概述
分布式系统有一个著名的理论CAP,指在一个分布式系统中,最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。所以在设计系统时,往往需要权衡,在CAP中作选择。当然,这个理论也并不一定完美,不同系统对CAP的要求级别不一样,选择需要考虑方方面面。
在微服务系统中,一个请求存在多级跨服务调用,往往需要牺牲强一致性老保证系统高可用,比如通过分布式事务,异步消息等手段完成。但还是有的场景,需要阻塞所有节点的所有线程,对共享资源的访问。比如并发时“超卖”和“余额减为负数”等情况。
本地锁可以通过语言本身支持,要实现分布式锁,就必须依赖中间件,数据库、redis、zookeeper等。
分布式锁特性
不管使用什么中间件,有几点是实现分布式锁必须要考虑到的。
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互斥:互斥好像是必须的,否则怎么叫锁。
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死锁: 如果一个线程获得锁,然后挂了,并没有释放锁,致使其他节点(线程)永远无法获取锁,这就是死锁。分布式锁必须做到避免死锁。
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性能: 高并发分布式系统中,线程互斥等待会成为性能瓶颈,需要好的中间件和实现来保证性能。
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锁特性:考虑到复杂的场景,分布式锁不能只是加锁,然后一直等待。最好实现如Java Lock的一些功能如:锁判断,超时设置,可重入性等。
Redis实现之Redisson原理
redission实现了JDK中的Lock接口,所以使用方式一样,只是Redssion的锁是分布式的。如下:
好,Lock主要实现是RedissionLock。
先来看常用的Lock方法实现。
再看lockInterruptibly
方法:
总结lockInterruptibly
:获取锁,不成功则订阅释放锁的消息,获得消息前阻塞。得到释放通知后再去循环获取锁。
下面重点看看如何获取锁:Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId)
已经在注释中解释了,需要注意的是,此处用到了Netty的Future-listen模型,可以看看我的另一篇对Future的简单讲解:给Future一个Promise。
下面就是最重要的redis获取锁的方法tryLockInnerAsync
:
这个方法主要就是调用redis执行eval lua,为什么使用eval,因为redis对lua脚本执行具有原子性。把这个方法翻译一下:
这就是核心获取锁的方式,下面直接释放锁方法unlockInnerAsync
:
从释放锁代码中看到,删除key后会发送消息,所以上文提到获取锁失败后,阻塞订阅此消息。
另外,上文提到刷新过期时间方法scheduleExpirationRenewal
,指线程获取锁后需要不断刷新失效时间,避免未执行完锁就失效。这个方法的实现原理也类似,只是使用了Netty的TimerTask,每到过期时间1/3就去重新刷一次,如果key不存在则停止刷新。Timer实现大概如下:
参考列表:
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一分钟实现分布式锁
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