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1 秒杀场景下的数据一致性问题

某商品库存10，A想买6，B想买5。

1.1 做梦

A先买走6，库存剩4，此时B应该无法购买5，给出数量不足提示

1.2 现实

AB获取到商品都剩10，A买走6，在A更新库存前，B又买走5，此时B更新库存，商品还剩5。

1.3 想当然地解决方案

给共享资源或对共享资源的操作加锁，来保证对资源的访问互斥。利用ReentrantLcok或者synchronized即可。

但是在分布式系统中，由于分布式系统的分布性，这两种锁将失去原有锁的效果。

必须使用分布式锁。

2 分布式锁的要求

• 获取/释放锁的性能好
• 获得锁必须是原子性的
• 网络抖动或者宕机等原因导致无法释放锁时，锁必须被清除，不然会发生死锁
• 可重入
• 阻塞锁和非阻塞锁，阻塞锁即没有获取到锁，则继续等待获取锁；非阻塞锁即没有获取到锁后，不继续等待，直接返回锁失败。

3 分布式锁实现方式

一、数据库锁

• 基于MySQL锁表
  完全依靠数据库唯一索引来实现，当想要获得锁时，即向数据库中插入一条记录，释放锁时就删除这条记录
  这种方式存在以下问题：
  • 锁没有失效时间，解锁失败会导致死锁，其他线程无法再获取到锁，因为唯一索引insert都会返回失败
  • 只能是非阻塞锁，insert失败直接就报错了，无法进入队列进行重试
  • 不可重入，同一线程在没有释放锁之前无法再获取到锁
• 采用乐观锁
  增加版本号,根据版本号来判断更新之前有没有其他线程更新过，如果被更新过，则获取锁失败

二、缓存锁

这里主要是几种基于redis的

• 基于setnx、expire
  基于setnx（set if not exist）的特点，当缓存里key不存在时，才会去set，否则直接返回false
  如果返回true则获取到锁，否则获取锁失败，为了防止死锁，我们再用expire命令对这个key设置一个超时时间来避免。
  但是这里看似完美，实则有缺陷，当我们setnx成功后，线程发生异常中断，expire还没来的及设置，那么就会产生死锁。

解决上述问题有两种方案

• 采用redis2.6.12版本以后的set，它提供了一系列选项

  EX seconds – 设置键key的过期时间，单位时秒
  PX milliseconds – 设置键key的过期时间，单位时毫秒
  NX – 只有键key不存在的时候才会设置key的值
  XX – 只有键key存在的时候才会设置key的值

• 第二种采用setnx()，get()，getset()

  (1) 线程Asetnx，值为超时的时间戳(t1)，如果返回true，获得锁。
  (2) 线程B用get 命令获取t1，与当前时间戳比较，判断是否超时，没超时false，如果已超时执行步骤3
  (3) 计算新的超时时间t2，使用getset命令返回t3(这个值可能其他线程已经修改过)，如果t1==t3,获得锁,如果t1!=t3说明锁被其他线程获取了
  (4) 获取锁后，处理完业务逻辑，再去判断锁是否超时，如果没超时删除锁，如果已超时，不用处理（防止删除其他线程的锁）

• RedLock算法

redlock算法是redis作者推荐的一种分布式锁实现方式

(1) 获取当前时间； (2) 尝试从5个相互独立redis客户端获取锁 (3) 计算获取所有锁消耗的时间，当且仅当客户端从多数节点获取锁，并且获取锁的时间小于锁的有效时间，认为获得锁 (4) 重新计算有效期时间，原有效时间减去获取锁消耗的时间 (5) 删除所有实例的锁 redlock算法相对于单节点redis锁可靠性要更高，但是实现起来条件也较为苛刻 (1) 必须部署5个节点才能让Redlock的可靠性更强 (2) 需要请求5个节点才能获取到锁，通过Future的方式，先并发向5个节点请求，再一起获得响应结果，能缩短响应时间，不过还是比单节点redis锁要耗费更多时间 然后由于必须获取到5个节点中的3个以上，所以可能出现获取锁冲突，即大家都获得了1-2把锁，结果谁也不能获取到锁，这个问题，redis作者借鉴了raft算法的精髓，通过冲突后在随机时间开始，可以大大降低冲突时间，但是这问题并不能很好的避免，特别是在第一次获取锁的时候，所以获取锁的时间成本增加了 如果5个节点有2个宕机，此时锁的可用性会极大降低，首先必须等待这两个宕机节点的结果超时才能返回，另外只有3个节点，客户端必须获取到这全部3个节点的锁才能拥有锁，难度也加大了 如果出现网络分区，那么可能出现客户端永远也无法获取锁的情况 介于这种情况，下面我们来看一种更可靠的分布式锁zookeeper锁

zookeeper分布式锁

zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定统一个目录下只能有一个唯一文件名

数据模型

• 永久节点
  节点创建后，不会因为会话失效而消失
• 临时节点
  与永久节点相反，如果客户端连接失效，则立即删除节点
• 顺序节点
  与上述两个节点特性类似，如果指定创建这类节点时，zk会自动在节点名后加一个数字后缀，并且是有序的
  ##监视器（watcher）：
  当创建一个节点时，可以注册一个该节点的监视器，当节点状态发生改变时，watch被触发时，ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知，因为watch只能被触发一次

根据zookeeper的这些特性来实现分布式锁

1. 创建一个锁目录lock
2. 希望获得锁的线程A就在lock目录下，创建临时顺序节点
3. 获取锁目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁
4. 线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听(watcher)比自己次小的节点（只关注比自己次小的节点是为了防止发生“羊群效应”）
5. 线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是最小的节点，获得锁。
   
   
   
   
   

小结

在分布式系统中，共享资源互斥访问问题非常普遍，而针对访问共享资源的互斥问题，常用的解决方案就是使用分布式锁，这里只介绍了几种常用的分布式锁，分布式锁的实现方式还有有很多种，根据业务选择合适的分布式锁

下面对上述几种锁进行一下比较：

数据库锁

优点：直接使用数据库，使用简单。

缺点：分布式系统大多数瓶颈都在数据库，使用数据库锁会增加数据库负担。

缓存锁

优点：性能高，实现起来较为方便，在允许偶发的锁失效情况，不影响系统正常使用，建议采用缓存锁。

缺点：通过锁超时机制不是十分可靠，当线程获得锁后，处理时间过长导致锁超时，就失效了锁的作用。

zookeeper锁

优点：不依靠超时时间释放锁；可靠性高；系统要求高可靠性时，建议采用zookeeper锁。

缺点：性能比不上缓存锁，因为要频繁的创建节点删除节点。

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