Java中如何实现分布式锁，详细教程来啦~

小灰灰 2021-09-24 12:08 509阅读 0赞

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### 文章目录 ###

*  1 前言
 *  2 什么是分布式架构
 *   *  2.1 基础概念
     *  2.2 集群部署和分布式部署的区别
     *  2.3 分布式架构带来哪些问题
     *   *  2.3.1 分布式架构需要解决的问题
         *  2.3.2 CAP理论
 *  3 锁的分类
 *  4 实现分布式锁
 *   *  4.1 为什么要使用分布式锁
     *  4.2 使用分布式锁的场景
     *   *  4.2.1 商品超卖问题
     *  4.3 实现分布式锁的几种方式
     *   *  4.3.1 基于Zookeeper实现分布式锁
         *  4.3.2 基于Redis实现分布式锁（推荐）
         *  4.3.3 基于数据库实现分布式锁

# 1 前言 #

随着时代的变化，Java应用层面也发生了巨大的变化。前几年还是使用单体应用，现在流行的是分布式系统。那么，分布式系统也带来了一系列问题，比如说：数据的一致性、服务的高可用性、多线程环境下，如何保证某个业务操作，只有一个线程可以执行。本文主要介绍下，分布式系统下，如何使用分布式锁，来保证数据的安全性。

# 2 什么是分布式架构 #

分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。随着互联网的飞速发展，用户量急剧增多，互联网产品越来越多样化，内容越来越多，传统的单体应用结构系统已经无法满足需求，分布式系统就应运而生。

分布式系统通过`服务化`，即`SOA架构`的方式，`采用分而治之的策略`，通过`业务上合适的拆分`，将海量用户的访问量进行拆分分流，以满足系统的`高可用性`，`高性能`，`可伸缩`，`可扩展`的需求。

在介绍分布式锁内容之前，先来简单介绍下，什么是分布式，与传统的单应用服务架构有什么区别，以便于更好地理解分布式锁。

## 2.1 基础概念 ##

*  分布：  
    `分布`指的是在一定的范围内散布开，分布的反义词`集中`
 *  集中式架构：  
    就是把所有的程序、功能、模块都集中到一个项目中，部署在一台服务器上，从而对外提供服务（单体架构、单体服务、单体应用）。
    
    这种结构在前几年很流行，当前互联网流行的是分布式架构，因为现在的业务系统很复杂，`集中式架构已经不能够满足业务需要`，回想一下，前些年还是一个项目，打一个war包，扔到Tomcat部署，就满足了业务需要，现在，远远不能满足当下的业务需求，所以，分布式架构应运而生。
 *  分布式架构：  
    就是把所有的程序、功能、模块拆分成不同的子项目，部署在多台不同的服务器上，这些子项目相互协作，共同对外提供服务。
    
    直白来说，就是有很多项目，有很多jar（war）包，这些项目相互协作才能完成需要的功能，满足业务的需要。
    
    简单来说，就是之前的一个单体应用（后台管理系统），通过拆分，拆分成用户中心、产品中心、客户中心等多个小应用服务，这种`把一个大的单体应用项目，拆分成多个小应用项目的方式，就是分布式系统应用`。

## 2.2 集群部署和分布式部署的区别 ##

*  集群  
    `集群`就是将相同的程序、功能，部署在两台或多台服务器上，这些`服务器对外提供的功能是完全一样的`，集群是通过不断横向扩展增加服务器的方式，以提高服务的能力。
 *  分布式  
    `分布式`就是将两个或多个程序、功能分别运行在两台或多台主机服务器上，这些`服务器对外提供的功能并不一样`，它们通过相互协作最终完成某一个服务或功能。

简单地来说，如果两台或者多台`服务器部署的程序功能完全一样就是集群`（常见的有Redis集群，MySQL主从复制，Nginx高可用，Zookeeper集群，服务应用集群等等），`程序功能如果不一样就是分布式`。

分布式中的每一个服务节点，都可以做集群（根据服务压力决定部署几台服务器集群），而集群并不一定就是分布式的。

## 2.3 分布式架构带来哪些问题 ##

分布式系统设计的本质就是：如何合理地将一个系统拆分为多个子系统，然后部署到多台不同服务器上，对外体统高可用的服务。

### 2.3.1 分布式架构需要解决的问题 ###

**分布式架构需要解决如下几个问题：**

*  如何合理的拆分系统
 *  拆分后的各个子系统之间如何通信（RPC）
 *  如何适应不断增长的业务需求，使其具有良好的可扩展性
 *  如何保证子系统的`可靠性`和数据的`最终一致性`
 *  分布式事务的问题
 *  分布式锁的问题
 *  分布式系统的缓存
 *  分布式系统的搜索
 *  分布式系统的配置中心

所以相比较传统的单体应用，`分布式架构带来了很大的复杂性`，也带来了很多问题。好在也慢慢的出现了很多开源技术解决方案，进行分布式架构就需要使用很多技术，想要真正的掌握分布式系统还是有一定难度的。

**一致性问题：**  
分布式系统中的一致性指应用系统的一致性和数据的一致性。多个系统之间互相通信，就有可能遇到例如：

*  调用超时：系统A调用系统B超时，系统A得到超时反馈，但不确定系统B是否已经处理结束，就会造成不一致，此时可能需要使用`分布式事务`，来保证数据的一致性。
 *  缓存与数据库的不一致：面对海量的访问请求，我们经常会需要在数据库前加一层缓存，这个缓存与数据库之间如何保证数据的一致性。

### 2.3.2 CAP理论 ###

CAP定理，指的是在一个分布式系统中，`Consistency（一致性）`、 `Availability（可用性）`、`Partition tolerance（分区容错性）`，最多实现两点，三者不可兼得。CAP定理主要是针对分布式系统各节点之间的通信提出的定理。

*  一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。
 *  可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的请求。
 *  分区容错性（P）：分布式系统中的节点之间的通信有可能失败，在这种情况下，系统要能够容纳这种错误。
    
    分区容忍P，主要是指网络问题， 比如：A 、B、C 三台机器之间相互ping不通、网络不通，这种情况在分布式系统里面是允许的，也是很有可能发生的，我们要容忍这种情况的出现，在这种情况出现的时候，我们是选择 “一致性的C” 还是选择 “可用性的A”，就需要看应用场景。

分布式系统中必然存在着分区，而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以`分区容错性P是我们必须需要实现的`。那么根据CAP定理，C与A我们只能择其一实现，分布式系统P是基础，P都满足不了就成单机了。`在满足P的基础上，一致性C和可用性A无法同时满足，需要根据业务场景进行抉择`。比如说：`Eureka强调高可用性AP`，`ZooKeeper强调的一致性CP`。

那么为什么实现P的情况下，C与A不可兼得呢，我们来分析一下。

假设节点A与节点B，它们中的数据是一致的，然后我们发起请求，修改了节点A中的数据，节点B中的数据也要相应的更改，但是出现了网络延迟等问题，节点B中的数据没有更改，依然是旧数据。这时，请求节点B中的数据，但是数据还没有同步，那怎么办呢？如果我们要满足一致性，就应阻塞这次请求，等节点B中的数据得到更改，这样可用性就无法满足。

如果我们要满足可用性，那么我们就要返回节点B中的旧的数据，这样一致性就无法满足。所以我们就需要结合实际情况，做出取舍，是满足一致性还是满足可用性。

限于篇幅，本文主要介绍下分布式锁的使用。

# 3 锁的分类 #

**Java中，锁的种类有很多，大概有以下几种：**  
`乐观锁/悲观锁`  
独享锁/共享锁  
互斥锁/读写锁  
可重入锁  
公平锁/非公平锁  
分段锁  
偏向锁/轻量级锁/重量级锁  
自旋锁

限于篇幅，这里不再啰嗦，需要了解的童鞋们，可以参考我另一篇博客：[https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/107123259][https_blog.csdn.net_smilehappiness_article_details_107123259]

# 4 实现分布式锁 #

## 4.1 为什么要使用分布式锁 ##

使用分布式锁的目的，`为了保证一个方法在高并发情况下，同一时间只能被同一个线程执行，即保证同一时间只有一个客户端可以对共享资源进行操作`。

`在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制`。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式系统后，**由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效**，为了解决这个问题就`需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问`，这就是分布式锁要解决的问题。

## 4.2 使用分布式锁的场景 ##

分布式部署，需要保证高并发情况下，同一时间只能被同一个线程执行，即保证同一时间只有一个客户端可以对共享资源进行操作。否则会导致数据一致性问题或者其他问题，比如：金额改成了负数，商品数改成了负数等等。

使用分布式锁，解决的一个典型的场景问题：`商品超卖问题`

### 4.2.1 商品超卖问题 ###

**单节点部署方案：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NtaWxlaGFwcGluZXNz_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**用户下单流程：**

*  用户发起下单请求
 *  查询库存是否充足
 *  库存充足则生成订单并扣减库存  
    （此处存在分布式事务的问题，本文不予讨论）
 *  响应用户下单成功或失败

单节点部署在并发量很小的时候还是挺正常的，整个流程的响应速度也算乐观，但是订单系统或库存系统其中任意一台服务down掉，都会中断整个业务流程。（`单节点部署，耦合度过高，存在单点故障`）。

需要注意的是，这里的库存系统需要通过`synchronized`来控制并发操作的，否则此方案依然会出现线程安全问题。

因此才决定要改用`分布式集群部署方案解决单点故障，提高系统可用性`。

**分布式集群部署方案：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NtaWxlaGFwcGluZXNz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
改用分布式集群部署方案后的流程图如上所示，看起来只是将订单系统与库存系统多部署了几个节点而已，但是这样在整个业务流程上却有所不同，首先我们先来分析一下此方案为什么会出现线程安全问题。

**场景如下：**  
张三、李四同时向订单系统进行下单，由于订单系统的负载均衡策略，将张三的请求交给了订单系统1去处理，李四的请求交给了订单系统2去处理。  
订单系统1查询了库存系统1，发现库存充足，订单系统2查询了库存系统2，发现库存充足。  
订单系统1、订单系统2都发现库存充足，于是分别通知库存系统1、库存系统2进行扣减库存，这就导致了库存系统中商品数量被扣减为负数的情况，也叫做`库存超卖现象`。

出现这个问题的根本原因是`分布式集群节点之间无法共享synchronized锁`。既然问题已经分析出来了，那么解决问题方案自然就呼之欲出了。我们可以`使用一把能够跨应用共享的分布式锁，锁住扣减库存的过程`，这样一来在订单系统扣减库存的过程中，就不允许有其他的订单系统执行相同的操作。这样就可以保证了分布式集群环境下的线程安全性问题。

超卖这部分内容笔者懒得写了，直接摘自一篇不错的博客：[https://blog.csdn.net/qq\_39914581/article/details/88817171][https_blog.csdn.net_qq_39914581_article_details_88817171]

## 4.3 实现分布式锁的几种方式 ##

### 4.3.1 基于Zookeeper实现分布式锁 ###

限于篇幅，该部分内容另外写了一篇博客，有需要的童鞋们，可以参考：[https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/107751865][https_blog.csdn.net_smilehappiness_article_details_107751865]

### 4.3.2 基于Redis实现分布式锁（推荐） ###

限于篇幅，该部分内容另外写了一篇博客，有需要的童鞋们，可以参考：[如何基于Redis实现分布式锁，详细教程拿走不送][Redis]

### 4.3.3 基于数据库实现分布式锁 ###

后续更新…

**参考资料链接：**  
[https://www.cnblogs.com/hustzzl/p/9343797.html][https_www.cnblogs.com_hustzzl_p_9343797.html]

[https://www.jianshu.com/p/1b139f037b15][https_www.jianshu.com_p_1b139f037b15]  
[https://www.jianshu.com/p/350a5f891f11][https_www.jianshu.com_p_350a5f891f11]  
[https://blog.csdn.net/wuzhiwei549/article/details/80692278][https_blog.csdn.net_wuzhiwei549_article_details_80692278]

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[https_blog.csdn.net_smilehappiness_article_details_107751865]: https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/107751865
[Redis]: https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/107592896
[https_www.cnblogs.com_hustzzl_p_9343797.html]: https://www.cnblogs.com/hustzzl/p/9343797.html
[https_www.jianshu.com_p_1b139f037b15]: https://www.jianshu.com/p/1b139f037b15
[https_www.jianshu.com_p_350a5f891f11]: https://www.jianshu.com/p/350a5f891f11
[https_blog.csdn.net_wuzhiwei549_article_details_80692278]: https://blog.csdn.net/wuzhiwei549/article/details/80692278