花式运用，活灵活现，分布式锁演绎精彩并发秀
2023-12-22 20:03:25
分布式锁：何以生，何所用
根源剖析，一探分布式锁出世之缘由
当软件系统服务端拥有分布式架构，即系统分布于多个结点时，同一个服务若在多个结点上运行，就存在数据并发访问可能。比如：电商平台中用户结算环节，分布式系统内同一用户若在同一时刻有多笔账单，如何确保多个结算服务同时处理该用户时，不会导致数据混乱？
倘若无相应的保护措施，上述场景下，可能出现多笔账单的金额计算不准确。比如：结算A在第1结点运行，结算B在第2结点运行，两者同时读取用户A本月累计消费总额时，恰好一致为100元。结算A将总额计算为100+50=150元后更新数据库，结算B紧跟其后，同样计算总额为100+50=150元后更新数据库。实际上，用户本月消费应为100+100=200元，却由于结算过程未同步，导致消费总额不对。
登场亮相，强力锁机制护航数据一致
分布式锁，应运而生，意在解决分布式系统环境下的并发访问难题，确保数据一致性。
分布式锁，其机制如同现实生活中的锁，用于控制多方对某项资源的访问，保证资源互斥。当一个节点获取到该锁时，其它节点将被阻塞，直至该节点释放锁。由此，能够协调节点访问同一资源的时序，避免多节点并发访问同一资源而产生数据不一致问题。
典型姿势，经典分布式锁实现方式巡礼
分布式锁，拥有多种实现方案，涵盖本地锁、数据库锁、分布式锁，各有优劣，适用场景不尽相同。
本地锁：轻量便捷，适用单体系统
本地锁，顾名思义，仅限于单机环境使用，常见的有synchronized和ReentrantLock。本地锁获取锁和释放锁的过程，无需网络交互，因此效率较高，适合单体系统中对性能有较高要求的场景。
数据库锁：简单易用，运用于数据库场景
数据库锁，基于数据库提供的锁机制实现，通常有悲观锁和乐观锁两种。悲观锁通过加锁的方式确保数据一致性，如select ... for update；乐观锁通过版本号的方式控制并发，如在更新时判断记录的版本号是否发生变化。数据库锁操作简单，易于理解，适合对数据一致性要求较高，且并发量不大的场景。
分布式锁：统筹全局，适用于分布式系统
分布式锁，专为分布式系统而生，能够协调不同节点对共享资源的访问。常见的有基于ZooKeeper的分布式锁、基于Redis的分布式锁、基于etcd的分布式锁。分布式锁实现方式众多，各具特色，可根据实际场景选择最优方案。
Java实践，代码实例演绎分布式锁魅力
以ZooKeeper为例，我们来探索基于ZooKeeper的分布式锁实现方式。
首先，引入ZooKeeper客户端，并连接到ZooKeeper集群。
import org.apache.zookeeper.*;
public class ZooKeeperLock {
private ZooKeeper zk;
private String lockPath;
public ZooKeeperLock(String zkAddress, String lockPath) {
this.zk = new ZooKeeper(zkAddress, 30000, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// ...
}
});
this.lockPath = lockPath;
}
public void lock() {
// ...
}
public void unlock() {
// ...
}
}
接下来，创建锁节点。
public void lock() {
while (true) {
try {
zk.create(lockPath, null, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
return;
} catch (KeeperException e) {
// ...
}
}
}
最后，释放锁。
public void unlock() {
zk.delete(lockPath, -1);
}
总结展望，分布式锁，并发控制利器
分布式锁，作为一种并发控制手段，在分布式系统中发挥着至关重要的作用。通过协调各使用方对公共资源的使用，确保资源互斥，从而避免了数据并发访问带来的混乱结果。
分布式锁，应用场景广泛，既可用于解决电商平台结算、库存管理等场景中的并发控制问题，也可用于消息队列、分布式缓存等场景中的数据一致性保障。
随着分布式系统日益普及，分布式锁技术也将得到更广泛的应用，成为保障分布式系统稳定运行的利器。
