java实现分布式锁，进阶学习
顺序临时节点： Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 Znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径来表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。
节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），每个节点还能被标记为有序性（SEQUENTIA
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L），一旦节点被标记为有序性，那么整个节点就具有顺序自增的特点。一般我们可以组合这几类节点来创建我们所需要的节点，例如，创建一个持久节点作为父节点，在父节点下面创建临时节点，并标记该临时节点为有序性。
Watch 机制： Zookeeper 还提供了另外一个重要的特性，Watcher（事件监听器）。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给用户。
我们熟悉了 Zookeeper 的这两个特性之后，就可以看看 Zookeeper 是如何实现分布式锁的了。
首先，我们需要建立一个父节点，节点类型为持久节点（PERSISTENT） ，每当需要访问共享资源时，就会在父节点下建立相应的顺序子节点，节点类型为临时节点（EPHEMERAL），且标记为有序性（SEQUENTIAL），并且以临时节点名称 + 父节点名称 + 顺序号组成特定的名字。
在建立子节点后，对父节点下面的所有以临时节点名称 name 开头的子节点进行排序，判断刚刚建立的子节点顺序号是否是最小的节点，如果是最小节点，则获得锁。
如果不是最小节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上一顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。
当调用完共享资源后，删除该节点，关闭 zk，进而可以触发监听事件，释放该锁。
以上实现的分布式锁是严格按照顺序访问的并发锁。一般我们还可以直接引用 Curator 框架来实现 Zookeeper 分布式锁，代码如下：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if ( lock.acquire(maxWait, waitUnit) )
{
try
{
// do some work inside of the critical section here
}
finally
{
lock.release();
}
}
Zookeeper 实现的分布式锁，例如相对数据库实现，有很多优点。Zookeeper 是集群实现，可以避免单点问题，且能保证每次操作都可以有效地释放锁，这是因为一旦应用服务挂掉了，临时节点会因为 session 连接断开而自动删除掉。
由于频繁地创建和删除结点，加上大量的 Watch 事件，对 Zookeeper 集群来说，压力非常大。且从性能上来说，其与接下来我要讲的 Redis 实现的分布式锁相比，还是存在一定的差距。
Redis 实现分布式锁
相对于前两种实现方式，基于 Redis 实现的分布式锁是最为复杂的，但性能是最佳的。
大部分开发人员利用 Redis 实现分布式锁的方式，都是使用 SETNX+EXPIRE 组合来实现，在 Redis 2.6.12 版本之前，具体实现代码如下：
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);//设置锁
if (result == 1) {//获取锁成功
// 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁
jedis.expire(lockKey, expireTime);//通过过期时间删除锁
return true;
}
return false;
}
setnx 函数的返回值有 0 和 1：
-
返回 1，说明该服务器获得锁，setnx 将 key 对应的 value 设置为当前时间 + 锁的有效时间。
-
返回 0，说明其他服务器已经获得了锁，进程不能进入临界区。该服务器可以不断尝试 setnx 操作，以获得锁。
这种方式实现的分布式锁，是通过 setnx() 方法设置锁，如果 lockKey 存在，则返回失败，否则返回成功。设置成功之后，为了能在完成同步代码之后成功释放锁，方法中还需要使用 expire() 方法给 lockKey 值设置一个过期时间，确认 key 值删除，避免出现锁无法释放，导致下一个线程无法获取到锁，即死锁问题。
如果程序在设置过期时间之前、设置锁之后出现崩溃，此时如果 lockKey 没有设置过期时间，将会出现死锁问题。
在 Redis 2.6.12 版本后 SETNX 增加了过期时间参数：
private static final String LOCK_SUCCESS = “OK”;
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = “NX”;
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = “PX”;
/**
-
尝试获取分布式锁
-
@param jedis Redis客户端
-
@param lockKey 锁
-
@param requestId 请求标识
-
@param expireTime 超期时间
-
@return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
我们也可以通过 Lua 脚本来实现锁的设置和过期时间的原子性，再通过 jedis.eval() 方法运行该脚本：
// 加锁脚本
private static final String SCRIPT_LOCK = “if redis.call(‘setnx’, KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call(‘pexpire’, KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end”;
// 解锁脚本
private static final String SCRIPT_UNLOCK = “if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) else return 0 end”;
Redis 通常可以使用 setnx(key, value) 函数来实现分布式锁。key 和 value 就是基于缓存的分布式锁的两个属性，其中 key 表示锁 id，value = currentTime + timeOut，表示当前时间 + 超时时间。也就是说，某个进程获得 key 这把锁后，如果在 value 的时间内未释放锁，系统就会主动释放锁。
虽然 SETNX 方法保证了设置锁和过期时间的原子性，但如果我们设置的过期时间比较短，而执行业务时间比较长，就会存在锁代码块失效的问题。我们需要将过期时间设置得足够长，来保证以上问题不会出现。
这个方案是目前最优的分布式锁方案，但如果是在 Redis 集群环境下，依然存在问题。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Master 节点获取到锁后，在没有同步到其它节点时，Master 节点崩溃了，此时新的 Master 节点依然可以获取锁，所以多个应用服务可以同时获取到锁。
Redlock 算法
Redisson 由 Redis 官方推出，它是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。Redisson 是基于 netty 通信框架实现的，所以支持非阻塞通信，性能相对于我们熟悉的 Jedis 会好一些。
Redisson 中实现了 Redis 分布式锁，且支持单点模式和集群模式。在集群模式下，Redisson 使用了 Redlock 算法，避免在 Master 节点崩溃切换到另外一个 Master 时，多个应用同时获得锁。我们可以通过一个应用服务获取分布式锁的流程，了解下 Redlock 算法的实现：
在不同的节点上使用单个实例获取锁的方式去获得锁，且每次获取锁都有超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可用。当应用服务成功获取锁的 Redis 节点超过半数（N/2+1，N 为节点数) 时，并且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获取锁成功。
一旦获取锁成功，就会重新计算释放锁的时间，该时间是由原来释放锁的时间减去获取锁所消耗的时间；而如果获取锁失败，客户端依然会释放获取锁成功的节点。具体的代码实现如下：
- 首先引入 jar 包：
org.redisson
redisson
3.8.2
- 实现 Redisson 的配置文件：
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000).setPassword(“1”)
.addNodeAddress(“redis://127.0.0.1:7001”).setPassword(“1”)
.addNodeAddress(“redis://127.0.0.1:7002”)
.setPassword(“1”);
return Redisson.create(config);
}
- 获取锁操作：
long waitTimeout = 10;
long leaseTime = 1;
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(“lock1”);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(“lock2”);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(“lock3”);
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功，且设置总超时时间以及单个节点超时时间
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
…