分布式锁相比较多线程锁，更加高级一些。它的作用范围，也由单机转换为分布式，是常用的资源协调手段。常用的有redis分布式做和zk分布式锁。但它们有什么区别呢？我们在平常使用中，又该如何选择。
1. 解析
这个问题对要求较高，它不仅要了解实现方法，还要对原理有所掌握。所以问题回答起来，分为很多层次。
众所周知，Redis标榜的是轻量级，直观上分布式锁是比较好实现的，比如使用setnx，但一旦加入高可用这个属性，Redis锁的实现难度就会爆炸式上升。
再加上锁的其他几个属性：乐观悲观、读写锁等，事情会更加的复杂。
如果你全都知晓，聊一天都聊不完。
2. 尝试分析以下
先来一个，比较浅显、入门的分析：
- redis的分布式锁，可以基于setnx指令实现（但其实更建议使用带nx参数的set指令）
- zk的分布式锁，是基于临时节点的有序性和节点的监听机制完成的
这种回答方式，直接把自己给绕进去了，因为这涉及到非常多的细节。别人只是问区别，为什么把自己往源码级别绕呢？
建议这样分析：
- Redis，使用redisson封装的RedLock
- Zk，使用curator封装的InterProcessMutex
对比：
- 实现难度上：Zookeeper >= redis
- 服务端性能：redis > Zookeeper
- 客户端性能：Zookeeper > redis
- 可靠性：Zookeeper > redis
细聊：
2.1 实现难度
对于直接操纵底层API来说，实现难度都是差不多的，都需要考虑很多边界场景。但由于Zk的ZNode天然具有锁的属性，所以直接上手撸的话，很简单。
Redis需要考虑太多异常场景，比如锁超时、锁的高可用等，实现难度较大。
2.2 服务端性能
Zk基于Zab协议，需要一半的节点ACK，才算写入成功，吞吐量较低。如果频繁加锁、释放锁，服务端集群压力会很大。
Redis基于内存，只写Master就算成功，吞吐量高，Redis服务器压力小。
2.3 客户端性能
Zk由于有通知机制，获取锁的过程，添加一个监听器就可以了。避免了轮询，性能消耗较小。
Redis并没有通知机制，它只能使用类似CAS的轮询方式去争抢锁，较多空转，会对客户端造成压力。
2.4 可靠性
这个就很明显了。Zookeeper就是为协调而生的，有严格的Zab协议控制数据的一致性，锁模型健壮。
Redis追求吞吐，可靠性上稍逊一筹。即使使用了Redlock，也无法保证100%的健壮性，但一般的应用不会遇到极端场景，所以也被常用。
3. 扩展
Zk的分布式锁样代码样例：
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ExampleClientThatLocks
{
private final InterProcessMutex lock;
private final FakeLimitedResource resource;
private final String clientName;
public ExampleClientThatLocks(CuratorFramework client, String lockPath, FakeLimitedResource resource, String clientName)
{
this.resource = resource;
this.clientName = clientName;
lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
}
public void doWork(long time, TimeUnit unit) throws Exception
{
if ( !lock.acquire(time, unit) )
{
throw new IllegalStateException(clientName + " could not acquire the lock");
}
try
{
System.out.println(clientName + " has the lock");
resource.use();
}
finally
{
System.out.println(clientName + " releasing the lock");
lock.release(); // always release the lock in a finally block
}
}
}
RedLock的分布式锁使用样例：
String resourceKey = "goodgirl";
RLock lock = redisson.getLock(resourceKey);
try {
lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
//真正的业务
Thread.sleep(100);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
if (lock.isLocked()) {
lock.unlock();
}
}
再附一段RedLock的内部lock和unlock的代码实现，以便对你对其复杂度有一定的了解。
@Override
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
"local mode = redis.call('hget', KEYS[1], 'mode'); " +
"if (mode == false) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], 'mode', 'read'); " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('set', KEYS[2] .. ':1', 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[2] .. ':1', ARGV[1]); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"if (mode == 'read') or (mode == 'write' and redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 1) then " +
"local ind = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"local key = KEYS[2] .. ':' .. ind;" +
"redis.call('set', key, 1); " +
"redis.call('pexpire', key, ARGV[1]); " +
"local remainTime = redis.call('pttl', KEYS[1]); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], math.max(remainTime, ARGV[1])); " +
"return nil; " +
"end;" +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
Arrays.<Object>asList(getName(), getReadWriteTimeoutNamePrefix(threadId)),
internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), getWriteLockName(threadId));
}
@Override
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
String timeoutPrefix = getReadWriteTimeoutNamePrefix(threadId);
String keyPrefix = getKeyPrefix(threadId, timeoutPrefix);
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"local mode = redis.call('hget', KEYS[1], 'mode'); " +
"if (mode == false) then " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"local lockExists = redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"if (lockExists == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], -1); " +
"if (counter == 0) then " +
"redis.call('hdel', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"end;" +
"redis.call('del', KEYS[3] .. ':' .. (counter+1)); " +
"if (redis.call('hlen', KEYS[1]) > 1) then " +
"local maxRemainTime = -3; " +
"local keys = redis.call('hkeys', KEYS[1]); " +
"for n, key in ipairs(keys) do " +
"counter = tonumber(redis.call('hget', KEYS[1], key)); " +
"if type(counter) == 'number' then " +
"for i=counter, 1, -1 do " +
"local remainTime = redis.call('pttl', KEYS[4] .. ':' .. key .. ':rwlock_timeout:' .. i); " +
"maxRemainTime = math.max(remainTime, maxRemainTime);" +
"end; " +
"end; " +
"end; " +
"if maxRemainTime > 0 then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], maxRemainTime); " +
"return 0; " +
"end;" +
"if mode == 'write' then " +
"return 0;" +
"end; " +
"end; " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; ",
Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName(), timeoutPrefix, keyPrefix),
LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, getLockName(threadId));
}
所以，建议使用已经封装好的组件。如果你非要使用setnx或者set指令去做这些事，xjjdog只能说是想被虐。基本原理我们可以做到了解，这些细节，不下点功夫是理不清的。
说了这半天，我们选型的时候，该如何做呢？这要看你的基础设施。如果你的应用用到了zk，而且集群性能很强劲，优选zk。如果你只有redis，不想为了个分布式锁，引入臃肿的zk，那就用redis。
作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0，欢迎添加好友，进一步交流。
xjjdog.cn 对200+原创文章进行了细致的分类，阅读更流畅，欢迎收藏。
