分布式锁

1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
2、高可用的获取锁与释放锁
3、高性能的获取锁与释放锁
4、具备可重入特性（可理解为重新进入，由多于一个任务并发使用，而不必担心数据错误）
5、具备锁失效机制，防止死锁
6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败

基于zookeeper的分布式锁

1.zookeeper的一些特性

• 有序节点：假如当前有一个父节点为/lock，我们可以在这个父节点下面创建子节点；zookeeper提供了一个可选的有序特性，例如我们可以创建子节点“/lock/node-”并且指明有序，那么zookeeper在生成子节点时会根据当前的子节点数量自动添加整数序号，也就是说如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/lock/node-0000000000，下一个节点则为/lock/node-0000000001，依次类推。

• 临时节点：客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。

• 事件监听：在读取数据时，我们可以同时对节点设置事件监听，当节点数据或结构变化时，zookeeper会通知客户端。当前zookeeper有如下四种事件：
  1.节点创建；
  2.节点删除；
  3.节点数据修改；
  4.子节点变更。

2.实现
①客户端连接zookeeper，并在/lock下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为/lock/lock-1，第二个为/lock/lock-2，以此类推。
②客户端获取/lock下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听/lock的子节点变更消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；
③执行业务代码；
④完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

基于curator的zookeeper分布式锁实现

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建zookeeper的客户端
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);

        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("10.21.41.181:2181,10.21.42.47:2181,10.21.49.252:2181", retryPolicy);

        client.start();

        //创建分布式锁, 锁空间的根节点路径为/curator/lock
        InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(client, "/curator/lock");

        mutex.acquire();

        //获得了锁, 进行业务流程
        System.out.println("Enter mutex");

        //完成业务流程, 释放锁
        mutex.release();

        //关闭客户端
        client.close();

    }

基于redis的分布式锁

1.流程
1、服务A为了获得锁，向Redis发起如下命令: SET productId:lock 0xx9p03001 NX PX 30000 其中，"productId"由自己定义，可以是与本次业务有关的id，"0xx9p03001"是一串随机值，必须保证全局唯一(原因在后文中会提到)，“NX"指的是当且仅当key(也就是案例中的"productId:lock”)在Redis中不存在时，返回执行成功，否则执行失败。"PX 30000"指的是在30秒后，key将被自动删除。执行命令后返回成功，表明服务成功的获得了锁。
2、服务B为了获得锁，向Redis发起同样的命令: SET productId:lock 0000111 NX PX 30000 由于Redis内已经存在同名key，且并未过期，因此命令执行失败，服务B未能获得锁。服务B进入循环请求状态，比如每隔1秒钟(自行设置)向Redis发送请求，直到执行成功并获得锁。
3、服务A的业务代码执行时长超过了30秒，导致key超时，因此Redis自动删除了key。此时服务B再次发送命令执行成功，假设本次请求中设置的value值为0000222。
4、服务A执行完毕，为了释放锁，服务A会主动向Redis发起删除key的请求。

2.实现
①加锁
客户端集成Redisson，在加锁之前，首先需要通过hash算法选定集群内某一个Redis Master，后续加锁、解锁等各种过程都是在这个Redis Master和与之绑定的slave节点之间。
②执行lua脚本实现加锁
③watch dog自动延期
watch dog是一个后台线程，它会每隔10秒观察当前客户端是否仍然持有锁，如果持有，说明客户端可能仍然在使用锁，因此延长锁的剩余生存时间。
④释放锁机制 如果执行lock.unlock()，Redis会找到上方test数据结构，将加锁次数减一。如果减完后发现加锁次数为0，则说明当前客户端不再持有锁，因此执行: del test命令， 从Redis中删除这条key。

// 准备为名为"test"的key加锁
RLock lock = redisson.getLock("test");
// 加锁
lock.lock();
// 解锁
lock.unlock();