删除或修改数据的。如果在获取锁之后，锁一直没有获得释放，即数据没有被删除或修改，这将会引发死锁问题。
Zookeeper 实现分布式锁
除了数据库实现分布式锁的方式以外，我们还可以基于 Zookeeper 实现。Zookeeper 是一种提供“分布式服务协调“的中心化服务，正是 Zookeeper 的以下两个特性，分布式应用程序才可以基于它实现分布式锁功能。
顺序临时节点：Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 Znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径来表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。
节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），每个节点还能被标记为有序性（SEQUENTIAL），一旦节点被标记为有序性，那么整个节点就具有顺序自增的特点。一般我们可以组合这几类节点来创建我们所需要的节点，例如，创建一个持久节点作为父节点，在父节点下面创建临时节点，并标记该临时节点为有序性。
Watch 机制：Zookeeper 还提供了另外一个重要的特性，Watcher（事件监听器）。ZooKeeper 允许用户在指定节点上注册一些 Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知给用户。
我们熟悉了 Zookeeper 的这两个特性之后，就可以看看 Zookeeper 是如何实现分布式锁的了。
首先，我们需要建立一个父节点，节点类型为持久节点（PERSISTENT） ，每当需要访问共享资源时，就会在父节点下建立相应的顺序子节点，节点类型为临时节点（EPHEMERAL），且标记为有序性（SEQUENTIAL），并且以临时节点名称 + 父节点名称 + 顺序号组成特定的名字。
在建立子节点后，对父节点下面的所有以临时节点名称 name 开头的子节点进行排序，判断刚刚建立的子节点顺序号是否是最小的节点，如果是最小节点，则获得锁。
如果不是最小节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上一顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。
当调用完共享资源后，删除该节点，关闭 zk，进而可以触发监听事件，释放该锁。
以上实现的分布式锁是严格按照顺序访问的并发锁。一般我们还可以直接引用 Curator 框架来实现 Zookeeper 分布式锁，代码如下：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if ( lock.acquire(maxWait, waitUnit) )
{
try
{
// do some work inside of the critical section here
}
finally
{
lock.release();
}
}
Zookeeper 实现的分布式锁，例如相对数据库实现，有很多优点。Zookeeper 是集群实现，可以避免单点问题，且能保证每次操作都可以有效地释放锁，这是因为一旦应用服务挂掉了，临时节点会因为 session 连接断开而自动删除掉。
由于频繁地创建和删除结点，加上大量的 Watch 事件，对 Zookeeper 集群来说，压力非常大。且从性能上来说，其与接下来我要讲的 Redis 实现的分布式锁相比，还是存在一定的差距。
Redis 实现分布式锁
相对于前两种实现方式，基于 Redis 实现的分布式锁是最为复杂的，但性能是最佳的。
大部分开发人员利用 Redis 实现分布式锁的方式，都是使用 SETNX+EXPIRE 组合来实现，在 Redis 2.6.12 版本之前，具体实现代码如下：
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);// 设置锁
if (result == 1) {// 获取锁成功
// 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁
jedis.expire(lockKey, expireTime);// 通过过期时间删除锁
return true;
}
return false;
}
这种方式实现的分布式锁，是通过 setnx() 方法设置锁，如果 lockKey 存在，则返回失败，否则返回成功。设置成功之后，为了能在完成同步代码之后成功释放锁，方法中还需要使用 expire() 方法给 lockKey 值设置一个过期时间，确认 key 值删除，避免出现锁无法释放，导致下一个线程无法获取到锁，即死锁问题。
如果程序在设置过期时间之前、设置锁之后出现崩溃，此时如果 lockKey 没有设置过期时间，将会出现死锁问题。
在 Redis 2.6.12 版本后 SETNX 增加了过期时间参数：
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis 客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
我们也可以通过 Lua 脚本来实现锁的设置和过期时间的原子性，再通过 jedis.eval() 方法运行该脚本：
// 加锁脚本
private static final String SCRIPT_LOCK = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
// 解锁脚本
private static final String SCRIPT_UNLOCK = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
虽然 SETNX 方法保证了设置锁和过期时间的原子性，但如果我们设置的过期时间比较短，而执行业务时间比较长，就会存在锁代码块失效的问题。我们需要将过期时间设置得足够长，来保证以上问题不会出现。
这个方案是目前最优的分布式锁方案，但如果是在 Redis 集群环境下，依然存在问题。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Master 节点获取到锁后，在没有同步到其它节点时，Master 节点崩溃了，此时新的 Master 节点依然可以获取锁，所以多个应用服务可以同时获取到锁。
Redlock 算法 Redisson 由 Redis 官方推出，它是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson 是基于 netty 通信框架实现的，所以支持非阻塞通信，性能相对于我们熟悉的 Jedis 会好一些。
Redisson 中实现了 Redis 分布式锁，且支持单点模式和集群模式。在集群模式下，Redisson 使用了 Redlock 算法，避免在 Master 节点崩溃切换到另外一个 Master 时，多个应用同时获得锁。我们可以通过一个应用服务获取分布式锁的流程，了解下 Redlock 算法的实现：
在不同的节点上使用单个实例获取锁的方式去获得锁，且每次获取锁都有超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可用。当应用服务成功获取锁的 Redis 节点超过半数（N/2+1，N 为节点数) 时，并且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获取锁成功。
一旦获取锁成功，就会重新计算释放锁的时间，该时间是由原来释放锁的时间减去获取锁所消耗的时间；而如果获取锁失败，客户端依然会释放获取锁成功的节点。
具体的代码实现如下：
1.首先引入 jar 包：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency>
2.实现 Redisson 的配置文件：
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000).setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7001").setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002")
.setPassword("1");
return Redisson.create(config);
}
3.获取锁操作：
long waitTimeout = 10;
long leaseTime = 1;
RLock lock1 = redissonClient1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonClient2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonClient3.getLock("lock3");
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功，且设置总超时时间以及单个节点超时时间
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
...
redLock.unlock();
实现分布式锁的方式有很多，有最简单的数据库实现，还有 Zookeeper 多节点实现和缓存实现。我们可以分别对这三种实现方式进行性能压测，可以发现在同样的服务器配置下，Redis 的性能是最好的，Zookeeper 次之，数据库最差。
从实现方式和可靠性来说，Zookeeper 的实现方式简单，且基于分布式集群，可以避免单点问题，具有比较高的可靠性。因此，在对业务性能要求不是特别高的场景中，我建议使用 Zookeeper 实现的分布式锁。
二、电商系统的分布式事务调优
我们团队曾经遇到过一个非常严重的线上事故，在一次 DBA 完成单台数据库线上补丁后，系统偶尔会出现异常报警，我们的开发工程师很快就定位到了数据库异常问题。
具体情况是这样的，当玩家购买道具之后，扣除通宝时出现了异常。这种异常在正常情况下发生之后，应该是整个购买操作都需要撤销，然而这次异常的严重性就是在于玩家购买道具成功后，没有扣除通宝。
究其原因是由于购买的道具更新的是游戏数据库，而通宝是在用户账户中心数据库，在一次购买道具时，存在同时操作两个数据库的情况，属于一种分布式事务。而我们的工程师在完成玩家获得道具和扣除余额的操作时，没有做到事务的一致性，即在扣除通宝失败时，应该回滚已经购买的游戏道具。
从这个案例中，我想你应该意识到了分布式事务的重要性。
如今，大部分公司的服务基本都实现了微服务化，首先是业务需求，为了解耦业务；其次是为了减少业务与业务之间的相互影响。
电商系统亦是如此，大部分公司的电商系统都是分为了不同服务模块，例如商品模块、订单模块、库存模块等等。事实上，分解服务是一把双刃剑，可以带来一些开发、性能以及运维上的优势，但同时也会增加业务开发的逻辑复杂度。其中最为突出的就是分布式事务了。
通常，存在分布式事务的服务架构部署有以下两种：同服务不同数据库，不同服务不同数据库。我们以商城为例，用图示说明下这两种部署：
通常，我们都是基于第二种架构部署实现的，那我们应该如何实现在这种服务架构下，有关订单提交业务的分布式事务呢？
分布式事务解决方案
我们讲过，在单个数据库的情况下，数据事务操作具有 ACID 四个特性，但如果在一个事务中操作多个数据库，则无法使用数据库事务来保证一致性。
也就是说，当两个数据库操作数据时，可能存在一个数据库操作成功，而另一个数据库操作失败的情况，我们无法通过单个数据库事务来回滚两个数据操作。
而分布式事务就是为了解决在同一个事务下，不同节点的数据库操作数据不一致的问题。在一个事务操作请求多个服务或多个数据库节点时，要么所有请求成功，要么所有请求都失败回滚回去。通常，分布式事务的实现有多种方式，例如 XA 协议实现的二阶提交（2PC）、三阶提交 (3PC)，以及 TCC 补偿性事务。
在了解 2PC 和 3PC 之前，我们有必要先来了解下 XA 协议。XA 协议是由 X/Open 组织提出的一个分布式事务处理规范，目前 MySQL 中只有 InnoDB 存储引擎支持 XA 协议。
1. XA 规范
在 XA 规范之前，存在着一个 DTP 模型，该模型规范了分布式事务的模型设计。
DTP 规范中主要包含了 AP、RM、TM 三个部分，其中 AP 是应用程序，是事务发起和结束的地方；RM 是资源管理器，主要负责管理每个数据库的连接数据源；TM 是事务管理器，负责事务的全局管理，包括事务的生命周期管理和资源的分配协调等。
XA 则规范了 TM 与 RM 之间的通信接口，在 TM 与多个 RM 之间形成一个双向通信桥梁，从而在多个数据库资源下保证 ACID 四个特性。
这里强调一下，JTA 是基于 XA 规范实现的一套 Java 事务编程接口，是一种两阶段提交事务。我们可以通过源码简单了解下 JTA 实现的多数据源事务提交。
2. 二阶提交和三阶提交
XA 规范实现的分布式事务属于二阶提交事务，顾名思义就是通过两个阶段来实现事务的提交。
在第一阶段，应用程序向事务管理器（TM）发起事务请求，而事务管理器则会分别向参与的各个资源管理器（RM）发送事务预处理请求（Prepare），此时这些资源管理器会打开本地数据库事务，然后开始执行数据库事务，但执行完成后并不会立刻提交事务，而是向事务管理器返回已就绪（Ready）或未就绪（Not Ready）状态。如果各个参与节点都返回状态了，就会进入第二阶段。
到了第二阶段，如果资源管理器返回的都是就绪状态，事务管理器则会向各个资源管理器发送提交（Commit）通知，资源管理器则会完成本地数据库的事务提交，最终返回提交结果给事务管理器。
在第二阶段中，如果任意资源管理器返回了未就绪状态，此时事务管理器会向所有资源管理器发送事务回滚（Rollback）通知，此时各个资源管理器就会回滚本地数据库事务，释放资源，并返回结果通知。
但事实上，二阶事务提交也存在一些缺陷。
第一，在整个流程中，我们会发现各个资源管理器节点存在阻塞，只有当所有的节点都准备完成之后，事务管理器才会发出进行全局事务提交的通知，这个过程如果很长，则会有很多节点长时间占用资源，从而影响整个节点的性能。
一旦资源管理器挂了，就会出现一直阻塞等待的情况。类似问题，我们可以通过设置事务超时时间来解决。
第二，仍然存在数据不一致的可能性，例如，在最后通知提交全局事务时，由于网络故障，部分节点有可能收不到通知，由于这部分节点没有提交事务，就会导致数据不一致的情况出现。
而三阶事务（3PC）的出现就是为了减少此类问题的发生。
3PC 把 2PC 的准备阶段分为了准备阶段和预处理阶段，在第一阶段只是询问各个资源节点是否可以执行事务，而在第二阶段，所有的节点反馈可以执行事务，才开始执行事务操作，最后在第三阶段执行提交或回滚操作。并且在事务管理器和资源管理器中都引入了超时机制，如果在第三阶段，资源节点一直无法收到来自资源管理器的提交或回滚请求，它就会在超时之后，继续提交事务。
所以 3PC 可以通过超时机制，避免管理器挂掉所造成的长时间阻塞问题，但其实这样还是无法解决在最后提交全局事务时，由于网络故障无法通知到一些节点的问题，特别是回滚通知，这样会导致事务等待超时从而默认提交。
3. 事务补偿机制（TCC）
以上这种基于 XA 规范实现的事务提交，由于阻塞等性能问题，有着比较明显的低性能、低吞吐的特性。所以在抢购活动中使用该事务，很难满足系统的并发性能。
除了性能问题，JTA 只能解决同一服务下操作多数据源的分布式事务问题，换到微服务架构下，可能存在同一个事务操作，分别在不同服务上连接数据源，提交数据库操作。
而 TCC 正是为了解决以上问题而出现的一种分布式事务解决方案。TCC 采用最终一致性的方式实现了一种柔性分布式事务，与 XA 规范实现的二阶事务不同的是，TCC 的实现是基于服务层实现的一种二阶事务提交。
TCC 分为三个阶段，即 Try、Confirm、Cancel 三个阶段。
- Try 阶段：主要尝试执行业务，执行各个服务中的 Try 方法，主要包括预留操作；
- Confirm 阶段：确认 Try 中的各个方法执行成功，然后通过 TM 调用各个服务的 Confirm 方法，这个阶段是提交阶段；
- Cancel 阶段：当在 Try 阶段发现其中一个 Try 方法失败，例如预留资源失败、代码异常等，则会触发 TM 调用各个服务的 Cancel 方法，对全局事务进行回滚，取消执行业务。
以上执行只是保证 Try 阶段执行时成功或失败的提交和回滚操作，你肯定会想到，如果在 Confirm 和 Cancel 阶段出现异常情况，那 TCC 该如何处理呢？此时 TCC 会不停地重试调用失败的 Confirm 或 Cancel 方法，直到成功为止。
但 TCC 补偿性事务也有比较明显的缺点，那就是对业务的侵入性非常大。
首先，我们需要在业务设计的时候考虑预留资源；然后，我们需要编写大量业务性代码，例如 Try、Confirm、Cancel 方法；最后，我们还需要为每个方法考虑幂等性。这种事务的实现和维护成本非常高，但综合来看，这种实现是目前大家最常用的分布式事务解决方案。
4. 业务无侵入方案——Seata(Fescar)
Seata 是阿里去年开源的一套分布式事务解决方案，开源一年多已经有一万多 star 了，可见受欢迎程度非常之高。
Seata 的基础建模和 DTP 模型类似，只不过前者是将事务管理器分得更细了，抽出一个事务协调器（Transaction Coordinator 简称 TC），主要维护全局事务的运行状态，负责协调并驱动全局事务的提交或回滚。而 TM 则负责开启一个全局事务，并最终发起全局提交或全局回滚的决议。如下图所示：
整个事务流程为：
- TM 向 TC 申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的 XID；
- XID 在微服务调用链路的上下文中传播；
- RM 向 TC 注册分支事务，将其纳入 XID 对应全局事务的管辖；
- TM 向 TC 发起针对 XID 的全局提交或回滚决议；
- TC 调度 XID 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。
Seata 与其它分布式最大的区别在于，它在第一提交阶段就已经将各个事务操作 commit 了。Seata 认为在一个正常的业务下，各个服务提交事务的大概率是成功的，这种事务提交操作可以节约两个阶段持有锁的时间，从而提高整体的执行效率。
那如果在第一阶段就已经提交了事务，那我们还谈何回滚呢？
Seata 将 RM 提升到了服务层，通过 JDBC 数据源代理解析 SQL，把业务数据在更新前后的数据镜像组织成回滚日志，利用本地事务的 ACID 特性，将业务数据的更新和回滚日志的写入在同一个本地事务中提交。
如果 RM 决议要全局回滚，会通知 RM 进行回滚操作，通过 XID 找到对应的回滚日志记录，通过回滚记录生成反向更新 SQL，进行更新回滚操作。
以上我们可以保证一个事务的原子性和一致性，但隔离性如何保证呢？
Seata 设计通过事务协调器维护的全局写排它锁，来保证事务间的写隔离，而读写隔离级别则默认为未提交读的隔离级别。
在同服务多数据源操作不同数据库的情况下，我们可以使用基于 XA 规范实现的分布式事务，在 Spring 中有成熟的 JTA 框架实现了 XA 规范的二阶事务提交。事实上，二阶事务除了性能方面存在严重的阻塞问题之外，还有可能导致数据不一致，我们应该慎重考虑使用这种二阶事务提交。
在跨服务的分布式事务下，我们可以考虑基于 TCC 实现的分布式事务，常用的中间件有 TCC-Transaction。TCC 也是基于二阶事务提交原理实现的，但 TCC 的二阶事务提交是提到了服务层实现。TCC 方式虽然提高了分布式事务的整体性能，但也给业务层带来了非常大的工作量，对应用服务的侵入性非常强，但这是大多数公司目前所采用的分布式事务解决方案。
Seata 是一种高效的分布式事务解决方案，设计初衷就是解决分布式带来的性能问题以及侵入性问题。但目前 Seata 的稳定性有待验证，例如，在 TC 通知 RM 开始提交事务后，TC 与 RM 的连接断开了，或者 RM 与数据库的连接断开了，都不能保证事务的一致性。
