分布式锁是一种在分布系统环境下，通过多个节点对共享资源进行访问控制的一种同步机制。
主要的目的是防止多个节点同时操作同一份数据，从而避免数据的不一致性。分布式锁的实现比线程锁和进程锁要复杂得多，因为它需要在网诺中的多个节点之间进行协调，以保证锁的唯一性和一致性。
分布式锁的基本原理可以分为以下几个步骤：
- 请求锁：当一个实例需要访问共享资源时，它会向分布式系统发送一个请求，试图获取一个锁。
- 锁定资源：分布式锁系统会检查是否有其他实例已经有这个锁，如果没有，那么这个锁实例就会获得锁，并且有权访问共享资源，如果有那么这个实例就必须等待，直到被释放。
- 访问资源：一旦实例获取锁，它就会安全访问共享资源，而不用担心其他实例会同时访问这个资源。
- 释放资源：当实例完成对共享资源的访问后，它需要通知分布式锁释放锁，这样其他正在等待的实例就可以获取锁，访问共享资源。
分布式锁的实现方式
在实现分布式锁时，通常会有一个中心节点（或者称为锁服务），所有需要获取锁的节点都需要向这个中心节点申请。这个中心节点负责协调和管理所有节点的锁请求，确保锁的唯一性和一致性。
分布式锁的特性
分布式锁主要有以下几个特性：
- 互斥性：在任何时刻，只有一个节点可以持有锁。
- 不会发生死锁：如果一个节点崩溃，锁可以被其他节点获取。
- 公平性：如果多个节点同时申请锁，系统应该保证每个节点都有获取锁的机会。
- 可重入性：同一个节点可以多次获取同一个锁，而不会被阻塞。
- 高可用：锁服务应该是高可用的，不能因为锁服务的故障而影响整个系统的运行
- 1.使用数据库实现分布锁
悲观锁
利用select … where … for update 排他锁
注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
乐观锁
所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。
通过增加递增的版本号字段实现乐观锁
- 2.使用Redis实现分布式锁
根据系统的业务设置唯一值，用于解锁验证
1 /**2 * 分布式锁的简单实现代码 4 */5 public class DistributedLock {6 7 private final JedisPool jedisPool;8 9 public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {10 this.jedisPool = jedisPool;11 }12 13 /**14 * 加锁15 * @param lockName 锁的key16 * @param acquireTimeout 获取超时时间17 * @param timeout 锁的超时时间18 * @return 锁标识19 */20 public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {21 Jedis conn = null;22 String retIdentifier = null;23 try {24 // 获取连接25 conn = jedisPool.getResource();26 // 随机生成一个value27 String identifier = UUID.randomUUID().toString();28 // 锁名，即key值29 String lockKey = "lock:" + lockName;30 // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁31 int lockExpire = (int) (timeout / 1000);32 33 // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁34 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;35 while (System.currentTimeMillis() < end) {36 if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {37 conn.expire(lockKey, lockExpire);38 // 返回value值，用于释放锁时间确认39 retIdentifier = identifier;40 return retIdentifier;41 }42 // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间43 if (conn.ttl(lockKey) == -1) {44 conn.expire(lockKey, lockExpire);45 }46 47 try {48 Thread.sleep(10);49 } catch (InterruptedException e) {50 Thread.currentThread().interrupt();51 }52 }53 } catch (JedisException e) {54 e.printStackTrace();55 } finally {56 if (conn != null) {57 conn.close();58 }59 }60 return retIdentifier;61 }62 63 /**64 * 释放锁65 * @param lockName 锁的key66 * @param identifier 释放锁的标识67 * @return68 */69 public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {70 Jedis conn = null;71 String lockKey = "lock:" + lockName;72 boolean retFlag = false;73 try {74 conn = jedisPool.getResource();75 while (true) {76 // 监视lock，准备开始事务77 conn.watch(lockKey);78 // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁79 if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {80 Transaction transaction = conn.multi();81 transaction.del(lockKey);82 List<Object> results = transaction.exec();83 if (results == null) {84 continue;85 }86 retFlag = true;87 }88 conn.unwatch();89 break;90 }91 } catch (JedisException e) {92 e.printStackTrace();93 } finally {94 if (conn != null) {95 conn.close();96 }97 }98 return retFlag;99 }
100 }- 3.使用Zookeeper实现分布式锁
创建临时节点，执行业务逻辑，释放锁。
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.retry.RetryNTimes;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** 分布式锁Zookeeper实现**/
@Slf4j
@Component
public class ZkLock implements DistributionLock {
private String zkAddress = "zk_adress";private static final String root = "package root";private CuratorFramework zkClient;private final String LOCK_PREFIX = "/lock_";@Beanpublic DistributionLock initZkLock() {if (StringUtils.isBlank(root)) {throw new RuntimeException("zookeeper 'root' can't be null");}zkClient = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkAddress).retryPolicy(new RetryNTimes(2000, 20000)).namespace(root).build();zkClient.start();return this;}public boolean tryLock(String lockName) {lockName = LOCK_PREFIX+lockName;boolean locked = true;try {Stat stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);if (stat == null) {log.info("tryLock:{}", lockName);stat = zkClient.checkExists().forPath(lockName);if (stat == null) {zkClient.create().creatingParentsIfNeeded().withMode(CreateMode.EPHEMERAL).forPath(lockName, "1".getBytes());} else {log.warn("double-check stat.version:{}", stat.getAversion());locked = false;}} else {log.warn("check stat.version:{}", stat.getAversion());locked = false;}} catch (Exception e) {locked = false;}return locked;}public boolean tryLock(String key, long timeout) {return false;}public void release(String lockName) {lockName = LOCK_PREFIX+lockName;try {zkClient.delete().guaranteed().deletingChildrenIfNeeded().forPath(lockName);log.info("release:{}", lockName);} catch (Exception e) {log.error("删除", e);}}public void setZkAddress(String zkAddress) {this.zkAddress = zkAddress;}
}每种方法都有其优点和适应的场景，数据库通常简单，但可能存在性能问题，redis非常快，但需要第三方库，并且可能引入网诺问题，Zookeeper提供了更复杂的同步原语，但需要额外学习曲线。
