分布式锁的可重入性实现原理
2021-11-061.5k 阅读
分布式锁基础概念
什么是分布式锁
在单机应用场景下，为了保证在多线程环境中共享资源的一致性访问，我们通常使用本地锁，如 Java 中的 synchronized 关键字或 ReentrantLock。然而，随着系统架构向分布式演进，多个应用实例可能同时访问共享资源，此时本地锁无法满足需求，分布式锁应运而生。
分布式锁是一种跨多个进程或节点的同步机制，用于保证在分布式系统中，同一时刻只有一个进程或节点能够访问共享资源。这在诸如分布式缓存、分布式文件系统、分布式数据库等场景中至关重要，避免了数据一致性问题和并发冲突。
分布式锁的特性
- 互斥性：这是分布式锁最基本的特性，即同一时刻只能有一个客户端获取到锁。在分布式系统中，多个节点可能同时尝试获取锁，分布式锁必须确保只有一个节点成功，其他节点等待。
- 可重入性：本文重点探讨的特性。当一个持有锁的客户端再次请求获取锁时，应该能够成功获取，而不会被视为死锁。这对于需要多次获取锁的递归算法或多层调用的业务逻辑非常重要。
- 高可用性：分布式锁服务应该具备高可用性，即使部分节点故障，仍然能够正常提供锁服务，确保系统的稳定性和可用性。
- 容错性：在网络分区、节点故障等异常情况下，分布式锁需要能够正确处理，避免出现锁泄露（锁永远无法被释放）或死锁（所有节点都无法获取锁）等问题。
- 公平性：在某些场景下，需要保证锁的获取顺序是公平的，即按照请求的先后顺序分配锁，避免某些客户端长时间等待。
分布式锁可重入性的重要性
业务场景需求
- 递归业务逻辑：在一些复杂的业务场景中，可能存在递归调用的情况。例如，在树形结构的数据处理中，对节点的操作可能需要递归地处理其子节点。如果使用分布式锁来保证数据一致性，每次递归调用都尝试获取锁时，如果锁不支持可重入性，就会导致死锁。假设一个文件系统的遍历操作，需要对每个目录和文件进行权限检查，在分布式环境下，如果不使用可重入的分布式锁，当进入子目录时，由于已经持有父目录的锁，再次获取锁就会失败，从而导致遍历无法继续。
- 多层服务调用：现代微服务架构中，一个业务操作可能涉及多个微服务之间的调用。例如，一个订单处理服务可能会调用库存服务、支付服务等。如果在这些服务调用过程中都需要使用分布式锁来保证数据一致性，而锁不支持可重入性，那么在服务之间层层调用时，就会出现获取锁失败的情况。比如，订单服务在处理订单时获取了锁，然后调用库存服务进行库存扣减，库存服务又尝试获取同一个锁时就会失败，导致整个业务流程中断。
代码实现便利性
- 简化编程模型：当分布式锁支持可重入性时，开发人员在编写代码时无需额外处理复杂的锁获取逻辑。对于递归方法或多层调用的方法，开发人员可以像在单机环境下使用可重入锁一样编写代码，降低了开发难度和出错概率。例如，在使用 Java 的
ReentrantLock时，开发人员可以在同一个线程中多次调用lock()方法，而不用担心死锁问题。在分布式环境中，如果分布式锁也具备可重入性，开发人员就可以以同样的方式编写代码，提高开发效率。 - 提高代码可读性：可重入的分布式锁使得代码逻辑更加清晰。在代码中，我们可以将需要同步的操作放在一个统一的锁块中，而不用担心递归调用或多层调用带来的锁获取问题。这使得代码结构更加简洁，易于理解和维护。比如，在一个复杂的业务处理类中，多个方法可能会相互调用，并且都需要锁的保护，如果使用可重入的分布式锁，这些方法的逻辑就可以更自然地组织在一起，而不会因为锁的不可重入性而导致代码结构混乱。
基于 Redis 的分布式锁可重入性实现原理
Redis 基本特性与锁机制
- Redis 数据结构与操作：Redis 是一个基于内存的高性能键值对存储数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。在实现分布式锁时，通常使用 Redis 的字符串数据结构。Redis 提供了一系列原子操作，如
SETNX（SET if Not eXists），该命令在键不存在时，将键的值设置为指定值，并返回 1；如果键已经存在，则不做任何操作，返回 0。这个原子操作可以用来实现分布式锁的基本互斥性，即只有一个客户端能够成功执行SETNX命令获取锁。 - 基于 Redis 的简单分布式锁实现：在 Redis 中实现简单分布式锁的基本步骤如下：
- 客户端尝试使用
SETNX命令设置一个特定的键值对，例如，键为lock_key，值可以是一个唯一标识（如客户端的 ID 或一个随机数）。 - 如果
SETNX命令返回 1，表示客户端成功获取到锁，可以执行需要同步的业务逻辑。 - 业务逻辑执行完毕后，客户端使用
DEL命令删除该键值对，释放锁。 - 如果
SETNX命令返回 0，表示锁已经被其他客户端获取，当前客户端需要等待或重试。
- 客户端尝试使用
以下是基于 Java 和 Jedis 库实现的简单 Redis 分布式锁代码示例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class SimpleRedisLock {
private static final String LOCK_KEY = "my_distributed_lock";
private static final String LOCK_VALUE = "unique_client_identifier";
private Jedis jedis;
public SimpleRedisLock() {
jedis = new Jedis("localhost", 6379);
}
public boolean tryLock() {
Long result = jedis.setnx(LOCK_KEY, LOCK_VALUE);
return result == 1;
}
public void unlock() {
jedis.del(LOCK_KEY);
}
public static void main(String[] args) {
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock();
if (lock.tryLock()) {
try {
// 执行业务逻辑
System.out.println("获取到锁，执行同步操作");
} finally {
lock.unlock();
System.out.println("释放锁");
}
} else {
System.out.println("未能获取到锁");
}
}
}
可重入性的实现思路
- 使用哈希表记录锁的持有次数：为了实现 Redis 分布式锁的可重入性，可以在 Redis 中使用哈希表数据结构。哈希表的键为锁的标识（如
lock_key），哈希表的值是一个包含客户端标识和持有次数的结构。当客户端第一次获取锁时，在哈希表中创建一个新的记录，记录客户端标识并将持有次数设置为 1。当客户端再次获取锁时，检查哈希表中是否存在该客户端的记录，如果存在则将持有次数加 1。 - 解锁时递减持有次数：在解锁时，不是直接删除锁对应的键值对，而是将哈希表中对应客户端的持有次数减 1。当持有次数减为 0 时，再删除哈希表中的记录，释放锁。这样就保证了同一客户端可以多次获取锁，并且在所有锁操作完成后正确释放锁。
基于 Redis 哈希表的可重入锁代码实现
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class ReentrantRedisLock {
private static final String LOCK_KEY = "my_reentrant_distributed_lock";
private static final String CLIENT_ID = "unique_client_identifier";
private Jedis jedis;
public ReentrantRedisLock() {
jedis = new Jedis("localhost", 6379);
}
public boolean tryLock() {
Map<String, String> lockData = new HashMap<>();
lockData.put("clientId", CLIENT_ID);
lockData.put("count", "1");
Long result = jedis.hsetnx(LOCK_KEY, CLIENT_ID, "1");
if (result == 1) {
return true;
} else {
String countStr = jedis.hget(LOCK_KEY, CLIENT_ID);
if (countStr != null) {
int count = Integer.parseInt(countStr) + 1;
jedis.hset(LOCK_KEY, CLIENT_ID, String.valueOf(count));
return true;
}
return false;
}
}
public void unlock() {
String countStr = jedis.hget(LOCK_KEY, CLIENT_ID);
if (countStr != null) {
int count = Integer.parseInt(countStr) - 1;
if (count <= 0) {
jedis.hdel(LOCK_KEY, CLIENT_ID);
} else {
jedis.hset(LOCK_KEY, CLIENT_ID, String.valueOf(count));
}
}
}
public static void main(String[] args) {
ReentrantRedisLock lock = new ReentrantRedisLock();
if (lock.tryLock()) {
try {
// 执行业务逻辑，可多次调用tryLock
System.out.println("获取到锁，执行同步操作");
if (lock.tryLock()) {
try {
System.out.println("再次获取到锁，执行内层同步操作");
} finally {
lock.unlock();
System.out.println("内层操作完成，释放内层锁");
}
}
} finally {
lock.unlock();
System.out.println("释放外层锁");
}
} else {
System.out.println("未能获取到锁");
}
}
}
实现中的注意事项
- 锁的过期时间：在实际应用中，为了避免死锁（例如客户端获取锁后崩溃而未释放锁），通常会为 Redis 中的锁设置一个过期时间。在上述可重入锁实现中，设置过期时间需要特别注意。如果在持有锁的过程中锁过期了，而客户端还在执行同步操作，可能会导致其他客户端获取到锁，从而破坏数据一致性。一种解决方法是在每次获取锁成功后，使用
EXPIRE命令延长锁的过期时间。例如，在tryLock方法中获取锁成功后，调用jedis.expire(LOCK_KEY, expireTime)设置过期时间expireTime（单位为秒）。 - 并发控制：虽然 Redis 的
HSETNX、HGET和HDEL等操作是原子的，但在整个锁获取和释放过程中，可能存在并发问题。例如，多个客户端同时尝试获取锁并更新持有次数。为了确保数据一致性，可以使用 Lua 脚本来执行多个 Redis 命令，因为 Lua 脚本在 Redis 中是原子执行的。通过 Lua 脚本可以将获取锁、检查持有次数、更新持有次数等操作封装在一起，避免并发问题。
基于 Zookeeper 的分布式锁可重入性实现原理
Zookeeper 基本特性与锁机制
- Zookeeper 数据模型与节点类型：Zookeeper 是一个分布式协调服务，它维护一个类似文件系统的树形数据结构，每个节点称为
znode。znode有不同的类型，包括持久节点、临时节点和顺序节点。在实现分布式锁时，通常使用临时顺序节点。临时节点在客户端会话结束时会自动删除，这有助于避免锁泄露。顺序节点在创建时，Zookeeper 会在节点名称后附加一个单调递增的数字，这可以用于实现锁的公平性。 - 基于 Zookeeper 的简单分布式锁实现：基于 Zookeeper 实现简单分布式锁的基本步骤如下：
- 客户端在 Zookeeper 中创建一个临时顺序节点，例如，节点路径为
/lock_path/lock_。Zookeeper 会自动为节点分配一个唯一的顺序号，如/lock_path/lock_0000000001。 - 客户端获取
/lock_path下所有子节点，并判断自己创建的节点是否是序号最小的节点。 - 如果是序号最小的节点，则表示客户端获取到锁，可以执行需要同步的业务逻辑。
- 业务逻辑执行完毕后，客户端删除自己创建的临时节点，释放锁。
- 如果不是序号最小的节点，则客户端需要监听比自己序号小的前一个节点的删除事件。当前一个节点删除时，客户端再次检查自己是否是序号最小的节点，若是则获取锁。
- 客户端在 Zookeeper 中创建一个临时顺序节点，例如，节点路径为
可重入性的实现思路
- 使用会话标识记录锁的持有状态：在 Zookeeper 中实现可重入性分布式锁，可以利用客户端会话的特性。每个 Zookeeper 客户端都有一个唯一的会话标识（session ID）。当客户端第一次获取锁时，在锁节点（例如
/lock_path）下创建一个临时顺序节点，并将自己的会话标识记录在节点数据中。当客户端再次获取锁时，检查锁节点下是否存在以自己会话标识为数据的节点，如果存在则表示已经持有锁，可以直接获取。 - 解锁时处理节点层次：在解锁时，客户端需要删除自己创建的临时顺序节点。由于 Zookeeper 的树形结构，可能存在子节点。在删除节点时，需要确保正确处理子节点，避免误删其他客户端的相关节点。如果锁节点下只有当前客户端创建的节点，直接删除锁节点；如果还有其他子节点，只删除当前客户端对应的临时顺序节点。
基于 Zookeeper 的可重入锁代码实现
以下是基于 Java 和 Curator 库实现的 Zookeeper 可重入分布式锁代码示例：
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
public class ReentrantZookeeperLock {
private static final String LOCK_PATH = "/my_reentrant_distributed_lock";
private CuratorFramework client;
private InterProcessMutex lock;
public ReentrantZookeeperLock() {
client = CuratorFrameworkFactory.builder()
.connectString("localhost:2181")
.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3))
.build();
client.start();
lock = new InterProcessMutex(client, LOCK_PATH);
}
public boolean tryLock() {
try {
return lock.acquire(10, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
}
}
public void unlock() {
try {
lock.release();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
ReentrantZookeeperLock lock = new ReentrantZookeeperLock();
if (lock.tryLock()) {
try {
// 执行业务逻辑，可多次调用tryLock
System.out.println("获取到锁，执行同步操作");
if (lock.tryLock()) {
try {
System.out.println("再次获取到锁，执行内层同步操作");
} finally {
lock.unlock();
System.out.println("内层操作完成，释放内层锁");
}
}
} finally {
lock.unlock();
System.out.println("释放外层锁");
}
} else {
System.out.println("未能获取到锁");
}
}
}
实现中的注意事项
- 会话管理：Zookeeper 依赖客户端会话来维护临时节点的生命周期。如果客户端与 Zookeeper 服务器之间的网络连接中断或会话超时，临时节点会被自动删除，导致锁提前释放。因此，在应用中需要妥善处理会话管理，例如使用 Curator 库提供的自动重连机制，确保客户端在网络恢复后能够重新建立会话并恢复锁的持有状态。
- 性能与负载：Zookeeper 的写操作（如创建节点、删除节点）是顺序执行的，在高并发场景下可能会成为性能瓶颈。为了提高性能，可以考虑适当增加 Zookeeper 服务器的数量，采用集群部署方式。同时，合理设计锁的粒度，避免过于频繁的锁操作，也可以减轻 Zookeeper 的负载。
分布式锁可重入性的其他实现方式与比较
基于数据库的分布式锁可重入性实现
- 数据库锁机制：基于数据库实现分布式锁的基本原理是利用数据库的事务和唯一约束。例如，可以创建一个锁表，表中包含锁的标识字段（如
lock_key）和持有锁的客户端标识字段（如client_id）。通过在lock_key字段上创建唯一索引，确保同一时刻只有一条记录可以插入成功，即只有一个客户端可以获取锁。 - 可重入性实现思路：为了实现可重入性，可以在锁表中增加一个持有次数字段（如
count）。当客户端第一次获取锁时，插入一条记录并将count设置为 1。当客户端再次获取锁时，更新count字段的值。在解锁时，递减count字段的值，当count为 0 时删除记录。
以下是基于 MySQL 数据库实现可重入分布式锁的 SQL 示例：
-- 创建锁表
CREATE TABLE distributed_lock (
lock_key VARCHAR(255) NOT NULL PRIMARY KEY,
client_id VARCHAR(255) NOT NULL,
count INT NOT NULL DEFAULT 1,
UNIQUE(lock_key)
);
-- 获取锁
START TRANSACTION;
INSERT INTO distributed_lock (lock_key, client_id) VALUES ('my_lock_key', 'client_1')
ON DUPLICATE KEY UPDATE count = count + 1;
COMMIT;
-- 解锁
START TRANSACTION;
UPDATE distributed_lock SET count = count - 1 WHERE lock_key ='my_lock_key' AND client_id = 'client_1';
DELETE FROM distributed_lock WHERE lock_key ='my_lock_key' AND count <= 0;
COMMIT;
不同实现方式的比较
- 性能：
- Redis：基于内存操作，性能非常高，适合高并发场景。其原子操作和简单的数据结构使得锁的获取和释放速度很快。但在处理可重入性时，如果不使用 Lua 脚本，可能在并发更新持有次数时存在一些性能问题。
- Zookeeper：由于采用树形结构和顺序节点，写操作性能相对较低，因为每次写操作都需要在 Zookeeper 集群中进行同步。不过，它的一致性和可靠性较高，在对性能要求不是极致高，但对数据一致性和可靠性要求严格的场景中适用。
- 数据库：数据库的读写性能相对较低，尤其是在高并发场景下，锁表的竞争可能导致性能瓶颈。但数据库提供了强大的事务支持，在对数据一致性要求极高且并发量不是特别大的场景中可以使用。
- 可靠性：
- Redis：如果 Redis 节点发生故障，可能会导致锁的状态丢失，尤其是在没有持久化或持久化配置不当的情况下。不过，通过使用 Redis 集群和适当的持久化策略，可以提高可靠性。
- Zookeeper：Zookeeper 采用集群部署，通过 Zab 协议保证数据一致性和可靠性。即使部分节点故障，只要多数节点存活，仍然可以正常工作，可靠性较高。
- 数据库：数据库通常具备高可靠性，通过主从复制、集群等技术可以保证数据的安全性和可用性。但在数据库故障恢复过程中，可能会存在锁状态的不一致问题，需要通过数据库的事务恢复机制来处理。
- 复杂度：
- Redis：实现简单分布式锁较为简单，但实现可重入性需要一定的代码逻辑，并且需要注意过期时间和并发控制等问题。
- Zookeeper：基于 Zookeeper 的分布式锁实现相对复杂，需要理解 Zookeeper 的数据模型、节点类型和事件监听机制。在实现可重入性时，需要巧妙利用会话标识和节点层次关系。
- 数据库：基于数据库的分布式锁实现需要熟悉数据库的事务和索引机制。实现可重入性时，虽然 SQL 逻辑相对直观，但需要注意事务的正确使用和锁表的设计，复杂度适中。
在实际应用中，需要根据具体的业务场景、性能需求、可靠性要求等因素综合选择合适的分布式锁实现方式及其可重入性的实现方案。