一、Redis分布式锁

1、setnx + lua脚本

优点：redis基于内存，读写性能很高，因此基于redis的分布式锁效率比较高

缺点：分布式环境下可能会有节点数据同步问题，可靠性有一定的影响。比如现在有一个3主3丛的Redis集群，客户端发生的命令写入了机器1的master 节点，数据正准备主丛同步的时候，master 结点挂了，slave 结点没有接收到最新的数据，此时 slave结点竞选为master, 导致之前加的分布式锁失效。

2、Redission

优点：解决了Redis集群的同步可用性问题

缺点：网上是说：发布时间短，稳定性和可靠性有待验证。个人觉得，目前市面上已经稳定了，算是比较成熟的比较完善的分布式锁了。

3、Redis分布式锁的缺点

如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。

但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。

此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

二、ZK分布式锁

优点：不存在redis的数据同步（zookeeper是同步完以后才返回）、主从切换（zookeeper主从切换的过程中服务是不可用的）的问题，可靠性很高

缺点：保证了可靠性的同时牺牲了一部分效率（但是依然很高）。性能不如redis。

1、排他锁

排他锁（Exclusive Locks），又被称为写锁或独占锁，如果事务T1对数据对象O1加上排他锁，那么整个加锁期间，只允许事务T1对O1进行读取和更新操作，其他任何事务都不能进行读或写。

定义锁：/exclusive_lock/lock

实现方式：

利用 zookeeper 的同级节点的唯一性特性，在需要获取排他锁时，所有的客户端试图通过调用 create() 接口，在 /exclusive_lock 节点下创建临时子节点 /exclusive_lock/lock，最终只有一个客户端能创建成功，那么此客户端就获得了分布式锁。同时，所有没有获取到锁的客户端可以在 /exclusive_lock 节点上注册一个子节点变更的 watcher 监听事件，以便重新争取获得锁。

2、共享锁

共享锁（Shared Locks），又称读锁。如果事务T1对数据对象O1加上了共享锁，那么当前事务只能对O1进行读取操作，其他事务也只能对这个数据对象加共享锁，直到该数据对象上的所有共享锁都释放。

定义锁: /shared_lock/[hostname]-请求类型W/R-序号

实现方式：

1、客户端调用 create 方法创建类似定义锁方式的临时顺序节点。

2、客户端调用 getChildren 接口来获取所有已创建的子节点列表。

3、判断是否获得锁，对于读请求如果所有比自己小的子节点都是读请求或者没有比自己序号小的子节点，表明已经成功获取共享锁，同时开始执行度逻辑。对于写请求，如果自己不是序号最小的子节点，那么就进入等待。

4、如果没有获取到共享锁，读请求向比自己序号小的最后一个写请求节点注册 watcher 监听，写请求向比自己序号小的最后一个节点注册watcher 监听。

3、curator 的几种锁方案

实际开发过程中，可以 curator 工具包封装的API帮助我们实现分布式锁。

<dependency><groupId>org.apache.curator</groupId><artifactId>curator-recipes</artifactId><version>4.0.1</version>
</dependency>

1、InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
2、InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁
3、InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁

下面例子模拟 50 个线程使用重入排它锁 InterProcessMutex 同时争抢锁：

public class InterprocessLock {public static void main(String[] args)  {CuratorFramework zkClient = getZkClient();String lockPath = "/lock";InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(zkClient, lockPath);//模拟50个线程抢锁for (int i = 0; i < 50; i++) {new Thread(new TestThread(i, lock)).start();}}static class TestThread implements Runnable {private Integer threadFlag;private InterProcessMutex lock;public TestThread(Integer threadFlag, InterProcessMutex lock) {this.threadFlag = threadFlag;this.lock = lock;}@Overridepublic void run() {try {lock.acquire();System.out.println("第"+threadFlag+"线程获取到了锁");//等到1秒后释放锁Thread.sleep(1000);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally {try {lock.release();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}private static CuratorFramework getZkClient() {String zkServerAddress = "192.168.3.39:2181";ExponentialBackoffRetry retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3, 5000);CuratorFramework zkClient = CuratorFrameworkFactory.builder().connectString(zkServerAddress).sessionTimeoutMs(5000).connectionTimeoutMs(5000).retryPolicy(retryPolicy).build();zkClient.start();return zkClient;}
}

秒杀、红包源码参考：

spring-boot-seckill: 从0到1构建分布式秒杀系统，脱离案例讲架构都是耍流氓，交流群：933593697https://gitee.com/xiaxinyu3_admin/spring-boot-seckill.git

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