分布式锁三种实现方式及对比

    分布式锁三种实现方式:

    1. 基于数据库实现分布式锁;

    2. 基于缓存(Redis等)实现分布式锁;

    3. 基于Zookeeper实现分布式锁;

    一, 基于数据库实现分布式锁

    1. 悲观锁

    利用select … where … for update 排他锁

    注意: 其他附加功能与实现一基本一致,这里需要注意的是“where name=lock ”,name字段必须要走索引,否则会锁表。有些情况下,比如表不大,mysql优化器会不走这个索引,导致锁表问题。

    2. 乐观锁

    所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想,是不具有互斥性,不会产生锁等待而消耗资源,操作过程中认为不存在并发冲突,只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。

    通过增加递增的版本号字段实现乐观锁

    二, 基于缓存(Redis等)实现分布式锁

    1. 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. 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。

    三, 基于Zookeeper实现分布式锁

    ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件,它内部是一个分层的文件系统目录树结构,规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下:

    (1)创建一个目录mylock;
    (2)线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点;
    (3)获取mylock目录下所有的子节点,然后获取比自己小的兄弟节点,如果不存在,则说明当前线程顺序号最小,获得锁;
    (4)线程B获取所有节点,判断自己不是最小节点,设置监听比自己次小的节点;
    (5)线程A处理完,删除自己的节点,线程B监听到变更事件,判断自己是不是最小的节点,如果是则获得锁。

    这里推荐一个Apache的开源库Curator,它是一个ZooKeeper客户端,Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现,acquire方法用于获取锁,release方法用于释放锁。

    优点:具备高可用、可重入、阻塞锁特性,可解决失效死锁问题。

    缺点:因为需要频繁的创建和删除节点,性能上不如Redis方式。

    四,对比

    数据库分布式锁实现

    缺点:

    1.db操作性能较差,并且有锁表的风险

    2.非阻塞操作失败后,需要轮询,占用cpu资源;

    3.长时间不commit或者长时间轮询,可能会占用较多连接资源

    Redis(缓存)分布式锁实现

    缺点:

    1.锁删除失败 过期时间不好控制

    2.非阻塞,操作失败后,需要轮询,占用cpu资源;

    ZK分布式锁实现

    缺点:性能不如redis实现,主要原因是写操作(获取锁释放锁)都需要在Leader上执行,然后同步到follower。

    总之:ZooKeeper有较好的性能和可靠性。

    从理解的难易程度角度(从低到高)数据库 > 缓存 > Zookeeper

    从实现的复杂性角度(从低到高)Zookeeper >= 缓存 > 数据库

    从性能角度(从高到低)缓存 > Zookeeper >= 数据库

    从可靠性角度(从高到低)Zookeeper > 缓存 > 数据库

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持lingkb。