一、分布式锁的概念
分布式锁如果我们从概念上来看，它分为两个维度，一个是锁，一个是分布式。
锁是什么？
举个粗俗一点例子，我们上厕所占坑，一个坑一个门，一个门一个锁，我们蹲坑就要拿钥匙去开锁，然后方便，再解锁，然后给另外一个人方便。话糙理不糙，在java的世界里，我们希望完成某项业务是原子的，独立的，就得为这块业务上一把锁，锁的作用就是把这块业务范围的代码“锁”起来，所有想要进入该块业务的线程都得在门外等着，等我处理完再给你处理。正如上厕所不可能多个人同时拿到钥匙，一起开锁，一起蹲坑一样。java中提供了各式各样的锁，有乐观锁/悲观锁、独享锁/共享锁、互斥锁/读写锁、公平锁/非公平锁、偏向锁/轻量级锁/重量级锁、可重入锁、分段锁、自旋锁等等，至于这些锁的实现逻辑以及方法在这里我就不多言了，有兴起的同学可以度娘，一抓一大把。
分布式是什么？
说分布式就得拿单体来说了，粗糙点一说，一个jvm虚拟机算一个单体，所有请求都由这台虚拟机完成。那个分布式又是什么呢？是不是多个单体就是分布式呢？你要是硬要这么说，也没问题，只是这也太粗糙的说法了。。。[无所谓的表情.gif] 下面也画了一张略为粗糙的图给大伙解释一下分布式框架模型。
从上图可以看出，用户的请求通过nginx的转发，有可能落到不同的jvm上，也就是说一个业务如果发生并发，有可能落到不同的jvm上，而java的锁只适用于当前的jvm,并不能跨不同的jvm来保证一项业务的原子性。也就是说java提供的各种锁，并不能解决分布式的业务原子性的问题。那我非得要解决这个问题，怎么办？根据我们编程的习惯，不同的方法有一样的逻辑业务块，我们习惯性地把同样的业务块提取出来，做成通用的方法给那些不同的方法调用。那我们把一个jvm提出来做锁不就解决了分布式锁的问题了吗？此时的架构就会变成这样
那用以上的图是不是就可以解决分布式锁的问题了？呃，低性能，低可用地完成了。。。是这种思路没错，但java锁服务又形成了一个单体服务了，无法集群化就谈不上高可用了。那么我们该如何解决这个问题呢？其实，我们的问题只是缺一个高性能，高可用的中间件做锁而已，那哪些中间件或产品有这些功能呢？那就聊到分布式锁的实现了
二、分布式锁的实现
在聊分布式锁的实现的前提下，我们先来了解一下，一个分布式锁要能做到哪些事情才能算得上是一把好的分布式锁？
1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被 一台机器的一个线程执行
2、高性能的获取锁与释放锁
3、高可用的获取锁与释放锁
4、具备可重入性
5、具备锁失效机制，防止死锁；
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。（可选）
7、具备阻塞锁特性，未获得锁的时候需要等待下次获锁的时机（可选）
基于以上的特性，我们看看能实现这些特殊的三种分布式锁的实现。
1、基于数据库(Mysql)实现分布式锁
我们知道数据库本身的事务是具有原子性的功能，而执行单条命令如：insert,update,delete都是自动提交事务的，那这几条命令，我们选一条来做分布式锁的功能就可以了。如果选update与delete，前提都是需要先insert数据的。所以我们直接选insert来实现该功能。insert之前，我们先建表。表结构如下：
CREATE TABLE `method_lock` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`method_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '锁定的方法名',
`desc` varchar(64) NOT NULL COMMENT '备注信息',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
`PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';
注意红色部分的语句，我们把method_name设置为unique,说明在这表里的method_name不能存在同样的值。就是当遇到多个相同的值同时插入的时候，仅且只有一条能插入成功，其它都失败。那么成功的那一条就能成功地获取到锁，剩余失败的就取不到锁。而当业务执行完成后，我们要释放锁，就delete这条数据即可。看到这里，整个获取锁-执行业务-释放锁的过程就完成了，是不是很简明了？但这也显而易见地出现了以下的问题：
1、不可重入，同一个事务在没有释放锁之前无法再次获取到该锁
2、没有失效时间，一旦解锁失败则会一直保留着这把锁
3、非阻塞的，没有获得锁的现场一旦失败不会等待，要想再次获得必须重新出发获取锁的操作
4、强依赖数据库的可用性，数据库一旦挂掉会导致业务不可用
针对上面的问题，我们也可以通过其它手段来解决的
1、不可重入。添加请求Id与count字段，同一请求Id可在update count+1，而不是插入
2、没有失效时间。添加失效时间字段，再通过调度器对过期数据进行处理
3、非阻塞。通过while循环来不断调用尝试获取锁（类似CAS，不过这个CAS的成本有点高，性能低下）
4、数据库可用性。数据库主从设计，保证高可用
数据库这种方式虽然说也是一种解决方案，但如果并发量稍微大那么一点点，就有insert来尝试获取锁，要知道mysql的UNIQUE判断也是要耗性能的，加上那么多的mysql报错也是不友好的，所以总体而言，该方案的性能不怎的，一般也少人选择并使用这种方案。
2、基于缓存（Redis）实现分布式锁
我们又知道，Redis是单线程高性能的内存数据库，而它本身就有key过期的功能，也有命令（SETNX）支持set if not exists。因此我们用setnx命令来完成锁的功能
127.0.0.1:6379> setnx methodName test
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get methodName
"test"
127.0.0.1:6379> setnx methodName test2
(integer) 0
我们看到setnx确实是可以拿来获取锁，返回1就成功获取到锁，返回0证明之前有其它线程设置过该值，不能获取到锁。但现在有个问题，什么时候过期呢？那还不容易，expire methodName 3 就可以设置过期了，但这样又回来原子性的问题上了，两条命令没有"事务"不能保证执行的原子性。解决这个问题有两种方法，一个是使用Lua脚本，使得同时包含setnx和expire两个指令，Lua指令可以保证这两个操作是原子的，所以能保证两者要么同时成功或者同时失败。还有一种方法就是使用另一个命令
set key value [EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]
* EX seconds: 设定过期时间，单位为秒
* PX milliseconds: 设定过期时间，单位为毫秒
* NX: 仅当key不存在时设置值
* XX: 仅当key存在时设置值
通过这种方法能正确地获取到锁了，超时时间也有了，处理完业务后，通过delete命令删除key就可以释放锁了
delete key
但使用这种方法依然是不安全的，至少不是绝对安全。怎么说？举个例子。线程1获取到锁了，失效时间为10s，也就是说redis最多能保证这10s内没有其它线程能进到该方法，万一线程1执行该方法超过10s呢？这样其它线程就有机可乘了，因为此时redis因时间过期而使key失效，其它线程就可以获得该锁了，那此时就有两个线程在处理同一件事了。这可怎么办呢？我们可以找一个"看门狗"来专门看看我们线程执行完没，redis的key是不是快要超时了，如果在key即将超时时，而线程还没执行完成，那"看门狗"帮我们把过期时间延长。而这个"看门狗"我们可以使用Redisson的tryAcquireOnceAsync来完成，至于这个怎么实现"看门狗"的功能我这里就不展开叙述了，大家可以度娘一下。
其实超时业务逻辑未执行完的问题，我们还可以把redis超时设置更长点，如果执行时间超过一个合理值，是需要检查业务代码是否有问题，一般事务不会过长，过长的事务一般也不会选择这种方式处理，可选择队列处理
解决了执行时间过长问题，我们把聚集点放回到redis集群上，这里还有个问题，如果我们在哨兵模式下，线程1在master拿到锁了，但刚好此时master宕机了，这里slave通过投票选举升级为master，但由于slave没有之前master的锁信息，线程2来问redis集群拿锁信息时，redis因没之前锁的信息，会给线程2得到该锁，这样就会导致线程1与线程2会同时持有同一把锁，都会同时某业务上进行操作。虽然这问题不常见，但总会有可能发生，遇到这样的问题要怎样处理？
针对这个问题，Redis官方也提出了红锁（Redlock）的概念，简单地说：超过半数的redis服务请求到锁的时候，才算真正获取到该，如果没有，则不算真正获取到该锁，并且需要把其它redis服务上的锁释放掉（delete）
什么意思呢？
如果redis集群里是通过哨兵模式建立起来的，假设有5台服务器，如果我们都向这5台服务器请求锁，而它们都能响应给你，说你能获取到锁，那在这5台服务器上，肯定也有了该锁的信息，即使任何一个slave因选举升级成master，那它也必然带有原锁的信息，线程2再来请求，也不会重新批发同一个锁给它。而根据哨兵模式的算法，选举数过半的slave会升级成master，所以线程1在请求这5台服务器时，最少要保证3台（N/2 + 1）或以上响应获取锁成功才能算得上真正获取锁成功。否则是失败的，失败了就要清除之前请求成功锁的redis服务的key了。具体的获取锁的步骤如下：
1、获取当前毫秒时间戳
2、从这5个实例中依次尝试获取锁，使用相同的key和随机的value。在这一步骤中，当我们在每个实例里请求锁时，每个客户端都要设置一个比锁的释放时间要小的超时时间。比如锁的自动释放时间是10s，那么超时时间可以设置为5~50毫秒。这个可以阻止客户从剩下的已经阻塞的实例里面不断的尝试获取锁。如果一个实例不可用，我们应当尝试尽快去连接下一个实例。
3、客户端计算获取锁花费的时间，即计算当前时间和第一步得到的时间的差值。当且仅当客户端能在大部分实例（N/2 +1，这里是N=5所以指的是3），并且总的获取锁时间时小于锁的有效时间，这个锁才认为是成功获取了。
4、如果成功获取到锁了，它的实际有效时间就被认为是初始的有效时间减去第3步计算出的花费时间
5、如果客户端因为某些原因获取锁失败了。(比如没有N/2+1的实例获取到锁或最终有效时间是负值)，那么此时就会尝试将所有实例上的锁进行释放(即使某些实例并没有锁)
Redisson也是有红锁的实现算法RedissonRedLock，但它对性能的影响很大，如非必要，一般不采取这种手段，可能会通过修改业务的设计或采用其他技术方案来解决这种极端
3、基于Zookeeper实现分布式锁
接下来要介绍的是最后一个实现分布式锁的方式，ZooKeeper。ZooKeeper大多数应用于配置中心，服务注册与发现，分布式协调/通知等等功能上，但它还有一个我们常用也重要的功能，分布式锁。那在分布式锁方面，Zookeeper是如何做到的呢？我们知道，Zookeeper有数据节点的概念，数据节点有永久性的也有临时性的，另外，ZooKeeper允许用户为每个节点添加一个特殊的属性：SEQUENTIAL。一旦节点被标记上这个属性，那么这个节点被创建的时候，ZooKeeper会自动在其节点名后面追加一个整型数字，这个整型数字是一个由父节点维护的自增数字。也就意味着无论是持久节点还是临时节点，都可以设置成有序的，即持久顺序节点和临时顺序节点。
另外，Zookeeper还有一个重要的概念是事件监听器Watcher,当节点发生变化时，会通知过所有订阅该节点的客户端。通过这些特性，我们要实现分布式锁就容易了。以下是实现的步骤
1、创建临时节点mylock，添加特殊属性：SEQUENTIAL
2、线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
3、获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
4、线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听最小的节点；
5、线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁
这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。
至此，获取锁-处理业务-释放锁的事情就做完了。同样地，一个方案不能做到十全十美，同样会有一些问题产生的。这种方案会有什么问题呢？
羊群效应
羊群效应这个名词估计也不用我解释，不管在生活上，职场上，股市上都会出现这个词，“人从众”。但在我们Zookeeper上的羊群效应又是什么意思呢？
在上述的方案上，不知道大家有没有发现，未获取到锁的节点都要订阅获取到锁节点的变化，也就是说当最小节点释放锁的时候，所有订阅该节点变化的客户端都被惊醒了，一拥而至地抢锁，抢到锁的线程继续处理业务，抢不到锁的继续沉睡，等待下一次觉醒。有没有像你拿着一块小面包在观赏鱼塘边扔下去的那一刻的感觉，看着密密麻麻的鱼蜂拥而至，甭想有多酸爽了。这有点像我们网络编程中的惊群效应了。面对这个问题，我们又要怎样解决呢？
这个效应无非就是大家都在监听同一个节点导致的，那我们公平一点，先来候到，进来抢锁的都要在mylock创建一个临时节点，除去获取到锁的最小节点的其它节点，只需要监听比自己小1的节点就可以了，如第二个节点监听第一个节点什么时候释放锁，第三个节点监听第二个节点，如此类推，释放锁后，自然就不再再抢锁了，下一个节点会自动拿到锁信息。当然，如果你希望实现不公平锁，就自行编写一段非顺序拿监听节点的逻辑即可，这里就不展开了，只提供一下方向。
三、各种实现的对比
至此以上的三种实现分布式的锁已经叙述完了，但有些同学还是不清楚什么时候，什么场景用什么方案，我列一下各方面的优缺点供大家参考一下
以下是按其它维度来看
四、总结
没有绝对完美的实现方式，具体要选择哪一种分布式锁，需要结合每一种锁的优缺点和业务特点而定，如果结合了场景还是挑不出来的话，就选Zookeeper吧。理由？你都挑不出来了，我就直接帮你选一个，免得你有选择困难性[笑脸.gif]
至此，上面没出现过一行代码，也希望大家感兴趣的话，自己实现，可以留意区附上git地址，让大家学习学习。
参与文章：
https://segmentfault.com/a/1190000024463575
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79036337