分散式鎖的原理和解決方案
分散式鎖和我們平常講到的鎖原理基本一樣，目的就是確保在多個線程並發時，只有一個線程在同一刻操作這個業務或者說方法、變數。
在一個進程中，也就是一個 JVM 或者說應用中，我們很容易去處理控制，在 jdk java.util 並發包中已經為我們提供了這些方法去加鎖，比如 Synchronized 關鍵字或者 Lock 鎖，都可以處理。
但是我們現在的應用程序如果只部署一台伺服器，那並發量是很差的，如果同時有上萬的請求，很有可能造成伺服器壓力過大而癱瘓。
想想雙十一和大年三十晚上十點，瓜分支付寶紅包等業務場景，自然需要用到多台伺服器去同時處理這些業務，這些服務可能會有上百台同時處理。
但是我們想一想，如果有 100 台伺服器要處理分紅包的業務，現在假設有 1 億的紅包，1 千萬個人分，金額隨機，那麼這個業務場景下，是不是必須確保這 1 千萬個人最後分的紅包金額總和等於 1 億？
如果處理不好~~每人分到 100 萬，那馬雲爸爸估計大年初一，就得宣布破產了~~
常規鎖會造成什麼情況？
首先說一下我們為什麼要搞集群。簡單理解就是，需求量（請求並發量）變大了，一個工人處理能力有限，那就多招一些工人來一起處理。
假設 1 千萬個請求平均分配到 100 台伺服器上，每個伺服器接收 10w 的請求。
這 10w 個請求並不是在同一秒中來的，可能是在 1-2 個小時內，可以聯想下我們三十晚上開紅包，等到 10：20 開始，有的人立馬開了，有的人等到 12 點才想起來。
那這樣的話，平均到每一秒上的請求也就不到 1 千個，這種壓力一般的伺服器還是可以承受的：
- 第一個用戶來分，請求到來後，需要在 1 億裡面給他分一部分錢，金額隨機，假設第一個人分到了 100，那就要在這 1 億中減去 100 塊，剩下 99999900 塊。
- 第二個用戶再來分，金額隨機，這次分 200 塊，那就需要在剩下的 99999900 塊中再減去 200 塊，剩下 99999700 塊。
- 等到第 10w 個用戶來，一看還有 1000w，那這 1000w 全成他的了。
等於是在每個伺服器中去分 1 億，也就是 10w 個用戶分了 1 億，最後總計有 100 個伺服器，要分 100 億。
如果真這樣了，雖說馬雲爸爸不會破產（據最新統計馬雲有 2300 億人民幣），那分紅包的開發項目組，以及產品經理，可以 GG了~
簡化結構圖如下：
分散式鎖怎麼去處理？
那麼為了解決這個問題，讓 1000 萬用戶只分 1 億，而不是 100 億，這個時候分散式鎖就派上用處了。
分散式鎖可以把整個集群就當作是一個應用一樣去處理，那麼也就需要這個鎖獨立於每一個服務之外，而不是在服務裡面。
假設第一個伺服器接收到用戶 1 的請求後，不能只在自己的應用中去判斷還有多少錢可以分了，而需要去外部請求專門負責管理這 1 億紅包的人（服務），問他：哎，我這裡要分 100 塊，給我 100。
管理紅包的妹子（服務）一看，還有 1 個億，那好，給你 100 塊，然後剩下 99999900 塊。
第二個請求到來後，被伺服器 2 獲取，繼續去詢問，管理紅包的妹子，我這邊要分 10 塊，管理紅包的妹子先查了下還有 99999900，那就說：好，給你 10 塊，那就剩下 99999890 塊。
等到第 1000w 個請求到來後，伺服器 100 拿到請求，繼續去詢問，管理紅包的妹子，我要 100，妹子翻了翻白眼，對你說，就剩 1 塊了，愛要不要，那這個時候就只能給你 1 塊了（1 塊也是錢啊，買根辣條還是可以的）。
這些請求編號 1，2 不代表執行的先後順序，正式的場景下，應該是 100 台伺服器每個伺服器持有一個請求去訪問負責管理紅包的妹子（服務）。
那在管紅包的妹子那裡同時會接收到 100 個請求，這個時候就需要在負責紅包的妹子那裡加個鎖就可以了（拋繡球），你們 100 個伺服器誰拿到鎖（搶到繡球），誰就進來和我談，我給你分，其他人就等著去吧。
經過上面的分散式鎖的處理後，馬雲爸爸終於放心了，決定給紅包團隊每人加一個雞腿。
簡化的結構圖如下：
分散式鎖的實現有哪些？
說到分散式鎖的實現，還是有很多的，有資料庫方式的，有 Redis 分散式鎖，有 Zookeeper 分散式鎖等等。
我們如果採用 Redis 作為分散式鎖，那麼上圖中負責「紅包的妹子（服務）」，就可以替換成 Redis，請自行腦補。
①為什麼 Redis 可以實現分散式鎖？
首先 Redis 是單線程的，這裡的單線程指的是網路請求模塊使用了一個線程（所以不需考慮並發安全性），即一個線程處理所有網路請求，其他模塊仍用了多個線程。
在實際的操作中過程大致是這樣子的：伺服器 1 要去訪問發紅包的妹子，也就是 Redis，那麼它會在 Redis 中通過"setnx key value" 操作設置一個 Key 進去，Value 是啥不重要，重要的是要有一個 Key，也就是一個標記。
而且這個 Key 你愛叫啥叫啥，只要所有的伺服器設置的 Key 相同就可以。
假設我們設置一個，如下圖：
那麼我們可以看到會返回一個 1，那就代表了成功。
如果再來一個請求去設置同樣的 Key，如下圖：
這個時候會返回 0，那就代表失敗了。
那麼我們就可以通過這個操作去判斷是不是當前可以拿到鎖，或者說可以去訪問「負責發紅包的妹子」，如果返回 1，那我就開始去執行後面的邏輯，如果返回 0，那就說明已經被人佔用了，我就要繼續等待。
當伺服器 1 拿到鎖之後，進行了業務處理，完成後，還需要釋放鎖，如下圖所示：
刪除成功返回 1，那麼其他的伺服器就可以繼續重複上面的步驟去設置這個 Key，以達到獲取鎖的目的。
當然以上的操作是在 Redis 客戶端直接進行的，通過程序調用的話，肯定就不能這麼寫，比如 Java 就需要通過 Jedis 去調用，但是整個處理邏輯基本都是一樣的。
通過上面的方式，我們好像是解決了分散式鎖的問題，但是想想還有沒有什麼問題呢？
對，問題還是有的，可能會有死鎖的問題發生，比如伺服器 1 設置完之後，獲取了鎖之後，忽然發生了宕機。
那後續的刪除 Key 操作就沒法執行，這個 Key 會一直在 Redis 中存在，其他伺服器每次去檢查，都會返回 0，他們都會認為有人在使用鎖，我需要等。
為了解決這個死鎖的問題，我們就需要給 Key 設置有效期了。設置的方式有 2 種：
第一種就是在 Set 完 Key 之後，直接設置 Key 的有效期 "expire key timeout" ，為 Key 設置一個超時時間，單位為 Second，超過這個時間鎖會自動釋放，避免死鎖。
這種方式相當於，把鎖持有的有效期，交給了 Redis 去控制。如果時間到了，你還沒有給我刪除 Key，那 Redis 就直接給你刪了，其他伺服器就可以繼續去 Setnx 獲取鎖。
第二種方式，就是把刪除 Key 權利交給其他的伺服器，那這個時候就需要用到 Value 值了，比如伺服器 1，設置了 Value 也就是 Timeout 為當前時間 +1 秒 。
這個時候伺服器 2 通過 Get 發現時間已經超過系統當前時間了，那就說明伺服器 1 沒有釋放鎖，伺服器 1 可能出問題了，伺服器 2 就開始執行刪除 Key 操作，並且繼續執行 Setnx 操作。
但是這塊有一個問題，也就是不光你伺服器 2 可能會發現伺服器 1 超時了，伺服器 3 也可能會發現，如果剛好伺服器 2 Setnx 操作完成，伺服器 3 就接著刪除，是不是伺服器 3 也可以 Setnx 成功了？
那就等於是伺服器 2 和伺服器 3 都拿到鎖了，那就問題大了。這個時候怎麼辦呢？
這個時候需要用到「GETSET key value」命令了。這個命令的意思就是獲取當前 Key 的值，並且設置新的值。
假設伺服器 2 發現 Key 過期了，開始調用 getset 命令，然後用獲取的時間判斷是否過期，如果獲取的時間仍然是過期的，那就說明拿到鎖了。
如果沒有，則說明在服務 2 執行 getset 之前，伺服器 3 可能也發現鎖過期了，並且在伺服器 2 之前執行了 getset 操作，重新設置了過期時間。
那麼伺服器 2 就需要放棄後續的操作，繼續等待伺服器 3 釋放鎖或者去監測 Key 的有效期是否過期。
這塊其實有一個小問題是，伺服器 3 已經修改了有效期，拿到鎖之後，伺服器 2 也修改了有效期，但是沒能拿到鎖。
但是這個有效期的時間已經被在伺服器 3 的基礎上又增加一些，但是這種影響其實還是很小的，幾乎可以忽略不計。
②為什麼 Zookeeper 可實現分散式鎖？
百度百科是這麼介紹的：ZooKeeper 是一個分散式的，開放源碼的分散式應用程序協調服務，是 Google 的 Chubby 一個開源的實現，是 Hadoop 和 Hbase 的重要組件。
那對於我們初次認識的人，可以理解成 ZooKeeper 就像是我們的電腦文件系統，我們可以在 d 盤中創建文件夾 a，並且可以繼續在文件夾 a 中創建文件夾 a1，a2。
那我們的文件系統有什麼特點？那就是同一個目錄下文件名稱不能重複，同樣 ZooKeeper 也是這樣的。
在 ZooKeeper 所有的節點，也就是文件夾稱作 Znode，而且這個 Znode 節點是可以存儲數據的。
我們可以通過「 create /zkjjj nice」來創建一個節點，這個命令就表示，在根目錄下創建一個 zkjjj 的節點，值是 nice。
同樣這裡的值，和我在前面說的 Redis 中的一樣，沒什麼意義，你隨便給。
另外 ZooKeeper 可以創建 4 種類型的節點，分別是：
- 持久性節點
- 持久性順序節點
- 臨時性節點
- 臨時性順序節點
首先說下持久性節點和臨時性節點的區別：
- 持久性節點表示只要你創建了這個節點，那不管你 ZooKeeper 的客戶端是否斷開連接，ZooKeeper 的服務端都會記錄這個節點。
- 臨時性節點剛好相反，一旦你 ZooKeeper 客戶端斷開了連接，那 ZooKeeper 服務端就不再保存這個節點。
- 順便也說下順序性節點，順序性節點是指，在創建節點的時候，ZooKeeper 會自動給節點編號比如 0000001，0000002 這種的。
Zookeeper 有一個監聽機制，客戶端註冊監聽它關心的目錄節點，當目錄節點發生變化（數據改變、被刪除、子目錄節點增加刪除）等，Zookeeper 會通知客戶端。
在 Zookeeper 中如何加鎖？
下面我們繼續結合我們上面的分紅包場景，描述下在 Zookeeper 中如何加鎖。
假設伺服器 1，創建了一個節點 /zkjjj，成功了，那伺服器 1 就獲取了鎖，伺服器 2 再去創建相同的鎖，就會失敗，這個時候就只能監聽這個節點的變化。
等到伺服器 1 處理完業務，刪除了節點後，他就會得到通知，然後去創建同樣的節點，獲取鎖處理業務，再刪除節點，後續的 100 台伺服器與之類似。
注意這裡的 100 台伺服器並不是挨個去執行上面的創建節點的操作，而是並發的，當伺服器 1 創建成功，那麼剩下的 99 個就都會註冊監聽這個節點，等通知，以此類推。
但是大家有沒有注意到，這裡還是有問題的，還是會有死鎖的情況存在，對不對？
當伺服器 1 創建了節點後掛了，沒能刪除，那其他 99 台伺服器就會一直等通知，那就完蛋了。
這個時候就需要用到臨時性節點了，我們前面說過了，臨時性節點的特點是客戶端一旦斷開，就會丟失。
也就是當伺服器 1 創建了節點後，如果掛了，那這個節點會自動被刪除，這樣後續的其他伺服器，就可以繼續去創建節點，獲取鎖了。
但是我們可能還需要注意到一點，就是驚群效應：舉一個很簡單的例子，當你往一群鴿子中間扔一塊食物，雖然最終只有一個鴿子搶到食物，但所有鴿子都會被驚動來爭奪，沒有搶到…
就是當伺服器 1 節點有變化，會通知其餘的 99 個伺服器，但是最終只有 1 個伺服器會創建成功，這樣 98 還是需要等待監聽，那麼為了處理這種情況，就需要用到臨時順序性節點。
大致意思就是，之前是所有 99 個伺服器都監聽一個節點，現在就是每一個伺服器監聽自己前面的一個節點。
假設 100 個伺服器同時發來請求，這個時候會在 /zkjjj 節點下創建 100 個臨時順序性節點 /zkjjj/000000001，/zkjjj/000000002，一直到 /zkjjj/000000100，這個編號就等於是已經給他們設置了獲取鎖的先後順序了。
當 001 節點處理完畢，刪除節點後，002 收到通知，去獲取鎖，開始執行，執行完畢，刪除節點，通知 003~以此類推。
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