分布式锁

分布式锁，是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。

保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行

分布式锁期望的效果:

可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。

这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）

这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）

有高可用的获取锁和释放锁功能

获取锁和释放锁的性能要好

实现方式

基于数据库实现分布式锁

要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。

当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。

上面这种简单的实现有以下几个问题：

1、这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。

2、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。

3、这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。

4、这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。

当然，也可以有其他方式解决上面的问题。

数据库是单点？搞两个数据库，数据之前双向同步。一旦挂掉快速切换到备库上。
没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。
非阻塞的？搞一个while循环，直到insert成功再返回成功。
非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了。

基于缓存实现分布式锁

相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。

目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached等.可以通过设置失效时间, 到达时间之后锁会自动释放.

但是, 失效时间设置多长时间为好？如何设置的失效时间太短，方法没等执行完，锁就自动释放了，那么就会产生并发问题。如果设置的时间太长，其他获取锁的线程就可能要平白的多等一段时间。

优点: 性能好，实现起来较为方便。
缺点: 通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。

基于Zookeeper实现分布式锁

大致思想即为：

每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。

实现程度:

锁无法释放？

使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
非阻塞锁？

使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。
不可重入？

使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。
单点问题？

使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。

可以直接使用zookeeper第三方库Curator客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务。

public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    try {
        return interProcessMutex.acquire(timeout, unit);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return true;
}
public boolean unlock() {
    try {
        interProcessMutex.release();
    } catch (Throwable e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
    } finally {
        executorService.schedule(new Cleaner(client, path), delayTimeForClean, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    return true;
}

Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现。acquire方法用户获取锁，release方法用于释放锁。

但是，Zookeeper实现的分布式锁其实存在一个缺点，那就是性能上可能并没有缓存服务那么高。因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据sync到所有的Follower机器上。

此外，使用Zookeeper也有可能带来并发问题，只是并不常见而已。考虑这样的情况，由于网络抖动，客户端可ZK集群的session连接断了，那么zk以为客户端挂了，就会删除临时节点，这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了,就可能产生并发问题。

这个问题不常见是因为zk有重试机制，一旦zk集群检测不到客户端的心跳，就会重试，Curator客户端支持多种重试策略。多次重试之后还不行的话才会删除临时节点。

选择一个合适的重试策略也比较重要，要在锁的粒度和并发之间找一个平衡。

三种方案的比较

上面几种方式，哪种方式都无法做到完美。就像CAP一样，在复杂性、可靠性、性能等方面无法同时满足，所以，根据不同的应用场景选择最适合自己的才是王道。

从理解的难易程度角度（从低到高）
- 数据库 > 缓存 > Zookeeper
从实现的复杂性角度（从低到高）
- Zookeeper >= 缓存 > 数据库
从性能角度（从高到低）
- 缓存 > Zookeeper >= 数据库
从可靠性角度（从高到低）
- Zookeeper > 缓存 > 数据库