在單機(jī)時(shí)代，雖然不需要分布式鎖，但也面臨過類似的問題，只不過在單機(jī)的情況下，如果有多個(gè)線程要同時(shí)訪問某個(gè)共享資源的時(shí)候，我們可以采用線程間加鎖的機(jī)制，即當(dāng)某個(gè)線程獲取到這個(gè)資源后，就立即對這個(gè)資源進(jìn)行加鎖，當(dāng)使用完資源之后，再解鎖，其它線程就可以接著使用了。例如，在JAVA中，甚至專門提供了一些處理鎖機(jī)制的一些API(synchronize/Lock等)。

但是到了分布式系統(tǒng)的時(shí)代，這種線程之間的鎖機(jī)制，就沒作用了，系統(tǒng)可能會(huì)有多份并且部署在不同的機(jī)器上，這些資源已經(jīng)不是在線程之間共享了，而是屬于進(jìn)程之間共享的資源。

因此，為了解決這個(gè)問題，我們就必須引入分布式鎖。分布式鎖是指在分布式的部署環(huán)境下，通過鎖機(jī)制來讓多客戶端互斥的對共享資源進(jìn)行訪問。

目前比較常見的分布式鎖實(shí)現(xiàn)方案有以下幾種：

基于數(shù)據(jù)庫，如MySQL

基于緩存，如Redis

基于Zookeeper、etcd等

我們在討論使用分布式鎖的時(shí)候往往首先排除掉基于數(shù)據(jù)庫的方案，本能的會(huì)覺得這個(gè)方案不夠“高級(jí)”。從性能的角度考慮，基于數(shù)據(jù)庫的方案性能確實(shí)不夠優(yōu)異，整體性能對比：緩存 > Zookeeper、etcd > 數(shù)據(jù)庫。也有人提出基于數(shù)據(jù)庫的方案問題很多，不太可靠。筆者認(rèn)為采用哪種方案是要基于使用場景來看的，選擇哪種方案，合適最重要。

我這里引用一下之前文章中的一個(gè)應(yīng)用場景——分配任務(wù)場景。在這個(gè)場景中，由于是公司的業(yè)務(wù)后臺(tái)系統(tǒng)，主要是用于審核人員的審核工作，并發(fā)量并不是很高，而且任務(wù)的分配規(guī)則設(shè)計(jì)成了通過審核人員每次主動(dòng)的請求拉取，然后服務(wù)端從任務(wù)池中隨機(jī)的選取任務(wù)進(jìn)行分配。這個(gè)場景看到這里你會(huì)覺得比較單一，但是實(shí)際的分配過程中，由于涉及到了按用戶聚類的問題，所以要比我描述的復(fù)雜，但是這里為了說明問題，大家可以把問題簡單化理解。那么在使用過程中，主要是為了避免同一個(gè)任務(wù)同時(shí)被兩個(gè)審核人員獲取到的問題。在這個(gè)場景下使用基于數(shù)據(jù)庫的方案就比較合理。

再補(bǔ)充一下，比如某一個(gè)服務(wù)它下游依賴數(shù)據(jù)庫來做一些數(shù)據(jù)的讀寫操作，模型如下圖所示：

一般服務(wù)也是多實(shí)例部署，如果多個(gè)實(shí)例需要操作同一份數(shù)據(jù)的時(shí)候(比如前面所說的同一個(gè)任務(wù)同時(shí)被兩個(gè)審核人員獲取到的問題)，自然而然的引入了分布式鎖。不過此時(shí)，我們并沒有采用數(shù)據(jù)庫的方案，而是引入了Redis，模型如下圖所示：

引入Redis之后，正向的收益我就不贅述了，反向的收益是增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度，對于整個(gè)服務(wù)而言，還需要多考慮1和2失效的情況。1失效是指服務(wù)模塊與Redis的交互出現(xiàn)了異常，這種異常不單是指無法通信的異常，也有可能是服務(wù)模塊發(fā)送請求只Redis的過程中或者Redis響應(yīng)服務(wù)模塊的過程中出現(xiàn)的異常，整體服務(wù)需要考慮這種情況：是重試、丟棄還是采取其他措施;2失效是指Redis本身出現(xiàn)了異常。數(shù)據(jù)鏈路一旦變長，系統(tǒng)復(fù)雜度一旦變大，在出現(xiàn)問題的時(shí)候會(huì)阻礙故障排查以及服務(wù)恢復(fù)，從而使得服務(wù)的整體可用性下調(diào)。

反觀，如果采用數(shù)據(jù)庫的方案，那么就可以省去了這部分的復(fù)雜度，如果數(shù)據(jù)庫的方案能滿足當(dāng)下場景以及可視范圍內(nèi)的未來擴(kuò)展，為什么還要平白地增加系統(tǒng)復(fù)雜度呢?大家要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景選擇合適的技術(shù)方案，而不是隨便找一個(gè)足夠復(fù)雜、足夠新潮的技術(shù)方案來解決業(yè)務(wù)問題。

下面我們來了解一下基于數(shù)據(jù)庫(MySQL)的方案，一般分為3類：基于表記錄、樂觀鎖和悲觀鎖。

基于表記錄

要實(shí)現(xiàn)分布式鎖，最簡單的方式可能就是直接創(chuàng)建一張鎖表，然后通過操作該表中的數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)了。當(dāng)我們想要獲得鎖的時(shí)候，就可以在該表中增加一條記錄，想要釋放鎖的時(shí)候就刪除這條記錄。

為了更好的演示，我們先創(chuàng)建一張數(shù)據(jù)庫表，參考如下：

CREATE TABLE `database_lock` (
	`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`resource` int NOT NULL COMMENT '鎖定的資源',
	`description` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '描述',
	PRIMARY KEY (`id`),
	UNIQUE KEY `uiq_idx_resource` (`resource`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='數(shù)據(jù)庫分布式鎖表';

當(dāng)我們想要獲得鎖時(shí)，可以插入一條數(shù)據(jù)：

INSERT INTO database_lock(resource, description) VALUES (1, 'lock');

注意：在表database_lock中，resource字段做了唯一性約束，這樣如果有多個(gè)請求同時(shí)提交到數(shù)據(jù)庫的話，數(shù)據(jù)庫可以保證只有一個(gè)操作可以成功(其它的會(huì)報(bào)錯(cuò)：ERROR 1062 (23000): Duplicate entry ‘1’ for key ‘uiq_idx_resource’)，那么那么我們就可以認(rèn)為操作成功的那個(gè)請求獲得了鎖。

當(dāng)需要釋放鎖的時(shí)，可以刪除這條數(shù)據(jù)：

DELETE FROM database_lock WHERE resource=1;

這種實(shí)現(xiàn)方式非常的簡單，但是需要注意以下幾點(diǎn)：

這種鎖沒有失效時(shí)間，一旦釋放鎖的操作失敗就會(huì)導(dǎo)致鎖記錄一直在數(shù)據(jù)庫中，其它線程無法獲得鎖。這個(gè)缺陷也很好解決，比如可以做一個(gè)定時(shí)任務(wù)去定時(shí)清理。

這種鎖的可靠性依賴于數(shù)據(jù)庫。建議設(shè)置備庫，避免單點(diǎn)，進(jìn)一步提高可靠性。

這種鎖是非阻塞的，因?yàn)椴迦霐?shù)據(jù)失敗之后會(huì)直接報(bào)錯(cuò)，想要獲得鎖就需要再次操作。如果需要阻塞式的，可以弄個(gè)for循環(huán)、while循環(huán)之類的，直至INSERT成功再返回。

這種鎖也是非可重入的，因?yàn)橥粋€(gè)線程在沒有釋放鎖之前無法再次獲得鎖，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫中已經(jīng)存在同一份記錄了。想要實(shí)現(xiàn)可重入鎖，可以在數(shù)據(jù)庫中添加一些字段，比如獲得鎖的主機(jī)信息、線程信息等，那么在再次獲得鎖的時(shí)候可以先查詢數(shù)據(jù)，如果當(dāng)前的主機(jī)信息和線程信息等能被查到的話，可以直接把鎖分配給它。

樂觀鎖

顧名思義，系統(tǒng)認(rèn)為數(shù)據(jù)的更新在大多數(shù)情況下是不會(huì)產(chǎn)生沖突的，只在數(shù)據(jù)庫更新操作提交的時(shí)候才對數(shù)據(jù)作沖突檢測。如果檢測的結(jié)果出現(xiàn)了與預(yù)期數(shù)據(jù)不一致的情況，則返回失敗信息。

樂觀鎖大多數(shù)是基于數(shù)據(jù)版本(version)的記錄機(jī)制實(shí)現(xiàn)的。何謂數(shù)據(jù)版本號(hào)?即為數(shù)據(jù)增加一個(gè)版本標(biāo)識(shí)，在基于數(shù)據(jù)庫表的版本解決方案中，一般是通過為數(shù)據(jù)庫表添加一個(gè) “version”字段來實(shí)現(xiàn)讀取出數(shù)據(jù)時(shí)，將此版本號(hào)一同讀出，之后更新時(shí)，對此版本號(hào)加1。在更新過程中，會(huì)對版本號(hào)進(jìn)行比較，如果是一致的，沒有發(fā)生改變，則會(huì)成功執(zhí)行本次操作;如果版本號(hào)不一致，則會(huì)更新失敗。

CREATE TABLE `optimistic_lock` (
	`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`resource` int NOT NULL COMMENT '鎖定的資源',
	`version` int NOT NULL COMMENT '版本信息',
	`created_at` datetime COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間',
	`updated_at` datetime COMMENT '更新時(shí)間',
	`deleted_at` datetime COMMENT '刪除時(shí)間', 
	PRIMARY KEY (`id`),
	UNIQUE KEY `uiq_idx_resource` (`resource`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='數(shù)據(jù)庫分布式鎖表';

其中：id表示主鍵;resource表示具體操作的資源，在這里也就是特指庫存;version表示版本號(hào)。

在使用樂觀鎖之前要確保表中有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，比如：

INSERT INTO optimistic_lock(resource, version, created_at, updated_at) VALUES(20, 1, CURTIME(), CURTIME());

如果只是一個(gè)線程進(jìn)行操作，數(shù)據(jù)庫本身就能保證操作的正確性。主要步驟如下：

STEP1 - 獲取資源：SELECT resource FROM optimistic_lock WHERE id = 1

STEP2 - 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯

STEP3 - 更新資源：UPDATE optimistic_lock SET resource = resource -1 WHERE id = 1

然而在并發(fā)的情況下就會(huì)產(chǎn)生一些意想不到的問題：比如兩個(gè)線程同時(shí)購買一件商品，在數(shù)據(jù)庫層面實(shí)際操作應(yīng)該是庫存(resource)減2，但是由于是高并發(fā)的情況，第一個(gè)線程執(zhí)行之后(執(zhí)行了STEP1、STEP2但是還沒有完成STEP3)，第二個(gè)線程在購買相同的商品(執(zhí)行STEP1)，此時(shí)查詢出的庫存并沒有完成減1的動(dòng)作，那么最終會(huì)導(dǎo)致2個(gè)線程購買的商品卻出現(xiàn)庫存只減1的情況。

在引入了version字段之后，那么具體的操作就會(huì)演變成下面的內(nèi)容：

STEP1 - 獲取資源： SELECT resource, version FROM optimistic_lock WHERE id = 1

STEP2 - 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯

STEP3 - 更新資源：UPDATE optimistic_lock SET resource = resource -1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = oldVersion

其實(shí)，借助更新時(shí)間戳(updated_at)也可以實(shí)現(xiàn)樂觀鎖，和采用version字段的方式相似：更新操作執(zhí)行前線獲取記錄當(dāng)前的更新時(shí)間，在提交更新時(shí)，檢測當(dāng)前更新時(shí)間是否與更新開始時(shí)獲取的更新時(shí)間戳相等。

樂觀鎖的優(yōu)點(diǎn)比較明顯，由于在檢測數(shù)據(jù)沖突時(shí)并不依賴數(shù)據(jù)庫本身的鎖機(jī)制，不會(huì)影響請求的性能，當(dāng)產(chǎn)生并發(fā)且并發(fā)量較小的時(shí)候只有少部分請求會(huì)失敗。缺點(diǎn)是需要對表的設(shè)計(jì)增加額外的字段，增加了數(shù)據(jù)庫的冗余，另外，當(dāng)應(yīng)用并發(fā)量高的時(shí)候，version值在頻繁變化，則會(huì)導(dǎo)致大量請求失敗，影響系統(tǒng)的可用性。我們通過上述sql語句還可以看到，數(shù)據(jù)庫鎖都是作用于同一行數(shù)據(jù)記錄上，這就導(dǎo)致一個(gè)明顯的缺點(diǎn)，在一些特殊場景，如大促、秒殺等活動(dòng)開展的時(shí)候，大量的請求同時(shí)請求同一條記錄的行鎖，會(huì)對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生很大的寫壓力。所以綜合數(shù)據(jù)庫樂觀鎖的優(yōu)缺點(diǎn)，樂觀鎖比較適合并發(fā)量不高，并且寫操作不頻繁的場景。

悲觀鎖

除了可以通過增刪操作數(shù)據(jù)庫表中的記錄以外，我們還可以借助數(shù)據(jù)庫中自帶的鎖來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。在查詢語句后面增加FOR UPDATE，數(shù)據(jù)庫會(huì)在查詢過程中給數(shù)據(jù)庫表增加悲觀鎖，也稱排他鎖。當(dāng)某條記錄被加上悲觀鎖之后，其它線程也就無法再改行上增加悲觀鎖。

悲觀鎖，與樂觀鎖相反，總是假設(shè)最壞的情況，它認(rèn)為數(shù)據(jù)的更新在大多數(shù)情況下是會(huì)產(chǎn)生沖突的。

在使用悲觀鎖的同時(shí)，我們需要注意一下鎖的級(jí)別。MySQL InnoDB引起在加鎖的時(shí)候，只有明確地指定主鍵(或索引)的才會(huì)執(zhí)行行鎖 (只鎖住被選取的數(shù)據(jù))，否則MySQL 將會(huì)執(zhí)行表鎖(將整個(gè)數(shù)據(jù)表單給鎖住)。

在使用悲觀鎖時(shí)，我們必須關(guān)閉MySQL數(shù)據(jù)庫的自動(dòng)提交屬性(參考下面的示例)，因?yàn)镸ySQL默認(rèn)使用autocommit模式，也就是說，當(dāng)你執(zhí)行一個(gè)更新操作后，MySQL會(huì)立刻將結(jié)果進(jìn)行提交。

mysql> SET AUTOCOMMIT = 0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

這樣在使用FOR UPDATE獲得鎖之后可以執(zhí)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯，執(zhí)行完之后再使用COMMIT來釋放鎖。

我們不妨沿用前面的database_lock表來具體表述一下用法。假設(shè)有一線程A需要獲得鎖并執(zhí)行相應(yīng)的操作，那么它的具體步驟如下：

STEP1 - 獲取鎖：SELECT * FROM database_lock WHERE id = 1 FOR UPDATE;。

STEP2 - 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。

STEP3 - 釋放鎖：COMMIT。

如果另一個(gè)線程B在線程A釋放鎖之前執(zhí)行STEP1，那么它會(huì)被阻塞，直至線程A釋放鎖之后才能繼續(xù)。注意，如果線程A長時(shí)間未釋放鎖，那么線程B會(huì)報(bào)錯(cuò)，參考如下(lock wait time可以通過innodb_lock_wait_timeout來進(jìn)行配置)：

ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

上面的示例中演示了指定主鍵并且能查詢到數(shù)據(jù)的過程(觸發(fā)行鎖)，如果查不到數(shù)據(jù)那么也就無從“鎖”起了。

如果未指定主鍵(或者索引)且能查詢到數(shù)據(jù)，那么就會(huì)觸發(fā)表鎖，比如STEP1改為執(zhí)行(這里的version只是當(dāng)做一個(gè)普通的字段來使用，與上面的樂觀鎖無關(guān))：

SELECT * FROM database_lock WHERE description='lock' FOR UPDATE;

或者主鍵不明確也會(huì)觸發(fā)表鎖，又比如STEP1改為執(zhí)行：

SELECT * FROM database_lock WHERE id>0 FOR UPDATE;

注意，雖然我們可以顯示使用行級(jí)鎖(指定可查詢的主鍵或索引)，但是MySQL會(huì)對查詢進(jìn)行優(yōu)化，即便在條件中使用了索引字段，但是否真的使用索引來檢索數(shù)據(jù)是由MySQL通過判斷不同執(zhí)行計(jì)劃的代價(jià)來決定的，如果MySQL認(rèn)為全表掃描效率更高，比如對一些很小的表，它有可能不會(huì)使用索引，在這種情況下InnoDB將使用表鎖，而不是行鎖。

在悲觀鎖中，每一次行數(shù)據(jù)的訪問都是獨(dú)占的，只有當(dāng)正在訪問該行數(shù)據(jù)的請求事務(wù)提交以后，其他請求才能依次訪問該數(shù)據(jù)，否則將阻塞等待鎖的獲取。悲觀鎖可以嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)訪問的安全。但是缺點(diǎn)也明顯，即每次請求都會(huì)額外產(chǎn)生加鎖的開銷且未獲取到鎖的請求將會(huì)阻塞等待鎖的獲取，在高并發(fā)環(huán)境下，容易造成大量請求阻塞，影響系統(tǒng)可用性。另外，悲觀鎖使用不當(dāng)還可能產(chǎn)生死鎖的情況。