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分布式锁选型背后的架构设计思维【附源码】

分布式锁选型背后的架构设计思维【附源码】

1. 分布式锁本质

提到分布式锁,有很多实现,比如Redis分布式锁、ZooKeeper分布式锁、etcd分布式锁等。但是选择哪个更适合你的项目?在《 基于CAP模型设计企业级真正高可用的分布式锁 》一文深入分析过分布式锁的哲学本质,以及如何结合场景来选择合适的分布式锁。分析业务场景,得到业务本质,就是架构思维。思维最终是需要落地的,接下去分享一下对分布式锁的思考和实践。

锁的本质是对共享资源的处理,表现很多,有以下作用:

  1. 业务协调

  2. 业务幂等(需配合业务代码实现)

  3. 共享资源竞争

在单体应用时代表现为同步块lock。随着需求和业务量的增长,系统走向了分布式、微服务时代,多服务和多实例下的应用无法使用本地锁进行控制资源共享。此时就出现了分布式锁,分布式场景下对分布式锁的要求如下:

  1. 强一致性

  2. 服务高可用、系统稳健

  3. 锁自动续约、自动释放

  4. 业务可重入

2. 分布式锁存储选型及场景

目前常见分布式锁的实现有Redis、ZooKeeper、etcd等,各维度指标对比如下:

分布式锁选型背后的架构设计思维【附源码】

图1 分布式锁存储模型对比

一致性算法(CAP):在分布式场景下,CAP理论是很多架构设计的指导思想。CAP思想下有两个分支CP与AP;CP模型不管什么情况下,都要求各服务之间的数据一致;AP模型高可用下的数据最终一致性。虽然锁原本要求强一致性CP模型,但AP模型分布式锁的使用取决于业务场景对脏数据的最大容忍度,比如SNS场景,就可以使用AP模型分布式锁,从而在性能上有很大的优势。CP模型仍然保持原有的一致性要求,保证了业务资源串行竞争,更加适合于金融交易场景的强数据要求。Redis自身无一致性算法来保证多节点的数据一致性,所以是AP模型;ZooKeeper、etcd都有一致性算法,都是CP模式。

高可用:Redis是一个K-V存储,使用主从模式进行集群,Redis Cluster 底层也是主从模式的组合,性能高,保证了高可用。ZooKeeper是Tree的数据结构,节点要求N + 1,N必须大于2,通过ZAB选举保障主的可用。etcd是一个K-V存储,节点要求N + 1,N必须大于2,通过Raft选举保障主的高可用。

3. 分布式锁接口设计

根据需求,设计出锁接口,首先锁的基本方法如下:

/**

* @方法名称 lock

* @功能描述 <pre>获取锁</pre>

* @param ttl 锁过期时间,单位毫秒

* @return true-获取锁,false-为获得锁

* @throws RuntimeException 操作锁失败,需要业务判断是否重试

*/

boolean lock(int ttl) throws RuntimeException;

第二,分布式锁可以处理业务幂等,可用作为消息去重等场景,设计竞争锁方法如下:

/**

* @方法名称 acquire

* @功能描述 <pre>竞争锁,并自动续租</pre>

* @param ttl 锁过期时间,单位毫秒

* @return true-获取锁,false-为获得锁

* @throws RuntimeException 操作锁失败,需要业务判断是否重试

*/

default boolean acquire(int ttl)

throws RuntimeException {

if (lock(ttl)) {

logger.debug(MSG_LOCK, getName());

startHeartBeatThread();

         

return true;

}

return false;

}

第三,作为锁的基本要求,业务的串行执行,设计等待锁方法如下:

/**

* @方法名称acquireOrWait

* @功能描述 <pre>竞争锁或等待锁</pre>

* @param ttl 锁过期时间,单位毫秒

* @param waitTime 等待时间,单位毫秒

    

* @return true-获取锁,false-为获得锁

* @throws InterruptedException

* @throws RuntimeException 操作锁失败,需要业务判断是否重试

*/

default boolean acquireOrWait(int ttl, int waitTime)

throws InterruptedException,RuntimeException {

while (!lock(ttl)) {

waitTime =waitTime - ttl / 2;

Thread.sleep(ttl / 2);

if (waitTime<= 0) {

logger.debug(MSG_LOCK_TIMEOUT, getName());

return false;

}

}

startHeartBeatThread();

return true;

}

第四,分布式场景,锁需要自动续租方法,保障锁内业务完整执行,如下:

/**

* @方法名称startHeartBeatThread

* @功能描述 <pre>续租心跳</pre>

  

*/

void startHeartBeatThread(); 

第五,锁需要自动释放,为保证使用简单,所以重写Closeable接口:

/**

* @方法名称 close

* @功能描述 <pre>释放锁</pre>

*/

   

@Override

void close();

/**

* @方法名称 release

* @功能描述 <pre>释放锁</pre>

*/

default void release() {

close();

}

4. AP模型的Redis分布式锁实现

分布式锁选型背后的架构设计思维【附源码】

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图2 AP模型的Redis分布式锁实现

5. CP模型的etcd分布式锁实现

etcd有V2和V3两种接口:V2接口可以使用http直接访问,天然客户端物理解耦,但需要自动续租保证锁的完整性。V3接口默认grpc形式,是长链接机制,天然续租,但grpc有客户端依赖要求。可以根据场景要求,适度选择合适版本接口。

锁参数有:

  1. prevExits:检查是否存在,true:新增,false:更新;

  2. prevIndex:检查上一个的key,既操作返回的uuid;

  3. prevValue:检查上一个的值;

Linux curl锁操作:

  1. 取锁:curl http://ip:port/v2/keys/锁名 -XPUT -d ttl=10 -d prevExits=false -d value=锁值

  2. 续租:curl http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XPUT -d ttl=3 -dprevExits=true -d refresh=true

  3. 释放锁:curl  http://ip:port/v2/keys/锁名?prevValue=锁值 -XDELETE

6. CP模型的etcd分布式锁实现源码

全部源代码请访问以下链接:

https://github.com/linhuaichuan/ecp-uid/tree/master/src/test/java/com/myzmds/ecp/core/standard/distributed/lock

作者简介:

林淮川 毕业于西安交通大学,现任大树金融架构师,技术委员会委员; 前大树金融供应链金融技术总监; 前天阳宏业交易事业部技术主管。 5年互联网金融行业业务经验。 多次主导金融服务平台的设计、策划、实施与交付。 拥有丰富的大型软件平台构架设计经验,以及供应链金融业务经验。

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原文  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzODIzNzE0NQ==&mid=2654418100&idx=1&sn=098277d6b05e024047e269d9d0f12c08
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