目前幾乎很多大型網站及應用都是分散式部署的，分散式場景中的資料一致性問題一直是一個比較重要的話題。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。有的時候，我們需要保證一個方法在同一時間內只能被同一個執行緒執行。在單機環境中，Java中其實提供了很多併發處理相關的API，但是這些API在分散式場景中就無能為力了。也就是說單純的Java Api並不能提供分散式鎖的能力。所以針對分散式鎖的實現目前有多種方案。

　　針對分散式鎖的實現，目前比較常用的有以下幾種方案：

　　基於資料庫實現分散式鎖、基於快取(redis，memcached)、實現分散式鎖 基於Zookeeper實現分散式鎖。

　　在分析這幾種實現方案之前我們先來想一下，我們需要的分散式鎖應該是怎麼樣的?(這裡以方法鎖為例，資源鎖同理)

　　可以保證在分散式部署的應用叢集中，同一個方法在同一時間只能被一臺機器上的一個執行緒執行。

　　這把鎖要是一把可重入鎖(避免死鎖)。

　　這把鎖最好是一把阻塞鎖(根據業務需求考慮要不要這條)。

　　有高可用的獲取鎖和釋放鎖功能。

　　獲取鎖和釋放鎖的效能要好。

　　基於Redis鎖實現

　　加鎖

　　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;

　　/**

　　* 嘗試獲取分散式鎖

　　* @param jedis Redis客戶端

　　* @param lockKey 鎖

　　* @param requestId 請求標識

　　* @param expireTime 超期時間

　　* @return 是否獲取成功

　　*/

　　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;

　　}

　　可以看到，我們加鎖就一行程式碼：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，這個set()方法一共有五個形參：

　　第一個為key，我們使用key來當鎖，因為key是唯一的。

　　第二個為value，我們傳的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作為鎖不就夠了嗎，為什麼還要用到value?原因就是我們在上面講到可靠性時，分散式鎖要滿足第四個條件解鈴還須繫鈴人，通過給value賦值為requestId，我們就知道這把鎖是哪個請求加的了，在解鎖的時候就可以有依據。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

　　第三個為nxxx，這個引數我們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當key不存在時，我們進行set操作;若key已經存在，則不做任何操作;

　　第四個為expx，這個引數我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期的設定，具體時間由第五個引數決定。

　　第五個為time，與第四個引數相呼應，代表key的過期時間。

　　總的來說，執行上面的set()方法就只會導致兩種結果：1. 當前沒有鎖(key不存在)，那麼就進行加鎖操作，並對鎖設定個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。2. 已有鎖存在，不做任何操作。

　　心細的童鞋就會發現了，我們的加鎖程式碼滿足我們可靠性裡描述的三個條件。首先，set()加入了NX引數，可以保證如果已有key存在，則函式不會呼叫成功，也就是隻有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由於我們對鎖設定了過期時間，即使鎖的持有者後續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因為到了過期時間而自動解鎖(即key被刪除)，不會發生死鎖。最後，因為我們將value賦值為requestId，代表加鎖的客戶端請求標識，那麼在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。由於我們只考慮Redis單機部署的場景，所以容錯性我們暫不考慮。

　　解鎖

　　private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

　　/**

　　* 釋放分散式鎖

　　* @param jedis Redis客戶端

　　* @param lockKey 鎖

　　* @param requestId 請求標識

　　* @return 是否釋放成功

　　*/

　　public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

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

　　Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

　　if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {

　　return true;

　　}

　　return false;

　　}

　　可以看到，我們解鎖只需要兩行程式碼就搞定了!第一行程式碼，我們寫了一個簡單的Lua指令碼程式碼，上一次見到這個程式語言還是在《黑客與畫家》裡，沒想到這次居然用上了。第二行程式碼，我們將Lua程式碼傳到jedis.eval()方法裡，並使引數KEYS[1]賦值為lockKey，ARGV[1]賦值為requestId。eval()方法是將Lua程式碼交給Redis服務端執行。

　　無論加鎖還是解鎖，必須是原子操作。

　　分散式鎖的異常問題

　　如果一個獲取到鎖的client因為某種原因導致沒能及時釋放鎖，並且Redis因為超時釋放了鎖，另外一個client獲取到了鎖，此時情況如下圖所示：

　　那麼如何解決這個問題呢?

　　一種方案是引入鎖續約機制，也就是獲取鎖之後，釋放鎖之前，會定時進行鎖續約，比如以鎖超時時間的1/3為間隔週期進行鎖續約。

　　關於開源的Redis的分散式鎖實現有很多，比較出名的有redisson、百度的dlock。

　　對於高可用性，一般可以通過叢集或者master-slave來解決，Redis鎖優勢是效能出色，劣勢就是由於資料在記憶體中，一旦快取服務宕機，鎖資料就丟失了。

　　像Redis自帶複製功能，可以對資料可靠性有一定的保證，但是由於複製也是非同步完成的，因此依然可能出現master節點寫入鎖資料而未同步到slave節點的時候宕機，鎖資料丟失問題。這個暫時沒有好的解決辦法。

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