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分布式鎖的封裝也很有講究呀

分布式鎖的封裝也很有講究呀

作者：佚名 2020-10-14 11:50:10

數(shù)據(jù)庫

其他數(shù)據(jù)庫

分布式 分布式鎖通常有很多選擇，基于 Redis 的，基于 Zookeeper 的，基于數(shù)據(jù)庫等等方案。Redis 用于緩存數(shù)據(jù)，在項目中都有使用，所以使用 Redis 來做分布式鎖的會稍微多些。

在原州等地區(qū)，都構建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設計 網(wǎng)站設計制作定制設計,公司網(wǎng)站建設,企業(yè)網(wǎng)站建設,品牌網(wǎng)站制作,營銷型網(wǎng)站,成都外貿網(wǎng)站制作,原州網(wǎng)站建設費用合理。

分布式鎖通常有很多選擇，基于 Redis 的，基于 Zookeeper 的，基于數(shù)據(jù)庫等等方案。

Redis 用于緩存數(shù)據(jù)，在項目中都有使用，所以使用 Redis 來做分布式鎖的會稍微多些。

如果用 Redis 來做鎖，可以直接用開源的方案，比如redisson。

最常見的使用方式如下所示：

  
 
 
 
       
  
  
  
  1. RLock lock = redisson.getLock("anyLock");  
    2.    
  
  
  
  2. lock.lock();  
    3.    
  
  
  
  3. run(); 
    4.    
  
  
  
  4. lock.unlock(); 
    5.

獲取鎖對象，調用 lock()加鎖，執(zhí)行業(yè)務邏輯，調用 unlock()釋放鎖。

盡管框架提供的使用方式已經(jīng)很簡潔了，但是我們還是有必要對鎖做一層包裝。做包裝的目的是為了提高擴展性和易用性。

抽象接口

如果說我們直接使用 redisson 的原生 API 做加鎖，那么很多地方都會出現(xiàn) RLock 相關的代碼，突然有一天，由于某些原因，需要將鎖進行替換，這個時候改動的范圍就比較大了。每個使用了 RLock 的地方都得改。

如下圖：很多 Service 都用到了 RLock.lock()方法，當我們需要替換鎖的時候，所有涉及到的類和方法都得修改，改動的點如紅色部分所示。

所以我們需要做一層抽象，可以定義一個 DistributedLock 接口來提供鎖相關的能力，提供多種實現(xiàn)，這樣方便替換和擴展。

如下圖：每個 Service 中都是用的 DistributedLock 接口來加鎖，當我們需要替換鎖的實現(xiàn)時，使用的地方不需要改動，只需要替換 DistributedLock 的實現(xiàn)即可。

自動釋放

自動釋放指的是對于加鎖之后，業(yè)務邏輯執(zhí)行完畢需要自動關閉鎖。按照前面 Redisson 的方式我們需要手動調用 unlock()來釋放持有的鎖。

當然 Redisson 也提供了超時釋放的功能，正常情況下肯定是業(yè)務執(zhí)行完畢就要釋放鎖了，同一個鎖的下個請求才能繼續(xù)接著處理。

手動釋放資源最容易出現(xiàn)的問題就是忘記釋放，所以在 JDK7 中引入了 try-with-resources 來自動釋放資源，相信大家都很熟悉。

所以我們在封裝的時候，盡量不要讓使用者去手動釋放，減少出錯的概率。對于有結果的我們可以使用 Supplier 來傳遞你的邏輯，對于沒有返回結果的可以用 Runnable 來傳遞你的邏輯。

  
 
 
 
       
  
  
  
  1. /**  
    2.    
  
  
  
  2.  * 加鎖  
    3.    
  
  
  
  3.  * @param key 鎖Key  
    4.    
  
  
  
  4.  * @param waitTime 嘗試加鎖，等待時間 (ms)  
    5.    
  
  
  
  5.  * @param leaseTime 上鎖后的失效時間 (ms)  
    6.    
  
  
  
  6.  * @param success 鎖成功執(zhí)行的邏輯  
    7.    
  
  
  
  7.  * @param fail 鎖失敗執(zhí)行的邏輯  
    8.    
  
  
  
  8.  * @return  
    9.    
  
  
  
  9.  */  
    10.    
  
  
  
  10.  T lock(String key, int waitTime, int leaseTime, Supplier success, Supplier fail); 
    11.

使用：

  
 
 
 
       
  
  
  
  1. String result = distributedLock.lock("1001", 1000, () -> {  
    2.    
  
  
  
  2.     System.out.println("進來了。。。。");  
    3.    
  
  
  
  3.     try {  
    4.    
  
  
  
  4.         Thread.sleep(1000);  
    5.    
  
  
  
  5.     } catch (InterruptedException e) {  
    6.    
  
  
  
  6.         e.printStackTrace();  
    7.    
  
  
  
  7.     }  
    8.    
  
  
  
  8.     return "success";  
    9.    
  
  
  
  9. }, () -> {  
    10.    
  
  
  
  10.     System.out.println("加鎖失敗。。。。");  
    11.    
  
  
  
  11.     return "fail";  
    12.    
  
  
  
  12. }); 
    13.

容災處理

另一個需要注意的問題就是鎖的可用性，萬一對應的 Redis 出問題了，這個時候去加鎖肯定會失敗，如果不做任何處理，就會影響正常的業(yè)務操作，導致業(yè)務不可用。

我們除了實現(xiàn) Redis 的鎖之外，還可以實現(xiàn)其他的鎖，比如數(shù)據(jù)庫鎖。當 Redis 鎖不可用的時候降級為數(shù)據(jù)庫鎖，雖然性能有所影響，但是不會影響業(yè)務。

加鎖流程

如果數(shù)據(jù)庫鎖也不可用了（題外話：所有都不可用可能性非常?。?，那還是讓業(yè)務操作失敗比較好。因為我們用加鎖的場景，肯定是為了防止并發(fā)場景帶來的問題，如果當鎖不可用時，你將異常消費了，讓業(yè)務操作繼續(xù)下去，就有可能出現(xiàn)沒有加鎖的業(yè)務問題。

當然監(jiān)控也非常需要，Redis, 數(shù)據(jù)庫等監(jiān)控。在出故障的時候，及時有人員介入。

監(jiān)控體系

Redis, 數(shù)據(jù)庫，Zookeeper 這些承載分布式實現(xiàn)的中間件的監(jiān)控肯定是必須要有的。另一個監(jiān)控就是更細粒度的對應鎖這個動作的監(jiān)控。

比如加鎖的時間，釋放鎖的時間，在鎖里面執(zhí)行業(yè)務的時間，鎖的并發(fā)量，執(zhí)行次數(shù)，加鎖失敗的次數(shù)。

這些數(shù)據(jù)指標都非常重要，能夠幫助你及時發(fā)現(xiàn)問題。比如 10 秒內幾百次加鎖失敗，都降級成了數(shù)據(jù)庫鎖，這個時候你收到了警報，一看就知道 Redis 出問題了，及時解決。

監(jiān)控方式就隨便了，每個公司都不一樣，你可以暴露數(shù)據(jù)給 Prometheus 抓取，也可以集成 Cat 做好埋點，只要能監(jiān)控，能告警就可以了。


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