Golang分布式锁详细介绍

进程内加锁

想要得到正确的结果的话，把对 counter 的操作代码部分加上锁：

// ... 省略之前部分
var wg sync.WaitGroup
var l sync.Mutex
for i := 0; i < 1000; i++ {
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        l.Lock()
        counter++
        l.Unlock()
    }()
}
wg.Wait()
println(counter)
// ... 省略之后部分

这样就可以稳定地得到计算结果了：

❯❯❯ go run local_lock.go

1000

trylock

package main
import (
    "sync"
)
// Lock try lock
type Lock struct {
    c chan struct{}
}
// NewLock generate a try lock
func NewLock() Lock {
    var l Lock
    l.c = make(chan struct{}, 1)
    l.c <- struct{}{}
    return l
}
// Lock try lock, return lock result
func (l Lock) Lock() bool {
    lockResult := false
    select {
    case <-l.c:
        lockResult = true
    default:
    }
    return lockResult
}
// Unlock , Unlock the try lock
func (l Lock) Unlock() {
    l.c <- struct{}{}
}
var counter int
func main() {
    var l = NewLock()
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            if !l.Lock() {
                // log error
                println("lock failed")
                return
            }
            counter++
            println("current counter", counter)
            l.Unlock()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

因为我们的逻辑限定每个 goroutine 只有成功执行了 Lock 才会继续执行后续逻辑，因此在 Unlock 时可以保证 Lock struct 中的 channel 一定是空，从而不会阻塞，也不会失败。

在单机系统中，trylock 并不是一个好选择。因为大量的 goroutine 抢锁可能会导致 cpu 无意义的资源浪费。有一个专有名词用来描述这种抢锁的场景：活锁。

活锁指的是程序看起来在正常执行，但实际上 cpu 周期被浪费在抢锁，而非执行任务上，从而程序整体的执行效率低下。活锁的问题定位起来要麻烦很多。所以在单机场景下，不建议使用这种锁。

基于redis的setnx

package main
import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
    "github.com/go-redis/redis"
)
func incr() {
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        Password: "", // no password set
        DB:       0,  // use default DB
    })
    var lockKey = "counter_lock"
    var counterKey = "counter"
    // lock
    resp := client.SetNX(lockKey, 1, time.Second*5)
    lockSuccess, err := resp.Result()
    if err != nil || !lockSuccess {
        fmt.Println(err, "lock result: ", lockSuccess)
        return
    }
    // counter ++
    getResp := client.Get(counterKey)
    cntValue, err := getResp.Int64()
    if err == nil {
        cntValue++
        resp := client.Set(counterKey, cntValue, 0)
        _, err := resp.Result()
        if err != nil {
            // log err
            println("set value error!")
        }
    }
    println("current counter is ", cntValue)
    delResp := client.Del(lockKey)
    unlockSuccess, err := delResp.Result()
    if err == nil && unlockSuccess > 0 {
        println("unlock success!")
    } else {
        println("unlock failed", err)
    }
}
func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    for i := 0; i < 10; i++ {
        wg.Add(1)
        go func() {
            defer wg.Done()
            incr()
        }()
    }
    wg.Wait()
}

看看运行结果：

❯❯❯ go run redis_setnx.go

<nil> lock result: false

current counter is 2028

unlock success!

通过代码和执行结果可以看到，我们远程调用 setnx 实际上和单机的 trylock 非常相似，如果获取锁失败，那么相关的任务逻辑就不应该继续向前执行。

setnx 很适合在高并发场景下，用来争抢一些“唯一”的资源。比如交易撮合系统中卖家发起订单，而多个买家会对其进行并发争抢。这种场景我们没有办法依赖具体的时间来判断先后，因为不管是用户设备的时间，还是分布式场景下的各台机器的时间，都是没有办法在合并后保证正确的时序的。哪怕是我们同一个机房的集群，不同的机器的系统时间可能也会有细微的差别。

所以，我们需要依赖于这些请求到达 redis 节点的顺序来做正确的抢锁操作。如果用户的网络环境比较差，那也只能自求多福了。

基于zk

package main
import (
    "time"
    "github.com/samuel/go-zookeeper/zk"
)
func main() {
    c, _, err := zk.Connect([]string{"127.0.0.1"}, time.Second) //*10)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    l := zk.NewLock(c, "/lock", zk.WorldACL(zk.PermAll))
    err = l.Lock()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    println("lock succ, do your business logic")
    time.Sleep(time.Second * 10)
    // do some thing
    l.Unlock()
    println("unlock succ, finish business logic")
}

基于 zk 的锁与基于 redis 的锁的不同之处在于 Lock 成功之前会一直阻塞，这与我们单机场景中的 mutex.Lock 很相似。

其原理也是基于临时 sequence 节点和 watch api，例如我们这里使用的是 /lock 节点。Lock 会在该节点下的节点列表中插入自己的值，只要节点下的子节点发生变化，就会通知所有 watch 该节点的程序。这时候程序会检查当前节点下最小的子节点的 id 是否与自己的一致。如果一致，说明加锁成功了。

这种分布式的阻塞锁比较适合分布式任务调度场景，但不适合高频次持锁时间短的抢锁场景。按照 Google 的 chubby 论文里的阐述，基于强一致协议的锁适用于 粗粒度 的加锁操作。这里的粗粒度指锁占用时间较长。我们在使用时也应思考在自己的业务场景中使用是否合适。

基于etcd

package main
import (
    "log"
    "github.com/zieckey/etcdsync"
)
func main() {
    m, err := etcdsync.New("/lock", 10, []string{"http://127.0.0.1:2379"})
    if m == nil || err != nil {
        log.Printf("etcdsync.New failed")
        return
    }
    err = m.Lock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Lock failed")
        return
    }
    log.Printf("etcdsync.Lock OK")
    log.Printf("Get the lock. Do something here.")
    err = m.Unlock()
    if err != nil {
        log.Printf("etcdsync.Unlock failed")
    } else {
        log.Printf("etcdsync.Unlock OK")
    }
}

etcd 中没有像 zookeeper 那样的 sequence 节点。所以其锁实现和基于 zookeeper 实现的有所不同。在上述示例代码中使用的 etcdsync 的 Lock 流程是：

先检查 /lock 路径下是否有值，如果有值，说明锁已经被别人抢了
如果没有值，那么写入自己的值。写入成功返回，说明加锁成功。写入时如果节点被其它节点写入过了，那么会导致加锁失败，这时候到 3
watch /lock 下的事件，此时陷入阻塞
当 /lock 路径下发生事件时，当前进程被唤醒。检查发生的事件是否是删除事件(说明锁被持有者主动 unlock)，或者过期事件(说明锁过期失效)。如果是的话，那么回到 1，走抢锁流程。

redlock

package main
import (
    "fmt"
    "time"
    "github.com/garyburd/redigo/redis"
    "gopkg.in/redsync.v1"
)
func newPool(server string) *redis.Pool {
    return &redis.Pool{
        MaxIdle:     3,
        IdleTimeout: 240 * time.Second,
        Dial: func() (redis.Conn, error) {
            c, err := redis.Dial("tcp", server)
            if err != nil {
                return nil, err
            }
            return c, err
        },
        TestOnBorrow: func(c redis.Conn, t time.Time) error {
            _, err := c.Do("PING")
            return err
        },
    }
}
func newPools(servers []string) []redsync.Pool {
    pools := []redsync.Pool{}
    for _, server := range servers {
        pool := newPool(server)
        pools = append(pools, pool)
    }
    return pools
}
func main() {
    pools := newPools([]string{"127.0.0.1:6379", "127.0.0.1:6378", "127.0.0.1:6377"})
    rs := redsync.New(pools)
    m := rs.NewMutex("/lock")
    err := m.Lock()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println("lock success")
    unlockRes := m.Unlock()
    fmt.Println("unlock result: ", unlockRes)
}

redlock 也是一种阻塞锁，单个节点操作对应的是 set nx px 命令，超过半数节点返回成功时，就认为加锁成功。

关于 redlock 的设计曾经在社区引起一场口水战，分布式专家各抒己见。不过这个不是我们要讨论的内容，相关链接在参考资料中给出。

如何选择

业务还在单机就可以搞定的量级时，那么按照需求使用任意的单机锁方案就可以。

如果发展到了分布式服务阶段，但业务规模不大，比如 qps < 1000，使用哪种锁方案都差不多。如果公司内已有可以使用的 zk/etcd/redis 集群，那么就尽量在不引入新的技术栈的情况下满足业务需求。

业务发展到一定量级的话，就需要从多方面来考虑了。首先是你的锁是否在任何恶劣的条件下都不允许数据丢失，如果不允许，那么就不要使用 redis 的 setnx 的简单锁。

如果要使用 redlock，那么要考虑你们公司 redis 的集群方案，是否可以直接把对应的 redis 的实例的 ip+port 暴露给开发人员。如果不可以，那也没法用。

对锁数据的可靠性要求极高的话，那只能使用 etcd 或者 zk 这种通过一致性协议保证数据可靠性的锁方案。但可靠的背面往往都是较低的吞吐量和较高的延迟。需要根据业务的量级对其进行压力测试，以确保分布式锁所使用的 etcd/zk 集群可以承受得住实际的业务请求压力。需要注意的是，etcd 和 zk 集群是没有办法通过增加节点来提高其性能的。要对其进行横向扩展，只能增加搭建多个集群来支持更多的请求。这会进一步提高对运维和监控的要求。多个集群可能需要引入 proxy，没有 proxy 那就需要业务去根据某个业务 id 来做 sharding。如果业务已经上线的情况下做扩展，还要考虑数据的动态迁移。这些都不是容易的事情。

在选择具体的方案时，还是需要多加思考，对风险早做预估。