使用ELock实现高性能分布式锁（非轮询）
前言：
随着笔者的颜值不断提高，用户量的日益增长，传统的单机方案已经不能满足产品的需求。笔者在网上寻遍方案，发现均为人云亦云，一份以毫秒为精度的轮询分布式锁被转发转载上万次。然，该方案没法满足笔者性能要求。故此，笔者研发ELock插件，并发布本文章。
其实集群也好，分布式服务也好。当我们不能保证团队成员的整体素质，那么在某些业务上，分布式锁自然没法避免。
公认开发原则：能不使用分布式锁的，尽可能不使用
举个例子，一个商品交易，需要检查库存、检查余额、扣库存、扣款、变更订单状态。可能很多人觉得，在分布式环境下一定要分布式锁才能安全。
致此，笔者提供一种简单的方案：
订单处理{
if(订单状态!=待支付){
return 该订单已处理;
}
if(库存不足){
return 库存不足;
}
if(余额不足){
return 余额不足;
}
事务管理(rollbackFor = Exception.class){
//修改订单状态
int changeLine = 执行语句( update 订单表 set status=已支付 where status=待支付 and orderId=订单号);
if(changeLine < 1){
return 该订单已处理;
}
//扣库存
changeLine = 执行语句(update 商品表 set 库存=库存-订单信息.购买数量 where 库存>订单信息.购买数量 and 商品ID = ?);
if(changeLine != 1){
throw CustomRuntimeException("库存不足");
}
//扣款
changeLine = 执行语句(update 用户余额表 set 余额=余额-订单信息.订单金额 where 余额 > 订单信息.订单金额 and 订单信息.订单金额 > 0 and 用户ID = ?);
if(changeLine != 1){
throw CustomRuntimeException("余额不足");
}
}
}我们仔细来分析一下如上的整个逻辑
1、当一个业务进入逻辑体，先检查订单状态、余额和库存，不满足条件则返回错误（可阻挡非并发情况下的大部分业务流入事物）
2、进入事物后，先变更订单状态，如果变更失败，直接返回错误
3、当订单状态变更成功，则扣取库存，扣取库存失败必须抛出异常，让第二步的订单状态回滚。
4、扣取库存后，则进行扣款，当扣款失败，则抛出异常(由于在业务体走到这里，已经扣取了库存，本处不能return，需抛出异常，让事物回滚)
特别注意：语句中，通过where来进行余额不足和库存不足的条件判断。通过执行语句返回的影响行数，来判断是否扣取成功。 在以上流程中，我们发现，即便不使用分布式锁，也无并发问题。
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以上介绍了在常见的业务中如何规避分布式锁，下面介绍一下笔者的高性能分布式锁
友情提示：切勿觉得笔者以上理论是拆自己的台，笔者作为互联网技术人，希望各位技术人能够将产品质量做到最好，少加班，多回家陪陪家人
ELock介绍
ELock是笔者闲暇之余写的一套分布式锁插件，代码非常精简、并且以非轮询阻塞的方式进行加锁控制。适用于面向用户的互联网产品，目前用在一套用户量为7位数的直播系统中。 源码地址：https://gitee.com/coodyer/Coody-Framework/tree/original/coody-elock
Maven引用代码(可关注更新情况)：
<dependency>
<groupId>org.coody.framework</groupId>
<artifactId>coody-elock</artifactId>
<!--更新于2019-01-22 10:23:00 -->
<version>alpha-1.2.4</version>
</dependency>-
初始化JedisPool
//直接传入连接池初始化(注：无密码请传null)
new ELockCache().initJedisPool(JediPool);
//传入ip、端口、密码、超时时间初始化
new ELockCache().initJedisPool(host, port, secretKey, timeOut);
//传入ip、端口、密码、超时时间、配置器初始化
new ELockCache().initJedisPool(host, port, secretKey, timeOut, jedisPoolConfig);-
加锁
ELocker.lock(key, expireSecond);-
释放锁
ELocker.unLock(key);注意： 加锁代码(ELocker.lock(key, expireSecond);)。需try{}catch{}包围，并在finally释放锁(ELocker.unLock(key);)
try {
ELocker.lock(key, 100);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ">>" + i);
Thread.sleep(100l);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
ELocker.unLock(key);
}
6. 测试代码
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.coody.framework.elock.ELocker;
import org.coody.framework.elock.redis.ELockCache;
/**
* 分布式锁测试
* @author Coody
*
*/
public class ELockTest {
//要加锁的key
static String key = "TESTLOCK_1";
static {
//初始化jedis连接
new ELockCache().initJedisPool("127.0.0.1", 16379, "123456", 10000);
}
public static void main(String[] args) {
List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
[@Override](https://my.oschina.net/u/1162528)
public void run() {
test();
}
});
threads.add(thread);
}
//启动十个线程
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
}
}
//要锁的方法
private static void test() {
try {
ELocker.lock(key, 100);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ">>" + i);
Thread.sleep(100l);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
ELocker.unLock(key);
}
}
}执行效果：
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以上介绍了这套锁的基本使用，下面开始介绍一下这套锁在Spring下的花样玩法
1、配置分布式锁中使用的缓存
<bean id="eLockCache" class="org.coody.framework.elock.redis.ELockCache" lazy-init="false">
<property name="jedisPool" ref="jedisPool" />
</bean>2、配置分布式锁切面
<!-- 配置切面的bean -->
<bean id="eLockInterceptor" class="org.coody.framework.elock.aspect.ELockAspect"></bean>
<!-- 配置AOP -->
<aop:config>
<!-- 配置切面表达式 -->
<aop:pointcut
expression="@annotation(org.coody.framework.elock.annotation.ELock)"
id="eLockPointcut" />
<!-- 配置切面和通知 order：越小优先级越高 -->
<aop:aspect id="logAspect" ref="eLockInterceptor">
<aop:around method="rdLockForAspectj" pointcut-ref="eLockPointcut" />
</aop:aspect>
</aop:config>致此，分布式锁配置完成，开始进入我们的花样玩法。
NO1. 使用注解添加分布式锁：
@ELock(name = "USER_MODIFY_LOCK", fields = "userId", waitTime = 20)
public void delUser(String userId) {
userDao.delUser(userId);
}在ELock注解中，name代表key名字，field代表拼接的字段。
当fields所有字段长度超过32时，elock将会对key进行md5获取摘要作为缓存的key，即name:key。
本处fields支持选择对象的字段，即：方法参数名.字段值（如：userInfo.userId）
本处fields支持多个字段，fields={"userInfo.userId","orderInfo.orderId"}
当不指定key时，elock将会根据包名、类名、方法名和方法参数生成key
当不指定fields时，elock不会拼接任何多余参数，则该方法变成全局同步方法
如图：
NO2. 使用锁执行器添加分布式锁
public void delUser(String userId) throws InterruptedException {
String key="USER_MODIFY_LOCK"+userId;
Integer code=new AbstractLockAble(key,20) {
@Override
public Object doService() {
return userDao.delUser(userId);
}
}.invoke();
}通过 返回值=new AbstractLockAble(锁名称，超时时间){}.invoke()的方式，覆盖doService方法，将需要加锁的代码块放置doService方法里面执行。
如图：
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以上介绍了通过注解进行加锁和通过执行器进行加锁的操作，如果在项目中觉得两种方式不可取，可采用上文中常规方式。
本处介绍下这套锁为何高性能。
笔者曾经百度搜索Java分布式锁实现，发现所提供方案都如出一辙(由于没有作图工具，就随便写下流程)。
1、尝试获得锁
2、死循环轮询获得锁
3、执行业务
4、释放锁
在网上查到的方案，相信很多小朋友都知道，不知道是谁通过这种方式来做分布式锁，然后被一大堆网友转载。
这种方案是可以实现锁，但是不适用于对外的互联网产品。
重大问题地雷：当多个线程尝试获得锁，只有一个线程会执行，剩下的线程都在轮询获得锁。这里我们假设时间精度为1ms，那就意味着每个线程每秒钟最多轮询1000次。然而在分布式锁中，我们需要借助中介容器去进行尝试获得锁的操作，如redis zookeeper。故此，我们假设这个key有100个线程，第一个线程执行卡住，那么，1个线程在执行业务，99个线程在以每秒钟1000的频次对中间容器发起ddos攻击。故此，如上方案不适用于对外的互联网产品。
介绍下笔者的方案：
1、尝试获得锁
2、线程入列并暂停
3、执行业务
4、发送消息释放锁，并唤醒下一个线程(轮询至第1步)
我们知道，redis也好，zookeeper也好，都有消息订阅机制。当业务流入的时候，获取锁失败的线程，都进入了挂起的状态，那么此时有一个线程在执行。当这个线程执行完毕后，发送消息，这时候所有的应用程序都收到了这个消息，并尝试获得锁，以此往复，实现业务体执行权限
作者：Coody
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