看一眼就能懂的“分布式锁”原理

分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样,目的就是确保在多个线程并发时,只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

 

在一个进程中,也就是一个 JVM 或者说应用中,我们很容易去处理控制,在 jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁,比如 Synchronized 关键字或者 Lock 锁,都可以处理。
但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器,那并发量是很差的,如果同时有上万的请求,很有可能造成服务器压力过大而瘫痪。
想想双十一和大年三十晚上十点,瓜分支付宝红包等业务场景,自然需要用到多台服务器去同时处理这些业务,这些服务可能会有上百台同时处理。
但是我们想一想,如果有 100 台服务器要处理分红包的业务,现在假设有 1 亿的红包,1 千万个人分,金额随机,那么这个业务场景下,是不是必须确保这 1 千万个人最后分的红包金额总和等于 1 亿?
如果处理不好~~每人分到 100 万,那马云爸爸估计大年初一,就得宣布破产了~~

 

常规锁会造成什么情况?

 

首先说一下我们为什么要搞集群。简单理解就是,需求量(请求并发量)变大了,一个工人处理能力有限,那就多招一些工人来一起处理。
假设 1 千万个请求平均分配到 100 台服务器上,每个服务器接收 10w 的请求。
这 10w 个请求并不是在同一秒中来的,可能是在 1-2 个小时内,可以联想下我们三十晚上开红包,等到 10:20 开始,有的人立马开了,有的人等到 12 点才想起来。
那这样的话,平均到每一秒上的请求也就不到 1 千个,这种压力一般的服务器还是可以承受的:
  • 第一个用户来分,请求到来后,需要在 1 亿里面给他分一部分钱,金额随机,假设第一个人分到了 100,那就要在这 1 亿中减去 100 块,剩下 99999900 块。
  • 第二个用户再来分,金额随机,这次分 200 块,那就需要在剩下的 99999900 块中再减去 200 块,剩下 99999700 块。
  • 等到第 10w 个用户来,一看还有 1000w,那这 1000w 全成他的了。
等于是在每个服务器中去分 1 亿,也就是 10w 个用户分了 1 亿,最后总计有 100 个服务器,要分 100 亿。
如果真这样了,虽说马云爸爸不会破产(据最新统计马云有 2300 亿人民币),那分红包的开发项目组,以及产品经理,可以 GG了~
简化结构图如下:

 

分布式锁怎么去处理?

 

那么为了解决这个问题,让 1000 万用户只分 1 亿,而不是 100 亿,这个时候分布式锁就派上用处了。
分布式锁可以把整个集群就当作是一个应用一样去处理,那么也就需要这个锁独立于每一个服务之外,而不是在服务里面。
假设第一个服务器接收到用户 1 的请求后,不能只在自己的应用中去判断还有多少钱可以分了,而需要去外部请求专门负责管理这 1 亿红包的人(服务),问他:哎,我这里要分 100 块,给我 100。
管理红包的妹子(服务)一看,还有 1 个亿,那好,给你 100 块,然后剩下 99999900 块。
第二个请求到来后,被服务器 2 获取,继续去询问,管理红包的妹子,我这边要分 10 块,管理红包的妹子先查了下还有 99999900,那就说:好,给你 10 块,那就剩下 99999890 块。
等到第 1000w 个请求到来后,服务器 100 拿到请求,继续去询问,管理红包的妹子,我要 100,妹子翻了翻白眼,对你说,就剩 1 块了,爱要不要,那这个时候就只能给你 1 块了(1 块也是钱啊,买根辣条还是可以的)。
这些请求编号 1,2 不代表执行的先后顺序,正式的场景下,应该是 100 台服务器每个服务器持有一个请求去访问负责管理红包的妹子(服务)。
那在管红包的妹子那里同时会接收到 100 个请求,这个时候就需要在负责红包的妹子那里加个锁就可以了(抛绣球),你们 100 个服务器谁拿到锁(抢到绣球),谁就进来和我谈,我给你分,其他人就等着去吧。
经过上面的分布式锁的处理后,马云爸爸终于放心了,决定给红包团队每人加一个鸡腿。
简化的结构图如下:

 

分布式锁的实现有哪些?

 

说到分布式锁的实现,还是有很多的,有数据库方式的,有 Redis 分布式锁,有 Zookeeper 分布式锁等等。
我们如果采用 Redis 作为分布式锁,那么上图中负责“红包的妹子(服务)”,就可以替换成 Redis,请自行脑补。
①为什么 Redis 可以实现分布式锁?
首先 Redis 是单线程的,这里的单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。
在实际的操作中过程大致是这样子的:服务器 1 要去访问发红包的妹子,也就是 Redis,那么它会在 Redis 中通过”setnx key value” 操作设置一个 Key 进去,Value 是啥不重要,重要的是要有一个 Key,也就是一个标记。
而且这个 Key 你爱叫啥叫啥,只要所有的服务器设置的 Key 相同就可以。
假设我们设置一个,如下图:
那么我们可以看到会返回一个 1,那就代表了成功。
如果再来一个请求去设置同样的 Key,如下图:
这个时候会返回 0,那就代表失败了。
那么我们就可以通过这个操作去判断是不是当前可以拿到锁,或者说可以去访问“负责发红包的妹子”,如果返回 1,那我就开始去执行后面的逻辑,如果返回 0,那就说明已经被人占用了,我就要继续等待。
当服务器 1 拿到锁之后,进行了业务处理,完成后,还需要释放锁,如下图所示:
删除成功返回 1,那么其他的服务器就可以继续重复上面的步骤去设置这个 Key,以达到获取锁的目的。
当然以上的操作是在 Redis 客户端直接进行的,通过程序调用的话,肯定就不能这么写,比如 Java 就需要通过 Jedis 去调用,但是整个处理逻辑基本都是一样的。
通过上面的方式,我们好像是解决了分布式锁的问题,但是想想还有没有什么问题呢?
对,问题还是有的,可能会有死锁的问题发生,比如服务器 1 设置完之后,获取了锁之后,忽然发生了宕机。
那后续的删除 Key 操作就没法执行,这个 Key 会一直在 Redis 中存在,其他服务器每次去检查,都会返回 0,他们都会认为有人在使用锁,我需要等。
为了解决这个死锁的问题,我们就需要给 Key 设置有效期了。设置的方式有 2 种:
第一种就是在 Set 完 Key 之后,直接设置 Key 的有效期 “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。
这种方式相当于,把锁持有的有效期,交给了 Redis 去控制。如果时间到了,你还没有给我删除 Key,那 Redis 就直接给你删了,其他服务器就可以继续去 Setnx 获取锁。
第二种方式,就是把删除 Key 权利交给其他的服务器,那这个时候就需要用到 Value 值了,比如服务器 1,设置了 Value 也就是 Timeout 为当前时间 +1 秒 。
这个时候服务器 2 通过 Get 发现时间已经超过系统当前时间了,那就说明服务器 1 没有释放锁,服务器 1 可能出问题了,服务器 2 就开始执行删除 Key 操作,并且继续执行 Setnx 操作。
但是这块有一个问题,也就是不光你服务器 2 可能会发现服务器 1 超时了,服务器 3 也可能会发现,如果刚好服务器 2 Setnx 操作完成,服务器 3 就接着删除,是不是服务器 3 也可以 Setnx 成功了?
那就等于是服务器 2 和服务器 3 都拿到锁了,那就问题大了。这个时候怎么办呢?
这个时候需要用到“GETSET  key value”命令了。这个命令的意思就是获取当前 Key 的值,并且设置新的值。
假设服务器 2 发现 Key 过期了,开始调用 getset 命令,然后用获取的时间判断是否过期,如果获取的时间仍然是过期的,那就说明拿到锁了。
如果没有,则说明在服务 2 执行 getset 之前,服务器 3 可能也发现锁过期了,并且在服务器 2 之前执行了 getset 操作,重新设置了过期时间。
那么服务器 2 就需要放弃后续的操作,继续等待服务器 3 释放锁或者去监测 Key 的有效期是否过期。
这块其实有一个小问题是,服务器 3 已经修改了有效期,拿到锁之后,服务器 2 也修改了有效期,但是没能拿到锁。
但是这个有效期的时间已经被在服务器 3 的基础上又增加一些,但是这种影响其实还是很小的,几乎可以忽略不计。
②为什么 Zookeeper 可实现分布式锁?
百度百科是这么介绍的:ZooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是 Google 的 Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件。
那对于我们初次认识的人,可以理解成 ZooKeeper 就像是我们的电脑文件系统,我们可以在 d 盘中创建文件夹 a,并且可以继续在文件夹 a 中创建文件夹 a1,a2。
那我们的文件系统有什么特点?那就是同一个目录下文件名称不能重复,同样 ZooKeeper 也是这样的。
在 ZooKeeper 所有的节点,也就是文件夹称作 Znode,而且这个 Znode 节点是可以存储数据的。
我们可以通过“ create /zkjjj nice”来创建一个节点,这个命令就表示,在根目录下创建一个 zkjjj 的节点,值是 nice。
同样这里的值,和我在前面说的 Redis 中的一样,没什么意义,你随便给。
另外 ZooKeeper 可以创建 4 种类型的节点,分别是:
  • 持久性节点
  • 持久性顺序节点
  • 临时性节点
  • 临时性顺序节点
首先说下持久性节点和临时性节点的区别:
  • 持久性节点表示只要你创建了这个节点,那不管你 ZooKeeper 的客户端是否断开连接,ZooKeeper 的服务端都会记录这个节点。
  • 临时性节点刚好相反,一旦你 ZooKeeper 客户端断开了连接,那 ZooKeeper 服务端就不再保存这个节点。
  • 顺便也说下顺序性节点,顺序性节点是指,在创建节点的时候,ZooKeeper 会自动给节点编号比如 0000001,0000002 这种的。
Zookeeper 有一个监听机制,客户端注册监听它关心的目录节点,当目录节点发生变化(数据改变、被删除、子目录节点增加删除)等,Zookeeper 会通知客户端。

 

在 Zookeeper 中如何加锁?

 

下面我们继续结合我们上面的分红包场景,描述下在 Zookeeper 中如何加锁。
假设服务器 1,创建了一个节点 /zkjjj,成功了,那服务器 1 就获取了锁,服务器 2 再去创建相同的锁,就会失败,这个时候就只能监听这个节点的变化。
等到服务器 1 处理完业务,删除了节点后,他就会得到通知,然后去创建同样的节点,获取锁处理业务,再删除节点,后续的 100 台服务器与之类似。
注意这里的 100 台服务器并不是挨个去执行上面的创建节点的操作,而是并发的,当服务器 1 创建成功,那么剩下的 99 个就都会注册监听这个节点,等通知,以此类推。
但是大家有没有注意到,这里还是有问题的,还是会有死锁的情况存在,对不对?
当服务器 1 创建了节点后挂了,没能删除,那其他 99 台服务器就会一直等通知,那就完蛋了。
这个时候就需要用到临时性节点了,我们前面说过了,临时性节点的特点是客户端一旦断开,就会丢失。
也就是当服务器 1 创建了节点后,如果挂了,那这个节点会自动被删除,这样后续的其他服务器,就可以继续去创建节点,获取锁了。
但是我们可能还需要注意到一点,就是惊群效应:举一个很简单的例子,当你往一群鸽子中间扔一块食物,虽然最终只有一个鸽子抢到食物,但所有鸽子都会被惊动来争夺,没有抢到…
就是当服务器 1 节点有变化,会通知其余的 99 个服务器,但是最终只有 1 个服务器会创建成功,这样 98 还是需要等待监听,那么为了处理这种情况,就需要用到临时顺序性节点。
大致意思就是,之前是所有 99 个服务器都监听一个节点,现在就是每一个服务器监听自己前面的一个节点。
假设 100 个服务器同时发来请求,这个时候会在 /zkjjj 节点下创建 100 个临时顺序性节点 /zkjjj/000000001,/zkjjj/000000002,一直到 /zkjjj/000000100,这个编号就等于是已经给他们设置了获取锁的先后顺序了。
当 001 节点处理完毕,删除节点后,002 收到通知,去获取锁,开始执行,执行完毕,删除节点,通知 003~以此类推。
本站所有文章均由网友分享,仅用于参考学习用,请勿直接转载,如有侵权,请联系网站客服删除相关文章。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担
极客文库 » 看一眼就能懂的“分布式锁”原理

Leave a Reply

欢迎加入「极客文库」,成为原创作者从这里开始!

立即加入 了解更多