分布式锁用Redis好？还是Zookeeper好？
分布式锁用Redis好？还是Zookeeper好？
不过目前互联网项目越来越多的项目采用集群部署，也就是分布式情况，这两种锁就有些不够用了。
来两张图举例说明下，本地锁的情况下：
分布式锁情况下：
就其思想来说，就是一种“我全都要”的思想，所有服务都到一个统一的地方来取锁，只有取到锁的才能继续执行下去。
说完思想，下面来说一下具体的实现。
Redis 实现
为实现分布式锁，在 Redis 中存在 SETNX key value 命令，意为 set if not exists(如果不存在该 key，才去 set 值)，就比如说是张三去上厕所，看厕所门锁着，他就不进去了，厕所门开着他才去。
可以看到，第一次 set 返回了 1，表示成功，但是第二次返回 0，表示 set 失败，因为已经存在这个 key 了。
当然只靠 setnx 这个命令可以吗?当然是不行的，试想一种情况，张三在厕所里，但他在里面一直没有释放，一直在里面蹲着，那外面人想去厕所全部都去不了，都想锤死他了。
Redis 同理，假设已经进行了加锁，但是因为宕机或者出现异常未释放锁，就造成了所谓的“死锁”。
聪明的你们肯定早都想到了，为它设置过期时间不就好了，可以 SETEX key seconds value 命令，为指定 key 设置过期时间，单位为秒。
但这样又有另一个问题，我刚加锁成功，还没设置过期时间，Redis 宕机了不就又死锁了，所以说要保证原子性吖，要么一起成功，要么一起失败。
当然我们能想到的 Redis 肯定早都为你实现好了，在 Redis 2.8 的版本后，Redis 就为我们提供了一条组合命令 SET key value ex seconds nx，加锁的同时设置过期时间。
就好比是公司规定每人最多只能在厕所呆 2 分钟，不管释放没释放完都得出来，这样就解决了“死锁”问题。
但这样就没有问题了吗?怎么可能。
试想又一种情况，厕所门肯定只能从里面开啊，张三上完厕所后张四进去锁上门，但是外面人以为还是张三在里面，而且已经过了 3 分钟了，就直接把门给撬开了，一看里面却是张四，这就很尴尬啊。
换成 Redis 就是说比如一个业务执行时间很长，锁已经自己过期了，别人已经设置了新的锁，但是当业务执行完之后直接释放锁，就有可能是删除了别人加的锁，这不是乱套了吗。
所以在加锁时候，要设一个随机值，在删除锁时进行比对，如果是自己的锁，才删除。
多说无益，烦人，直接上代码：
//基于jedis和lua脚本来实现 privatestaticfinal String LOCK_SUCCESS = "OK"; privatestaticfinal Long RELEASE_SUCCESS = 1L; privatestaticfinal String SET_IF_NOT_EXIST = "NX"; privatestaticfinal String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX"; @Override public String acquire() { try { // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁 long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout; // 随机生成一个 value String requireToken = UUID.randomUUID().toString(); while (System.currentTimeMillis() < end) { String result = jedis .set(lockKey, requireToken, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return requireToken; } try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } catch (Exception e) { log.error("acquire lock due to error", e); } returnnull; } @Override public boolean release(String identify) { if (identify == null) { returnfalse; } //通过lua脚本进行比对删除操作，保证原子性 String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; Object result = new Object(); try { result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(identify)); if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) { log.info("release lock success, requestToken:{}", identify); returntrue; } } catch (Exception e) { log.error("release lock due to error", e); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } log.info("release lock failed, requestToken:{}, result:{}", identify, result); returnfalse; }
思考：加锁和释放锁的原子性可以用 lua 脚本来保证，那锁的自动续期改如何实现呢?
Redisson 实现
Redisson 顾名思义，Redis 的儿子，本质上还是 Redis 加锁，不过是对 Redis 做了很多封装，它不仅提供了一系列的分布式的 Java 常用对象，还提供了许多分布式服务。
在引入 Redisson 的依赖后，就可以直接进行调用：
先来一段 Redisson 的加锁代码：
private void test() { //分布式锁名 锁的粒度越细，性能越好 RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock"); lock.lock(); try { //具体业务...... } finally { lock.unlock(); } }
就是这么简单，使用方法 jdk 的 ReentrantLock 差不多，并且也支持 ReadWriteLock(读写锁)、Reentrant Lock(可重入锁)、Fair Lock(公平锁)、RedLock(红锁)等各种锁，详细可以参照redisson官方文档来查看。
那么 Redisson 到底有哪些优势呢?锁的自动续期(默认都是 30 秒)，如果业务超长，运行期间会自动给锁续上新的 30s，不用担心业务执行时间超长而锁被自动删掉。
加锁的业务只要运行完成，就不会给当前续期，即便不手动解锁，锁默认在 30s 后删除，不会造成死锁问题。
前面也提到了锁的自动续期，我们来看看 Redisson 是如何来实现的。
先说明一下，这里主要讲的是 Redisson 中的 RLock，也就是可重入锁，有两种实现方法：
// 最常见的使用方法 lock.lock(); // 加锁以后10秒钟自动解锁 // 无需调用unlock方法手动解锁 lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
而只有无参的方法是提供锁的自动续期操作的，内部使用的是“看门狗”机制，我们来看一看源码。
不管是空参还是带参方法，它们都调用的是同一个 lock 方法，未传参的话时间传了一个 -1，而带参的方法传过去的就是实际传入的时间。
继续点进 scheduleExpirationRenewal 方法：
点进 renewExpiration 方法：
总结一下，就是当我们指定锁过期时间，那么锁到时间就会自动释放。如果没有指定锁过期时间，就使用看门狗的默认时间 30s，只要占锁成功，就会启动一个定时任务，每隔 10s 给锁设置新的过期时间，时间为看门狗的默认时间，直到锁释放。
小结：虽然 lock() 有自动续锁机制，但是开发中还是推荐使用 lock(time，timeUnit)，因为它省掉了整个续期带来的性能损，可以设置过期时间长一点，搭配 unlock()。
若业务执行完成，会手动释放锁，若是业务执行超时，那一般我们服务也都会设置业务超时时间，就直接报错了，报错后就会通过设置的过期时间来释放锁。
public void test() { RLock lock = redissonClient.getLock("test_lock"); lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS); try { //.......具体业务 } finally { //手动释放锁 lock.unlock(); } }
基于 Zookeeper 来实现分布式锁
很多小伙伴都知道在分布式系统中，可以用 ZK 来做注册中心，但其实在除了做祖册中心以外，用 ZK 来做分布式锁也是很常见的一种方案。
先来看一下 ZK 中是如何创建一个节点的?ZK 中存在 create [-s] [-e] path [data] 命令，-s 为创建有序节点，-e 创建临时节点。
这样就创建了一个父节点并为父节点创建了一个子节点，组合命令意为创建一个临时的有序节点。
而 ZK 中分布式锁主要就是靠创建临时的顺序节点来实现的。至于为什么要用顺序节点和为什么用临时节点不用持久节点?先考虑一下，下文将作出说明。
同时还有 ZK 中如何查看节点?ZK 中 ls [-w] path 为查看节点命令，-w 为添加一个 watch(监视器)，/ 为查看根节点所有节点，可以看到我们刚才所创建的节点，同时如果是跟着指定节点名字的话为查看指定节点下的子节点。
后面的 00000000 为 ZK 为顺序节点增加的顺序。注册***也是 ZK 实现分布式锁中比较重要的一个东西。
下面来看一下 ZK 实现分布式锁的主要流程：
当第一个线程进来时会去父节点上创建一个临时的顺序节点。第二个线程进来发现锁已经被持有了，就会为当前持有锁的节点注册一个 watcher ***。第三个线程进来发现锁已经被持有了，因为是顺序节点的缘故，就会为上一个节点去创建一个 watcher ***。当第一个线程释放锁后，删除节点，由它的下一个节点去占有锁。
看到这里，聪明的小伙伴们都已经看出来顺序节点的好处了。非顺序节点的话，每进来一个线程进来都会去持有锁的节点上注册一个***，容易引发“羊群效应”。
这么大一群羊一起向你飞奔而来，不管你顶不顶得住，反正 ZK 服务器是会增大宕机的风险。
而顺序节点的话就不会，顺序节点当发现已经有线程持有锁后，会向它的上一个节点注册一个***，这样当持有锁的节点释放后，也只有持有锁的下一个节点可以抢到锁，相当于是排好队来执行的，降低服务器宕机风险。
至于为什么使用临时节点，和 Redis 的过期时间一个道理，就算 ZK 服务器宕机，临时节点会随着服务器的宕机而消失，避免了死锁的情况。
下面来上一段代码的实现：
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 = "192.168.189.131:2181,192.168.189.132:2181"; 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); } } //获取锁 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], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // 看看刚创建的节点是不是最小的节点 // locks：10000000000，10000000001，10000000002 List
总结
既然明白了 Redis 和 ZK 分别对分布式锁的实现，那么总该有所不同的吧。没错，我都帮大家整理好了：
实现方式的不同，Redis 实现为去插入一条占位数据，而 ZK 实现为去注册一个临时节点。
遇到宕机情况时，Redis 需要等到过期时间到了后自动释放锁，而 ZK 因为是临时节点，在宕机时候已经是删除了节点去释放锁。
Redis 在没抢占到锁的情况下一般会去自旋获取锁，比较浪费性能，而 ZK 是通过注册***的方式获取锁，性能而言优于 Redis。
不过具体要采用哪种实现方式，还是需要具体情况具体分析，结合项目引用的技术栈来落地实现。
作者：whynot_0
编辑：陶家龙
出处：juejin.im/post/6891571079702118407
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