分布式锁（Redis,zookeeper）分布式锁，基于Redis（setNX+看门狗）, 基于ZooKeeper(可靠

为什么需要分布式锁？

在多线程环境中，如果多个线程同时访问共享资源（例如商品库存、外卖订单），会发生数据竞争，可能会导致出现脏数据或者系统问题，威胁到程序的正常运行。

为了保证共享资源被安全地访问，我们需要使用互斥操作对共享资源进行保护，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源，其他线程需要等待当前线程释放后才能访问。这样可以避免数据竞争和脏数据问题，保证程序的正确性和稳定性。

如何才能实现共享资源的互斥访问呢？ 锁是一个比较通用的解决方案，更准确点来说是悲观锁。

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。

对于单机多线程来说，在 Java 中，我们通常使用 ReentrantLock 类、synchronized 关键字这类 JDK 自带的 本地锁 来控制一个 JVM 进程内的多个线程对本地共享资源的访问。

分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。于是，分布式锁 就诞生了。

分布式锁应该具备哪些条件？

一个最基本的分布式锁需要满足：

互斥：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有。
高可用：锁服务是高可用的，当一个锁服务出现问题，能够自动切换到另外一个锁服务。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。这一般是通过超时机制实现的。
可重入：一个节点获取了锁之后，还可以再次获取锁。

除了上面这三个基本条件之外，一个好的分布式锁还需要满足下面这些条件：

高性能：获取和释放锁的操作应该快速完成，并且不应该对整个系统的性能造成过大影响。
非阻塞：如果获取不到锁，不能无限期等待，避免对系统正常运行造成影响

分布式锁的常见实现方式有哪些？

常见分布式锁实现方案如下：

基于关系型数据库比如 MySQL 实现分布式锁。
基于分布式协调服务 ZooKeeper 实现分布式锁。
基于分布式键值存储系统比如 Redis 、Etcd 实现分布式锁。

基于 Redis 实现分布式锁

如何基于 Redis 实现一个最简易的分布式锁？

不论是本地锁还是分布式锁，核心都在于“互斥”。

在 Redis 中， SETNX 命令是可以帮助我们实现互斥。SETNX 即 SET if Not eXists (对应 Java 中的 setIfAbsent 方法)，如果 key 不存在的话，才会设置 key 的值。如果 key 已经存在， SETNX 啥也不做。

释放锁的话，直接通过 DEL 命令删除对应的 key 即可。

为了防止误删到其他的锁，这里我们建议使用 Lua 脚本通过 key 对应的 value（唯一值）来判断。

选用 Lua 脚本是为了保证解锁操作的原子性。因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，从而保证了锁释放操作的原子性。

这是一种最简易的 Redis 分布式锁实现，实现方式比较简单，性能也很高效。不过，这种方式实现分布式锁存在一些问题。就比如应用程序遇到一些问题比如释放锁的逻辑突然挂掉，可能会导致锁无法被释放，进而造成共享资源无法再被其他线程/进程访问。

为什么要给锁设置一个过期时间？

为了避免锁无法被释放，我们可以想到的一个解决办法就是：给这个 key（也就是锁）设置一个过期时间

127.0.0.1:6379> SET lockKey uniqueValue EX 3 NX
OK

lockKey：加锁的锁名；
uniqueValue：能够唯一标识锁的随机字符串；
NX：只有当 lockKey 对应的 key 值不存在的时候才能 SET 成功；
EX：过期时间设置（秒为单位）EX 3 标示这个锁有一个 3 秒的自动过期时间。与 EX 对应的是 PX（毫秒为单位），这两个都是过期时间设置。

一定要保证设置指定 key 的值和过期时间是一个原子操作！！！ 不然的话，依然可能会出现锁无法被释放的问题。

这样确实可以解决问题，不过，这种解决办法同样存在漏洞：如果操作共享资源的时间大于过期时间，就会出现锁提前过期的问题，进而导致分布式锁直接失效。如果锁的超时时间设置过长，又会影响到性能。

如果操作共享资源的操作还未完成，锁过期时间能够自己续期就好了

Redisson 中的分布式锁自带自动续期机制，使用起来非常简单，原理也比较简单，其提供了一个专门用来监控和续期锁的 Watch Dog（看门狗） ，如果操作共享资源的线程还未执行完成的话，Watch Dog 会不断地延长锁的过期时间，进而保证锁不会因为超时而被释放。每过 10 秒，看门狗就会执行续期操作，将锁的超时时间设置为 30 秒。看门狗续期前也会先判断是否需要执行续期操作，需要才会执行续期，否则取消续期操作。通过调用 renewExpirationAsync() 方法实现锁的异步续期,renewExpirationAsync 方法其实是调用 Lua 脚本实现的续期，这样做主要是为了保证续期操作的原子性。

我这里以 Redisson 的分布式可重入锁 RLock 为例来说明如何使用 Redisson 实现分布式锁.

// 1.获取指定的分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("lock");
// 2.拿锁且不设置锁超时时间，具备 Watch Dog 自动续期机制
lock.lock();
// 3.执行业务
...
// 4.释放锁
lock.unlock();

如何实现可重入锁？

所谓可重入锁指的是在一个线程中可以多次获取同一把锁，比如一个线程在执行一个带锁的方法，该方法中又调用了另一个需要相同锁的方法，则该线程可以直接执行调用的方法即可重入，而无需重新获得锁。像 Java 中的 synchronized 和 ReentrantLock 都属于可重入锁。

不可重入的分布式锁基本可以满足绝大部分业务场景了，一些特殊的场景可能会需要使用可重入的分布式锁。

可重入分布式锁的实现核心思路是线程在获取锁的时候判断是否为自己的锁，如果是的话，就不用再重新获取了。为此，我们可以为每个锁关联一个可重入计数器和一个占有它的线程。当可重入计数器大于 0 时，则锁被占有，需要判断占有该锁的线程和请求获取锁的线程是否为同一个。

实际项目中，我们不需要自己手动实现，推荐使用我们上面提到的 Redisson ，其内置了多种类型的锁比如可重入锁（Reentrant Lock）、自旋锁（Spin Lock）、公平锁（Fair Lock）、多重锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、读写锁（ReadWriteLock）。

Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了避免单点故障，生产环境下的 Redis 服务通常是集群化部署的。

Redis 集群下，上面介绍到的分布式锁的实现会存在一些问题。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。---使用Redlock

Redlock 算法的思想是让客户端向 Redis 集群中的多个独立的 Redis 实例依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。

即使部分 Redis 节点出现问题，只要保证 Redis 集群中有半数以上的 Redis 节点可用，分布式锁服务就是正常的。

Redlock 是直接操作 Redis 节点的，并不是通过 Redis 集群操作的，这样才可以避免 Redis 集群主从切换导致的锁丢失问题。

Redlock：在处理主从未同步时主节点宕机的情况下，Redlock 通过要求在半数以上实例上获取锁来提供容错性，即使某个实例宕机，只要其他大多数实例正常工作，锁服务仍然有效。
MultiLock：MultiLock 需要在所有参与的实例上成功获取锁，因此对每个实例的可用性要求更高。如果某个实例的主节点宕机或未同步，可能会导致锁获取失败，从而增加重试次数。（主从平等）

基于 ZooKeeper 实现分布式锁

Redis 实现分布式锁性能较高，ZooKeeper 实现分布式锁可靠性更高。实际项目中，我们应该根据业务的具体需求来选择。

如何基于 ZooKeeper 实现分布式锁？

ZooKeeper 分布式锁是基于 临时顺序节点 和 Watcher（事件监听器） 实现的。

获取锁：

首先我们要有一个持久节点/locks，客户端获取锁就是在locks下创建临时顺序节点。
假设客户端 1 创建了/locks/lock1节点，创建成功之后，会判断 lock1是否是 /locks 下最小的子节点。
如果 lock1是最小的子节点，则获取锁成功。否则，获取锁失败。
如果获取锁失败，则说明有其他的客户端已经成功获取锁。客户端 1 并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点比如/locks/lock0上注册一个事件监听器。这个监听器的作用是当前一个节点释放锁之后通知客户端 1（避免无效自旋），这样客户端 1 就加锁成功了。

释放锁：

成功获取锁的客户端在执行完业务流程之后，会将对应的子节点删除。
成功获取锁的客户端在出现故障之后，对应的子节点由于是临时顺序节点，也会被自动删除，避免了锁无法被释放。
我们前面说的事件监听器其实监听的就是这个子节点删除事件，子节点删除就意味着锁被释放。

实际项目中，推荐使用 Curator 来实现 ZooKeeper 分布式锁。Curator 是 Netflix 公司开源的一套 ZooKeeper Java 客户端框架，相比于 ZooKeeper 自带的客户端 zookeeper 来说，Curator 的封装更加完善，各种 API 都可以比较方便地使用。

Curator主要实现了下面四种锁：

InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
InterProcessSemaphoreMutex：分布式不可重入排它锁
InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器，获取锁的时候获取所有锁，释放锁也会释放所有锁资源（忽略释放失败的锁）。

为什么要用临时顺序节点？

每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。

我们通常是将 znode 分为 4 大类：

持久（PERSISTENT）节点：一旦创建就一直存在即使 ZooKeeper 集群宕机，直到将其删除。
临时（EPHEMERAL）节点：临时节点的生命周期是与 客户端会话（session） 绑定的，会话消失则节点消失 。并且，临时节点只能做叶子节点 ，不能创建子节点。
持久顺序（PERSISTENT_SEQUENTIAL）节点：除了具有持久（PERSISTENT）节点的特性之外， 子节点的名称还具有顺序性。比如 /node1/app0000000001、/node1/app0000000002 。
临时顺序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）节点：除了具备临时（EPHEMERAL）节点的特性之外，子节点的名称还具有顺序性。

临时节点相比持久节点，最主要的是对会话失效的情况处理不一样，临时节点会话消失则对应的节点消失。这样的话，如果客户端发生异常导致没来得及释放锁也没关系，会话失效节点自动被删除，不会发生死锁的问题。

假设不使用顺序节点的话，所有尝试获取锁的客户端都会对持有锁的子节点加监听器。当该锁被释放之后，势必会造成所有尝试获取锁的客户端来争夺锁，这样对性能不友好。使用顺序节点之后，只需要监听前一个节点就好了，对性能更友好。

为什么要设置对前一个节点的监听？

Watcher（事件监听器），是 ZooKeeper 中的一个很重要的特性。ZooKeeper 允许用户在指定节点上注册一些 Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去，该机制是 ZooKeeper 实现分布式协调服务的重要特性。

同一时间段内，可能会有很多客户端同时获取锁，但只有一个可以获取成功。如果获取锁失败，则说明有其他的客户端已经成功获取锁。获取锁失败的客户端并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点注册一个事件监听器。

这个事件监听器的作用是：当前一个节点对应的客户端释放锁之后（也就是前一个节点被删除之后，监听的是删除事件），通知获取锁失败的客户端（唤醒等待的线程，Java 中的 wait/notifyAll ），让它尝试去获取锁，然后就成功获取锁了。