在进行大型网站技术架构设计以及业务实现的过程中，多少都会遇到需要使用分布式锁的情况。那么问题也就接踵而至，哪种分布式锁更适合我们的项目？

下面就这个问题，我做了一些分析：

分布式锁现状：

目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。

分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。

分布式锁实现方案：

分布式锁的实现，目前比较常用的有以下3种方案：

• 基于数据库实现分布式锁

• 基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁

• 基于Zookeeper实现分布式锁

在实际落地的时候 会选择实现多个引擎（zk+redis/tair） 方便不同业务使用

分布式锁定义：

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。

分布式锁的思考：

在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的？（这里以方法锁为例，资源锁同理）

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

分布式锁具体实现：

• 基于数据库

简单的方式就是建立一张锁表，通过操作该表的数据来实现了。

这种锁的设计是用数据库的乐观锁实现的，可以满足基本的交易的并发以及交易重试的幂等性。      大概实现就是，根据锁字段查找该锁是否存在，如果存在，则判断该锁状态，根据业务需要是否成功拿锁；如果不存在，则插入锁；

当然这种依赖数据库实现锁的缺陷有：

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，并且锁的数据会一直增长。

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。

5、操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑

其实针对上述我们已经对1和4做了优化：

1.数据库做主从同步

4.为满足可重入，设置了线程号

基于数据库排他锁

除了可以通过增删操作数据表中的记录以外，其实还可以借助数据中自带的锁来实现分布式的锁。

• 基于缓存实现分布式锁

可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。并且很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如Tair的put方法，redis的setnx方法等。并且，这些缓存服务也都提供了对数据的过期自动删除的支持，可以直接设置超时时间来控制锁的释放。

使用缓存实现分布式锁的优点

性能好，实现起来较为方便。

使用缓存实现分布式锁的缺点

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

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。

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。

来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。

• 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。

比较三种分布式锁

分布式锁zk、数据库、以及Redis三者都能实现，同样是分布式锁，三者的区别何在？

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

本篇文章只是从理论上分析分布式锁的原理及可实现方式，后面我会对3种实现方式结合代码做详细说明介绍，不足之处请多指教！