分布式锁三种实现方式：
1. 基于数据库实现分布式锁；
2. 基于缓存（Redis等）实现分布式锁；
3. 基于Zookeeper实现分布式锁；
一， 基于数据库实现分布式锁
1. 悲观锁
利用select … where … for update 排他锁
注意: 其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引，否则会锁表。有些情况下，比如表不大，mysql优化器会不走这个索引，导致锁表问题。
2. 乐观锁
所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，操作过程中认为不存在并发冲突，只有update version失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。
通过增加递增的版本号字段实现乐观锁
二， 基于缓存（Redis等）实现分布式锁
1. 使用命令介绍：
（1）SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
（3）delete
delete key：删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
2. 实现思想：
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
三， 基于Zookeeper实现分布式锁
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
这里推荐一个Apache的开源库Curator，它是一个ZooKeeper客户端，Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现，acquire方法用于获取锁，release方法用于释放锁。
优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。
四，对比
数据库分布式锁实现
缺点：
1.db操作性能较差，并且有锁表的风险
2.非阻塞操作失败后，需要轮询，占用cpu资源;
3.长时间不commit或者长时间轮询，可能会占用较多连接资源
Redis(缓存)分布式锁实现
缺点：
1.锁删除失败 过期时间不好控制
2.非阻塞，操作失败后，需要轮询，占用cpu资源;
ZK分布式锁实现
缺点：性能不如redis实现，主要原因是写操作（获取锁释放锁）都需要在Leader上执行，然后同步到follower。
总之：ZooKeeper有较好的性能和可靠性。
从理解的难易程度角度（从低到高）数据库 > 缓存 > Zookeeper
从实现的复杂性角度（从低到高）Zookeeper >= 缓存 > 数据库
从性能角度（从高到低）缓存 > Zookeeper >= 数据库
从可靠性角度（从高到低）Zookeeper > 缓存 > 数据库
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
