多线程情况下对共享资源的操作需要加锁，避免数据被写乱，在分布式系统中，这个问题也是存在的，此时就需要一个分布式锁服务。常见的分布式锁实现一般是基于DB、Redis、zookeeper。下面笔者会按照顺序分析下这3种分布式锁的设计与实现，想直接看分布式锁总结的小伙伴可直接翻到文档末尾处。
分布式锁的实现由多种方式，但是不管怎样，分布式锁一般要有以下特点：
•排他性：任意时刻，只能有一个client能获取到锁
•容错性：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作
•避免死锁：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达
除了以上特点之外，分布式锁最好也能满足可重入、高性能、阻塞锁特性（AQS这种，能够及时从阻塞状态唤醒）等，下面就话不多说，赶紧上车~
DB锁
在数据库新建一张表用于控制并发控制，表结构可以如下所示：
CREATE TABLE `lock_table` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '主键',
`key_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '分布式key',
`memo` varchar(43) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '可记录操作内容',
`update_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`,`key_id`),
UNIQUE KEY `key_id` (`key_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
key_id作为分布式key用来并发控制，memo可用来记录一些操作内容（比如memo可用来支持重入特性，标记下当前加锁的client和加锁次数）。将key_id设置为唯一索引，保证了针对同一个key_id只有一个加锁（数据插入）能成功。此时lock和unlock伪代码如下：
def lock ：
exec sql: insert into lock_table(key_id, memo, update_time) values (key_id, memo, NOW())
if result == true :
return true
else :
return false
def unlock ：
exec sql: delete from lock_table where key_id = 'key_id' and memo = 'memo'
注意，伪代码中的lock操作是非阻塞锁，也就是tryLock，如果想实现阻塞（或者阻塞超时）加锁，只修反复执行lock伪代码直到加锁成功为止即可。基于DB的分布式锁其实有一个问题，那就是如果加锁成功后，client端宕机或者由于网络原因导致没有解锁，那么其他client就无法对该key_id进行加锁并且无法释放了。为了能够让锁失效，需要在应用层加上定时任务，去删除过期还未解锁的记录，比如删除2分钟前未解锁的伪代码如下：
def clear_timeout_lock :
exec sql : delete from lock_table where update_time < ADDTIME(NOW(),'-00:02:00')
因为单实例DB的TPS一般为几百，所以基于DB的分布式性能上限一般也是1k以下，一般在并发量不大的场景下该分布式锁是满足需求的，不会出现性能问题。不过DB作为分布式锁服务需要考虑单点问题，对于分布式系统来说是不允许出现单点的，一般通过数据库的同步复制，以及使用vip切换Master就能解决这个问题。
以上DB分布式锁是通过insert来实现的，如果加锁的数据已经在数据库中存在，那么用select xxx where key_id = xxx for udpate方式来做也是可以的。
Redis锁
Redis锁是通过以下命令对资源进行加锁：
set key_id key_value NX PX expireTime
其中，set nx命令只会在key不存在时给key进行赋值，px用来设置key过期时间，key_value一般是随机值，用来保证释放锁的安全性（释放时会判断是否是之前设置过的随机值，只有是才释放锁）。由于资源设置了过期时间，一定时间后锁会自动释放。
set nx保证并发加锁时只有一个client能设置成功（Redis内部是单线程，并且数据存在内存中，也就是说redis内部执行命令是不会有多线程同步问题的），此时的lock/unlock伪代码如下：
def lock:
if (redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'ex', ARGV[2], 'nx')) then
return true
end
return false
def unlock:
if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
redis.call('del', KEYS[1])
return true
end
return false
分布式锁服务中的一个问题
如果一个获取到锁的client因为某种原因导致没能及时释放锁，并且redis因为超时释放了锁，另外一个client获取到了锁.
那么如何解决这个问题呢，一种方案是引入锁续约机制，也就是获取锁之后，释放锁之前，会定时进行锁续约，比如以锁超时时间的1/3为间隔周期进行锁续约。
关于开源的redis的分布式锁实现有很多，比较出名的有redisson[1]、百度的dlock[2]，关于分布式锁，笔者也写了一个简易版的分布式锁redis-lock，主要是增加了锁续约和可同时针对多个key加锁的机制。
对于高可用性，一般可以通过集群或者master-slave来解决，redis锁优势是性能出色，劣势就是由于数据在内存中，一旦缓存服务宕机，锁数据就丢失了。像redis自带复制功能，可以对数据可靠性有一定的保证，但是由于复制也是异步完成的，因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机，锁数据丢失问题。
zookeeper分布式锁
ZooKeeper是一个高可用的分布式协调服务，由雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。ZooKeeper提供了一项基本的服务：分布式锁服务。zookeeper重要的3个特征是：zab协议、node存储模型和watcher机制。通过zab协议保证数据一致性，zookeeper集群部署保证可用性，node存储在内存中，提高了数据操作性能，使用watcher机制，实现了通知机制（比如加锁成功的client释放锁时可以通知到其他client）。
zookeeper node模型支持临时节点特性，即client写入的数据时临时数据，当客户端宕机时临时数据会被删除，这样就不需要给锁增加超时释放机制了。当针对同一个path并发多个创建请求时，只有一个client能创建成功，这个特性用来实现分布式锁。注意：如果client端没有宕机，由于网络原因导致zookeeper服务与client心跳失败，那么zookeeper也会把临时数据给删除掉的，这时如果client还在操作共享数据，是有一定风险的。
基于zookeeper实现分布式锁，相对于基于redis和DB的实现来说，使用上更容易，效率与稳定性较好。curator封装了对zookeeper的api操作，同时也封装了一些高级特性，如：Cache事件监听、选举、分布式锁、分布式计数器、分布式Barrier等，使用curator进行分布式加锁示例如下：
<!--引入依赖-->
<!--对zookeeper的底层api的一些封装-->
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-framework</artifactId>
<version>2.12.0</version>
</dependency>
<!--封装了一些高级特性，如：Cache事件监听、选举、分布式锁、分布式计数器、分布式Barrier等-->
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-recipes</artifactId>
<version>2.12.0</version>
</dependency>
public static void main(String[] args) throws Exception {
String lockPath = "/curator_recipes_lock_path";
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString("192.168.193.128:2181")
.retryPolicy(new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)).build();
client.start();
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
Runnable task = () -> {
try {
lock.acquire();
try {
System.out.println("zookeeper acquire success: " + Thread.currentThread().getName());
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.release();
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
};
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
executor.execute(task);
}
LockSupport.park();
}
zookeeper 加锁释放锁流程:
1、首先，在 Zookeeper 当中创建一个持久节点，给它取个名字名字叫 ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，在 ParentLock 这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。之后，Client1 查找 ParentLock 下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点 Lock1 是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。
2、这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在 ParentLock 下再创建一个临时顺序节点 Lock2。
3、Client2 查找 ParentLock 下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点 Lock2 是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点 Lock2 并不是最小的。于是，Client2 向排序仅比它靠前的节点 Lock1 注册 Watcher，用于监听 Lock1 节点是否存在。这意味着 Client2 抢锁失败，进入了等待状态，这就形成了一个等待队列。
4、 当任务完成时，Client1 会显示调用删除节点 Lock1 的指令。此时由于 Client2 一直监听着 Lock1 的存在状态，当 Lock1 节点被删除，Client2 会立刻收到通知。这时候 Client2 会再次查询 ParentLock 下面的所有节点，确认自己创建的节点 Lock2 是不是目前最小的节点。如果是最小，则 Client2 顺理成章获得了锁。
5、如果说获得锁的 Client1 在任务执行过程中如果崩溃了，则会断开与 Zookeeper 服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点 Lock1 会随之自动删除；所以Client2 又收到通知获得了锁。
说到这，是不是觉得Zookeeper的机制来实现分布式锁较为不错，人家都给你封装好了，不用向Redis那样实现分布式锁还得考虑超时、原子性、误删除之类的。
还有等待队列可以提升抢锁效率，比起Redis实现的效果确实是舒服了许多。
总结
从上面介绍的3种分布式锁的设计与实现中，我们可以看出每种实现都有各自的特点，针对潜在的问题有不同的解决方案，归纳如下：
•性能：redis > zookeeper > db。
•避免死锁：DB通过应用层设置定时任务来删除过期还未释放的锁，redis通过设置超时时间来解决，而zookeeper是通过临时节点来解决。
•可用性：DB可通过数据库同步复制，vip切换master来解决，redis可通过集群或者master-slave方式来解决，zookeeper本身自己是通过zab协议集群部署来解决的。
注意，DB和redis的复制一般都是异步的，也就是说某些时刻分布式锁发生故障可能存在数据不一致问题，而zookeeper本身通过zab协议保证集群内(至少n/2+1个)节点数据一致性。
•锁唤醒：DB和redis分布式锁一般不支持唤醒机制（也可以通过应用层自己做轮询检测锁是否空闲，空闲就唤醒内部加锁线程），zookeeper可通过本身的watcher/notify机制来做。
使用分布式锁，安全性上和多线程（同一个进程内）加锁是没法比的，可能由于网络原因，分布式锁服务（因为超时或者认为client挂了）将加锁资源给删除了，如果client端继续操作共享资源，此时是有隐患的。
因此，对于分布式锁，一个是尽量提高分布式锁服务的可用性，另一个就是要部署同一内网，尽量降低网络问题发生几率。这样来看，貌似分布式锁服务不是“完美”的（PS：技术貌似也不好做到十全十美 :( ），那么开发人员该如何选择分布式锁呢？最好是结合自己的业务实际场景，来选择不同的分布式锁实现，一般来说，基于redis的分布式锁服务应用较多。
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