快取分布式鎖探索

先描述一下業務場景,

場景1：mq訊息處理各個**的資料，進行使用者初始化，寫入detail表，由於mq的重試機制以及高併發環境下，使用者記錄可能存在寫入多次的情況，需要保證初始化時，每個使用者（以下為pin）只能允許乙個事務進行操作，同時每個唯一key也只能允許乙個執行緒進行插入，因此需要使用鎖。

場景2：後台計算worker，根據每個時間段對detail表中新插入的資料進行計算，也是只允許同一時間只有乙個worker在執行，理論上最優方案是通過worker排程平台+dns負載均衡來實現，但為了簡單，還是使用鎖來實現（使用鎖的方案有乙個很嚴重的問題，文末會提到）。

多說無用，直接看第乙個版本

//版本1
public boolean trylock(string key) 
}catch (exception e)
cluster.expire(key,1, timeunit.minutes);
return islock;
}

一開始想到的就是通過incr的原子操作進行判斷，當累加數大於1之後，就獲取鎖失敗，在獲取鎖成功之後，設定過期時間，防止死鎖。這種寫法咋一看沒啥問題，不過組內review之後，發現由於incr和expire的操作是分開的，並不是乙個原子操作，因此在incr之後，expire之前，出現錯誤，比如例項出錯導致未執行expire，將導致這個key永遠死鎖，因此迭代出下乙個版本。

//版本2
public boolean trylock(string key) 
return false;
}}catch (exception e)
cluster.expire(key,1, timeunit.minutes);
return islock;
}

既然出錯會死鎖，就判斷當再次被鎖時，就刪除這個鎖，想法是很好，但仔細一想就會發現問題，此時的判斷死鎖的數值為2，如果當有4個例項同時請求鎖時，第二個請求會被鎖，第三個也會被鎖，但是第四個就可以獲取到鎖，導致鎖功能失效。

使用incr根本問題在於操作和設定過期時間的非原子型，需要其他的辦法解決，經過參考網上的其他方案之後，有了版本3。

//版本3
public boolean trylock(string key) 
long locktimestamp = long.valueof(cluster.get(key));
if (system.currenttimemillis() > locktimestamp) 
}return false;
}catch (exception e)
}

通過把過期時間寫入value，由於setnx是原子操作，可以保證只要獲取到鎖，過期時間一定寫入，並且保證過期之後，也能立即失效，是乙個理想的解決方案。

以為這就結束了嗎？太天真了，有加鎖就必然會有解鎖，此時的解鎖**如下：

public void unlock(string key) 
long locktimestamp = long.valueof(cluster.get(key));
if (system.currenttimemillis() > locktimestamp) 
}

當判斷這個key過期之後，就刪除這個鎖，也是很合理的邏輯，但是也經不起推敲，當業務處理時間超過過期時間，會導致鎖失效，造成資料不一致；

//最終版
private long timeout = timeunit.minutes.tomillis(30);
private threadlocalthreadowner = new threadlocal();
public boolean trylock(string key) 
long locktimestamp = long.valueof(cluster.get(key));
if (system.currenttimemillis() > locktimestamp) 
}return false;
} catch (exception e) 
}public void unlock(string key) else 
long locktimestamp = long.valueof(cluster.get(key));
if (system.currenttimemillis() > locktimestamp) 
}}

這裡使用執行緒快取來保證只有獲取鎖的例項才能進行刪除鎖操作，同時把過期時間調長，只要保證能超過業務處理時間即可。

最後就是前文提到的使用鎖方案的問題，在多例項的環境下，由於後台計算worker是週期性執行，如果某乙個例項的時間比其他例項時間早，那麼所有的worker都將由一台機器執行，造成效能瓶頸，因此後續將使用排程平台來進行worker的分配。

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