1. 为什么需要分布式锁？

在分布式环境下，数据一致性问题一直是个难点。分布式与单机环境最大的不同在于它不是多线程而是多进程。由于多线程可以共享堆内存，因此可以简单地采取内存作为标记存储位置。而多进程可能都不在同一台物理机上，就需要将标记存储在一个所有进程都能看到的地方。

例如秒杀场景就是一个常见的多进程场景。订单服务部署了多个服务实例，如秒杀商品有 4 个，第一个用户购买 3 个，第二个用户购买 2 个，理想状态下第一个用户能购买成功，第二个用户提示购买失败，反之亦可。而实际可能出现的情况是，两个用户都得到库存为 4，第一个用户买到了 3 个，更新库存之前，第二个用户下了 2 个商品的订单，更新库存为 2，导致业务逻辑出错。

在上面的场景中，商品的库存是共享变量，面对高并发情况，需要保证对资源的访问互斥。

在单机环境中，比如 Java 语言中其实提供了很多并发处理相关的 API ，但是这些 API 在分布式场景中就无能为力了。

由于分布式系统具备多线程和多进程的特点，且分布在不同机器中，synchronized 和 lock 关键字将失去原有锁的效果，仅依赖这些语言自身提供的 API 并不能实现分布式锁的功能，因此需要我们找到其他方法实现分布式锁。

常见的锁方案如下：

• 基于数据库实现分布式锁；
• 基于 ZooKeeper 实现分布式锁；
• 基于缓存实现分布式锁，如 redis、etcd 等；

2. 基于数据库实现分布式锁

基于数据库实现分布式锁有两种方式:

• 基于数据库表；
• 基于数据库的排他锁；

2.1 基于数据库表的增删

基于数据库表的增删是最简单的实现方式，首先创建一张锁的表，主要包含方法名、时间戳等字段。

具体使用的方法为：当需要锁住某个方法时，往该表中插入一条相关的记录。需要注意的是，方法名有唯一性约束。如果有多个请求同时提交到数据库，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行业务逻辑。执行完毕，需要删除该记录。

对于上述方案我们可以进行优化，如应用主从数据库，数据之间双向同步。一旦主库挂掉，将应用服务快速切换到从库上。除此之外还可以记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，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，直接把锁分配给该线程，实现可重入锁。

2.2 基于数据库排他锁

还可以通过数据库的排他锁来实现分布式锁。基于 MySQL 的 InnoDB 引擎，可以使用以下方法来实现加锁操作：

public void lock(){
    connection.setAutoCommit(false)
    int count = 0;
    while(count < 4){
        try{
            select * from lock where lock_name=xxx for update;
            if(结果不为空){
                // 代表获取到锁
                return;
            }
        }catch(Exception e){
        }
        // 为空或者抛异常都表示没有获取到锁
        sleep(1000);
        count++;
    }
    throw new LockException();
}

在查询语句后面增加 for update ，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程就无法再在该行记录上增加排他锁。其他没有获取到锁的线程就会阻塞在上述 select 语句上，可能出现两种结果：在超时之前获取到了锁，在超时之前仍未获取到锁。

获得排他锁的线程即可获得分布式锁，获取到锁之后，可以执行业务逻辑，执行业务后释放锁即可。

2.3 数据库分布式锁总结

上面两种方式的实现都是依赖数据库的一张表，一种是通过表中记录的存在情况确定当前是否有锁存在，另外一种是通过数据库的排他锁来实现分布式锁。

• 优点：直接借助现有的关系型数据库，简单且容易理解；
• 缺点：操作数据库需要一定的开销，性能问题以及 SQL 执行超时的异常需要考虑；

3. 基于 ZooKeeper 实现分布式锁

基于 ZooKeeper 的临时节点和顺序特性可以实现分布式锁。

申请对某个方法加锁时，在 ZooKeeper 上与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的临时有序节点。当需要获取锁时，只需要判断有序节点中该节点是否为序号最小的一个。业务逻辑执行完成释放锁，只需将这个临时节点删除。这种方式也可以避免由于服务宕机导致的锁无法释放，产生的死锁问题。

Netflix 开源了一套 ZooKeeper 客户端框架 Curator，Curator 提供的 InterProcessMutex 是分布式锁的一种实现。acquire 方法获取锁，release 方法释放锁。另外，锁释放、阻塞锁、可重入锁等问题都可以有效解决。

关于阻塞锁的实现，客户端可以通过在 ZooKeeper 中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器 Watch。一旦节点发生变化，ZooKeeper 会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是否是当前所有节点中序号最小的，如果是就获取到锁，执行业务逻辑。

ZooKeeper 实现的分布式锁也存在一些缺陷，比如在性能上可能不如基于缓存实现的分布式锁。因为每次创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点，实现锁功能。

此外，ZooKeeper 中创建和删除节点只能通过 Leader 节点来执行，然后将数据同步到集群中的其他节点。分布式环境中难免存在网络抖动，导致客户端和 ZooKeeper 集群之间的 session 连接中断，此时 ZooKeeper 服务端以为客户端挂了，就会删除临时节点。这时其他客户端就可以获取到分布式锁了，会出现多个请求获取到了同一把锁的问题，导致业务数据不一致。

4. 基于缓存实现分布式锁

相对于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现得更好一点，存取速度会快很多，而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。

基于缓存的锁有如下几种： memcached、redis、etcd。下面我们主要讲解基于 etcd 实现的分布式锁。

通过 etcd 实现分布式锁，同样需要满足一致性、互斥性和可靠性等要求。etcd 中的事务 txn、lease 租约以及 watch 监听特性，能够实现上述要求的分布式锁。

4.1 整体思路

通过 etcd 的事务特性可以帮助我们实现一致性和互斥性。etcd 的事务特性，使用 IF-Then-Else 语句，IF 语言判断 etcd 服务端是否存在指定的 key，通过该 key 创建的版本号 create_revision 是否为 0 来检查 key 是否已存在，如果该 key 存在，版本号不为 0。满足 IF 条件的情况下则使用 Then 执行 put 操作，否则 Else 语句将返回抢锁失败的结果。

当然，除了使用 key 是否创建成功作为 IF 的判断依据，还可以创建前缀相同的 key，通过比较这些 key 的 revision 来判断分布式锁应该属于哪个请求。

客户端请求在获取到分布式锁后，如果发生异常，需要及时将锁释放掉，因此需要租约。我们申请分布式锁时也需要指定租约时间，超过 lease 租期时间将会自动释放锁，保证业务的可用性。

但是在执行业务逻辑时，如果客户端发起的是一个耗时的操作，在操作未完成的情况下，租约时间过期，就会导致其他请求获取到分布式锁，造成不一致。这种情况下就需要续租，即刷新租约，使得客户端和 etcd 服务端持续保持心跳。

4.2 代码实现

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"time"

	"github.com/coreos/etcd/clientv3"
)

func main() {
	config := clientv3.Config{
		Endpoints:   []string{"192.168.0.113:2379"}, // 集群列表
		DialTimeout: 5 * time.Second,
	}

	// 建立一个客户端
	client, err := clientv3.New(config)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	// lease实现锁自动过期:
	// op操作
	// txn事务: if else then

	// 1, 上锁 (创建租约, 自动续租, 拿着租约去抢占一个key)
	lease := clientv3.NewLease(client)

	// 申请一个5秒的租约
	leaseGrantResp, err := lease.Grant(context.TODO(), 5)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	// 拿到租约的ID
	leaseId := leaseGrantResp.ID

	// 准备一个用于取消自动续租的context
	ctx, cancelFunc := context.WithCancel(context.TODO())

	// 确保函数退出后, 自动续租会停止
	defer cancelFunc()
	defer lease.Revoke(context.TODO(), leaseId)

	// 5秒后会取消自动续租
	keepRespChan, err := lease.KeepAlive(ctx, leaseId)
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return
	}

	// 处理续约应答的协程
	go func() {
		for {
			select {
			case keepResp := <-keepRespChan:
				if keepResp == nil {
					fmt.Println("租约已经失效了")
					goto END
				} else { // 每秒会续租一次, 所以就会受到一次应答
					fmt.Println("收到自动续租应答:", keepResp.ID)
				}
			}
		}
	END:
	}()

	//  if 不存在key， then 设置它, else 抢锁失败
	kv := clientv3.NewKV(client)

	// 创建事务
	txn := kv.Txn(context.TODO())

	// 定义事务

	// 如果key不存在
	txn.If(clientv3.Compare(clientv3.CreateRevision("/demo/A/B1"), "=", 0)).
		Then(clientv3.OpPut("/demo/A/B1", "xxx", clientv3.WithLease(leaseId))).
		Else(clientv3.OpGet("/demo/A/B1")) // 否则抢锁失败

	// 提交事务
	txnResp, err := txn.Commit()
	if err != nil {
		fmt.Println(err)
		return // 没有问题
	}

	// 判断是否抢到了锁
	if !txnResp.Succeeded {
		fmt.Println("锁被占用:", string(
			txnResp.Responses[0].GetResponseRange().Kvs[0].Value))
		return
	}

	// 2, 处理业务

	fmt.Println("处理任务")
	time.Sleep(5 * time.Second)

	// 3, 释放锁(取消自动续租, 释放租约)
	// defer 会把租约释放掉, 关联的KV就被删除了
}

最后

以上就是壮观龙猫为你收集整理的etcd 笔记（08）— 基于 etcd 实现分布式锁1. 为什么需要分布式锁？2. 基于数据库实现分布式锁3. 基于 ZooKeeper 实现分布式锁4. 基于缓存实现分布式锁的全部内容，希望文章能够帮你解决etcd 笔记（08）— 基于 etcd 实现分布式锁1. 为什么需要分布式锁？2. 基于数据库实现分布式锁3. 基于 ZooKeeper 实现分布式锁4. 基于缓存实现分布式锁所遇到的程序开发问题。

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