分布式锁设计

一分布式环境互斥实现

1 数据库锁

1.1 悲观锁 innodb行锁

共享锁（S Lock）:允许事务读一行数据，具有锁兼容性质，允许多个事务同时获得该锁。
排它锁（X Lock）:允许事务删除或更新一行数据，具有排它性，某个事务要想获得锁，必须要等待其他事务释放该对象的锁。

X锁和其他锁都不兼容，S锁值和S锁兼容，S锁和X锁都是行级别锁，兼容是指对同一条记录（row）锁的兼容性情况。

Mysql innodb锁的默认操作：

我们对某一行数据进行查询是会默认使用S锁加锁，如果硬是要把查询也加X锁使用

 	@Select("select * from t_goods where id = #{id}")
    Goods laodByIdForUpdate(Long id);

读的时候硬是要加x锁

@Select(“select * from t_goods where id = #{id} for update”)
Goods laodByIdForUpdate(Long id);
当我们对某一行数据进行增删改是会加X锁

1.2 乐观锁

乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做。

直接用:表中添加一个时间戳或者版本号的字段来实现，update account set version = version + 1 where id = #{id} and version = #{oldVersion} 当更新不成功，客户端重试，重新读取最新的版本号或时间戳，再次尝试更新，类似 CAS 机制，推荐使用。

2 分布式锁

疑问?既然可以使用数据库悲观锁和乐观锁保证分布式环境的互斥!那为什么还要分布式锁!

有的操作是没有数据库参与的,又想分布式环境互斥! 这是就必须使用分布式锁!

2.1 基于数据库的

方案1 主键

主键不能重复

在这里插入图片描述


import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

//基于数据库的分布式锁实现
public class DbGoodsLock {

    private Long goodsId = null;
    public DbGoodsLock(Long goodsId) {
        this.goodsId = goodsId;
    }

    /**
     * 能插入就能获取获取锁
     * @return
     */
    public  boolean  trylock(){
        Connection connection = null;
        try{
           connection  = JDBCUtils.getConnection();
            Statement statement = connection.createStatement();

            statement.execute("insert into t_goods_lock(id) values("+this.goodsId+")");
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"加锁，插入数据 goodsId="+goodsId);
            return true;
        }catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"加锁异常====================："+e.getMessage());
            return false;
        }
        finally {
            if (connection != null) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

    //阻塞获取锁
    public  void lock(){
        if (trylock())
            return;

        try {
            Thread.sleep(10);
            System.out.println("尝试获取锁...");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        lock();
    }


    //释放锁
    public  boolean  unlock(){
        Connection connection = null;
        try{
            connection  = JDBCUtils.getConnection();
            Statement statement = connection.createStatement();

            statement.execute("delete from t_goods_lock where id = "+goodsId);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"解锁，删除数据 goodsId="+goodsId);
            return true;
        }catch (Exception e) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"解锁异常====================:"+e.getMessage());
            //e.printStackTrace();
            return false;
        }
        finally {
            if (connection != null) {
                try {
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

方案2

唯一字段不能重复,和上面原来一样
l 数据库是单点？搞两个数据库，数据之键双向同步，一旦挂掉快速切换到备库上。 主备切换
l 没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。
l 非阻塞的？搞一个 while 循环，直到 insert 成功再返回成功。
l 非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了。

n 获取：再次获取锁的同时更新count（+1）.

n 释放：更新count-1，当count==0删除记录。

l 非公平的？-mq

数据库实现分布式锁,一般都很少用,因为对于数据库来说压力比较大,而且性能效率也不是很好,而且想实现公平锁,重入锁太麻烦了

2.2 redis

方案1:原生

在这里插入图片描述

1 setnx(如果不存在才设置成功)+del没有可以就添加  setnx goods_id = 1   del goods_id
2 expire+watchdog续约时间(不好做,我不做)
3 value是uuid，获取判断，删除
4 lua脚本

public interface IDistributedLock {
    /**
     * 自旋上锁
     */
    void lock();

    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();

    /**
     * 尝试获取锁
     */
    boolean tryLock();
}


public class RedisLock implements IDistributedLock {

    private String resourceName;
    private String lockVal;  //try del都有用到uuid,所以构造的时候产生一个成员变量
    private RedisTemplate redisTemplate;

    //不交给spring管理就一般用不了RedisTemplate
    //1 不球用了,用原生jedis-台球麻烦了
    //2 想办法实现:一个不受spring管理的bean能够获取受spring管理的bean

    public RedisLock(String resourceName) {
        this.resourceName = resourceName;
        this.lockVal = UUID.randomUUID().toString();
        ApplicationContext context = ApplicationContextHolder.getApplicationContext();
        redisTemplate = (RedisTemplate) context.getBean("redisTemplate");
    }

    @Override
    public void lock() {
        if (tryLock())
            return;
        try {
            Thread.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        lock();
    }


    @Override
    public void unlock() {
       //get check del--->lua   key value
        /*if redis.call('get', KEYS[1]) == KEYS[2] then
           return redis.call('del', KEYS[1])
        else
            return 0
            end*/

        List<String> params = Arrays.asList(resourceName, lockVal); //goods_1 jfjjfjflfjof
        redisTemplate.execute(redisScript(),params);

    }

    public RedisScript<Long> redisScript(){
        DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>();
        script.setResultType(Long.class);
        //script.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("redis.lua")));
        script.setScriptText("if redis.call('get', KEYS[1]) == KEYS[2] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end");
        return script;
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        //uuid setnx expire
        //hash K(resourceName) k(uuid) v(count)+
//        redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(resourceName,lockVal,1);
//        redisTemplate.expire(resourceName,3,TimeUnit.SECONDS);
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(resourceName, lockVal, 10, TimeUnit.SECONDS);
        System.out.println(resourceName);
        System.out.println(lockVal);
        return  result;
    }
}


//@Service
public class GoodsServiceImpl_redis_Lock implements IGoodsService {

//    @Autowired
//    private IDistributedLock lock;
    @Autowired
    private GoodsMapper goodsMapper;
    @Override
    public Goods getById(Long id) {
        return goodsMapper.laodById(1L);
    }

    @Override
    @Transactional
    public void updateNum(Map<String,Object> params) {
        Long goodsId = (Long) params.get("id");
        Integer num = (Integer) params.get("num");
        String resourceName = "goods_"+goodsId;
        IDistributedLock lock = new RedisLock(resourceName);
        try{
            lock.lock();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" get lock！");
            Goods goods = goodsMapper.laodById(goodsId);
            Thread.sleep(4000);
            System.out.println(goods);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+goods.getCount()+":"+num);
            if (goods.getCount()>=num){
                goodsMapper.updateNum(params);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"buy "+num+"！");

            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            if (lock != null) {
                lock.unlock();
            }
        }


    }
}

方案2:框架实现

业界也提供了多个现成好用的框架予以支持分布式锁，比如Redisson、spring-integration-redis,redlock redisson,redlock 底层原理!!!1 他们的对比

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.2.3</version>
</dependency>

@Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;

    @Value("${spring.redis.port}")
    private int redisPort;

    @Value("${spring.redis.database}")
    private int redisdatabase;

    @Value("${spring.redis.password}")
    private String redisPassword;

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress(redisHost + ":" + redisPort);
        config.useSingleServer().setDatabase(redisdatabase);
        config.useSingleServer().setPassword(redisPassword);
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }

@Service
public class GoodsServiceImpl_redission implements IGoodsService {

    @Autowired
    private GoodsMapper goodsMapper;

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Override
    public void updateNum(Map<String,Object> params) {
        Long goodsId = (Long) params.get("id");
        Integer num = (Integer) params.get("num");
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"enter！");
        String resourceName = "goods" + goodsId;
        RLock rLock = redissonClient.getLock(resourceName);
        try{
            rLock.lock();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" get lock！");
            Goods goods = goodsMapper.laodById(goodsId);
            System.out.println(goods);
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(goods.getCount()+":"+num);
            if (goods.getCount()>=num){
                goodsMapper.updateNum(params);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"buy "+num+"！");

            }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        finally {
            if (rLock != null) {
                rLock.unlock();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" unlock！");
            }
        }


    }

    @Override
    public Goods getById(Long id) {
        return goodsMapper.laodById(1L);
    }
}

2.3 zk

2.3.1 zk理论

2.3.1.1 是什么?

ZooKeeper是Apache下的一个Java开源项目(最初由Yahoo开发, 后捐献给了Apache)。

ZooKeeper的原始功能很简单，基于它的层次型的目录树的数据结构,并通过对树上的节点进行有效管理，可以设计出各种各样的分布式集群管理功能。此外, ZooKeeper本身也是分布式的。

2.3.1.2 数据库模型

Zookeeper会维护一个具有层次关系的树状的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统,如下图所

示:同一个目录下不能有相同名称的节点

在这里插入图片描述

2.3.1.3 节点分类

ZooKeeper 节点是有生命周期的这取决于节点的类型，在 ZooKeeper 中，节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），以及时序节点（SEQUENTIAL ），具体在节点创建过程中，一般是组合使用，可以生成以下 4 种节点类型。 是否持久化,是否有序

持久节点(PERSISTENT)与临时节点（EPHEMERAL）
所谓持久节点，是指在节点创建后，就一直存在，直到有删除操作来主动清除这个节点——不会因为创建该节点的客户端会话失效而消失。

和持久节点不同的是，临时节点的生命周期和客户端会话绑定。也就是说，如果客户端会话失效，那么这个节点就会自动被清除掉。注意，这里提到的是会话失效，而非连接断开。另外，在临时节点下面不能创建子节点。

顺序节点（SEQUENTIAL）无序节点
这类节点的基本特性和上面的节点类型是一致的。额外的特性是，在ZK中，每个父节点会为他的第一级子节点维护一份时序，会记录每个子节点创建的先后顺序。基于这个特性，在创建子节点的时候，可以设置这个属性，那么在创建节点过程中，ZK会自动为给定节点名加上一个数字后缀，作为新的节点名。这个数字后缀的范围是整型的最大值。 00010001 00010002 00010003

无序节点就是没有顺序

具体组合得到四种:持久有序持久无序临时有序临时无序

2.3.2 入门

2.3.2.1 安装

正常来说应该在linux上面安装,但是现在就在windows安装,学习阶段!

官方下载地址：http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/ ，下载后获得，解压即可安装。
安装配置：把conf目录下的zoo_sample.cfg改名成zoo.cfg，这里我是先备份了zoo_sample.cfg再改的名。修改zoo.cfg的值如下：

dataDir=D:/zookeeper-3.4.9/data/data

dataLogDir=D:/zookeeper-3.4.9/data/log
启动：点击bin目录下的zkServer.cmd 这时候出现下面的提示就说明配置成功了。
图形界面-ZooViewer：https://blog.csdn.net/u010889616/article/details/80792912

2.3.2.2 代码测试-使用代码创建各种节点

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.101tec/zkclient -->
<dependency>
    <groupId>com.101tec</groupId>
    <artifactId>zkclient</artifactId>
    <version>0.10</version>
</dependency>

API总结：

l new ZkClient(“127.0.0.1:2181”,5000); 创建zookeeper客户端
l client.getChildren(“/”)：获取子节点 “/”代表根节点
l client.createPersistent：创建持久节点
l client.createPersistentSequential：创建持久有顺节点，会在path后面增加序号
l client.createEphemeral：创建临时节点
l client.createEphemeralSequential：创建临时有序节点
l client.subscribeChildChanges：订阅子节点的改变
l client.subscribeDataChanges：订阅某个节点的数据改变

@Test //持久化节点
public void test1() throws Exception {
    //创建客户端
    ZkClient client = new ZkClient("127.0.0.1:2181",5000);
    //获取根节点
    List<String> children = client.getChildren("/");
    for (String child : children) {
        System.out.println(child);  //zookeeper
    }

    //创建持久节点
   client.createPersistent("/zookeeper/createPersistent");


    //创建持久顺序节点
    String persistentSequential = 
client.createPersistentSequential("/zookeeper/createPersistentSequential", "111");

    System.out.println("persistentSequential="+persistentSequential);    
//  /zookeeper/createPersistentSequential0000000003

    //创建临时节点
    client.createEphemeral("/zookeeper/createEphemeral");
    //client.createEphemeral("/zookeeper/createEphemeral"); //重复创建会报错

    //创建临时顺序节点
    String ephemeralSequential = 
client.createEphemeralSequential("/zookeeper/createEphemeralSequential", "111");
    System.out.println("ephemeralSequential="+ephemeralSequential);

    //关闭
    client.close();
}

//测试监听
    @Test
    public void test3() throws Exception {
        //创建客户端
        ZkClient client = new ZkClient("127.0.0.1:2181",5000);

        if(!client.exists("/yhptest")){
            client.createPersistent("/yhptest");
        }
        //操作节点
        client.createPersistentSequential("/yhptest/test","x1");
        client.createPersistentSequential("/yhptest/test","x2");
        client.createPersistentSequential("/yhptest/test","x3");
        client.createPersistentSequential("/yhptest/test","x4");
        client.createPersistent("/yhptest/tests","aa");
        List<String> children = client.getChildren("/yhptest");
        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }
        //关闭
        client.subscribeChildChanges("/yhptest", new IZkChildListener() {
            @Override
            public void handleChildChange(String s, List<String> list) throws Exception {
                System.out.println("子节点改变："+s);
                System.out.println("子节点改变："+list);
            }
        });
        client.subscribeDataChanges("/yhptest/tests", new IZkDataListener() {
            @Override
            public void handleDataChange(String s, Object o) throws Exception {
                //数据改变
                System.out.println("数据改变："+s);
                System.out.println("数据改变："+o.toString());
            }
            @Override
            public void handleDataDeleted(String s) throws Exception {
                System.out.println("数据删除");
            }
        });

        client.delete("/yhptest/tests");
        Thread.sleep(2000);
        client.close();
    }

2.3.3 zk分布式锁-原生

在这里插入图片描述

2.3.3.1 非公平锁

根据Zookeeper的临时节点的特性实现分布式锁，先执行的线程在zookeeper创建一个临时节点，代表获取到锁，后执行的线程需要等待，直到临时节点被删除说明锁被释放，第二个线程可以尝试获取锁。

T1 创建临时无序节点goods_2 执行业务逻辑关闭

T2 创建临时无序节点goods_2 执行业务逻辑关闭

2.3.3.2 公平锁

在这里插入图片描述

public class ZookeeperDistributedLock implements ronghuanetLock {


    ZkClient client = new ZkClient("127.0.0.1:2181",
            5000);
    CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(1); //不为零阻塞住，不让他往下走

    //父节点路径
    String parent = "";
    //当前节点路径
    String currentPath = "";

    //1 goods
    // lock_goods_id 父节点（持久节点）
    // lock_goods_id_001
    // lock_goods_id_002
    @Override
    public void lock(String resourceName) {

        parent = "/"+resourceName;
        //判断父节点是否存在，如果不存在要创建一个持久节点
        if (!client.exists(parent)){
            client.createPersistent(parent,"root");
        }

        //前面的节点都处理完成，自己变成第一个节点才加锁成功。
        if (!tryLock(resourceName)){
            lock(resourceName);
        }

    }

    @Override
    public void unlock(String resourceName) {

        //自己操作完毕，删除自己，让下一个节点执行。
        System.out.println(currentPath);
        System.out.println(System.currentTimeMillis());
        System.out.println(client.delete(currentPath));
        client.close();
    }

    @Override
    public boolean tryLock(String resourceName) {
        //创建子节点-临时顺序节点
        if (StringUtils.isEmpty(currentPath)){
            currentPath = client
                    .createEphemeralSequential(parent + "/test", "test"); //test0001
        }
        //如果是第一个节点，就获取到锁了。
        List<String> children = client.getChildren(parent);
        System.out.println(currentPath+"jjj");
        for (String child : children) {
            System.out.println(child);
        }
        Collections.sort(children);

        ///goods_1/test0000000003jjj
        //test0000000003
        if (currentPath.contains(children.get(0))){
            return true;
        }else{
            //如果不是第一个节点，监听前一个节点，要再这儿等待，知道被触发，再次判断是否是第一个节点进行返回就OK
            String str = currentPath.substring(
                    currentPath.lastIndexOf("/")+1);
            System.out.println(str);
            int preIndex = children.indexOf(str)-1;
            String prePath = parent+"/"+children.get(preIndex);
//监听上一个节点，如果上一个节点被删除，把秒表设置为 0 （cdl.countDown();），那么当前节点取消等待(cdl.await();)重新获取锁

            client.subscribeDataChanges(prePath, new IZkDataListener() {
                @Override
                public void handleDataChange(String dataPath, Object data) throws Exception {

                }

                @Override
                public void handleDataDeleted(String dataPath) throws Exception {
                    //让他-1 变为零
                    cdl.countDown();
                }
            });

            //一直等待，直到自己变成第一个节点
            try {
                cdl.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            return false;

        }
    }
}

2.3.4 zk分布式锁 curator框架实现

导入jar

<dependency>
    <groupId>org.apache.curator</groupId>
    <artifactId>curator-recipes</artifactId>
    <version>4.1.0</version>
</dependency>

配置

@Configuration
public class ZkCuratorConfig {
    //初始化方法start
    @Bean(initMethod = "start",destroyMethod = "close") //bean声明周期  构造  初始化initMethod  使用  销毁destroyMethod
    public CuratorFramework curatorFramework(){
        //重试策略
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        //创建客户端
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("127.0.0.1:2181", retryPolicy);
        return client;
    }
}

代码

@Autowired
    private CuratorFramework framework;
    @Override
    public void updateNum(Map<String,Object> params) {
        Long goodsId = (Long) params.get("id");
        Integer num = (Integer) params.get("num");

        String resourceName = "/goods_"+goodsId;
        InterProcessMutex mutex = null;
        try{
            mutex = new InterProcessMutex(framework, resourceName); //1个信号量
            mutex.acquire(3, TimeUnit.SECONDS); //获取一个,  自旋(拿不到一直循环)   适应性自选(拿几秒就算乐 )
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" get lock！");
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(System.currentTimeMillis());
            //通过商品id获取商品  3
            Goods goods = goodsMapper.laodById(goodsId);
            System.out.println(goods);
            System.out.println(goods.getCount()+":"+num);
            if (goods.getCount()>=num){
                goodsMapper.updateNum(params);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"buy "+num+"！");

            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        finally {
            if (mutex != null) {
                try {
                    mutex.release();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }


    }

基于数据库基本不用，zk或redis要根据项目情况来决定，如果你项目本来就用到zk，就使用zk，否则redis,redis是项目标配 ,并且都是用框架,而不是原生的!

3 小结

/获取一个, 自旋(拿不到一直循环) 适应性自选(拿几秒就算乐 )
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" get lock！“);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(System.currentTimeMillis());
//通过商品id获取商品 3
Goods goods = goodsMapper.laodById(goodsId);
System.out.println(goods);
System.out.println(goods.getCount()+”:"+num);
if (goods.getCount()>=num){
goodsMapper.updateNum(params);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+“buy “+num+”！”);

        }
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
    finally {
        if (mutex != null) {
            try {
                mutex.release();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }


}


	**基于数据库基本不用，zk或redis要根据项目情况来决定，如果你项目本来就用到zk，就使用zk，否则redis,redis是项目标配**  ,并且都是用框架,而不是原生的!





## 3 小结

# 六 总结