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00:53，夜深人静了，咱们来学一下分布式锁，咱们要悄悄地学习，而后教训所有人。
什么是分布式锁？分布式锁又能够解决哪些问题呢？
在咱们的零碎还没有应用分布式架构的时候，咱们能够用同步锁或者 Lock 锁，来保障多线程并发的时候，同一时间只有一个线程批改共享变量或者执行代码块，然而当咱们当初大部分零碎都是分布式集群部署的，单纯的同步锁和 Lock 锁只能保障单个实例上的数据一致性，多实例就失去了作用。
这个时候就须要应用分布式锁来保障共享资源的原子性，比方咱们电商零碎外面的扣减库存，当单量小的时候问题不大，如果单量很大，同一时间多个实例都在并发解决扣减库存的业务的时候，就可能存在超卖的问题。
分布式锁的实现？
常见的分布式锁有数据库实现分布式锁、Zookeeper 实现分布式锁、Redis 实现分布式锁、Redisson 实现。其中数据库实现分布式锁比较简单，也很容易了解，间接基于数据库实现就能够了，在一些分布式的业务中也常常应用，然而这种形式也是效率最低的，个别是不应用的，咱们就着重介绍一下其余三种形式的实现。
Zookeeper 实现分布式锁
应用 Zookeeper 来实现分布式锁就比拟常见，比方很多我的项目就应用 Zookeeper 作为分布式注册核心，就喜爱用 Zookeeper 来实现分布式锁，这次要是借助于 Zookeeper 的两大个性：程序长期节点、Watch 机制。
程序长期节点：相熟 Zookeeper 的同学都晓得，Zookeeper 提供了多层级的节点命名空间，每个节点都是用斜杠分隔的门路来示意，相似于咱们的文件夹。节点又分为长久节点和长期节点，节点还能够标记为有序，当节点被标记为有序性，这个节点就具备程序自增的特点，咱们就能够借助这个特点来创立咱们所需的节点。
Watch 机制：Watch 机制是 Zookeeper 另一个重要的个性，咱们能够在指定节点上注册一些 Watcher，在一些特定的事件触发的时候，告诉用户这个事件。
Zookeeper 实现分布式锁的过程
咱们先创立一个长久节点作为父节点，每当须要拜访创立分布式锁的时候，就在这个父节点下创立相应的长期的程序子节点，以长期节点名称、父节点名称和顺序号组成特点的名称。在建设子节点后，对父节点下以这个这个子节点名称结尾的子节点进行排序，判断刚建设的节点顺序号是不是最小的，如果是最小的则获取锁，如果不是最小节点，则阻塞期待锁，并且在获取该节点的上一程序节点注册 Watcher，期待节点对应的操作取得锁。
当业务解决完之后，删除该节点，敞开 zk，进而触发 Watcher，开释该锁。
上图就是就是严格依照程序拜访的分布式锁实现，更多的时候咱们引入一些框架来帮忙咱们实现，比方最罕用的 Curator 框架，代码如下：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if (lock.acquire(maxWait, waitUnit) ) {
try {// 业务解决}
finally{lock.release();
}
}
Zookeeper 来实现分布式锁人造的劣势就是，Zookeeper 是集群实现的，咱们生产环境个别也是集群部署的，能够防止单点问题，稳定性较好，能保障每次操作都能够开释锁。
毛病就是，频繁的创立删除节点，加上注册 watch 事件，对于 zookeeper 集群的压力比拟大，性能这一块也比不上 Redis 实现的分布式锁。
Redis 实现分布式锁
Redis 实现的分布式锁，最为简单，然而性能确是最佳的，所以在对性能要求更高的零碎里，咱们都抉择应用 Redis 来实现分布式锁。利用 Redis 实现分布式锁，个别都是应用 SETNX 实现，举个简略的例子：
public static boolean getDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if ("OK".equals(result)) {return true;}
return false;
}
SETNX 办法保障设置锁和锁过期工夫的原子性，然而对于锁的过期工夫设置咱们要留神，如果执行业务
工夫比拟长，咱们设置的过期工夫又比拟短的状况下就会造成，业务还没执行完，锁已开释的问题。所以咱们须要依据理论业务解决来评估设置锁的过期工夫，来保障业务能够失常的解决完。
Redisson 实现分布式锁
Redisson 是架设在 Redis 根底上的一个 Java 驻内存数据网格。Redisson 在基于 NIO 的 Netty 框架上，充沛的利用了 Redis 键值数据库提供的一系列劣势，在 Java 实用工具包中罕用接口的根底上，为使用者提供了一系列具备分布式个性的常用工具类。性能也比咱们罕用的 jedis 好一些。
Redisson 不论是单节点模式还是集群模式，都很好的实现了分布式锁，个别用的多的都是集群模式，在集群模式下，Redisson 应用 RedLock 算法，很好的解决了 Master 节点宕机时切换到另外一个 Master 节点过程中多个利用取得锁。
Redisson 集群模式获取锁的实现就是，在不同节点上获取锁，每个节点上获取锁都有超时工夫，如果获取锁超时就认为这个节点不可用，当胜利获取锁的个数超过 Redis 节点的半数，且获取锁耗费的工夫还没超过锁过期工夫，则认为获取锁胜利。获取锁胜利后从新计算锁开释工夫，由原来的锁开释工夫减去获取锁耗费的工夫，如果最终获取锁失败，曾经获取锁胜利的节点也会开释锁。
具体的代码实现：
引入依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.13.1</version>
</dependency>
Redisson 配置文件：
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(3000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
.addNodeAddress("redis://192.168.0.1:6379).setPassword("666")
.addNodeAddress("redis://192.168.0.2:6379").setPassword("666")
.addNodeAddress("redis://192.168.0.3:6379")
.setPassword("666");
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);
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
try{//...}finally{redLock.unlock();
}
总结
实现分布式锁的形式不止这三种，最简略的就是数据库实现，Zookeeper 实现也绝对比较简单，然而性能最好的还是 Redis 实现，然而可靠性方面，Zookeeper 基于分布式集群，具备人造的劣势，可靠性绝对更高。如果业务场景对性能要求不是很高的时候，优先应用 Zookeeper 实现分布式锁。
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