分布式鎖詳解：從數據庫實現到中間件選型

作者：蝸牛 2024-12-11 12:41:33

云計算分布式

分布式鎖是分布式系統中的一個基礎組件，選擇合適的實現方案需要考慮:性能要求；可靠性要求；開發維護成本；團隊技術棧。

引言

在分布式系統中，我們經常需要對共享資源進行互斥訪問。比如:

防止商品超賣
避免重復下單
確保任務只被處理一次
保護共享資源不被并發修改

這就需要一個分布式鎖機制。與單機環境下的線程鎖不同，分布式鎖需要在多個服務實例間生效，這帶來了新的挑戰。

圖片

分布式鎖的核心要求

一個可靠的分布式鎖必須滿足以下要求：

互斥性

在任意時刻,只能有一個客戶端持有鎖

不能出現多個客戶端同時持有鎖的情況

可重入性

同一個客戶端可以多次獲取同一把鎖

需要維護鎖的重入計數

防死鎖

客戶端崩潰時,鎖必須能自動釋放

鎖必須有過期機制

高可用

鎖服務不能成為系統瓶頸

鎖服務必須保證高可用

基于數據庫的實現

圖片

1. 悲觀鎖實現

最簡單的方式是利用數據庫的行鎖:

-- 創建鎖表
CREATE TABLE distributed_lock (
    lock_key VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    lock_value VARCHAR(50),
    version INT,
    expire_time TIMESTAMP
);

-- 獲取鎖
SELECT * FROM distributed_lock 
WHERE lock_key = 'order_lock' 
FOR UPDATE;

Java 實現示例:

@Service
public class DatabaseDistributedLock {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Transactional
    public boolean acquireLock(String lockKey, String lockValue, long expireSeconds) {
        try {
            // 使用 FOR UPDATE 加鎖查詢
            String sql = "SELECT * FROM distributed_lock " +
                        "WHERE lock_key = ? FOR UPDATE";
            
            List<Map<String, Object>> result = jdbcTemplate.queryForList(
                sql, lockKey
            );
            
            if (result.isEmpty()) {
                // 鎖不存在,創建鎖
                jdbcTemplate.update(
                    "INSERT INTO distributed_lock " +
                    "(lock_key, lock_value, version, expire_time) " +
                    "VALUES (?, ?, 1, ?)",
                    lockKey,
                    lockValue,
                    LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds)
                );
                return true;
            }
            
            // 檢查鎖是否過期
            Map<String, Object> lock = result.get(0);
            LocalDateTime expireTime = ((Timestamp) lock.get("expire_time"))
                .toLocalDateTime();
                
            if (expireTime.isBefore(LocalDateTime.now())) {
                // 鎖已過期,更新鎖
                jdbcTemplate.update(
                    "UPDATE distributed_lock " +
                    "SET lock_value = ?, version = version + 1, expire_time = ? " +
                    "WHERE lock_key = ?",
                    lockValue,
                    LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds),
                    lockKey
                );
                return true;
            }
            
            return false;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
}

2. 樂觀鎖實現

使用版本號實現樂觀鎖:

@Service
public class OptimisticLock {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    public boolean acquireLock(String lockKey, String lockValue, int version) {
        int updated = jdbcTemplate.update(
            "UPDATE distributed_lock " +
            "SET lock_value = ?, version = version + 1 " +
            "WHERE lock_key = ? AND version = ?",
            lockValue,
            lockKey,
            version
        );
        
        return updated > 0;
    }
}

數據庫實現的優缺點:

優點:

實現簡單

容易理解

不需要額外組件

缺點:

性能較差

數據庫壓力大

無法優雅處理鎖超時

基于 Redis 的實現

1. 單節點實現

使用 Redis 的 SETNX 命令:

@Service
public class RedisDistributedLock {
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    public boolean acquireLock(String lockKey, String lockValue, long expireSeconds) {
        return redisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey, lockValue, expireSeconds, TimeUnit.SECONDS);
    }
    
    public boolean releaseLock(String lockKey, String lockValue) {
        // 使用 Lua 腳本確保原子性
        String script = 
            "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
            "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
            "else " +
            "return 0 " +
            "end";
            
        return redisTemplate.execute(
            new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class),
            Collections.singletonList(lockKey),
            lockValue
        );
    }
}

2. RedLock 算法

在 Redis 集群環境下,使用 RedLock 算法:

public class RedLock {
    
    private final List<StringRedisTemplate> redisList;
    private final int quorum;  // 大多數節點數
    
    public boolean acquireLock(String lockKey, String lockValue, long expireMillis) {
        int acquiredLocks = 0;
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        
        // 嘗試在每個節點上獲取鎖
        for (StringRedisTemplate redis : redisList) {
            if (tryAcquireLock(redis, lockKey, lockValue, expireMillis)) {
                acquiredLocks++;
            }
        }
        
        // 計算獲取鎖消耗的時間
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
        long remainingTime = expireMillis - elapsedTime;
        
        // 判斷是否獲取到足夠的鎖
        if (acquiredLocks >= quorum && remainingTime > 0) {
            return true;
        } else {
            // 釋放所有獲取的鎖
            releaseLocks(lockKey, lockValue);
            return false;
        }
    }
    
    private boolean tryAcquireLock(
        StringRedisTemplate redis, 
        String lockKey, 
        String lockValue, 
        long expireMillis
    ) {
        try {
            return redis.opsForValue()
                .setIfAbsent(lockKey, lockValue, expireMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
}

Redis 實現的優缺點:

優點:

性能高

實現相對簡單

支持自動過期

缺點:

需要額外維護 Redis 集群

RedLock 算法實現復雜

時鐘依賴問題

基于 ZooKeeper 的實現

圖片

利用 ZooKeeper 的臨時節點機制:

public class ZookeeperDistributedLock {
    
    private final CuratorFramework client;
    private final String lockPath;
    
    public boolean acquireLock(String lockKey) throws Exception {
        // 創建臨時節點
        String path = lockPath + "/" + lockKey;
        try {
            client.create()
                .creatingParentsIfNeeded()
                .withMode(CreateMode.EPHEMERAL)
                .forPath(path);
            return true;
        } catch (NodeExistsException e) {
            return false;
        }
    }
    
    public void releaseLock(String lockKey) throws Exception {
        String path = lockPath + "/" + lockKey;
        client.delete().forPath(path);
    }
    
    // 實現可重入鎖
    public class ReentrantZookeeperLock {
        private final ThreadLocal<Integer> lockCount = new ThreadLocal<>();
        
        public boolean acquire() throws Exception {
            Integer count = lockCount.get();
            if (count != null && count > 0) {
                // 入
                lockCount.set(count + 1);
                return true;
            }
            
            if (acquireLock("lock")) {
                lockCount.set(1);
                return true;
            }
            return false;
        }
        
        public void release() throws Exception {
            Integer count = lockCount.get();
            if (count == null) {
                return;
            }
            
            count--;
            if (count > 0) {
                lockCount.set(count);
            } else {
                lockCount.remove();
                releaseLock("lock");
            }
        }
    }
}

ZooKeeper 實現的優缺點:

優點:

可靠性高

自動釋放鎖

支持監聽機制

缺點:

性能一般

實現復雜

需要維護 ZooKeeper 集群

業務場景分析

1. 秒殺場景

場景特點:

并發量極高
時間窗口集中
對性能要求極高
數據一致性要求高

推薦方案: Redis + Lua腳本

@Service
public class SeckillLockService {
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    public boolean trySecKill(String productId, String userId) {
        // Lua腳本保證原子性
        String script = 
            "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " +
            "  redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1]) " +
            "  redis.call('decrby', KEYS[2], 1) " +
            "  return 1 " +
            "end " +
            "return 0";
            
        List<String> keys = Arrays.asList(
            "seckill:lock:" + productId + ":" + userId,
            "seckill:stock:" + productId
        );
        
        return redisTemplate.execute(
            new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class),
            keys,
            "1"
        );
    }
}

原因分析:

Redis 的高性能滿足并發要求
Lua 腳本保證原子性
內存操作速度快
集群方案保證可用性

2. 定時任務場景

場景特點:

多實例部署
任務不能重復執行
故障轉移需求
實時性要求不高

推薦方案: ZooKeeper

public class ScheduledTaskLock {
    
    private final CuratorFramework client;
    
    public void executeTask() {
        String taskPath = "/scheduled-tasks/daily-report";
        try {
            // 創建臨時節點
            client.create()
                .creatingParentsIfNeeded()
                .withMode(CreateMode.EPHEMERAL)
                .forPath(taskPath);
                
            try {
                // 執行任務
                generateDailyReport();
            } finally {
                // 刪除節點
                client.delete().forPath(taskPath);
            }
        } catch (NodeExistsException e) {
            // 其他實例正在執行
            log.info("Task is running on other instance");
        }
    }
}

原因分析:

ZooKeeper 的臨時節點特性保證故障時自動釋放鎖
強一致性保證任務不會重復執行
Watch 機制便于監控任務執行狀態

3. 訂單支付場景

場景特點:

并發量適中
數據一致性要求高
需要事務支持
有業務回滾需求

推薦方案: 數據庫行鎖 + 事務

@Service
public class PaymentLockService {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Transactional
    public boolean processPayment(String orderId, BigDecimal amount) {
        // 使用 FOR UPDATE 鎖定訂單記錄
        String sql = "SELECT * FROM orders WHERE order_id = ? FOR UPDATE";
        Map<String, Object> order = jdbcTemplate.queryForMap(sql, orderId);
        
        // 檢查訂單狀態
        if (!"PENDING".equals(order.get("status"))) {
            return false;
        }
        
        // 執行支付邏輯
        jdbcTemplate.update(
            "UPDATE orders SET status = 'PAID' WHERE order_id = ?",
            orderId
        );
        
        // 記錄支付流水
        jdbcTemplate.update(
            "INSERT INTO payment_log (order_id, amount) VALUES (?, ?)",
            orderId, amount
        );
        
        return true;
    }
}

原因分析:

數據庫事務保證數據一致性
行鎖防止并發支付
便于與其他業務集成
支持事務回滾

4. 庫存扣減場景

場景特點:

并發量較高
需要預占庫存
需要處理超時釋放
對性能要求較高

推薦方案: Redis + 延時隊列

@Service
public class InventoryLockService {
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    public boolean lockInventory(String productId, int quantity, String orderId) {
        // 加鎖并預占庫存
        String script = 
            "local stock = redis.call('get', KEYS[1]) " +
            "if stock and tonumber(stock) >= tonumber(ARGV[1]) then " +
            "  redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +
            "  redis.call('setex', KEYS[2], 1800, ARGV[1]) " +
            "  return 1 " +
            "end " +
            "return 0";
            
        List<String> keys = Arrays.asList(
            "inventory:" + productId,
            "inventory:lock:" + orderId
        );
        
        boolean locked = redisTemplate.execute(
            new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class),
            keys,
            String.valueOf(quantity)
        );
        
        if (locked) {
            // 添加延時釋放任務
            redisTemplate.opsForZSet().add(
                "inventory:timeout",
                orderId,
                System.currentTimeMillis() + 1800000
            );
        }
        
        return locked;
    }
}

原因分析:

Redis 的高性能滿足并發要求
延時隊列處理超時釋放
原子操作保證數據一致性
便于擴展和監控

實現方案對比

特性	數據庫	Redis	ZooKeeper
性能	低	高	中
可靠性	高	中	高
實現復雜度	低	中	高
維護成本	低	中	高
自動釋放	需要額外實現	支持	支持
可重入性	需要額外實現	需要額外實現	需要額外實現

最佳實踐

選擇建議

簡單場景：使用數據庫實現

高性能要求：使用 Redis 實現

高可靠要求：使用 ZooKeeper 實現

實現建議

設置合理的超時時間

實現可重入機制

添加監控和告警

做好日志記錄

使用建議

縮小鎖的粒度

減少鎖的持有時間

避免死鎖

做好異常處理

結論

分布式鎖是分布式系統中的一個基礎組件，選擇合適的實現方案需要考慮:

性能要求
可靠性要求
開發維護成本
團隊技術棧

沒有最好的方案，只有最合適的方案。在實際應用中，要根據具體場景選擇合適的實現方式。

正文內容從這里開始（可直接省略，亦可配圖說明）。

責任編輯：武曉燕來源：架構成長指南

分布式鎖系統

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分布式鎖詳解：從數據庫實現到中間件選型

引言

分布式鎖的核心要求

基于數據庫的實現

1. 悲觀鎖實現

2. 樂觀鎖實現

基于 Redis 的實現

1. 單節點實現

2. RedLock 算法

基于 ZooKeeper 的實現

業務場景分析

1. 秒殺場景

2. 定時任務場景

3. 訂單支付場景

4. 庫存扣減場景

實現方案對比

最佳實踐

結論