在 JVM 中，在多线程并发的情况下，我们可以使用同步锁或 Lock 锁，保证在同一时间内，只能有一个线程修改共享变量或执行代码块。但现在我们的服务基本都是基于分布式集群来实现部署的，对于一些共享资源，例如我们之前讨论过的库存，在分布式环境下使用Java 锁的方式就失去作用了。
这时，我们就需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。除此之外，分布式锁也经常用来避免分布式中的不同节点执行重复性的工作，例如一个定时发短信的任务，在分布式集群中，我们只需要保证一个服务节点发送短信即可，一定要避免多个节点重复发送短信给同一个用户。
因为数据库实现一个分布式锁比较简单易懂，直接基于数据库实现就行了，不需要再引入第三方中间件，所以这是很多分布式业务实现分布式锁的首选。但是数据库实现的分布式锁在一定程度上，存在性能瓶颈。
接下来我们一起了解下如何使用数据库实现分布式锁，其性能瓶颈到底在哪，有没有其它实现方式可以优化分布式锁。
数据库实现分布式锁
首先，我们应该创建一个锁表，通过创建和查询数据来保证一个数据的原子性：
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，如果是校验订单的幂等性，就要先查询该记录是否存在数据库中，查询的时候要防止幻读，如果不存在，就插入到数据库，否则，放弃操作。
select id from order where order_no= ‘xxxx’ for update
最后注意下，除了查询时防止幻读，我们还需要保证查询和插入是在同一个事务中，因此我们需要申明事务，具体的实现代码如下：
@Transactional
public int addOrderRecord(Order order) {
if(orderDao.selectOrderRecord(order)==null){
int result = orderDao.addOrderRecord(order);
if(result>0){
return 1;
}
}
return 0;
}
到这，我们订单幂等性校验的分布式锁就实现了。我想你应该能发现为什么这种方式会存在性能瓶颈了。在 RR 事务级别，select 的 for update 操作是基于间隙锁 gap lock 实现的，这是一种悲观锁的实现方式，所以存在阻塞问题。
因此在高并发情况下，当有大量的请求进来时，大部分的请求都会进行排队等待。为了保证数据库的稳定性，事务的超时时间往往又设置得很小，所以就会出现大量事务被中断的情况。除了阻塞等待之外，因为订单没有删除操作，所以这张锁表的数据将会逐渐累积，我们需要设置另外一个线程，隔一段时间就去删除该表中的过期订单，这就增加了业务的复杂度。
除了这种幂等性校验的分布式锁，有一些单纯基于数据库实现的分布式锁代码块或对象，是需要在锁释放时，删除或修改数据的。如果在获取锁之后，锁一直没有获得释放，即数据没有被删除或修改，这将会引发死锁问题。
Zookeeper 实现分布式锁
除了数据库实现分布式锁的方式以外，我们还可以基于 Zookeeper 实现。Zookeeper 是一种提供“分布式服务协调“的中心化服务，正是 Zookeeper 的以下两个特性，分布式应用程序才可以基于它实现分布式锁功能。
**顺序临时节点：**Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 Znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径来表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。
节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT ）、临时节点（EPHEMERAL），每个节点还能被标记为有序性（SEQUENTIAL），一旦节点被标记为有序性，那么整个节点就具有顺序自增的特点。一般我们可以组合这几类节点来创建我们所需要的节点，例如，创建一个持久节点作为父节点，在父节点下面创建临时节点，并标记该临时节点为有序性。
**Watch 机制：**Zookeeper 还提供了另外一个重要的特性，Watcher（事件监听器）。ZooKeeper 允许用户在指定节点上注册一些 Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，ZooKeeper 服务端会将事件通知给用户。我们熟悉了 Zookeeper 的这两个特性之后，就可以看看 Zookeeper 是如何实现分布式锁的了。
首先，我们需要建立一个父节点，节点类型为持久节点（PERSISTENT） ，每当需要访问共享资源时，就会在父节点下建立相应的顺序子节点，节点类型为临时节点（EPHEMERAL），且标记为有序性（SEQUENTIAL），并且以临时节点名称 + 父节点名称 + 顺序号组成特定的名字。
在建立子节点后，对父节点下面的所有以临时节点名称 name 开头的子节点进行排序，判断刚刚建立的子节点顺序号是否是最小的节点，如果是最小节点，则获得锁。
如果不是最小节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上一顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。
当调用完共享资源后，删除该节点，关闭 zk，进而可以触发监听事件，释放该锁。
以上实现的分布式锁是严格按照顺序访问的并发锁。一般我们还可以直接引用 Curator 框架来实现 Zookeeper 分布式锁，代码如下：
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 实现的分布式锁，例如相对数据库实现，有很多优点。Zookeeper 是集群实现，可以避免单点问题，且能保证每次操作都可以有效地释放锁，这是因为一旦应用服务挂掉了，临时节点会因为 session 连接断开而自动删除掉。
由于频繁地创建和删除结点，加上大量的 Watch 事件，对 Zookeeper 集群来说，压力非常大。且从性能上来说，其与接下来我要讲的 Redis 实现的分布式锁相比，还是存在一定的差距。
Redis 实现分布式锁
相对于前两种实现方式，基于 Redis 实现的分布式锁是最为复杂的，但性能是最佳的。
大部分开发人员利用 Redis 实现分布式锁的方式，都是使用 SETNX+EXPIRE 组合来实现，在 Redis 2.6.12 版本之前，具体实现代码如下：
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);// 设置锁
if (result == 1) {// 获取锁成功
// 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁
jedis.expire(lockKey, expireTime);// 通过过期时间删除锁
return true;
}
return false;
}
我们也可以通过 Lua 脚本来实现锁的设置和过期时间的原子性，再通过 jedis.eval() 方法运行该脚本：
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";
// 解锁脚本
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";
虽然 SETNX 方法保证了设置锁和过期时间的原子性，但如果我们设置的过期时间比较短，而执行业务时间比较长，就会存在锁代码块失效的问题。我们需要将过期时间设置得足够长，来保证以上问题不会出现。
这个方案是目前最优的分布式锁方案，但如果是在 Redis 集群环境下，依然存在问题。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Master 节点获取到锁后，在没有同步到其它节点时，Master 节点崩溃了，此时新的 Master 节点依然可以获取锁，所以多个应用服务可以同时获取到锁。
Redlock 算法
Redisson 由 Redis 官方推出，它是一个在 Redis 的基础上实现的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。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。Redisson 是基于 netty 通信框架实现的，所以支持非阻塞通信，性能相对于我们熟悉的 Jedis 会好一些。
Redisson 中实现了 Redis 分布式锁，且支持单点模式和集群模式。在集群模式下，Redisson 使用了 Redlock 算法，避免在 Master 节点崩溃切换到另外一个 Master 时，多个应用同时获得锁。我们可以通过一个应用服务获取分布式锁的流程，了解下 Redlock 算法的实现：
在不同的节点上使用单个实例获取锁的方式去获得锁，且每次获取锁都有超时时间，如果请求超时，则认为该节点不可用。当应用服务成功获取锁的 Redis 节点超过半数（N/2+1，N 为节点数) 时，并且获取锁消耗的实际时间不超过锁的过期时间，则获取锁成功。
一旦获取锁成功，就会重新计算释放锁的时间，该时间是由原来释放锁的时间减去获取锁所消耗的时间；而如果获取锁失败，客户端依然会释放获取锁成功的节点。
具体的代码实现如下：
1.首先引入 jar 包：
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.8.2</version>
</dependency></pre>
2.实现 Redisson 的配置文件：
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.setScanInterval(2000) // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
.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.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);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功，且设置总超时时间以及单个节点超时时间
redLock.trylock(waitTimeout,leaseTime,TimeUnit.SECONDS);
redLock.unlock();</pre>
总结
实现分布式锁的方式有很多，有最简单的数据库实现，还有 Zookeeper 多节点实现和缓存实现。我们可以分别对这三种实现方式进行性能压测，可以发现在同样的服务器配置下，Redis 的性能是最好的，Zookeeper 次之，数据库最差。
从实现方式和可靠性来说，Zookeeper 的实现方式简单，且基于分布式集群，可以避免单点问题，具有比较高的可靠性。因此，在对业务性能要求不是特别高的场景中，我建议使用 Zookeeper 实现的分布式锁。