简单的分布式锁

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Redis

官方叫做RedLock算法，是redis官方支持的分布式锁算法。

这个分布式锁有3个重要的考量点，互斥（只能有一个客户端获取锁），不能死锁，容错（大部分redis节点或者这个锁就可以加可以释放）

第一个最普通的实现方式，如果就是在redis里创建一个key算加锁

SET my:lock 随机值 NX PX 30000，这个命令就ok，这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功，PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。

释放锁就是删除key，但是一般可以用lua脚本删除，判断value一样才删除：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

为啥要用随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除key的话会有问题，所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。

但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的redis单实例，那就是单点故障。或者是redis普通主从，那redis主从异步复制，如果主节点挂了，key还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就会拿到锁。

RedLock算法

这个场景是假设有一个redis cluster，有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁：

1）获取当前时间戳，单位是毫秒

2）跟上面类似，轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒

3）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）

4）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

5）要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁

6）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

Zookeeper

zk分布式锁，其实可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建临时znode，此时创建成功了就获取了这个锁；这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能注册个监听器监听这个锁。释放锁就是删除这个znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新枷锁。

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher{
	
    private ZooKeeper zk;
    private String locksRoot= "/locks";
    private String productId;
    private String waitNode;
    private String lockNode;
    private CountDownLatch latch;
    private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
private int sessionTimeout = 30000; 

    public ZooKeeperDistributedLock(String productId){
        this.productId = productId;
         try {
	   String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
            zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
            connectedLatch.await();
        } catch (IOException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }

    public void process(WatchedEvent event) {
        if(event.getState()==KeeperState.SyncConnected){
            connectedLatch.countDown();
            return;
        }

        if(this.latch != null) {  
            this.latch.countDown(); 
        }
    }

    public void acquireDistributedLock() {   
        try {
            if(this.tryLock()){
                return;
            }
            else{
                waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
            }
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        } 
}

    public boolean tryLock() {
        try {
 		// 传入进去的locksRoot + “/” + productId
		// 假设productId代表了一个商品id，比如说1
		// locksRoot = locks
		// /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
            lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
   
            // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
	 	// locks：10000000000，10000000001，10000000002
            List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
            Collections.sort(locks);
	
            if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
                //如果是最小的节点,则表示取得锁
                return true;
            }
	
            //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
	  int previousLockIndex = -1;
            for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
		if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
	         	    previousLockIndex = i - 1;
		    break;
		}
	   }
	   
	   this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
        return false;
    }
     
    private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
        Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
        if(stat != null){
            this.latch = new CountDownLatch(1);
            this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);            	   this.latch = null;
        }
        return true;
}

    public void unlock() {
        try {
		// 删除/locks/10000000000节点
		// 删除/locks/10000000001节点
            System.out.println("unlock " + lockNode);
            zk.delete(lockNode,-1);
            lockNode = null;
            zk.close();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
}

    public class LockException extends RuntimeException {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        public LockException(String e){
            super(e);
        }
        public LockException(Exception e){
            super(e);
        }
}

如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁，后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被zookeeper给通知，一旦被通知了之后，就ok了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了。

简单对比

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

zk分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小

另外一点就是，如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而zk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