分布式事务有哪些解决方案

分布式事务

指事务的参与者、支持事务操作的服务器、存储等资源分别位于分布式系统的不同节点之上。
分布式事务就是一个业务操作，是由多个细分操作完成的，而这些细分操作又分布在不同的服务器上；事务，就是这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行。

产生原因

伴随着系统拆分出现的，分布式系统解决了海量数据服务对扩展性的要求，但是增加了架构上的复杂性，分布式事务产生的原因主要来源于存储和服务的拆分。

存储层拆分

最典型的就是数据库分库分表，当单表容量达到千万级，就要考虑数据库拆分，从单一数据库变成多个分库和多个分表。在业务中如果需要进行跨库或者跨表更新，同时要保证数据的一致性，就产生了分布式事务问题。

服务层拆分

服务层拆分也就是业务的服务化，系统架构的演进是从集中式到分布式，业务功能之间越来越解耦合。
比如电商网站系统，业务初期可能是一个单体工程支撑整套服务，但随着系统规模进一步变大，参考康威定律(第一定律组织沟通方式会通过系统设计表达出来。第二定律时间再多一件事情也不可能做的完美，但总有时间做完一件事情。第三定律线型系统和线型组织架构间有潜在的异质同态特性。第四定律大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。)，大多数公司都会将核心业务抽取出来，以作为独立的服务。商品、订单、库存、账号信息都提供了各自领域的服务，业务逻辑的执行散落在不同的服务器上。

用户如果在某网站上进行一个下单操作，那么会同时依赖订单服务、库存服务、支付扣款服务，这几个操作如果有一个失败，那下单操作也就完不成，这就需要分布式事务来保证了。

解决方案

分布式事务的解决方案，典型的有两阶段和三阶段提交协议、 TCC 分段提交，和基于消息队列的最终一致性设计。

2PC 两阶段提交

两阶段提交（2PC，Two-phase Commit Protocol）是非常经典的强一致性、中心化的原子提交协议，在各种事务和一致性的解决方案中，都能看到两阶段提交的应用。

3PC 三阶段提交

三阶段提交协议（3PC，Three-phase_commit_protocol）是在 2PC 之上扩展的提交协议，主要是为了解决两阶段提交协议的阻塞问题，从原来的两个阶段扩展为三个阶段，增加了超时机制。

TCC 分段提交

TCC 是一个分布式事务的处理模型，将事务过程拆分为 Try、Confirm、Cancel 三个步骤，在保证强一致性的同时，最大限度提高系统的可伸缩性与可用性。

基于消息补偿的最终一致性

基于消息补偿的一致性主要有本地消息表和第三方可靠消息队列等。
本地消息表的方案最初是由 ebay 的工程师提出，核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，通过消息日志的方式来异步执行。
本地消息表是一种业务耦合的设计，消息生产方需要额外建一个事务消息表，并记录消息发送状态，消息消费方需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑，另外会有一个异步机制来定期扫描未完成的消息，确保最终一致性。

（1）系统收到下单请求，将订单业务数据存入到订单库中，并且同时存储该订单对应的消息数据，比如购买商品的 ID 和数量，消息数据与订单库为同一库，更新订单和存储消息为一个本地事务，要么都成功，要么都失败。
（2）库存服务通过消息中间件收到库存更新消息，调用库存服务进行业务操作，同时返回业务处理结果。
（3）消息生产方，也就是订单服务收到处理结果后，将本地消息表的数据删除或者设置为已完成。
（4）设置异步任务，定时去扫描本地消息表，发现有未完成的任务则重试，保证最终一致性。

不要求最终一致性的柔性事务

不保证最终一致性的柔性事务，也称为尽最大努力通知，这种方式适合可以接受部分不一致的业务场景。

分布式事务有哪些开源组件

分布式事务开源组件应用比较广泛的是蚂蚁金服开源的 Seata，也就是 Fescar，前身是阿里中间件团队发布的 TXC（Taobao Transaction Constructor）和升级后的 GTS（Global Transaction Service）。
Seata 的设计思想是把一个分布式事务拆分成一个包含了若干分支事务（Branch Transaction）的全局事务（Global Transaction）。分支事务本身就是一个满足 ACID 的 本地事务，全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。
在 Seata 中，全局事务对分支事务的协调基于两阶段提交协议，类似数据库中的 XA 规范，XA 规范定义了三个组件来协调分布式事务，分别是 AP 应用程序、TM 事务管理器、RM 资源管理器、CRM 通信资源管理器。

两阶段提交，三阶段协议

在分布式系统中，各个节点之间在物理上相互独立，通过网络进行沟通和协调。在关系型数据库中，由于存在事务机制，可以保证每个独立节点上的数据操作满足 ACID。但是，相互独立的节点之间无法准确的知道其他节点中的事务执行情况，所以在分布式的场景下，如果不添加额外的机制，多个节点之间理论上无法达到一致的状态。

协调者统一调度

在分布式事务的定义中，如果想让分布式部署的多台机器中的数据保持一致性，那么就要保证在所有节点的数据写操作，要么全部都执行，要么全部都不执行。但是，一台机器在执行本地事务的时候无法知道其他机器中本地事务的执行结果，节点并不知道本次事务到底应该 Commit 还是 Rollback。
二阶段和三阶段提交协议都是引入了一个协调者的组件来统一调度所有分布式节点的执行，让当前节点知道其他节点的任务执行状态，通过通知和表决的方式，决定执行 Commit 还是 Rollback 操作。

二阶段提交协议

二阶段提交算法的成立是基于以下假设的：

• 在该分布式系统中，存在一个节点作为协调者（Coordinator），其他节点作为参与者（Participants），且节点之间可以进行网络通信；
• 所有节点都采用预写式日志，日志被写入后被保存在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失；
• 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后仍然可以恢复。
  两阶段提交中的两个阶段，指的是 Commit-request 阶段和 Commit 阶段，两阶段提交的流程如下：
  

提交请求阶段

在提交请求阶段，协调者将通知事务参与者准备提交事务，然后进入表决过程。在表决过程中，参与者将告知协调者自己的决策：同意（事务参与者本地事务执行成功）或取消（本地事务执行故障），在第一阶段，参与节点并没有进行Commit操作。

提交阶段

在提交阶段，协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策：提交或取消这个事务。这个结果的处理和前面基于半数以上投票的一致性算法不同，必须当且仅当所有的参与者同意提交，协调者才会通知各个参与者提交事务，否则协调者将通知各个参与者取消事务。参与者在接收到协调者发来的消息后将执行对应的操作，也就是本地 Commit 或者 Rollback。

两阶段提交存在的问题

两阶段提交协议有几个明显的问题，下面列举如下。

• 资源被同步阻塞：在执行过程中，所有参与节点都是事务独占状态，当参与者占有公共资源时，那么第三方节点访问公共资源会被阻塞。
• 协调者可能出现单点故障：一旦协调者发生故障，参与者会一直阻塞下去。
• 在 Commit 阶段出现数据不一致：在第二阶段中，假设协调者发出了事务 Commit 的通知，但是由于网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行 Commit，其余的参与者没有收到通知，一直处于阻塞状态，那么，这段时间就产生了数据的不一致性。
  

三阶段提交协议

为了解决二阶段协议中的同步阻塞等问题，三阶段提交协议在协调者和参与者中都引入了超时机制，并且把两阶段提交协议的第一个阶段拆分成了两步：询问，然后再锁资源，最后真正提交。
三阶段中的 Three Phase 分别为 CanCommit、PreCommit、DoCommit 阶段。

CanCommit 阶段

3PC 的 CanCommit 阶段其实和 2PC 的准备阶段很像。协调者向参与者发送 Can-Commit 请求，参与者如果可以提交就返回 Yes 响应，否则返回 No 响应。

PreCommit 阶段

协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以继续事务的 PreCommit 操作。根据响应情况，有以下两种可能。
A. 假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是 Yes 响应，那么就会进行事务的预执行：

• 发送预提交请求，协调者向参与者发送 PreCommit 请求，并进入 Prepared 阶段；
• 事务预提交，参与者接收到 PreCommit 请求后，会执行事务操作；
• 响应反馈，如果参与者成功执行了事务操作，则返回 ACK 响应，同时开始等待最终指令。
  B. 假如有任何一个参与者向协调者发送了 No 响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就中断事务：
• 发送中断请求，协调者向所有参与者发送 abort 请求；
• 中断事务，参与者收到来自协调者的 abort 请求之后，执行事务的中断。

DoCommit 阶段

该阶段进行真正的事务提交，也可以分为以下两种情况。
A. 执行提交

• 发送提交请求。协调者接收到参与者发送的 ACK 响应后，那么它将从预提交状态进入到提交状态，并向所有参与者发送 doCommit 请求。
• 事务提交。参与者接收到 doCommit 请求之后，执行正式的事务提交，并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
• 响应反馈。事务提交完之后，向协调者发送 ACK 响应。
• 完成事务。协调者接收到所有参与者的 ACK 响应之后，完成事务。
  B. 中断事务 协调者没有接收到参与者发送的 ACK 响应，可能是因为接受者发送的不是 ACK 响应，也有可能响应超时了，那么就会执行中断事务。
  C.超时提交 参与者如果没有收到协调者的通知，超时之后会执行 Commit 操作。

三阶段提交做了哪些改进

引入超时机制

在 2PC 中，只有协调者拥有超时机制，如果在一定时间内没有收到参与者的消息则默认失败，3PC 同时在协调者和参与者中都引入超时机制。

添加预提交阶段

在 2PC 的准备阶段和提交阶段之间，插入一个准备阶段，使 3PC 拥有 CanCommit、PreCommit、DoCommit 三个阶段，PreCommit 是一个缓冲，保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

三阶段提交协议存在的问题

三阶段提交协议同样存在问题，具体表现为，在阶段三中，如果参与者接收到了 PreCommit 消息后，出现了不能与协调者正常通信的问题，在这种情况下，参与者依然会进行事务的提交，这就出现了数据的不一致性。

两阶段和三阶段提交的应用

很多关系型数据库都是采用两阶段提交协议来完成分布式事务处理的，典型的比如 MySQL 的 XA 规范。
在事务处理、数据库和计算机网络中，两阶段提交协议提供了分布式设计中的数据一致性的保障，整个事务的参与者要么一致性全部提交成功，要么全部回滚。MySQL Cluster 内部数据的同步就是用的 2PC 协议。

MySQL 的主从复制

在 MySQL 中，二进制日志是 server 层，主要用来做主从复制和即时点恢复时使用的；而事务日志（Redo Log）是 InnoDB 存储引擎层，用来保证事务安全的。
在数据库运行中，需要保证 Binlog 和 Redo Log 的一致性，如果顺序不一致， 则意味着 Master-Slave 可能不一致。
在开启 Binlog 后，如何保证 Binlog 和 InnoDB redo 日志的一致性呢？MySQL 使用的就是二阶段提交，内部会自动将普通事务当做一个 XA 事务（内部分布式事务）来处理：

• Commit 会被自动的分成 Prepare 和 Commit 两个阶段；
• Binlog 会被当做事务协调者（Transaction Coordinator），Binlog Event 会被当做协调者日志。

MySQL 数据库实现 XA 规范

MySQL 一致性日志

如果 MySQL 数据库断电了，未提交的事务怎么办？
答案是依靠日志，因为在执行一个操作之前，数据库会首先把这个操作的内容写入到文件系统日志里记录起来，然后再进行操作。当宕机或者断电的时候，即使操作并没有执行完，但是日志在操作前就已经写好了，我们仍然可以根据日志的内容来进行恢复。
MySQL InnoDB 引擎中和一致性相关的有重做日志（redo log）、回滚日志（undo log）和二进制日志（binlog）。
redo 日志
每当有操作执行前，在数据真正更改前，会先把相关操作写入 redo 日志。这样当断电，或者发生一些意外，导致后续任务无法完成时，待系统恢复后，可以继续完成这些更改。
undo 日志
和 redo 日志对应的 undo 日志，也叫撤消日志，记录事务开始前数据的状态，当一些更改在执行一半时，发生意外而无法完成，就可以根据撤消日志恢复到更改之前的状态。举个例子，事务 T1 更新数据 X，对 X 执行 Update 操作，从 10 更新到 20，对应的 Redo 日志为 <T1, X, 20>，Undo 日志为 <T1, X, 10>。
binlog 日志
是 MySQL sever 层维护的一种二进制日志，是 MySQL 最重要的日志之一，它记录了所有的 DDL 和 DML 语句，除了数据查询语句 select、show 等，还包含语句所执行的消耗时间。
binlog 与 InnoDB 引擎中的 redo/undo log 不同，binlog 的主要目的是复制和恢复，用来记录对 MySQL 数据更新或潜在发生更新的 SQL 语句，并以事务日志的形式保存在磁盘中。binlog 主要应用在 MySQL 的主从复制过程中，MySQL 集群在 Master 端开启 binlog，Master 把它的二进制日志传递给 slaves 节点，再从节点回放来达到 master-slave 数据一致的目的。
你可以连接到 MySQL 服务器，使用下面的命令查看真实的 binlog 数据：

//查看binlog文件的内容
show binlog events;
//查看指定binlog文件的内容
show binlog events in 'MySQL-bin.000001';
//查看正在写入的binlog文件
show master status\G
//获取binlog文件列表
show binary logs;

XA 规范是如何定义的

XA 是由 X/Open 组织提出的分布式事务规范，XA 规范主要定义了事务协调者（Transaction Manager）和资源管理器（Resource Manager）之间的接口。
事务协调者（Transaction Manager），因为 XA 事务是基于两阶段提交协议的，所以需要有一个协调者，来保证所有的事务参与者都完成了准备工作，也就是 2PC 的第一阶段。如果事务协调者收到所有参与者都准备好的消息，就会通知所有的事务都可以提交，也就是 2PC 的第二阶段。
之所以需要引入事务协调者，是因为在分布式系统中，两台机器理论上无法达到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。
协调者，也就是事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周期，并协调资源。
资源管理器（Resource Manager），负责控制和管理实际资源，比如数据库或 JMS 队列。
目前，主流数据库都提供了对 XA 的支持，在 JMS 规范中，即 Java 消息服务（Java Message Service）中，也基于 XA 定义了对事务的支持。

XA 事务的执行流程

XA 事务是两阶段提交的一种实现方式，根据 2PC 的规范，XA 将一次事务分割成了两个阶段，即 Prepare 和 Commit 阶段。
Prepare 阶段，TM 向所有 RM 发送 prepare 指令，RM 接受到指令后，执行数据修改和日志记录等操作，然后返回可以提交或者不提交的消息给 TM。如果事务协调者 TM 收到所有参与者都准备好的消息，会通知所有的事务提交，然后进入第二阶段。
Commit 阶段，TM 接受到所有 RM 的 prepare 结果，如果有 RM 返回是不可提交或者超时，那么向所有 RM 发送 Rollback 命令；如果所有 RM 都返回可以提交，那么向所有 RM 发送 Commit 命令，完成一次事务操作。

MySQL 如何实现 XA 规范

MySQL 中 XA 事务有两种情况，内部 XA 和外部 XA，其区别是事务发生在 MySQL 服务器单机上，还是发生在多个外部节点间上。

内部 XA

在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，开启 binlog 的情况下，MySQL 会同时维护 binlog 日志与 InnoDB 的 redo log，为了保证这两个日志的一致性，MySQL 使用了 XA 事务，由于是在 MySQL 单机上工作，所以被称为内部 XA。
内部 XA 事务由 binlog 作为协调者，在事务提交时，则需要将提交信息写入二进制日志，也就是说，binlog 的参与者是 MySQL 本身。

外部 XA

外部 XA 就是典型的分布式事务，MySQL 支持 XA START/END/PREPARE/Commit 这些 SQL 语句，通过使用这些命令，可以完成分布式事务。
MySQL 外部 XA 主要应用在数据库代理层，实现对 MySQL 数据库的分布式事务支持，例如开源的数据库中间层，比如淘宝的 TDDL、阿里巴巴 B2B 的 Cobar 等。外部 XA 一般是针对跨多 MySQL 实例的分布式事务，需要应用层作为协调者，比如我们在写业务代码，在代码中决定提交还是回滚，并且在崩溃时进行恢复。

Binlog 中的 Xid

当事务提交时，在 binlog 依赖的内部 XA 中，额外添加了 Xid 结构，binlog 有多种数据类型，包括以下三种：

• statement 格式，记录为基本语句，包含 Commit
• row 格式，记录为基于行
• mixed 格式，日志记录使用混合格式
  不论是 statement 还是 row 格式，binlog 都会添加一个 XID_EVENT 作为事务的结束，该事件记录了事务的 ID 也就是 Xid，在 MySQL 进行崩溃恢复时根据 binlog 中提交的情况来决定如何恢复。

Binlog 同步过程

下面来看看 Binlog 下的事务提交过程，整体过程是先写 redo log，再写 binlog，并以 binlog 写成功为事务提交成功的标志。

当有事务提交时：

• 第一步，InnoDB 进入 Prepare 阶段，并且 write/sync redo log，写 redo log，将事务的 XID 写入到 redo 日志中，binlog 不作任何操作；
• 第二步，进行 write/sync Binlog，写 binlog 日志，也会把 XID 写入到 Binlog；
• 第三步，调用 InnoDB 引擎的 Commit 完成事务的提交，将 Commit 信息写入到 redo 日志中。
  如果是在第一步和第二步失败，则整个事务回滚；如果是在第三步失败，则 MySQL 在重启后会检查 XID 是否已经提交，若没有提交，也就是事务需要重新执行，就会在存储引擎中再执行一次提交操作，保障 redo log 和 binlog 数据的一致性，防止数据丢失。
  在实际执行中，还牵扯到操作系统缓存 Buffer 何时同步到文件系统中，所以 MySQL 支持用户自定义在 Commit 时如何将 log buffer 中的日志刷到 log file 中，通过变量 innodb_flush_log_at_trx_Commit 的值来决定。在 log buffer 中的内容称为脏日志。

业务中体现 TCC 事务模型

TCC 事务模型

TCC 把事务运行过程分成 Try、Confirm / Cancel 两个阶段，每个阶段的逻辑由业务代码控制，避免了长事务，可以获取更高的性能。

TCC的各个阶段

具体流程

Try 阶段：调用 Try 接口，尝试执行业务，完成所有业务检查，预留业务资源。
Confirm 或 Cancel 阶段：两者是互斥的，只能进入其中一个，并且都满足幂等性，允许失败重试。

• Confirm 操作：对业务系统做确认提交，确认执行业务操作，不做其他业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源。
• Cancel 操作：在业务执行错误，需要回滚的状态下执行业务取消，释放预留资源。
  Try 阶段失败可以 Cancel，如果 Confirm 和 Cancel 阶段失败了怎么办？
  TCC 中会添加事务日志，如果 Confirm 或者 Cancel 阶段出错，则会进行重试，所以这两个阶段需要支持幂等；如果重试失败，则需要人工介入进行恢复和处理等。

应用 TCC 的优缺点

实际开发中，TCC 的本质是把数据库的二阶段提交上升到微服务来实现，从而避免数据库二阶段中长事务引起的低性能风险。
所以说，TCC 解决了跨服务的业务操作原子性问题，比如下订单减库存，多渠道组合支付等场景，通过 TCC 对业务进行拆解，可以让应用自己定义数据库操作的粒度，可以降低锁冲突，提高系统的业务吞吐量。
TCC 的不足主要体现在对微服务的侵入性强，TCC 需要对业务系统进行改造，业务逻辑的每个分支都需要实现 try、Confirm、Cancel 三个操作，并且 Confirm、Cancel 必须保证幂等。
另外 TCC 的事务管理器要记录事务日志，也会损耗一定的性能。

从真实业务场景分析 TCC

电商中的支付业务，用户在支付以后，需要进行更新订单状态、扣减账户余额、增加账户积分和扣减商品操作。
在实际业务中为了防止超卖，有下单减库存和付款减库存的区别，支付除了账户余额，还有各种第三方支付等。

业务逻辑拆解

订单业务拆解为以下几个步骤：

• 订单更新为支付完成状态
• 扣减用户账户余额
• 增加用户账户积分
• 扣减当前商品的库存
  如果不使用事务，上面的几个步骤都可能出现失败，最终会造成大量的数据不一致。

如果直接应用事务，不使用分布式事务，比如在代码中添加 Spring 的声明式事务 @Transactional 注解，这样做实际上是在事务中嵌套了远程服务调用，一旦服务调用出现超时，事务无法提交，就会导致数据库连接被占用，出现大量的阻塞和失败，会导致服务宕机。另一方面，如果没有定义额外的回滚操作，比如遇到异常，非 DB 的服务调用失败时，则无法正确执行回滚。

业务系统改造

下面应用 TCC 事务，需要对业务代码改造，抽象 Try、Confirm 和 Cancel 阶段。

• Try 操作：定某个资源，设置一个预备的状态，冻结部分数据
  比如，订单服务添加一个预备状态，修改为 UPDATING，也就是更新中的意思，冻结当前订单的操作，而不是直接修改为支付成功。
  库存服务设置冻结库存，可以扩展字段，也可以额外添加新的库存冻结表。积分服务和库存一样，添加一个预增加积分，比如本次订单积分是 100，添加一个额外的存储表示等待增加的积分，账户余额服务等也是一样的操作。
• Confirm 操作：把Try 操作锁定的资源提交，类比数据库事务中的 Commit 操作。
  在支付的场景中，包括订单状态从准备中更新为支付成功；库存数据扣减冻结库存，积分数据增加预增加积分。
• Cancel 操作：业务上的回滚处理，类比数据库事务中的 Rollback 操作。
  首先订单服务，撤销预备状态，还原为待支付状态或者已取消状态，库存服务删除冻结库存，添加到可销售库存中，积分服务也是一样，将预增加积分扣减掉。

执行业务操作

首先业务请求过来，开始执行 Try 操作，如果 TCC 分布式事务框架感知到各个服务的 Try 阶段都成功了以后，就会执行各个服务的 Confirm 逻辑。
如果 Try 阶段有操作不能正确执行，比如订单失效、库存不足等，就会执行 Cancel 的逻辑，取消事务提交。

TCC 对比 2PC 两阶段提交

对比 2PC 提交

• 第一阶段
  在 XA 事务中，各个 RM 准备提交各自的事务分支，事实上就是准备提交资源的更新操作（insert、delete、update 等）；而在 TCC 中，是主业务操作请求各个子业务服务预留资源。
• 第二阶段
  XA 事务根据第一阶段每个 RM 是否都 prepare 成功，判断是要提交还是回滚。如果都 prepare 成功，那么就 commit 每个事务分支，反之则 rollback 每个事务分支。
  在 TCC 中，如果在第一阶段所有业务资源都预留成功，那么进入 Confirm 步骤，提交各个子业务服务，完成实际的业务处理，否则进入 Cancel 步骤，取消资源预留请求。

与 2PC/XA 两阶段提交的区别

• 2PC/XA 是数据库或者存储资源层面的事务，实现的是强一致性，在两阶段提交的整个过程中，一直会持有数据库的锁。
• TCC 关注业务层的正确提交和回滚，在 Try 阶段不涉及加锁，是业务层的分布式事务，关注最终一致性，不会一直持有各个业务资源的锁。
  TCC 的核心思想是针对每个业务操作，都要添加一个与其对应的确认和补偿操作，同时把相关的处理，从数据库转移到业务中，以此实现跨数据库的事务。

TCC 分布式服务组件

在业务中引入 TCC 一般是依赖单独的 TCC 事务框架，可以选择自研或者应用开源组件。TCC 框架扮演了资源管理器的角色，常用的 TCC 开源组件有 Tcc-transaction、ByteTCC、Spring-cloud-rest-tcc 等。

分布式锁有哪些应用场景和实现

高并发场景中，在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。

分布式锁理解

分布式场景下解决并发问题，需要应用分布式锁技术。分布式锁的目的是保证在分布式部署的应用集群中，多个服务在请求同一个方法或者同一个业务操作的情况下，对应业务逻辑只能被一台机器上的一个线程执行，避免出现并发问题。

分布式锁的常用实现

实现分布式锁目前有三种流行方案，即基于数据库、Redis、ZooKeeper 的方案。

基于关系型数据库

基于关系型数据库实现分布式锁，是依赖数据库的唯一性来实现资源锁定，比如主键和唯一索引等。
以唯一索引为例，创建一张锁表，定义方法或者资源名、失效时间等字段，同时针对加锁的信息添加唯一索引，比如方法名，当要锁住某个方法或资源时，就在该表中插入对应方法的一条记录，插入成功表示获取了锁，想要释放锁的时候就删除这条记录。
下面创建一张基于数据库的分布式锁表：

CREATE TABLE `methodLock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法或者资源',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='对方法加锁';

当希望对某个方法加锁时，执行以下 SQL 语句：

insert into methodLock(method_name) values ('method_name');

在数据表定义中，我们对 method_name 做了唯一性约束，如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行后面的业务逻辑。
当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，在数据库中删除对应的记录即可。
基于数据库实现分布式锁操作简单，但是并不是一个可以落地的方案，有很多地方需要优化。
存在单点故障风险
数据库实现方式强依赖数据库的可用性，一旦数据库挂掉，则会导致业务系统不可用，为了解决这个问题，需要配置数据库主从机器，防止单点故障。
超时无法失效
如果一旦解锁操作失败，则会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得锁，解决这个问题，可以添加独立的定时任务，通过时间戳对比等方式，删除超时数据。
不可重入
可重入性是锁的一个重要特性，以 Java 语言为例，常见的 Synchronize、Lock 等都支持可重入。在数据库实现方式中，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁，因为数据已经存在，再次插入会失败。实现可重入，需要改造加锁方法，额外存储和判断线程信息，不阻塞获得锁的线程再次请求加锁。
无法实现阻塞
其他线程在请求对应方法时，插入数据失败会直接返回，不会阻塞线程，如果需要阻塞其他线程，需要不断的重试 insert 操作，直到数据插入成功，这个操作是服务器和数据库资源的极大浪费。
可以看到，借助数据库实现一个完备的分布式锁，存在很多问题，并且读写数据库需要一定的性能，可能会影响业务执行的耗时。

应用 Redis 缓存

相比基于数据库实现分布式锁，缓存的性能更好，并且各种缓存组件也提供了多种集群方案，可以解决单点问题。
常见的开源缓存组件都支持分布式锁，包括 Redis、Memcached 及 Tair。以常见的 Redis 为例，应用 Redis 实现分布式锁，最直接的想法是利用 setnx 和 expire 命令实现加锁。
在 Redis 中，setnx 是「set if not exists」如果不存在，则 SET 的意思，当一个线程执行 setnx 返回 1，说明 key 不存在，该线程获得锁；当一个线程执行 setnx 返回 0，说明 key 已经存在，那么获取锁失败，expire 就是给锁加一个过期时间。
伪代码如下：

if(setnx(key,value)==1){
     expire(key,expireTime)
     try{
        //业务处理
     }finally{
       //释放锁
       del(key)
     }
}

使用 setnx 和 expire 有一个问题，这两条命令可能不会同时失败，不具备原子性，如果一个线程在执行完 setnx 之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间，那么这个锁就会一直存在，无法被其他线程获取。
为了解决这个问题，在 Redis 2.8 版本中，添加了 SETEX 命令，SETEX 支持 setnx 和 expire 指令组合的原子操作，解决了加锁过程中失败的问题。

基于 ZooKeeper 实现

ZooKeeper 有四种节点类型，包括持久节点、持久顺序节点、临时节点和临时顺序节点，利用 ZooKeeper 支持临时顺序节点的特性，可以实现分布式锁。
当客户端对某个方法加锁时，在 ZooKeeper 中该方法对应的指定节点目录下，生成一个唯一的临时有序节点。

判断是否获取锁，只需要判断持有的节点是否是有序节点中序号最小的一个，当释放锁的时候，将这个临时节点删除即可，这种方式可以避免服务宕机导致的锁无法释放而产生的死锁问题。

下面描述使用 ZooKeeper 实现分布式锁的算法流程，根节点为 /lock：

• 客户端连接 ZooKeeper，并在 /lock 下创建临时有序子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock01/00000001，第二个为 /lock/lock01/00000002；
• 其他客户端获取 /lock01 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前列表中序号最小的子节点；
• 如果是则认为获得锁，执行业务代码，否则通过 watch 事件监听 /lock01 的子节点变更消息，获得变更通知后重复此步骤直至获得锁；
• 完成业务流程后，删除对应的子节点，释放分布式锁。
  在实际开发中，可以应用 Apache Curator 来快速实现分布式锁，Curator 是 Netflix 公司开源的一个 ZooKeeper 客户端，对 ZooKeeper 原生 API 做了抽象和封装。

使用 Redis 快速实现分布式锁

分布式锁需要满足以下几点：

• 互斥性，互斥是锁的基本特征，同一时刻只能有一个线程持有锁，执行临界操作；
• 超时释放，超时释放是锁的另一个必备特性，可以对比 MySQL InnoDB 引擎中的 innodb_lock_wait_timeout 配置，通过超时释放，防止不必要的线程等待和资源浪费；
• 可重入性，在分布式环境下，同一个节点上的同一个线程如果获取了锁之后，再次请求还是可以成功；
• 高性能和高可用，加锁和解锁的开销要尽可能的小，同时也需要保证高可用，防止分布式锁失效；
• 支持阻塞和非阻塞性，对比 Java 语言中的 wait() 和 notify() 等操作，这个一般是在业务代码中实现，比如在获取锁时通过 while(true) 或者轮询来实现阻塞操作。

使用 setnx 实现分布式锁

Redis 支持 setnx 指令，只在 key 不存在的情况下，将 key 的值设置为 value，若 key 已经存在，则 setnx 命令不做任何动作。使用 setnx 实现分布式锁的方案，获取锁的方法很简单，只要以该锁为 key，设置一个随机的值即可。如果 setnx 返回 1，则说明该进程获得锁；如果 setnx 返回 0，则说明其他进程已经获得了锁，进程不能进入临界区；如果需要阻塞当前进程，可以在一个循环中不断尝试 setnx 操作。

if(setnx(key,value)==1){
     try{
        //业务处理
     }finally{
       //释放锁
       del(key)
     }
}

释放锁时只要删除对应的 key 就可以，为了防止系统业务进程出现异常导致锁无法释放，使用 Java 中的 try-catch-finally 来完成锁的释放。
问题：不支持超时释放锁，如果进程在加锁后宕机，则会导致锁无法删除，其他进程无法获得锁。

使用 setnx 和 expire 实现

在分布式锁的实现中，依赖业务线程进行锁的释放，如果进程宕机，那么就会出现死锁。Redis 在设置一个 key 时，支持设置过期时间，利用这一点，可以在缓存中实现锁的超时释放，解决死锁问题。
在使用 setnx 获取锁之后，通过 expire 给锁加一个过期时间，利用 Redis 的缓存失效策略，进行锁的超时清除。
伪代码如下：

if(setnx(key,value)==1){
     expire(key,expireTime)
     try{
        //业务处理
     }finally{
       //释放锁
       del(key)
     }
}

通过设置过期时间，避免了占锁到释放锁的过程发生异常而导致锁无法释放的问题，但是在 Redis 中，setnx 和 expire 这两条命令不具备原子性。如果一个线程在执行完 setnx 之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间，那么这个锁就会一直存在，无法被其他线程获取。

使用 set 扩展命令实现

为了解决这个问题，在 Redis 2.8 版本中，扩展了 set 命令，支持 set 和 expire 指令组合的原子操作，解决了加锁过程中失败的问题。
set 扩展参数的语法如下：

redis> SET key value expireTime nx

nx 表示仅在键不存在时设置，这样可以在同一时间内完成设置值和设置过期时间这两个操作，防止设置过期时间异常导致的死锁。

存在问题：如果对超时时间设置不合理，存在这样一种可能：在加锁和释放锁之间的业务逻辑执行的太长，以至于超出了锁的超时限制，缓存将对应 key 删除，其他线程可以获取锁，出现对加锁资源的并发操作。
模拟下这种情况：

• 客户端 A 获取锁的时候设置了 key 的过期时间为 2 秒，客户端 A 在获取到锁之后，业务逻辑方法执行了 3 秒；
• 客户端 A 获取的锁被 Redis 过期机制自动释放，客户端 B 请求锁成功，出现并发执行；
• 客户端 A 执行完业务逻辑后，释放锁，删除对应的 key；
• 对应锁已经被客户端 B 获取到了，客户端A释放的锁实际是客户端B持有的锁。
  可以看到，第一个线程的逻辑还没执行完，第二个线程也成功获得了锁，加锁的代码或者资源并没有得到严格的串行操作，同时由于叠加了删除和释放锁操作，导致了加锁的混乱。
  解决：首先，基于 Redis 的分布式锁一般是用于耗时比较短的瞬时性任务，业务上超时的可能性较小；其次，在获取锁时，可以设置 value 为一个随机数，在释放锁时进行读取和对比，确保释放的是当前线程持有的锁，一般是通过 Redis 结合 Lua 脚本的方案实现；最后，需要添加完备的日志，记录上下游数据链路，当出现超时，则需要检查对应的问题数据，并且进行人工修复。

分布式锁的高可用

上面分布式锁的实现方案中，都是针对单节点 Redis 而言的，在生产环境中，为了保证高可用，避免单点故障，通常会使用 Redis 集群。

集群下分布式锁存在哪些问题

集群环境下，Redis 通过主从复制来实现数据同步，Redis 的主从复制（Replication）是异步的，所以单节点下可用的方案在集群的环境中可能会出现问题，在故障转移（Failover） 过程中丧失锁的安全性。
由于 Redis 集群数据同步是异步的，假设 Master 节点获取到锁后在未完成数据同步的情况下，发生节点崩溃，此时在其他节点依然可以获取到锁，出现多个客户端同时获取到锁的情况。
**模拟场景，**按照下面的顺序执行：

• 客户端 A 从 Master 节点获取锁；
• Master 节点宕机，主从复制过程中，对应锁的 key 还没有同步到 Slave 节点上；
• Slave 升级为 Master 节点，于是集群丢失了锁数据；
• 其他客户端请求新的 Master 节点，获取到了对应同一个资源的锁；
• 出现多个客户端同时持有同一个资源的锁，不满足锁的互斥性。

Redlock 算法的流程

Redlock 算法是在单 Redis 节点基础上引入的高可用模式，Redlock 基于 N 个完全独立的 Redis 节点，一般是大于 3 的奇数个（通常情况下 N 可以设置为 5），可以基本保证集群内各个节点不会同时宕机。
假设当前集群有 5 个节点，运行 Redlock 算法的客户端依次执行下面各个步骤，来完成获取锁的操作：

• 客户端记录当前系统时间，以毫秒为单位；
• 依次尝试从 5 个 Redis 实例中，使用相同的 key 获取锁，当向 Redis 请求获取锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，超时时间应该小于锁的失效时间，避免因为网络故障出现的问题；
• 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间就得到了获取锁使用的时间，当且仅当从半数以上的 Redis 节点获取到锁，并且当使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功；
• 如果获取到了锁，key 的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间，减少超时的几率；
• 如果获取锁失败，客户端应该在所有的 Redis 实例上进行解锁，即使是上一步操作请求失败的节点，防止因为服务端响应消息丢失，但是实际数据添加成功导致的不一致。
  在 Redis 官方推荐的 Java 客户端 Redisson 中，内置了对 RedLock 的实现。下面是官方网站的链接： redis-distlock redisson-wiki
  分布式系统设计是实现复杂性和收益的平衡，考虑到集群环境下的一致性问题，也要避免过度设计。在实际业务中，一般使用基于单点的 Redis 实现分布式锁就可以，出现数据不一致，通过人工手段去回补。