随着網際網路資訊技術的飛速發展，資料量不斷增大，業務邏輯也日趨複雜，對系統的高并發通路、海量資料處理的場景也越來越多。如何用較低成本實作系統的高可用、易伸縮、可擴充等目标就顯得越發重要。
為了解決這一系列問題，系統架構也在不斷演進。傳統的集中式系統已經逐漸無法滿足要求，分布式系統被使用在更多的場景中。
分布式系統由獨立的伺服器通過網絡松散耦合組成。在這個系統中每個伺服器都是一台獨立的主機，伺服器之間通過内部網絡連接配接。分布式系統有以下幾個特點：
可擴充性：可通過橫向水準擴充提高系統的性能和吞吐量。
高可靠性：高容錯，即使系統中一台或幾台故障，系統仍可提供服務。
高并發性：各機器并行獨立處理和計算。
廉價高效：多台小型機而非單台高性能機。
然而，在分布式系統中，其環境的複雜度、網絡的不确定性會造成諸如時鐘不一緻、“拜占庭将軍問題”（Byzantine failure）等。存在于集中式系統中的機器當機、消息丢失等問題也會在分布式環境中變得更加複雜。
基于分布式系統的這些特征，有兩種問題逐漸成為了分布式環境中需要重點關注和解決的典型問題：
互斥性問題。
幂等性問題。
今天我們就針對這兩個問題來進行分析。
互斥性問題
先看兩個常見的例子：
例1：某服務記錄關鍵資料X，目前值為100。A請求需要将X增加200；同時，B請求需要将X減100。
在理想的情況下，A先讀取到X=100，然後X增加200，最後寫入X=300。B請求接着從讀取X=300，減少100，最後寫入X=200。
然而在真實情況下，如果不做任何處理，則可能會出現：A和B同時讀取到X=100；A寫入之前B讀取到X；B比A先寫入等情況。
例2：某服務提供一組任務，A請求随機從任務組中擷取一個任務；B請求随機從任務組中擷取一個任務。
在理想的情況下，A從任務組中挑選一個任務，任務組删除該任務，B從剩下的的任務中再挑一個，任務組删除該任務。
同樣的，在真實情況下，如果不做任何處理，可能會出現A和B挑中了同一個任務的情況。
以上的兩個例子，都存在操作互斥性的問題。互斥性問題用通俗的話來講，就是對共享資源的搶占問題。如果不同的請求對同一個或者同一組資源讀取并修改時，無法保證按序執行，無法保證一個操作的原子性，那麼就很有可能會出現預期外的情況。是以操作的互斥性問題，也可以了解為一個需要保證時序性、原子性的問題。
在傳統的基于資料庫的架構中，對于資料的搶占問題往往是通過資料庫事務（ACID）來保證的。在分布式環境中，出于對性能以及一緻性敏感度的要求，使得分布式鎖成為了一種比較常見而高效的解決方案。
事實上，操作互斥性問題也并非分布式環境所獨有，在傳統的多線程、多程序情況下已經有了很好的解決方案。是以在研究分布式鎖之前，我們先來分析下這兩種情況的解決方案，以期能夠對分布式鎖的解決方案提供一些實作思路。
多線程環境解決方案及原理
解決方案
《Thinking in Java》書中寫到：
基本上所有的并發模式在解決線程沖突問題的時候，都是采用序列化通路共享資源的方案。
在多線程環境中，線程之間因為公用一些存儲空間，沖突問題時有發生。解決沖突問題最普遍的方式就是用互斥鎖把該資源或對該資源的操作保護起來。
Java JDK中提供了兩種互斥鎖Lock和synchronized。Synchronized有幾種用法？不同的線程之間對同一資源進行搶占，該資源通常表現為某個類的普通成員變量。是以，利用ReentrantLock或者synchronized将共享的變量及其操作鎖住，即可基本解決資源搶占的問題。關注Java技術棧微信公衆号，在背景回複關鍵字：多線程，可以擷取更多棧長整理的多線程系列技術幹貨。多線程通信的三大法器，你真的會用嗎？
下面來簡單聊一聊兩者的實作原理。
原理
ReentrantLock
ReentrantLock主要利用CAS+CLH隊列來實作。它支援公平鎖和非公平鎖，兩者的實作類似。
CAS：Compare and Swap，比較并交換。CAS有3個操作數：記憶體值V、預期值A、要修改的新值B。當且僅當預期值A和記憶體值V相同時，将記憶體值V修改為B，否則什麼都不做。該操作是一個原子操作，被廣泛的應用在Java的底層實作中。在Java中，CAS主要是由sun.misc.Unsafe這個類通過JNI調用CPU底層指令實作。
CLH隊列：帶頭結點的雙向非循環連結清單(如下圖所示)：
ReentrantLock的基本實作可以概括為：先通過CAS嘗試擷取鎖。如果此時已經有線程占據了鎖，那就加入CLH隊列并且被挂起。當鎖被釋放之後，排在CLH隊列隊首的線程會被喚醒，然後CAS再次嘗試擷取鎖。在這個時候，如果：
非公平鎖：如果同時還有另一個線程進來嘗試擷取，那麼有可能會讓這個線程搶先擷取；
公平鎖：如果同時還有另一個線程進來嘗試擷取，當它發現自己不是在隊首的話，就會排到隊尾，由隊首的線程擷取到鎖。
下面分析下兩個片段：
final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
if (c == 0) {
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0) // overflow
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
} 在嘗試擷取鎖的時候，會先調用上面的方法。如果狀态為0，則表明此時無人占有鎖。此時嘗試進行set，一旦成功，則成功占有鎖。如果狀态不為0，再判斷是否是目前線程擷取到鎖。如果是的話，将狀态+1，因為此時就是目前線程，是以不用CAS。這也就是可重入鎖的實作原理。
final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head && tryAcquire(arg)) {
setHead(node);
p.next = null; // help GC
failed = false;
return interrupted;
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}
private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
LockSupport.park(this);
return Thread.interrupted();
} 該方法是在嘗試擷取鎖失敗加入CHL隊尾之後，如果發現前序節點是head，則CAS再嘗試擷取一次。否則，則會根據前序節點的狀态判斷是否需要阻塞。如果需要阻塞，則調用LockSupport的park方法阻塞該線程。
synchronized
在Java語言中存在兩種内建的synchronized文法：synchronized語句、synchronized方法。
synchronized語句：當源代碼被編譯成位元組碼的時候，會在同步塊的入口位置和退出位置分别插入monitorenter和monitorexit位元組碼指令;
synchronized方法：在Class檔案的方法表中将該方法的access_flags字段中的synchronized标志位置1。這個在specification中沒有明确說明。
在Java虛拟機的specification中，有關于monitorenter和monitorexit位元組碼指令的較長的描述：
http://docs.oracle.com/Javase/specs/jvms/se7/html/jvms-6.html#jvms-6.5.monitorenter。
monitorenter
The objectref must be of type reference.
Each object is associated with a monitor. A monitor is locked if and only if it has an owner. The thread that executes monitorenter attempts to gain ownership of the monitor associated with objectref, as follows:
If the entry count of the monitor associated with objectref is zero, the thread enters the monitor and sets its entry count to one. The thread is then the owner of the monitor.
If the thread already owns the monitor associated with objectref, it reenters the monitor, incrementing its entry count.
If another thread already owns the monitor associated with objectref, the thread blocks until the monitor’s entry count is zero, then tries again to gain ownership.
每個對象都有一個鎖，也就是螢幕（monitor）。當monitor被占有時就表示它被鎖定。線程執行monitorenter指令時嘗試擷取對象所對應的monitor的所有權，過程如下：
如果monitor的進入數為0，則該線程進入monitor，然後将進入數設定為1，該線程即為monitor的所有者;
如果線程已經擁有了該monitor，隻是重新進入，則進入monitor的進入數加1;
如果其他線程已經占用了monitor，則該線程進入阻塞狀态，直到monitor的進入數為0，再重新嘗試擷取monitor的所有權。
monitorexit
The thread that executes monitorexit must be the owner of the monitor associated with the instance referenced by objectref.
The thread decrements the entry count of the monitor associated with objectref. If as a result the value of the entry count is zero, the thread exits the monitor and is no longer its owner. Other threads that are blocking to enter the monitor are allowed to attempt to do so.
執行monitorexit的線程必須是相應的monitor的所有者。 指令執行時，monitor的進入數減1，如果減1後進入數為0，那線程退出monitor，不再是這個monitor的所有者。其他被這個monitor阻塞的線程可以嘗試去擷取這個monitor的所有權。
在JDK1.6及其之前的版本中monitorenter和monitorexit位元組碼依賴于底層的作業系統的Mutex Lock來實作的，但是由于使用Mutex Lock需要将目前線程挂起并從使用者态切換到核心态來執行，這種切換的代價是非常昂貴的。然而在現實中的大部分情況下，同步方法是運作在單線程環境（無鎖競争環境）。如果每次都調用Mutex Lock将嚴重的影響程式的性能。是以在JDK 1.6之後的版本中對鎖的實作做了大量的優化，這些優化在很大程度上減少或避免了Mutex Lock的使用。
多程序的解決方案
在多道程式系統中存在許多程序，它們共享各種資源，然而有很多資源一次隻能供一個程序使用，這便是臨界資源。多程序中的臨界資源大緻上可以分為兩類，一類是實體上的真實資源，如列印機；一類是硬碟或記憶體中的共享資料，如共享記憶體等。而程序内互斥通路臨界資源的代碼被稱為臨界區。
針對臨界資源的互斥通路，JVM層面的鎖就已經失去效力了。在多程序的情況下，主要還是利用作業系統層面的程序間通信原理來解決臨界資源的搶占問題。比較常見的一種方法便是使用信号量（Semaphores）。
信号量在POSIX标準下有兩種，分别為有名信号量和無名信号量。無名信号量通常儲存在共享記憶體中，而有名信号量是與一個特定的檔案名稱相關聯。信号量是一個整數變量，有計數信号量和二值信号量兩種。對信号量的操作，主要是P操作（wait）和V操作（signal）。
P操作：先檢查信号量的大小，若值大于零，則将信号量減1，同時程序獲得共享資源的通路權限，繼續執行；若小于或者等于零，則該程序被阻塞後，進入等待隊列。
V操作：該操作将信号量的值加1，如果有程序阻塞着等待該信号量，那麼其中一個程序将被喚醒。
舉個例子，設信号量為1，當一個程序A在進入臨界區之前，先進行P操作。發現值大于零，那麼就将信号量減為0，進入臨界區執行。此時，若另一個程序B也要進去臨界區，進行P操作，發現信号量等于0，則會被阻塞。當程序A退出臨界區時，會進行V操作，将信号量的值加1，并喚醒阻塞的程序B。此時B就可以進入臨界區了。
這種方式，其實和多線程環境下的加解鎖非常類似。是以用信号量處理臨界資源搶占，也可以簡單地了解為對臨界區進行加鎖。
通過上面的一些了解，我們可以概括出解決互斥性問題，即資源搶占的基本方式為：
對共享資源的操作前後（進入退出臨界區）加解鎖，保證不同線程或程序可以互斥有序的操作資源。
加解鎖方式，有顯式的加解鎖，如ReentrantLock或信号量；也有隐式的加解鎖，如synchronized。那麼在分布式環境中，為了保證不同JVM不同主機間不會出現資源搶占，那麼同樣隻要對臨界區加解鎖就可以了。
然而在多線程和多程序中，鎖已經有比較完善的實作，直接使用即可。但是在分布式環境下，就需要我們自己來實作分布式鎖。
分布式環境下的解決方案——分布式鎖
首先，我們來看看分布式鎖的基本條件。
分布式鎖條件
基本條件
再回顧下多線程和多程序環境下的鎖，可以發現鎖的實作有很多共通之處，它們都需要滿足一些最基本的條件：
需要有存儲鎖的空間，并且鎖的空間是可以通路到的。
鎖需要被唯一辨別。
鎖要有至少兩種狀态。
仔細分析這三個條件：
存儲空間
鎖是一個抽象的概念，鎖的實作，需要依存于一個可以存儲鎖的空間。在多線程中是記憶體，在多程序中是記憶體或者磁盤。更重要的是，這個空間是可以被通路到的。多線程中，不同的線程都可以通路到堆中的成員變量；在多程序中，不同的程序可以通路到共享記憶體中的資料或者存儲在磁盤中的檔案。但是在分布式環境中，不同的主機很難通路對方的記憶體或磁盤。這就需要一個都能通路到的外部空間來作為存儲空間。
最普遍的外部存儲空間就是資料庫了，事實上也确實有基于資料庫做分布式鎖（行鎖、version樂觀鎖），如quartz叢集架構中就有所使用。除此以外，還有各式緩存如Redis、Tair、Memcached、MongoDB，當然還有專門的分布式協調服務Zookeeper，甚至是另一台主機。隻要可以存儲資料、鎖在其中可以被多主機通路到，那就可以作為分布式鎖的存儲空間。
唯一辨別
不同的共享資源，必然需要用不同的鎖進行保護，是以相應的鎖必須有唯一的辨別。在多線程環境中，鎖可以是一個對象，那麼對這個對象的引用便是這個唯一辨別。多程序環境中，信号量在共享記憶體中也是由引用來作為唯一的辨別。但是如果不在記憶體中，失去了對鎖的引用，如何唯一辨別它呢？上文提到的有名信号量，便是用硬碟中的檔案名作為唯一辨別。是以，在分布式環境中，隻要給這個鎖設定一個名稱，并且保證這個名稱是全局唯一的，那麼就可以作為唯一辨別。
至少兩種狀态
為了給臨界區加鎖和解鎖，需要存儲兩種不同的狀态。如ReentrantLock中的status，0表示沒有線程競争，大于0表示有線程競争；信号量大于0表示可以進入臨界區，小于等于0則表示需要被阻塞。是以隻要在分布式環境中，鎖的狀态有兩種或以上：如有鎖、沒鎖；存在、不存在等，均可以實作。
有了這三個條件，基本就可以實作一個簡單的分布式鎖了。下面以資料庫為例，實作一個簡單的分布式鎖： 資料庫表，字段為鎖的ID（唯一辨別），鎖的狀态（0表示沒有被鎖，1表示被鎖）。
僞代碼為：
lock = mysql.get(id);
while(lock.status == 1) {
sleep(100);
}
mysql.update(lock.status = 1);
doSomething();
mysql.update(lock.status = 0); 問題
以上的方式即可以實作一個粗糙的分布式鎖，但是這樣的實作，有沒有什麼問題呢？
問題1：鎖狀态判斷原子性無法保證
從讀取鎖的狀态，到判斷該狀态是否為被鎖，需要經曆兩步操作。如果不能保證這兩步的原子性，就可能導緻不止一個請求擷取到了鎖，這顯然是不行的。是以，我們需要保證鎖狀态判斷的原子性。
問題2：網絡斷開或主機當機，鎖狀态無法清除
假設在主機已經擷取到鎖的情況下，突然出現了網絡斷開或者主機當機，如果不做任何處理該鎖将仍然處于被鎖定的狀态。那麼之後所有的請求都無法再成功搶占到這個鎖。是以，我們需要在持有鎖的主機當機或者網絡斷開的時候，及時的釋放掉這把鎖。
問題3：無法保證釋放的是自己上鎖的那把鎖
在解決了問題2的情況下再設想一下，假設持有鎖的主機A在臨界區遇到網絡抖動導緻網絡斷開，分布式鎖及時的釋放掉了這把鎖。之後，另一個主機B占有了這把鎖，但是此時主機A網絡恢複，退出臨界區時解鎖。由于都是同一把鎖，是以A就會将B的鎖解開。此時如果有第三個主機嘗試搶占這把鎖，也将會成功獲得。是以，我們需要在解鎖時，确定自己解的這個鎖正是自己鎖上的。
進階條件
如果分布式鎖的實作，還能再解決上面的三個問題，那麼就可以算是一個相對完整的分布式鎖了。然而，在實際的系統環境中，還會對分布式鎖有更進階的要求。
可重入：線程中的可重入，指的是外層函數獲得鎖之後，内層也可以獲得鎖，ReentrantLock和synchronized都是可重入鎖；衍生到分布式環境中，一般仍然指的是線程的可重入，在絕大多數分布式環境中，都要求分布式鎖是可重入的。
驚群效應（Herd Effect）：在分布式鎖中，驚群效應指的是，在有多個請求等待擷取鎖的時候，一旦占有鎖的線程釋放之後，如果所有等待的方都同時被喚醒，嘗試搶占鎖。但是這樣的情況會造成比較大的開銷，那麼在實作分布式鎖的時候，應該盡量避免驚群效應的産生。
公平鎖和非公平鎖：不同的需求，可能需要不同的分布式鎖。非公平鎖普遍比公平鎖開銷小。但是業務需求如果必須要鎖的競争者按順序獲得鎖，那麼就需要實作公平鎖。
阻塞鎖和自旋鎖：針對不同的使用場景，阻塞鎖和自旋鎖的效率也會有所不同。阻塞鎖會有上下文切換，如果并發量比較高且臨界區的操作耗時比較短，那麼造成的性能開銷就比較大了。但是如果臨界區操作耗時比較長，一直保持自旋，也會對CPU造成更大的負荷。
保留以上所有問題和條件，我們接下來看一些比較典型的實作方案。
典型實作
ZooKeeper的實作
ZooKeeper（以下簡稱“ZK”）中有一種節點叫做順序節點，假如我們在/lock/目錄下建立3個節點，ZK叢集會按照發起建立的順序來建立節點，節點分别為/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。
ZK中還有一種名為臨時節點的節點，臨時節點由某個用戶端建立，當用戶端與ZK叢集斷開連接配接，則該節點自動被删除。EPHEMERAL_SEQUENTIAL為臨時順序節點。Zookeeper 叢集安裝配置！
根據ZK中節點是否存在，可以作為分布式鎖的鎖狀态，以此來實作一個分布式鎖，下面是分布式鎖的基本邏輯：
用戶端調用create()方法建立名為“/dlm-locks/lockname/lock-”的臨時順序節點。
用戶端調用getChildren(“lockname”)方法來擷取所有已經建立的子節點。
用戶端擷取到所有子節點path之後，如果發現自己在步驟1中建立的節點是所有節點中序号最小的，那麼就認為這個用戶端獲得了鎖。
如果建立的節點不是所有節點中需要最小的，那麼則監視比自己建立節點的序列号小的最大的節點，進入等待。直到下次監視的子節點變更的時候，再進行子節點的擷取，判斷是否擷取鎖。
釋放鎖的過程相對比較簡單，就是删除自己建立的那個子節點即可，不過也仍需要考慮删除節點失敗等異常情況。
開源的基于ZK的Menagerie的源碼就是一個典型的例子：
https://github.com/sfines/menagerieMenagerie中的lock首先實作了可重入鎖，利用ThreadLocal存儲進入的次數，每次加鎖次數加1，每次解鎖次數減1。如果判斷出是目前線程持有鎖，就不用走擷取鎖的流程。
通過tryAcquireDistributed方法嘗試擷取鎖，循環判斷前序節點是否存在，如果存在則監視該節點并且傳回擷取失敗。如果前序節點不存在，則再判斷更前一個節點。如果判斷出自己是第一個節點，則傳回擷取成功。
為了在别的線程占有鎖的時候阻塞，代碼中使用JUC的condition來完成。如果擷取嘗試鎖失敗，則進入等待且放棄localLock，等待前序節點喚醒。而localLock是一個本地的公平鎖，使得condition可以公平的進行喚醒，配合循環判斷前序節點，實作了一個公平鎖。關注Java技術棧微信公衆号，在背景回複關鍵字：zookeeper，可以擷取更多棧長整理的zk系列技術幹貨。
這種實作方式非常類似于ReentrantLock的CHL隊列，而且zk的臨時節點可以直接避免網絡斷開或主機當機，鎖狀态無法清除的問題，順序節點可以避免驚群效應。這些特性都使得利用ZK實作分布式鎖成為了最普遍的方案之一。
Redis的實作
Redis的分布式緩存特性使其成為了分布式鎖的一種基礎實作。通過Redis中是否存在某個鎖ID，則可以判斷是否上鎖。為了保證判斷鎖是否存在的原子性，保證隻有一個線程擷取同一把鎖，Redis有SETNX（即SET if Not eXists）和GETSET（先寫新值，傳回舊值，原子性操作，可以用于分辨是不是首次操作）操作。在Java技術棧微信公衆号背景回複關鍵字：redis，可以擷取更多棧長整理的redis系列技術幹貨。
為了防止主機當機或網絡斷開之後的死鎖，Redis沒有ZK那種天然的實作方式，隻能依賴設定逾時時間來規避。這可能是史上最全 Redis 高可用解決方案總結。
以下是一種比較普遍但不太完善的Redis分布式鎖的實作步驟（與下圖一一對應）：
線程A發送SETNX lock.orderid嘗試獲得鎖，如果鎖不存在，則set并獲得鎖。
如果鎖存在，則再判斷鎖的值（時間戳）是否大于目前時間，如果沒有逾時，則等待一下再重試。
如果已經逾時了，在用GETSET lock.{orderid}來嘗試擷取鎖，如果這時候拿到的時間戳仍舊逾時，則說明已經獲得鎖了。
如果在此之前，另一個線程C快一步執行了上面的操作，那麼A拿到的時間戳是個未逾時的值，這時A沒有如期獲得鎖，需要再次等待或重試。
該實作還有一個需要考慮的問題是全局時鐘問題，由于生産環境主機時鐘不能保證完全同步，對時間戳的判斷也可能會産生誤差。
以上是Redis的一種常見的實作方式，除此以外還可以用SETNX+EXPIRE來實作。Redisson是一個官方推薦的Redis用戶端并且實作了很多分布式的功能。它的分布式鎖就提供了一種更完善的解決方案，源碼：
https://github.com/mrniko/redissonTair的實作
Tair和Redis的實作類似，Tair用戶端封裝了一個expireLock的方法：通過鎖狀态和過期時間戳來共同判斷鎖是否存在，隻有鎖已經存在且沒有過期的狀态才判定為有鎖狀态。在有鎖狀态下，不能加鎖，能通過大于或等于過期時間的時間戳進行解鎖。
采用這樣的方式，可以不用在Value中存儲時間戳，并且保證了判斷是否有鎖的原子性。更值得注意的是，由于逾時時間是由Tair判斷，是以避免了不同主機時鐘不一緻的情況。
以上的幾種分布式鎖實作方式，都是比較常見且有些已經在生産環境中應用。随着應用環境越來越複雜，這些實作可能仍然會遇到一些挑戰。
強依賴于外部元件：分布式鎖的實作都需要依賴于外部資料存儲如ZK、Redis等，是以一旦這些外部元件出現故障，那麼分布式鎖就不可用了。
無法完全滿足需求：不同分布式鎖的實作，都有相應的特點，對于一些需求并不能很好的滿足，如實作公平鎖、給等待鎖加逾時時間等。
基于以上問題，結合多種實作方式，我們開發了Cerberus（得名自希臘神話裡守衛地獄的猛犬），緻力于提供靈活可靠的分布式鎖。
Cerberus分布式鎖
Cerberus有以下幾個特點。
特點一：一套接口多種引擎
Cerberus分布式鎖使用了多種引擎實作方式（Tair、ZK、未來支援Redis），支援使用方自主選擇所需的一種或多種引擎。這樣可以結合引擎特點，選擇符合實際業務需求和系統架構的方式。
Cerberus分布式鎖将不同引擎的接口抽象為一套，屏蔽了不同引擎的實作細節。使得使用方可以專注于業務邏輯，也可以任意選擇并切換引擎而不必更改任何的業務代碼。
如果使用方選擇了一種以上的引擎，那麼以配置順序來區分主副引擎。以下是使用主引擎的推薦：
特點二：使用靈活、學習成本低
下面是Cerberus的lock方法，這些方法和JUC的ReentrantLock的方式保持一緻，使用非常靈活且不需要額外的學習時間。
void lock();
擷取鎖，如果鎖被占用，将禁用目前線程，并且在獲得鎖之前，該線程将一直處于阻塞狀态。
boolean tryLock();
僅在調用時鎖為空閑狀态才擷取該鎖。 如果鎖可用，則擷取鎖，并立即傳回值true。如果鎖不可用，則此方法将立即傳回值false。
boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
如果鎖在給定的等待時間内空閑，并且目前線程未被中斷，則擷取鎖。 如果在給定時間内鎖可用，則擷取鎖，并立即傳回值true。如果在給定時間内鎖一直不可用，則此方法将立即傳回值false。
void lockInterruptibly() throws InterruptedException; 擷取鎖，如果鎖被占用，則一直等待直到線程被中斷或者擷取到鎖。
void unlock(); 釋放目前持有的鎖。
特點三：支援一鍵降級
Cerberus提供了實時切換引擎的接口:
String switchEngine() 轉換分布式鎖引擎，按配置的引擎的順序循環轉換。 傳回值：傳回目前的engine名字，如：”zk”。
String switchEngine(String engineName) 轉換分布式鎖引擎，切換為指定的引擎。 參數：engineName - 引擎的名字，同配置bean的名字，”zk”/”tair”。 傳回值：傳回目前的engine名字，如：”zk”。
當使用方選擇了兩種引擎，平時分布式鎖會工作在主引擎上。一旦所依賴的主引擎出現故障，那麼使用方可以通過自動或者手動方式調用該切換引擎接口，平滑的将分布式鎖切換到另一個引擎上以将風險降到最低。自動切換方式可以利用Hystrix實作。手動切換推薦的一個方案則是使用美團點評基于Zookeeper的基礎元件MCC，通過監聽MCC配置項更改，來達到手動将分布式系統所有主機同步切換引擎的目的。需要注意的是，切換引擎目前并不會遷移原引擎已有的鎖。
這樣做的目的是出于必要性、系統複雜度和可靠性的綜合考慮。在實際情況下，引擎故障到切換引擎，尤其是手動切換引擎的時間，要遠大于分布式鎖的存活時間。作為較輕量級的Cerberus來說，遷移鎖會帶來不必要的開銷以及較高的系統複雜度。鑒于此，如果想要保證在引擎故障後的絕對可靠，那麼則需要結合其他方案來進行處理。
除此以外，Cerberus還提供了内置公用叢集，免去搭建和配置叢集的煩惱。Cerberus也有一套完善的應用授權機制，以此防止業務方未經評估使用，對叢集造成影響。
目前，Cerberus分布式鎖已經持續疊代了8個版本，先後在美團點評多個項目中穩定運作。
幂等性問題
所謂幂等，簡單地說，就是對接口的多次調用所産生的結果和調用一次是一緻的。擴充一下，這裡的接口，可以了解為對外釋出的HTTP接口或者Thrift接口，也可以是接收消息的内部接口，甚至是一個内部方法或操作。參考：服務高可用：幂等性設計。
那麼我們為什麼需要接口具有幂等性呢？設想一下以下情形：
在App中下訂單的時候，點選确認之後，沒反應，就又點選了幾次。在這種情況下，如果無法保證該接口的幂等性，那麼将會出現重複下單問題。
在接收消息的時候，消息推送重複。如果處理消息的接口無法保證幂等，那麼重複消費消息産生的影響可能會非常大。
在分布式環境中，網絡環境更加複雜，因前端操作抖動、網絡故障、消息重複、響應速度慢等原因，對接口的重複調用機率會比集中式環境下更大，尤其是重複消息在分布式環境中很難避免。Tyler Treat也在《You Cannot Have Exactly-Once Delivery》一文中提到：
Within the context of a distributed system, you cannot have exactly-once message delivery.
分布式環境中，有些接口是天然保證幂等性的，如查詢操作。有些對資料的修改是一個常量，并且無其他記錄和操作，那也可以說是具有幂等性的。其他情況下，所有涉及對資料的修改、狀态的變更就都有必要防止重複性操作的發生。通過間接的實作接口的幂等性來防止重複操作所帶來的影響，成為了一種有效的解決方案。關注Java技術棧微信公衆号，在背景回複關鍵字：分布式，可以擷取更多棧長整理的分布式架構系列技術幹貨。
GTIS
GTIS就是這樣的一個解決方案。它是一個輕量的重複操作關卡系統，它能夠確定在分布式環境中操作的唯一性。我們可以用它來間接保證每個操作的幂等性。它具有如下特點：
高效：低延時，單個方法平均響應時間在2ms内，幾乎不會對業務造成影響；
可靠：提供降級政策，以應對外部存儲引擎故障所造成的影響；提供應用鑒權，提供叢集配置自定義，降低不同業務之間的幹擾；
簡單：接入簡捷友善，學習成本低。隻需簡單的配置，在代碼中進行兩個方法的調用即可完成所有的接入工作；
靈活：提供多種接口參數、使用政策，以滿足不同的業務需求。
實作原理
基本原理
GTIS的實作思路是将每一個不同的業務操作賦予其唯一性。這個唯一性是通過對不同操作所對應的唯一的内容特性生成一個唯一的全局ID來實作的。基本原則為：相同的操作生成相同的全局ID；不同的操作生成不同的全局ID。
生成的全局ID需要存儲在外部存儲引擎中，資料庫、Redis亦或是Tair等均可實作。考慮到Tair天生分布式和持久化的優勢，目前的GTIS存儲在Tair中。其相應的key和value如下：
key：将對于不同的業務，采用APP_KEY+業務操作内容特性生成一個唯一辨別trans_contents。然後對唯一辨別進行加密生成全局ID作為Key。
value：current_timestamp + trans_contents，current_timestamp用于辨別目前的操作線程。
判斷是否重複，主要利用Tair的SETNX方法，如果原來沒有值則set且傳回成功，如果已經有值則傳回失敗。
内部流程
GTIS的内部實作流程為：
業務方在業務操作之前，生成一個能夠唯一辨別該操作的transContents，傳入GTIS；
GTIS根據傳入的transContents，用MD5生成全局ID；
GTIS将全局ID作為key，current_timestamp+transContents作為value放入Tair進行setNx，将結果傳回給業務方；
業務方根據傳回結果确定能否開始進行業務操作；
若能，開始進行操作；若不能，則結束目前操作；
業務方将操作結果和請求結果傳入GTIS，系統進行一次請求結果的檢驗；
若該次操作成功，GTIS根據key取出value值，跟傳入的傳回結果進行比對，如果兩者相等，則将該全局ID的過期時間改為較長時間；
GTIS傳回最終結果。
實作難點
GTIS的實作難點在于如何保證其判斷重複的可靠性。由于分布式環境的複雜度和業務操作的不确定性，在上一章節分布式鎖的實作中考慮的網絡斷開或主機當機等問題，同樣需要在GTIS中設法解決。這裡列出幾個典型的場景：
如果操作執行失敗，理想的情況應該是另一個相同的操作可以立即進行。是以，需要對業務方的操作結果進行判斷，如果操作失敗，那麼就需要立即删除該全局ID；
如果操作逾時或主機當機，目前的操作無法告知GTIS操作是否成功。那麼我們必須引入逾時機制，一旦長時間擷取不到業務方的操作回報，那麼也需要該全局ID失效；
結合上兩個場景，既然全局ID會失效并且可能會被删除，那就需要保證删除的不是另一個相同操作的全局ID。這就需要将特殊的辨別記錄下來，并由此來判斷。這裡所用的辨別為目前時間戳。
可以看到，解決這些問題的思路，也和上一章節中的實作有很多類似的地方。除此以外，還有更多的場景需要考慮和解決，所有分支流程如下:
使用說明
使用時，業務方隻需要在操作的前後調用GTIS的前置方法和後置方法，如下圖所示。如果前置方法傳回可進行操作，則說明此時無重複操作，可以進行。否則則直接結束操作。
使用方需要考慮的主要是下面兩個參數：
空間全局性：業務方輸入的能夠标志操作唯一性的内容特性，可以是唯一性的String類型的ID，也可以是map、POJO等形式。如訂單ID等
時間全局性：确定在多長時間内不允許重複，1小時内還是一個月内亦或是永久。
此外，GTIS還提供了不同的故障處理政策和重試機制，以此來降低外部存儲引擎異常對系統造成的影響。
目前，GTIS已經持續疊代了7個版本，距離第一個版本有近1年之久，先後在美團點評多個項目中穩定運作。
結語
在分布式環境中，操作互斥性問題和幂等性問題非常普遍。經過分析，我們找出了解決這兩個問題的基本思路和實作原理，給出了具體的解決方案。
針對操作互斥性問題，常見的做法便是通過分布式鎖來處理對共享資源的搶占。分布式鎖的實作，很大程度借鑒了多線程和多程序環境中的互斥鎖的實作原理。隻要滿足一些存儲方面的基本條件，并且能夠解決如網絡斷開等異常情況，那麼就可以實作一個分布式鎖。
目前已經有基于Zookeeper和Redis等存儲引擎的比較典型的分布式鎖實作。但是由于單存儲引擎的局限，我們開發了基于ZooKeeper和Tair的多引擎分布式鎖Cerberus，它具有使用靈活友善等諸多優點，還提供了完善的一鍵降級方案。
針對操作幂等性問題，我們可以通過防止重複操作來間接的實作接口的幂等性。GTIS提供了一套可靠的解決方法：依賴于存儲引擎，通過對不同操作所對應的唯一的内容特性生成一個唯一的全局ID來防止操作重複。
目前Cerberus分布式鎖、GTIS都已應用在生産環境并平穩運作。兩者提供的解決方案已經能夠解決大多數分布式環境中的操作互斥性和幂等性的問題。值得一提的是，分布式鎖和GTIS都不是萬能的，它們對外部存儲系統的強依賴使得在環境不那麼穩定的情況下，對可靠性會造成一定的影響。在并發量過高的情況下，如果不能很好的控制鎖的粒度，那麼使用分布式鎖也是不太合适的。
總的來說，分布式環境下的業務場景紛繁複雜，要解決互斥性和幂等性問題還需要結合目前系統架構、業務需求和未來演進綜合考慮。Cerberus分布式鎖和GTIS也會持續不斷地疊代更新，提供更多的引擎選擇、更高效可靠的實作方式、更簡捷的接入流程，以期滿足更複雜的使用場景和業務需求。
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