分布式锁概述

一、概念

1、什么是分布式锁

我们知道传统进程内的多线程之间可以利用锁机制来实现它的同步，同时进程之间也可以互相通信，那我我们如果使用分布式服务的话，有应该怎么实现集群内多服务之间访问公共资源，并且确保它们不会出现问题呢？

其实有一种概念就帮我们实现了这一点，那就是分布式锁。

分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。

举个不太恰当的例子：假设共享的资源就是一个房子，里面有各种书，分布式系统就是要进屋看书的人，分布式锁就是保证这个房子只有一个门并且一次只有一个人可以进，而且门只有一把钥匙。然后许多人要去看书，可以，排队，第一个人拿着钥匙把门打开进屋看书并且把门锁上，然后第二个人没有钥匙，那就等着，等第一个出来，然后你在拿着钥匙进去，然后就是以此类推，和我们传统意义上的锁是一个意思。

2、举例说明

我们举一个例子，一个应用需要部署到几台机器上然后做负载均衡，大致如下图：

上图可以看到，变量A存在三个服务器内存中（这个变量A主要体现是在一个类中的一个成员变量，是一个有状态的对象），如果不加任何控制的话，变量A同时都会在分配一块内存，三个请求发过来同时对这个变量操作，显然结果是不对的！即使不是同时发过来，三个请求分别操作三个不同内存区域的数据，变量A之间不存在共享，也不具有可见性，处理的结果也是不对的！

如果我们业务中确实存在这个场景的话，我们就需要一种方法解决这个问题！

而这就是分布式锁需要解决的问题。

二、分布式锁应该具备的条件

1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；

2、高可用的获取锁与释放锁；

3、高性能的获取锁与释放锁；

4、具备可重入特性；

5、具备锁失效机制，防止死锁；

6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

三、分布式锁的实现方式

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。

所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

也就是说，分布式锁需要做到以下几点：

1、保证资源独立

2、弱化强一致性

3、提高效率和可用性

4、保证资源最终一致性

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。

当前我们实现分布式锁的方式主要有三种，分别是：

 基于数据库实现分布式锁；
 基于缓存（Redis等）实现分布式锁；
 基于Zookeeper实现分布式锁；

1、基于数据库

基于数据库的实现方式的核心思想是：在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。

1.1、具体做法

1、创建一个表

 CREATE TABLE `method_lock` (
   `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
   `method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '锁定的方法名',
   `desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '备注信息',
   `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
   PRIMARY KEY (`id`),
   UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';

2、想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据：

INSERT INTO method_lock (method_name, desc) VALUES ('methodName', '测试的methodName');

因为我们对method_name做了唯一性约束，这里如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。

3、成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁：

delete from method_lock where method_name ='methodName';

1.2、存在问题

使用基于数据库的这种实现方式很简单，但是对于分布式锁应该具备的条件来说，它有一些问题需要解决及优化：

1、因为是基于数据库实现的，数据库的可用性和性能将直接影响分布式锁的可用性及性能，所以，数据库需要双机部署、数据同步、主备切换；

2、不具备可重入的特性，因为同一个线程在释放锁之前，行数据一直存在，无法再次成功插入数据，所以，需要在表中新增一列，用于记录当前获取到锁的机器和线程信息，在再次获取锁的时候，先查询表中机器和线程信息是否和当前机器和线程相同，若相同则直接获取锁；

3、没有锁失效机制，因为有可能出现成功插入数据后，服务器宕机了，对应的数据没有被删除，当服务恢复后一直获取不到锁，所以，需要在表中新增一列，用于记录失效时间，并且需要有定时任务清除这些失效的数据；

4、不具备阻塞锁特性，获取不到锁直接返回失败，所以需要优化获取逻辑，循环多次去获取。

5、在实施的过程中会遇到各种不同的问题，为了解决这些问题，实现方式将会越来越复杂；依赖数据库需要一定的资源开销，性能问题需要考虑。

2、基于Redis

2.1、选用Redis的原因

（1）Redis有很高的性能；

（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

2.2、使用命令

使用命令介绍：

（1）SETNX

SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

（2）expire

expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

（3）delete

delete key：删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

2.3、实现思想

（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

2.4、简单实现

#连接redis
 redis_client = redis.Redis(host="localhost",
                            port=6379,
                            password=password,
                            db=10)
 
 #获取一个锁
 lock_name：锁定名称
 acquire_time: 客户端等待获取锁的时间
 time_out: 锁的超时时间
 def acquire_lock(lock_name, acquire_time=10, time_out=10):
     """获取一个分布式锁"""
     identifier = str(uuid.uuid4())
     end = time.time() + acquire_time
     lock = "string:lock:" + lock_name
     while time.time() < end:
         if redis_client.setnx(lock, identifier):
             # 给锁设置超时时间, 防止进程崩溃导致其他进程无法获取锁
             redis_client.expire(lock, time_out)
             return identifier
         elif not redis_client.ttl(lock):
             redis_client.expire(lock, time_out)
         time.sleep(0.001)
     return False
 
 #释放一个锁
 def release_lock(lock_name, identifier):
     """通用的锁释放函数"""
     lock = "string:lock:" + lock_name
     pip = redis_client.pipeline(True)
     while True:
         try:
             pip.watch(lock)
             lock_value = redis_client.get(lock)
             if not lock_value:
                 return True
 
             if lock_value.decode() == identifier:
                 pip.multi()
                 pip.delete(lock)
                 pip.execute()
                 return True
             pip.unwatch()
             break
         except redis.excetions.WacthcError:
             pass
     return False