在 JVM 中，在多線程併發的情況下，我們可以使用同步鎖或 Lock 鎖，保證在同一時間內，只能有一個線程修改共享變量或執行代碼塊。但現在我們的服務基本都是基於分佈式集羣來實現部署的，對於一些共享資源，例如我們之前討論過的庫存，在分佈式環境下使用Java 鎖的方式就失去作用了。
這時，我們就需要實現分佈式鎖來保證共享資源的原子性。除此之外，分佈式鎖也經常用來避免分佈式中的不同節點執行重複性的工作，例如一個定時發短信的任務，在分佈式集羣中，我們只需要保證一個服務節點發送短信即可，一定要避免多個節點重複發送短信給同一個用戶。
因爲數據庫實現一個分佈式鎖比較簡單易懂，直接基於數據庫實現就行了，不需要再引入第三方中間件，所以這是很多分佈式業務實現分佈式鎖的首選。但是數據庫實現的分佈式鎖在一定程度上，存在性能瓶頸。
接下來我們一起了解下如何使用數據庫實現分佈式鎖，其性能瓶頸到底在哪，有沒有其它實現方式可以優化分佈式鎖。
數據庫實現分佈式鎖
首先，我們應該創建一個鎖表，通過創建和查詢數據來保證一個數據的原子性：
CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_no` int(11) DEFAULT NULL,
`pay_money` decimal(10, 2) DEFAULT NULL,
`status` int(4) DEFAULT NULL,
`create_date` datetime(0) DEFAULT NULL,
`delete_flag` int(4) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `idx_status`(`status`) USING BTREE,
INDEX `idx_order`(`order_no`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB
其次，如果是校驗訂單的冪等性，就要先查詢該記錄是否存在數據庫中，查詢的時候要防止幻讀，如果不存在，就插入到數據庫，否則，放棄操作。
select id from order where order_no= ‘xxxx’ for update
最後注意下，除了查詢時防止幻讀，我們還需要保證查詢和插入是在同一個事務中，因此我們需要申明事務，具體的實現代碼如下：
@Transactional
public int addOrderRecord(Order order) {
if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){
int result = orderDao.addOrderRecord(order);
if(result>0){
return 1;
}
}
return 0;
}
到這，我們訂單冪等性校驗的分佈式鎖就實現了。我想你應該能發現爲什麼這種方式會存在性能瓶頸了。在 RR 事務級別，select 的 for update 操作是基於間隙鎖 gap lock 實現的，這是一種悲觀鎖的實現方式，所以存在阻塞問題。
因此在高併發情況下，當有大量的請求進來時，大部分的請求都會進行排隊等待。爲了保證數據庫的穩定性，事務的超時時間往往又設置得很小，所以就會出現大量事務被中斷的情況。除了阻塞等待之外，因爲訂單沒有刪除操作，所以這張鎖表的數據將會逐漸累積，我們需要設置另外一個線程，隔一段時間就去刪除該表中的過期訂單，這就增加了業務的複雜度。
除了這種冪等性校驗的分佈式鎖，有一些單純基於數據庫實現的分佈式鎖代碼塊或對象，是需要在鎖釋放時，刪除或修改數據的。如果在獲取鎖之後，鎖一直沒有獲得釋放，即數據沒有被刪除或修改，這將會引發死鎖問題。
Zookeeper 實現分佈式鎖
除了數據庫實現分佈式鎖的方式以外，我們還可以基於 Zookeeper 實現。Zookeeper 是一種提供“分佈式服務協調“的中心化服務，正是 Zookeeper 的以下兩個特性，分佈式應用程序纔可以基於它實現分佈式鎖功能。
**順序臨時節點：**Zookeeper 提供一個多層級的節點命名空間（節點稱爲 Znode），每個節點都用一個以斜槓（/）分隔的路徑來表示，而且每個節點都有父節點（根節點除外），非常類似於文件系統。
節點類型可以分爲持久節點（PERSISTENT ）、臨時節點（EPHEMERAL），每個節點還能被標記爲有序性（SEQUENTIAL），一旦節點被標記爲有序性，那麼整個節點就具有順序自增的特點。一般我們可以組合這幾類節點來創建我們所需要的節點，例如，創建一個持久節點作爲父節點，在父節點下面創建臨時節點，並標記該臨時節點爲有序性。
**Watch 機制：**Zookeeper 還提供了另外一個重要的特性，Watcher（事件監聽器）。ZooKeeper 允許用戶在指定節點上註冊一些 Watcher，並且在一些特定事件觸發的時候，ZooKeeper 服務端會將事件通知給用戶。我們熟悉了 Zookeeper 的這兩個特性之後，就可以看看 Zookeeper 是如何實現分佈式鎖的了。
首先，我們需要建立一個父節點，節點類型爲持久節點（PERSISTENT） ，每當需要訪問共享資源時，就會在父節點下建立相應的順序子節點，節點類型爲臨時節點（EPHEMERAL），且標記爲有序性（SEQUENTIAL），並且以臨時節點名稱 + 父節點名稱 + 順序號組成特定的名字。
在建立子節點後，對父節點下面的所有以臨時節點名稱 name 開頭的子節點進行排序，判斷剛剛建立的子節點順序號是否是最小的節點，如果是最小節點，則獲得鎖。
如果不是最小節點，則阻塞等待鎖，並且獲得該節點的上一順序節點，爲其註冊監聽事件，等待節點對應的操作獲得鎖。
當調用完共享資源後，刪除該節點，關閉 zk，進而可以觸發監聽事件，釋放該鎖。
以上實現的分佈式鎖是嚴格按照順序訪問的併發鎖。一般我們還可以直接引用 Curator 框架來實現 Zookeeper 分佈式鎖，代碼如下：
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if ( lock.acquire(maxWait, waitUnit) )
{
try
{
// do some work inside of the critical section here
}
finally
{
lock.release();
}
}
Zookeeper 實現的分佈式鎖，例如相對數據庫實現，有很多優點。Zookeeper 是集羣實現，可以避免單點問題，且能保證每次操作都可以有效地釋放鎖，這是因爲一旦應用服務掛掉了，臨時節點會因爲 session 連接斷開而自動刪除掉。
由於頻繁地創建和刪除結點，加上大量的 Watch 事件，對 Zookeeper 集羣來說，壓力非常大。且從性能上來說，其與接下來我要講的 Redis 實現的分佈式鎖相比，還是存在一定的差距。
Redis 實現分佈式鎖
相對於前兩種實現方式，基於 Redis 實現的分佈式鎖是最爲複雜的，但性能是最佳的。
大部分開發人員利用 Redis 實現分佈式鎖的方式，都是使用 SETNX+EXPIRE 組合來實現，在 Redis 2.6.12 版本之前，具體實現代碼如下：
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);// 設置鎖
if (result == 1) {// 獲取鎖成功
// 若在這裏程序突然崩潰，則無法設置過期時間，將發生死鎖
jedis.expire(lockKey, expireTime);// 通過過期時間刪除鎖
return true;
}
return false;
}
我們也可以通過 Lua 腳本來實現鎖的設置和過期時間的原子性，再通過 jedis.eval() 方法運行該腳本：
private static final String SCRIPT_LOCK = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
// 解鎖腳本
private static final String SCRIPT_UNLOCK = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
雖然 SETNX 方法保證了設置鎖和過期時間的原子性，但如果我們設置的過期時間比較短，而執行業務時間比較長，就會存在鎖代碼塊失效的問題。我們需要將過期時間設置得足夠長，來保證以上問題不會出現。
這個方案是目前最優的分佈式鎖方案，但如果是在 Redis 集羣環境下，依然存在問題。由於 Redis 集羣數據同步到各個節點時是異步的，如果在 Master 節點獲取到鎖後，在沒有同步到其它節點時，Master 節點崩潰了，此時新的 Master 節點依然可以獲取鎖，所以多個應用服務可以同時獲取到鎖。
Redlock 算法
Redisson 由 Redis 官方推出，它是一個在 Redis 的基礎上實現的 Java 駐內存數據網格（In-Memory Data Grid）。它不僅提供了一系列的分佈式的 Java 常用對象，還提供了許多分佈式服務。Redisson 是基於 netty 通信框架實現的，所以支持非阻塞通信，性能相對於我們熟悉的 Jedis 會好一些。
Redisson 中實現了 Redis 分佈式鎖，且支持單點模式和集羣模式。在集羣模式下，Redisson 使用了 Redlock 算法，避免在 Master 節點崩潰切換到另外一個 Master 時，多個應用同時獲得鎖。我們可以通過一個應用服務獲取分佈式鎖的流程，瞭解下 Redlock 算法的實現：
在不同的節點上使用單個實例獲取鎖的方式去獲得鎖，且每次獲取鎖都有超時時間，如果請求超時，則認爲該節點不可用。當應用服務成功獲取鎖的 Redis 節點超過半數（N/2+1，N 爲節點數) 時，並且獲取鎖消耗的實際時間不超過鎖的過期時間，則獲取鎖成功。
一旦獲取鎖成功，就會重新計算釋放鎖的時間，該時間是由原來釋放鎖的時間減去獲取鎖所消耗的時間；而如果獲取鎖失敗，客戶端依然會釋放獲取鎖成功的節點。
具體的代碼實現如下：
1.首先引入 jar 包：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency></pre>
2.實現 Redisson 的配置文件：
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(2000) // 集羣狀態掃描間隔時間，單位是毫秒
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7000).setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7001").setPassword("1")
.addNodeAddress("redis://127.0.0.1:7002")
.setPassword("1");
return Redisson.create(config);
}
3.獲取鎖操作：
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);
// 同時加鎖：lock1 lock2 lock3
// 紅鎖在大部分節點上加鎖成功就算成功，且設置總超時時間以及單個節點超時時間
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
redLock.unlock();</pre>
總結
實現分佈式鎖的方式有很多，有最簡單的數據庫實現，還有 Zookeeper 多節點實現和緩存實現。我們可以分別對這三種實現方式進行性能壓測，可以發現在同樣的服務器配置下，Redis 的性能是最好的，Zookeeper 次之，數據庫最差。
從實現方式和可靠性來說，Zookeeper 的實現方式簡單，且基於分佈式集羣，可以避免單點問題，具有比較高的可靠性。因此，在對業務性能要求不是特別高的場景中，我建議使用 Zookeeper 實現的分佈式鎖。