分布式锁

与普通锁不同的是，分布式锁是指分布式环境下，系统部署在多个机器中，实现多进程分布式互斥的一种锁。为了保证多个进程能看到锁，锁被存在公共存储（比如 缓存、数据库等三方存储中），以实现多个进程并发访问同一个临界资源，同一时刻只有一个进程可访问共享资源，确保数据的一致性。

为了确保分布式锁的可用性，我们在设计时应考虑到以下几点：

• 互斥性，即在分布式系统环境下，对于某一共享资源，需要保证在同一时间只能一个线程或进程对该资源进行操作。

• 具备锁失效机制，防止死锁。即使出现进程在持有锁的期间崩溃或者解锁失败的情况，也能被动解锁，保证后续其他进程可以获得锁。

• 可重入性，即进程未释放锁时，可以多次访问临界资源。

• 有高可用的获取锁和释放锁的功能，且性能要好。

基于数据库实现分布式锁

建一张锁表，为申请者在锁表里建立一条记录，记录建立成功则获得锁，消除记录则释放锁

缺点：

• 单点故障问题
  一旦数据库不可用，会导致整个系统崩溃。
• 死锁问题
  数据库锁没有失效时间，未获得锁的进程只能一直等待已获得锁的进程主动释放锁。倘若已获得共享资源访问权限的进程突然挂掉、或者解锁操作失败，使得锁记录一直存在数据库中，无法被删除，而其他进程也无法获得锁，从而产生死锁现象。

使用场景：
因为数据库需要落到硬盘上，频繁读取数据库会导致 IO 开销大，因此这种分布式锁适用于并发量低，对性能要求低的场景。

基于缓存实现分布式锁

Redis 通常可以使用 setnx(key, value) 函数来实现分布式锁，并用ex设置过期时间

优势：

• 可以设置超时时间来控制锁的释放，防止死锁。
• 性能更好。数据被存放在内存，而不是磁盘，避免了频繁的 IO 操作。
• 跨集群部署，避免了单点故障问题。

不足：
通过超时时间来控制锁的失效时间，并不是十分靠谱，因为一个进程执行时间可能比较长，导致时间超时，从而不正确地释放了锁。

扩展：
RedLock：基于多个 Redis 节点实现高可靠的分布式锁
Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 实例依次请求加锁，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了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个 Redis 实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。
缺点：性能太低了

基于 ZooKeeper 实现分布式锁

ZooKeeper 基于树形数据存储结构实现分布式锁，来解决多个进程同时访问同一临界资源时，数据的一致性问题。ZooKeeper 的树形数据存储结构主要由 4 种节点构成：

• 持久节点（PERSISTENT）。这是默认的节点类型，一直存在于 ZooKeeper 中。
• 持久顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）。在创建节点时，ZooKeeper 根据节点创建的时间顺序对节点进行编号命名。
• 临时节点（EPHEMERAL）。当客户端与 Zookeeper 连接时临时创建的节点。与持久节点不同，当客户端与 ZooKeeper 断开连接后，该进程创建的临时节点就会被删除。
• 临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）。就是按时间顺序编号的临时节点。

根据它们的特征，ZooKeeper 基于临时顺序节点实现了分布锁。

以电商售卖吹风机的场景为例。假设用户 A、B、C 同时在 11 月 11 日的零点整提交了购买吹风机的请求，ZooKeeper 会采用如下方法来实现分布式锁：

1. 在与该方法对应的持久节点 shared_lock 的目录下，为每个进程创建一个临时顺序节点。如下图所示，吹风机就是一个拥有 shared_lock 的目录，当有人买吹风机时，会为他创建一个临时顺序节点。
2. 每个进程获取 shared_lock 目录下的所有临时节点列表，注册 Watcher，用于监听子节点变更的信息。当监听到自己的临时节点是顺序最小的，则可以使用共享资源。
3. 每个节点确定自己的编号是否是 shared_lock 下所有子节点中最小的，若最小，则获得锁。例如，用户 A 的订单最先到服务器，因此创建了编号为 1 的临时顺序节点 LockNode1。该节点的编号是持久节点目录下最小的，因此获取到分布式锁，可以访问临界资源，从而可以购买吹风机。
4. 若本进程对应的临时节点编号不是最小的，则分为两种情况：
   本进程为读请求，如果比自己序号小的节点中有写请求，则等待；
   本进程为写请求，如果比自己序号小的节点中有请求，则等待。

例如，用户 B 也想要买吹风机，但在他之前，用户 C 想看看吹风机的库存量。因此，用户 B 只能等用户 A 买完吹风机、用户 C 查询完库存量后，才能购买吹风机。

可以看到，使用 ZooKeeper 实现的分布式锁，可以解决前两种方法提到的各种问题，比如单点故障、不可重入、死锁等问题。但该方法实现较复杂，且需要频繁地添加和删除节点，所以性能不如基于缓存实现的分布式锁。

扩展：
ZooKeeper 实现分布式锁中，存在羊群效应：
当共享资源被解锁后，Zookeeper 会通知所有监听的进程，这些进程都会尝试争取锁，但最终只有一个进程获得锁，使得其他进程产生了大量的不必要的请求，造成了巨大的通信开销，很有可能导致网络阻塞、系统性能下降。

解决方案：

1. 在与该方法对应的持久节点的目录下，为每个进程创建一个临时顺序节点。
2. 每个进程获取所有临时节点列表，对比自己的编号是否最小，若最小，则获得锁。
3. 若本进程对应的临时节点编号不是最小的，则注册 Watcher，监听自己的上一个临时顺序节点，当监听到该节点释放锁后，获取锁。

三种方案对比

基于数据库实现的分布式锁存在单点故障和死锁问题，仅仅利用数据库技术去解决单点故障和死锁问题，是非常复杂的。

而 ZooKeeper 已定义相关的功能组件，因此可以很轻易地解决设计分布式锁时遇到的各种问题。所以说，要实现一个完整的、无任何缺陷的分布式锁，ZooKeeper 是一个最简单的选择。

总结来说，ZooKeeper 分布式锁的可靠性最高，有封装好的框架，很容易实现分布式锁的功能，并且几乎解决了数据库锁和缓存式锁的不足，因此是实现分布式锁的首选方法。