前言

由于在平时的工作中，线上服务器是分布式多台部署的，经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题，那么就要利用分布式锁来解决这些问题。

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第一步，自身的业务场景:

在我日常做的项目中，目前涉及了以下这些业务场景:

场景一:比如分配任务场景。在这个场景中，由于是公司的业务后台系统，主要是用于审核人员的审核工作，并发量并不是很高，而且任务的分配规则设计成了通过审核人员每次主动的请求拉取，然后服务端从任务池中随机的选取任务进行分配。这个场景看到这里你会觉得比较单一，但是实际的分配过程中，由于涉及到了按用户聚类的问题，所以要比我描述的复杂，但是这里为了说明问题，大家可以把问题简单化理解。那么在使用过程中，主要是为了避免同一个任务同时被两个审核人员获取到的问题。我最终使用了基于数据库资源表的分布式锁来解决的问题。

场景二:比如支付场景。在这个场景中，我提供给用户三个用于保护用户隐私的手机号码(这些号码是从运营商处获取的，和真实手机号码看起来是一样的)，让用户选择其中一个进行购买，用户购买付款后，我需要将用户选择的号码分配给用户使用，同时也要将没有选择的释放掉。在这个过程中，给用户筛选的号码要在一定时间内(用户筛选正常时间范围内)让当前用户对这个产品具有独占性，以便保证付款后是100%可以拿到；同时由于产品资源池的资源有限，还要保持资源的流动性，即不能让资源长时间被某个用户占用着。对于服务的设计目标，一期项目上线的时候至少能够支持峰值qps为300的请求，同时在设计的过程中要考虑到用户体验的问题。我最终使用了memecahed的add()方法和基于数据库资源表的分布式锁来解决的问题。

场景三:我有一个数据服务，每天调用量在3亿，每天按86400秒计算的qps在4000左右，由于服务的白天调用量要明显高于晚上，所以白天下午的峰值qps达到6000的，一共有4台服务器，单台qps要能达到3000以上。我最终使用了redis的setnx()和expire()的分布式锁解决的问题。

场景四:场景一和场景二的升级版。在这个场景中，不涉及支付。但是由于资源分配一次过程中，需要保持涉及一致性的地方增加，而且一期的设计目标要达到峰值qps500，所以需要我们对场景进一步的优化。我最终使用了redis的setnx()、expire()和基于数据库表的分布式锁来解决的问题。

看到这里，不管你觉得我提出的业务场景qps是否足够大，都希望你能继续看下去，因为无论你身处一个什么样的公司，最开始的工作可能都需要从最简单的做起。不要提阿里和腾讯的业务场景qps如何大，因为在这样的大场景中你未必能亲自参与项目，亲自参与项目未必能是核心的设计者，是核心的设计者未必能独自设计。如果能真能满足以上三条，关闭页面可以不看啦，如果不是的话，建议还是看完，我有说的不足的地方欢迎提出建议，我说的好的地方，也希望给我点个赞或者评论一下，算是对我最大的鼓励哈。

第二步，分布式锁的解决方式:

1. 首先明确一点，有人可能会问是否可以考虑采用ReentrantLock来实现，但是实际上去实现的时候是有问题的，ReentrantLock的lock和unlock要求必须是在同一线程进行，而分布式应用中，lock和unlock是两次不相关的请求，因此肯定不是同一线程，因此导致无法使用ReentrantLock。
2. 基于数据库表做乐观锁，用于分布式锁。
3. 使用memcached的add()方法，用于分布式锁。
4. 使用memcached的cas()方法，用于分布式锁。(不常用)
5. 使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁。
6. 使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁。
7. 使用redis的watch、multi、exec命令，用于分布式锁。(不常用)
8. 使用zookeeper，用于分布式锁。(不常用)

第三步，基于数据库资源表做乐观锁，用于分布式锁:

1. 首先说明乐观锁的含义:

大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的。何谓数据版本号？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表添加一个 “version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加1。

在更新过程中，会对版本号进行比较，如果是一致的，没有发生改变，则会成功执行本次操作；如果版本号不一致，则会更新失败。

2. 对乐观锁的含义有了一定的了解后，结合具体的例子，我们来推演下我们应该怎么处理：

(1). 假设我们有一张资源表，如下图所示: t_resource , 其中有6个字段id, resoource, state, add_time, update_time, version,分别表示表主键、资源、分配状态(1未分配 2已分配)、资源创建时间、资源更新时间、资源数据版本号。

(2). 假设我们现在我们对id=5780这条数据进行分配，那么非分布式场景的情况下，我们一般先查询出来state=1(未分配)的数据，然后从其中选取一条数据可以通过以下语句进行，如果可以更新成功，那么就说明已经占用了这个资源。

(3). 如果在分布式场景中，由于数据库的update操作是原子是原子的，其实上边这条语句理论上也没有问题，但是这条语句如果在典型的“ABA”情况下，我们是无法感知的。有人可能会问什么是“ABA”问题呢？大家可以网上搜索一下，这里我说简单一点就是，如果在你第一次select和第二次update过程中，由于两次操作是非原子的，所以这过程中，如果有一个线程，先是占用了资源(state=2)，然后又释放了资源(state=1)，实际上最后你执行update操作的时候，是无法知道这个资源发生过变化的。也许你会说这个在你说的场景中应该也还好吧，但是在实际的使用过程中，比如银行账户存款或者扣款的过程中，这种情况是比较恐怖的。

(4).那么如果使用乐观锁我们如何解决上边的问题呢？

a. 先执行select操作查询当前数据的数据版本号,比如当前数据版本号是26：select id, resource, state,version from t_resource where state=1 andid=5780;

b. 执行更新操作：update t_resoure set state=2, version=27, update_time=now() where resource=xxxxxx and state=1 and version=26

c. 如果上述update语句真正更新影响到了一行数据，那就说明占位成功。如果没有更新影响到一行数据，则说明这个资源已经被别人占位了。

3. 通过2中的讲解，相信大家已经对如何基于数据库表做乐观锁有有了一定的了解了，但是这里还是需要说明一下基于数据库表做乐观锁的一些缺点:

(1). 这种操作方式，使原本一次的update操作，必须变为2次操作: select版本号一次；update一次。增加了数据库操作的次数。

(2). 如果业务场景中的一次业务流程中，多个资源都需要用保证数据一致性，那么如果全部使用基于数据库资源表的乐观锁，就要让每个资源都有一张资源表，这个在实际使用场景中肯定是无法满足的。而且这些都基于数据库操作，在高并发的要求下，对数据库连接的开销一定是无法忍受的。

(3). 乐观锁机制往往基于系统中的数据存储逻辑，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整，如将乐观锁策略在数据库存储过程中实现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途径，而不是将数据库表直接对外公开。

4.讲了乐观锁的实现方式和缺点，是不是会觉得不敢使用乐观锁了呢？？？

当然不是，在文章开头我自己的业务场景中，场景1和场景2的一部分都使用了基于数据库资源表的乐观锁，已经很好的解决了线上问题。所以大家要根据的具体业务场景选择技术方案，并不是随便找一个足够复杂、足够新潮的技术方案来解决业务问题就是好方案？！比如，如果在我的场景一中，我使用zookeeper做锁，可以这么做，但是真的有必要吗？？？答案觉得是没有必要的！！！

第四步，使用memcached的add()方法，用于分布式锁:

对于使用memcached的add()方法做分布式锁，这个在互联网公司是一种比较常见的方式，而且基本上可以解决自己手头上的大部分应用场景。在使用这个方法之前，只要能搞明白memcached的add()和set()的区别，并且知道为什么能用add()方法做分布式锁就好。如果还不知道add()和set()方法，请直接百度吧，这个需要自己了解一下。

我在这里想说明的是另外一个问题，人们在关注分布式锁设计的好坏时，还会重点关注这样一个问题，那就是是否可以避免死锁问题？？？！！！

如果使用memcached的add()命令对资源占位成功了，那么是不是就完事儿了呢？当然不是！我们需要在add()的使用指定当前添加的这个key的有效时间，如果不指定有效时间，正常情况下，你可以在执行完自己的业务后，使用delete方法将这个key删除掉，也就是释放了占用的资源。但是，如果在占位成功后，memecached或者自己的业务服务器发生宕机了，那么这个资源将无法得到释放。所以通过对key设置超时时间，即便发生了宕机的情况，也不会将资源一直占用，可以避免死锁的问题。

第五步，使用memcached的cas()方法，用于分布式锁: 略

第六步，使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁:

对于使用redis的setnx()、expire()来实现分布式锁，这个方案相对于memcached()的add()方案，redis占优势的是，其支持的数据类型更多，而memcached只支持String一种数据类型。除此之外，无论是从性能上来说，还是操作方便性来说，其实都没有太多的差异，完全看你的选择，比如公司中用哪个比较多，你就可以用哪个。

首先说明一下setnx()命令，setnx的含义就是SET if Not Exists，其主要有两个参数 setnx(key, value)。该方法是原子的，如果key不存在，则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0。但是要注意的是setnx命令不能设置key的超时时间，只能通过expire()来对key设置。

具体的使用步骤如下:

1. setnx(lockkey, 1) 如果返回0，则说明占位失败；如果返回1，则说明占位成功
2. expire()命令对lockkey设置超时时间，为的是避免死锁问题。
3. 执行完业务代码后，可以通过delete命令删除key。
   这个方案其实是可以解决日常工作中的需求的，但从技术方案的探讨上来说，可能还有一些可以完善的地方。比如，如果在第一步setnx执行成功后，在expire()命令执行成功前，发生了宕机的现象，那么就依然会出现死锁的问题，所以如果要对其进行完善的话，可以使用redis的setnx()、get()和getset()方法来实现分布式锁。

第七步，使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁:

这个方案的背景主要是在setnx()和expire()的方案上针对可能存在的死锁问题，做了一版优化。

那么先说明一下这三个命令，对于setnx()和get()这两个命令，相信不用再多说什么。那么getset()命令？这个命令主要有两个参数getset(key，newValue)。该方法是原子的，对key设置newValue这个值，并且返回key原来的旧值。假设key原来是不存在的，那么多次执行这个命令，会出现下边的效果：

1. getset(key, "value1") 返回nil 此时key的值会被设置为value1
2. getset(key, "value2") 返回value1 此时key的值会被设置为value2
3. 依次类推！

介绍完要使用的命令后，具体的使用步骤如下：

1. setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间)，如果返回1，则获取锁成功；
   如果返回0则没有获取到锁，转向2。
2. get(lockkey)获取值oldExpireTime ，并将这个value值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向3。
3. 计算newExpireTime=当前时间+过期超时时间，然后getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前lockkey的值currentExpireTime。
4. 判断currentExpireTime与oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前getset设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。
5. 在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行delete释放锁；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再锁进行处理。

注意：这个方案我当初在线上使用的时候是没有问题的，所以当初写这篇文章时也认为是没有问题的。但是截止到2017.05.13(周六)，自己在重新回顾这篇文章时，看了文章下网友的很多评论，我发现有两个问题比较集中:

问题1:在“get(lockkey)获取值oldExpireTime”这个操作与“getset(lockkey, newExpireTime)”这个操作之间，如果有N个线程在get操作获取到相同的oldExpireTime后，然后都去getset，会不会返回的newExpireTime都是一样的，都会是成功，进而都获取到锁？？？

我认为这套方案是不存在这个问题的。依据有两条: 第一，redis是单进程单线程模式，串行执行命令。 第二，在串行执行的前提条件下，getset之后会比较返回的currentExpireTime与oldExpireTime 是否相等。

问题2:在“get(lockkey)获取值oldExpireTime”这个操作与“getset(lockkey, newExpireTime)”这个操作之间，如果有N个线程在get操作获取到相同的oldExpireTime后，然后都去getset，假设第1个线程获取锁成功，其他锁获取失败，但是获取锁失败的线程它发起的getset命令确实执行了，这样会不会造成第一个获取锁的线程设置的锁超时时间一直在延长？？？

我认为这套方案确实存在这个问题的可能。但我个人认为这个微笑的误差是可以忽略的，不过技术方案上存在缺陷，大家可以自行抉择哈。

第八步，使用redis的watch、multi、exec命令，用于分布式锁:

第九步，使用zookeeper，用于分布式锁:

第十步，总结

综上，关于分布式锁的第一篇文章我就写到这儿了，在文章中主要说明了日常项目中会比较常用到四种方案，大家掌握了这四种方案，其实在日常的工作中就可以解决很多业务场景下的分布式锁的问题。从文章开头我自己的实际使用中，也可以看到，这么说完全是有一定的依据。对于另外那三种方案，我会在下一篇关于分布式锁的文章中，和大家再探讨一下。

常用的四种方案:

1. 基于数据库表做乐观锁，用于分布式锁。
2. 使用memcached的add()方法，用于分布式锁。
3. 使用redis的setnx()、expire()方法，用于分布式锁。
4. 使用redis的setnx()、get()、getset()方法，用于分布式锁。

不常用但是可以用于技术方案探讨的:

1. 使用memcached的cas()方法，用于分布式锁。
2. 使用redis的watch、multi、exec命令，用于分布式锁。
3. 使用zookeeper，用于分布式锁。

写在最后

原文链接：https://shimo.im/docs/f2ajdNJBQJItSobT/

新闻标题：面试官:聊聊你对分布式锁技术方案的理解
当前链接：http://csdahua.cn/article/jjgpip.html