分散式鎖以及三種實現（包含測試程式碼）
分散式鎖
分散式的CAP理論告訴我們“任何一個分散式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分割槽容錯性（Partition tolerance），最多隻能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者做出取捨。在網際網路領域的絕大多數的場景中，都需要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統往往只需要保證“最終一致性”，只要這個最終時間是在使用者可以接受的範圍內即可。
在很多場景中，我們為了保證資料的最終一致性，需要很多的技術方案來支援，比如分散式事務、分散式鎖等。
換句話說，分散式鎖的目的是：通過跨JVM的互斥機制來控制共享資源的訪問。
分散式鎖的實現方式主要有以下三種：
基於資料庫實現分散式
基於快取（redis，memcached，tair）實現分散式鎖
基於Zookeeper實現分散式鎖
1）基於資料庫實現分散式鎖
在資料庫中建立一個表，表中包含方法名等欄位，並在方法名欄位上建立唯一索引 Unique KEY，想要執行某個方法，就使用這個方法名向表中插入資料，成功插入則獲取鎖，執行完成後刪除對應的行資料釋放鎖。
DROP TABLE IF EXISTS `method_lock`; CREATE TABLE `method_lock` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵', `method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '鎖定的方法名', `desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '備註資訊', `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='鎖定中的方法';
當執行插入method_name操作時，因為我們對method_name做了唯一性約束，這裡如果有多個請求同時提交到資料庫的話，資料庫會保證只有一個操作可以成功，那麼我們就可以認為操作成功的那個執行緒獲得了該方法的鎖，可以執行方法體內容。
使用基於資料庫的這種實現方式很簡單，但是對於分散式鎖應該具備的條件來說，它有一些問題需要解決及優化：
1、因為是基於資料庫實現的，資料庫的可用性和效能將直接影響分散式鎖的可用性及效能，所以，資料庫需要雙機部署、資料同步、主備切換；
2、不具備可重入的特性，因為同一個執行緒在釋放鎖之前，行資料一直存在，無法再次成功插入資料，所以，需要在表中新增一列，用於記錄當前獲取到鎖的機器和執行緒資訊，在再次獲取鎖的時候，先查詢表中機器和執行緒資訊是否和當前機器和執行緒相同，若相同則直接獲取鎖；
3、沒有鎖失效機制，因為有可能出現成功插入資料後，伺服器宕機了，對應的資料沒有被刪除，當服務恢復後一直獲取不到鎖，所以，需要在表中新增一列，用於記錄失效時間，並且需要有定時任務清除這些失效的資料；
4、不具備阻塞鎖特性，獲取不到鎖直接返回失敗，所以需要優化獲取邏輯，迴圈多次去獲取。
5、在實施的過程中會遇到各種不同的問題，為了解決這些問題，實現方式將會越來越複雜；依賴資料庫需要一定的資源開銷，效能問題需要考慮。
2）基於Redis實現分散式鎖 
實現
使用的是jedis來連線Redis。
實現思想
- 獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，並使用expire命令為鎖新增一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。
- 獲取鎖的時候還設定一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。
- 釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。
分散式鎖的實現程式碼：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
/**
*/
public class DistributedLock {
private final JedisPool jedisPool;
public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* 加鎖
* @param locaName 鎖的key
* @param acquireTimeout 獲取超時時間
* @param timeout 鎖的超時時間
* @return 鎖標識
*/
public String lockWithTimeout(String locaName,
long acquireTimeout, long timeout) {
Jedis conn = null;
String retIdentifier = null;
try {
// 獲取連線
conn = jedisPool.getResource();
// 隨機生成一個value
String identifier = UUID.randomUUID().toString();
// 鎖名，即key值
String lockKey = "lock:" + locaName;
// 超時時間，上鎖後超過此時間則自動釋放鎖
int lockExpire = (int)(timeout / 1000);
// 獲取鎖的超時時間，超過這個時間則放棄獲取鎖
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
while (System.currentTimeMillis() < end) {
if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
// 返回value值，用於釋放鎖時間確認
retIdentifier = identifier;
return retIdentifier;
}
// 返回-1代表key沒有設定超時時間，為key設定一個超時時間
if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retIdentifier;
}
/**
* 釋放鎖
* @param lockName 鎖的key
* @param identifier 釋放鎖的標識
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null;
String lockKey = "lock:" + lockName;
boolean retFlag = false;
try {
conn = jedisPool.getResource();
while (true) {
// 監視lock，準備開始事務
conn.watch(lockKey);
// 通過前面返回的value值判斷是不是該鎖，若是該鎖，則刪除，釋放鎖
if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
Transaction transaction = conn.multi();
transaction.del(lockKey);
List<Object> results = transaction.exec();
if (results == null) {
continue;
}
retFlag = true;
}
conn.unwatch();
break;
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retFlag;
}
}
測試分散式鎖；
例子中使用50個執行緒模擬秒殺一個商品，使用–運算子來實現商品減少，從結果有序性就可以看出是否為加鎖狀態。
//模擬秒殺服務，在其中配置了jedis執行緒池，在初始化的時候傳給分散式鎖，供其使用。
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 設定最大連線數
config.setMaxTotal(200);
// 設定最大空閒數
config.setMaxIdle(8);
// 設定最大等待時間
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一個jedis例項時，是否需要驗證，若為true，則所有jedis例項均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
public void seckill() {
// 返回鎖的value值，供釋放鎖時候進行判斷
String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "獲得了鎖");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
}
// 模擬執行緒進行秒殺服務
public class ThreadA extends Thread {
private Service service;
public ThreadA(Service service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.seckill();
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Service service = new Service();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
2）基於ZooKeeper實現分散式鎖
我們只需知道ZooKeeper是一個分散式的，開放原始碼的分散式應用程式協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要元件。它是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分散式同步、組服務等。
ZooKeeper的架構通過冗餘服務實現高可用性。因此，如果第一次無應答，客戶端就可以詢問另一臺ZooKeeper主機。ZooKeeper節點將它們的資料儲存於一個分層的名稱空間，非常類似於一個檔案系統或一個字首樹結構。客戶端可以在節點讀寫，從而以這種方式擁有一個共享的配置服務。更新是全序的。
基於ZooKeeper分散式鎖的流程
- 在zookeeper指定節點（locks）下建立臨時順序節點node_n
- 獲取locks下所有子節點children
- 對子節點按節點自增序號從小到大排序
- 判斷本節點是不是第一個子節點，若是，則獲取鎖；若不是，則監聽比該節點小的那個節點的刪除事件
- 若監聽事件生效，則回到第二步重新進行判斷，直到獲取到鎖
這裡推薦一個Apache的開源庫Curator，它是一個ZooKeeper客戶端，Curator提供的InterProcessMutex是分散式鎖的實現，acquire方法用於獲取鎖，release方法用於釋放鎖。
優點：具備高可用、可重入、阻塞鎖特性，可解決失效死鎖問題。
缺點：因為需要頻繁的建立和刪除節點，效能上不如Redis方式。
使用zookeeper的可靠性和穩定性是要大於使用redis實現的分散式鎖的，但是相比而言，redis的效能更好。
基於ZooKeeper具體實現分散式鎖的詳細過程見：https://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6800538.html
部分轉載自：https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79036337