目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。
针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案：
1.基于数据库实现分布式锁
2.基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁
3.基于Zookeeper实现分布式锁
在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的？（这里以方法锁为例，资源锁同理）
可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）
这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）
有高可用的获取锁和释放锁功能
获取锁和释放锁的性能要好
首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
- 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
- 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
- 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。
- 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
1、基于数据库实现分布式锁
1）基于数据库表
要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。
当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。
创建这样一张数据库表：
CREATE TABLE `methodLock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名',
`desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间，自动生成',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';当我们想要锁住某个方法时，执行以下SQL：
insert into methodLock(method_name,desc) values (‘method_name’,‘desc’)因为我们对method_name做了唯一性约束，这里如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，可以执行方法体内容。
当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，需要执行以下Sql:
delete from methodLock where method_name ='method_name'上面这种简单的实现有以下几个问题：
1、这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。
2、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。
3、这把锁只能是非阻塞的，因为数据的insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。
4、这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。
当然，我们也可以有其他方式解决上面的问题。
- 数据库是单点？搞两个数据库，数据之前双向同步。一旦挂掉快速切换到备库上。
- 没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。
- 非阻塞的？搞一个while循环，直到insert成功再返回成功。
- 非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了。
2）基于数据库排他锁
除了可以通过增删操作数据表中的记录以外，其实还可以借助数据中自带的锁来实现分布式的锁。
我们还用刚刚创建的那张数据库表。可以通过数据库的排他锁来实现分布式锁。
基于MySql的InnoDB引擎，可以使用以下方法来实现加锁操作：
public boolean lock(){
connection.setAutoCommit(false)
while(true){
try{
result = select * from methodLock where method_name=xxx for update;
if(result==null){
return true;
}
}catch(Exception e){
}
sleep(1000);
}
return false;
}在查询语句后面增加for update，数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁。当某条记录被加上排他锁之后，其他线程无法再在该行记录上增加排他锁。
我们可以认为获得排它锁的线程即可获得分布式锁，当获取到锁之后，可以执行方法的业务逻辑，执行完方法之后，再通过以下方法解锁：
public void unlock(){
connection.commit();
}通过connection.commit()操作来释放锁。
这种方法可以有效的解决上面提到的无法释放锁和阻塞锁的问题。
- 阻塞锁？
for update语句会在执行成功后立即返回，在执行失败时一直处于阻塞状态，直到成功。 - 锁定之后服务宕机，无法释放？使用这种方式，服务宕机之后数据库会自己把锁释放掉。
但是还是无法直接解决数据库单点和可重入问题。
总结
总结一下使用数据库来实现分布式锁的方式，这两种方式都是依赖数据库的一张表，一种是通过表中的记录的存在情况确定当前是否有锁存在，另外一种是通过数据库的排他锁来实现分布式锁。
数据库实现分布式锁的优点：
直接借助数据库，容易理解。
数据库实现分布式锁的缺点：
会有各种各样的问题，在解决问题的过程中会使整个方案变得越来越复杂。
操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑。
2、基于缓存实现分布式锁
相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。
目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached以及Tair。
1）基于Redis实现分布式锁
组件依赖
首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件，在pom.xml文件加入下面的代码：
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
加锁代码
正确姿势
Talk is cheap, show me the code。先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：
public class RedisTool {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：
-
第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
-
第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用
UUID.randomUUID().toString()方法生成。 -
第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
-
第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
-
第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。
总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。
心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。
错误示例1：
比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()和jedis.expire()组合实现加锁，代码如下：
public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
if (result == 1) {
// 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);
}
}
setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST，expire()方法就是给锁加一个过期时间。乍一看好像和前面的set()方法结果一样，然而由于这是两条Redis命令，不具有原子性，如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。网上之所以有人这样实现，是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。
错误示例2：
public static boolean wrongGetLock2(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;
String expiresStr = String.valueOf(expires);
// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {
return true;
}
// 如果锁存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(lockKey);
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
// 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间
String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);
if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
// 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才有权利加锁
return true;
}
}
// 其他情况，一律返回加锁失败
return false;
}
这一种错误示例就比较难以发现问题，而且实现也比较复杂。实现思路：使用jedis.setnx()命令实现加锁，其中key是锁，value是锁的过期时间。执行过程：1. 通过setnx()方法尝试加锁，如果当前锁不存在，返回加锁成功。2. 如果锁已经存在则获取锁的过期时间，和当前时间比较，如果锁已经过期，则设置新的过期时间，返回加锁成功。代码如下：
那么这段代码问题在哪里？1. 由于是客户端自己生成过期时间，所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。 2. 当锁过期的时候，如果多个客户端同时执行jedis.getSet()方法，那么虽然最终只有一个客户端可以加锁，但是这个客户端的锁的过期时间可能被其他客户端覆盖。3. 锁不具备拥有者标识，即任何客户端都可以解锁。
解锁代码
正确代码：
还是先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：
public class RedisTool {
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里，没想到这次居然用上了。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。
那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题，可以阅读【解锁代码-错误示例2】 。那么为什么执行eval()方法可以确保原子性，源于Redis的特性，下面是官网对eval命令的部分解释：
简单来说，就是在eval命令执行Lua代码的时候，Lua代码将被当成一个命令去执行，并且直到eval命令执行完成，Redis才会执行其他命令。
错误示例1:
最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁，这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式，会导致任何客户端都可以随时进行解锁，即使这把锁不是它的。
public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {
jedis.del(lockKey);
}
错误示例2:
这种解锁代码乍一看也是没问题，甚至我之前也差点这样实现，与正确姿势差不多，唯一区别的是分成两条命令去执行，代码如下：
public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
// 判断加锁与解锁是不是同一个客户端
if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
// 若在此时，这把锁突然不是这个客户端的，则会误解锁
jedis.del(lockKey);
}
}
如代码注释，问题在于如果调用jedis.del()方法的时候，这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景？答案是肯定的，比如客户端A加锁，一段时间之后客户端A解锁，在执行jedis.del()之前，锁突然过期了，此时客户端B尝试加锁成功，然后客户端A再执行del()方法，则将客户端B的锁给解除了。
2）基于Tair实现分布式锁
关于Redis和memcached在网络上有很多相关的文章，并且也有一些成熟的框架及算法可以直接使用。
基于Tair的实现分布式锁其实和Redis类似，其中主要的实现方式是使用TairManager.put方法来实现。
public boolean trylock(String key) {
ResultCode code = ldbTairManager.put(NAMESPACE, key, "This is a Lock.", 2, 0);
if (ResultCode.SUCCESS.equals(code))
return true;
else
return false;
}
public boolean unlock(String key) {
ldbTairManager.invalid(NAMESPACE, key);
}以上实现方式同样存在几个问题：
1、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在tair中，其他线程无法再获得到锁。
2、这把锁只能是非阻塞的，无论成功还是失败都直接返回。
3、这把锁是非重入的，一个线程获得锁之后，在释放锁之前，无法再次获得该锁，因为使用到的key在tair中已经存在。无法再执行put操作。
当然，同样有方式可以解决。
- 没有失效时间？tair的put方法支持传入失效时间，到达时间之后数据会自动删除。
- 非阻塞？while重复执行。
- 非可重入？在一个线程获取到锁之后，把当前主机信息和线程信息保存起来，下次再获取之前先检查自己是不是当前锁的拥有者。
但是，失效时间我设置多长时间为好？如何设置的失效时间太短，方法没等执行完，锁就自动释放了，那么就会产生并发问题。如果设置的时间太长，其他获取锁的线程就可能要平白的多等一段时间。这个问题使用数据库实现分布式锁同样存在
总结
可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。并且很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如Tair的put方法，redis的setnx方法等。并且，这些缓存服务也都提供了对数据的过期自动删除的支持，可以直接设置超时时间来控制锁的释放。
使用缓存实现分布式锁的优点：
性能好，实现起来较为方便。
使用缓存实现分布式锁的缺点：
通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。
3、基于Zookeeper实现分布式锁
基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
大致思想即为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。
判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。
当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。
来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。
-
锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
-
非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。
-
不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。
-
单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。
可以直接使用zookeeper第三方库Curator客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务。
public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
try {
return interProcessMutex.acquire(timeout, unit);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return true;
}
public boolean unlock() {
try {
interProcessMutex.release();
} catch (Throwable e) {
log.error(e.getMessage(), e);
} finally {
executorService.schedule(new Cleaner(client, path), delayTimeForClean, TimeUnit.MILLISECONDS);
}