一般实现分布式锁都有哪些方式？使用 Redis 如何设计分布式锁？使用 zk 来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？

[1.Redis 分布式锁](#1.Redis 分布式锁)

[（1）Redis 最普通的分布式锁](#（1）Redis 最普通的分布式锁)

[（2）RedLock 算法](#（2）RedLock 算法)

[2.zk 分布式锁](#2.zk 分布式锁)

[3.redis 分布式锁和zk分布式锁的对比](#3.redis 分布式锁和zk分布式锁的对比)

1.Redis分布式锁

官方叫做 RedLock 算法，是 Redis 官方支持的分布式锁算法。
这个分布式锁有3个重要的考量点：
· 互斥(只能有一个客户端获取锁)
· 不能死锁
· 容错(只要大部分 Redis 节点创建了这把锁就可以)

（1）Redis最普通的分布式锁

第一个最普通的实现方式，就是在 Redis 里使用 SET key value [EX seconds][PX milliseconds] NX 创建一个 key，这样就算加锁。其中：
· NX ：表示只有 key 不存在的时候才会设置成功，如果此时 redis 中存在这个 key ，那么设置失败，返回 nil 。
· EX seconds ：设置 key 的过期时间，精确到秒级。意思是 seconds 秒后锁自动释放，别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。
· PX milliseconds ：同样是设置 key 的过期时间，精确到毫秒级。
比如执行以下命令：

R 复制代码

SET resource_name my_random_value PX 30000 NX

释放锁就是删除 key ，但是一般可以用 lua 脚本删除，判断 value 一样才删除：

Lua 复制代码

-- 删除锁的时候，找到 key 对应的 value，跟自己传过去的 value 做比较，如果是一样的才删除
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

为啥要用 random_value 随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，比如说超过了 30s，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除 key 的话会有问题，所以得用随机值加上面的 lua 脚本来释放锁。

但是这样是肯定不行的。因为如果是普通的 Redis 单实例，那就是单点故障。或者是 Redis 普通主从，那 Redis 主从异步复制，如果主节点挂了(key 就没有了)，key 还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就可以 set key，从而拿到锁。

（2）RedLock算法

这个场景是假设有一个 Redis cluster，有5个 Redis master 实例。然后执行如下步骤获取一把锁：
1.获取当前时间戳，单位是毫秒；
2.跟上面类似，轮流尝试在每个 master 节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒；

3.尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点 n/2+1；

4.客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了；

5.要是锁建立失败了，那么就依次之前建立过的锁删除；
6.只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁。

Redis 官方给出了以上两种基于 Redis 实现分布式锁的方法，详细说明可以查看：
https://redis.io/topics/distlock 。

2.zk 分布式锁

zk 分布式锁，其实可以做的比较简单，就是某个节点尝试创建临时 znode，此时创建成功了就获取了这个锁：这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能注册个监听器监听这个锁。释放锁就是删除这个 znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。

java 复制代码

/**
* ZooKeeperSession
*/
public class ZooKeeperSession {
    private static CountDownLatch connectedSemaphore = new CountDownLatch();
    private ZooKeeper zookeeper;
    private CountDownLatch latch;
    public ZooKeeperSession() {
        try {
            this.zookeeper = new ZooKeeper("192.168.31.187:2181,192.168.31
            try {
                connectedSemaphore.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("ZooKeeper session established......");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
}


/**
* 获取分布式锁
*
* @param productId
*/
public Boolean acquireDistributedLock(Long productId) {
    String path = "/product-lock-" + productId;
    try {
        zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, Cre
        return true;
    } catch (Exception e) {
    while (true) {
        try {
        // 相当于是给node注册一个监听器，去看看这个监听器是否存在
            Stat stat = zk.exists(path, true);
            if (stat != null) {
                this.latch = new CountDownLatch(1);
                this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
                this.latch = null;
            }
            zookeeper.create(path, "".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSA
            return true;
        } catch (Exception ee) {
            continue;
        }
    }
}
        return true;
    }
}


/**
* 释放掉一个分布式锁
*
* @param productId
*/
public void releaseDistributedLock(Long productId) {
    String path = "/product-lock-" + productId;
    try {
        zookeeper.delete(path, -1);
        System.out.println("release the lock for product[id=" + produc
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}


/**
* 建立 zk session 的 watcher
*/
private class ZooKeeperWatcher implements Watcher {
    public void process(WatchedEvent event) {
        System.out.println("Receive watched event: " + event.getState(
        if (KeeperState.SyncConnected == event.getState()) {
        connectedSemaphore.countDown();
        }
        if (this.latch != null) {
            this.latch.countDown();
        }
    }
}


/**
* 封装单例的静态内部类
*/
private static class Singleton {
    private static ZooKeeperSession instance;
        static {
            instance = new ZooKeeperSession();
        }
    public static ZooKeeperSession getInstance() {
        return instance;
    }
}


/**
* 获取单例
*
* @return
*/
public static ZooKeeperSession getInstance() {
    return Singleton.getInstance();
}


/**
* 初始化单例的便捷方法
*/
public static void init() {
    getInstance();
}
}

也可以采用另一种方式，创建临时顺序节点：如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁；后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的 node ，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被 ZooKeeper 给通知，一旦被通知了之后，就 ok了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了。

java 复制代码

public class ZooKeeperDistributedLock implements Watcher {
    private ZooKeeper zk;
    private String locksRoot = "/locks";
    private String productId;
    private String waitNode;
    private String lockNode;
    private CountDownLatch latch;
    private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
    private int sessionTimeout = 30000;
    public ZooKeeperDistributedLock(String productId) {
        this.productId = productId;
        try {
            String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.1
            zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
            connectedLatch.await();
        } catch (IOException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }

    public void process(WatchedEvent event) {
        if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
            connectedLatch.countDown();
            return;
        }
        if (this.latch != null) {
            this.latch.countDown();
        }
    }

    public void acquireDistributedLock() {
        try {
            if (this.tryLock()) {
                return;
            } else {
            waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
            }
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
    }

    public boolean tryLock() {
        try {
            // 传入进去的locksRoot + "/" + productId
            // 假设productId代表了一个商品id，比如说1
            // locksRoot = locks
            // /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
            lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0],
            // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
            // locks：10000000000，10000000001，10000000002
            List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
            Collections.sort(locks);
            if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
            //如果是最小的节点,则表示取得锁
                return true;
            }
            //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
            int previousLockIndex = -1;
            for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
                if(lockNode.equals(locksRoot + "/" + locks.get(i))) {
                    previousLockIndex = i - 1;
                    break;
                }
            }
            this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
        } catch (KeeperException e) {
            throw new LockException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new LockException(e);
        }
            return false;
    }

    private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws Int
        Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
        if (stat != null) {
            this.latch = new CountDownLatch(1);
            this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            this.latch = null;
        }
        return true;
    }

    public void unlock() {
        try {
        // 删除/locks/10000000000节点
        // 删除/locks/10000000001节点
            System.out.println("unlock " + lockNode);
            zk.delete(lockNode, -1);
            lockNode = null;
            zk.close();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (KeeperException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public class LockException extends RuntimeException {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        public LockException(String e) {
            super(e);
        }
        public LockException(Exception e) {
            super(e);
        }
    }
}

3.redis 分布式锁和zk分布式锁的对比

redis 分布式锁，需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。

zk 分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销小。

另外，如果是 Redis 获取锁的那个客户端出现 bug 挂了，那么只能等待超时时间才能释放锁；而zk 的话，因为创建的是临时 znode，只要客户端挂了，znode 就没了，此时自动释放锁。

Redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等；zk的分布式锁语义清晰实现简单。

所以先不分析太多的东西，就说这两点，我个人实践认为 zk 的分布式锁比 Redis 的分布式锁牢靠、而且模型简单易用。

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