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。从性能角度（从高到低）来看：“缓存方式>zookeeper方式>=数据库方式”。
本文操作环境：windows系统、redis 6.0、thinkpad t480电脑。
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。
3. 分布式锁的简单实现代码：
/** * 分布式锁的简单实现代码 */ public class distributedlock { private final jedispool jedispool; public distributedlock(jedispool jedispool) { this.jedispool = jedispool; } /** * 加锁 * @param lockname 锁的key * @param acquiretimeout 获取超时时间 * @param timeout 锁的超时时间 * @return 锁标识 */ public string lockwithtimeout(string lockname, long acquiretimeout, long timeout) { jedis conn = null; string retidentifier = null; try { // 获取连接 conn = jedispool.getresource(); // 随机生成一个value string identifier = uuid.randomuuid().tostring(); // 锁名，即key值 string lockkey = lock: + lockname; // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁 int lockexpire = (int) (timeout / ); // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁 long end = system.currenttimemillis() + acquiretimeout; while (system.currenttimemillis() < end) { if (conn.setnx(lockkey, identifier) == ) { conn.expire(lockkey, lockexpire); // 返回value值，用于释放锁时间确认 retidentifier = identifier; return retidentifier; } // 返回-代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间 if (conn.ttl(lockkey) == -) { conn.expire(lockkey, lockexpire); } try { thread.sleep(); } catch (interruptedexception e) { thread.currentthread().interrupt(); } } } catch (jedisexception e) { e.printstacktrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retidentifier; } /** * 释放锁 * @param lockname 锁的key * @param identifier 释放锁的标识 * @return */ public boolean releaselock(string lockname, string identifier) { jedis conn = null; string lockkey = "lock:" + lockname; boolean retflag = false; try { conn = jedispool.getresource(); while (true) { // 监视lock，准备开始事务 conn.watch(lockkey); // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁 if (identifier.equals(conn.get(lockkey))) { transaction transaction = conn.multi(); transaction.del(lockkey); list<object> results = transaction.exec(); if (results == null) { continue; } retflag = true; } conn.unwatch(); break; } } catch (jedisexception e) { e.printstacktrace(); } finally { if (conn != null) { conn.close(); } } return retflag; } }
4. 测试刚才实现的分布式锁
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
public class service { private static jedispool pool = null; private distributedlock lock = new distributedlock(pool); int n = 500; static { jedispoolconfig config = new jedispoolconfig(); // 设置最大连接数 config.setmaxtotal(200); // 设置最大空闲数 config.setmaxidle(8); // 设置最大等待时间 config.setmaxwaitmillis(1000 * 100); // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的 config.settestonborrow(true); pool = new jedispool(config, 127.0.0.1, 6379, 3000); } public void seckill() { // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断 string identifier = lock.lockwithtimeout(resource, 5000, 1000); system.out.println(thread.currentthread().getname() + 获得了锁); system.out.println(--n); lock.releaselock(resource, identifier); }}
模拟线程进行秒杀服务;
public class threada extends thread { private service service; public threada(service service) { this.service = service; } @override public void run() { service.seckill(); }}public class test { public static void main(string[] args) { service service = new service(); for (int i = 0; i < 50; i++) { threada threada = new threada(service); threada.start(); } }}
结果如下，结果为有序的：
若注释掉使用锁的部分：
public void seckill() { // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断 //string indentifier = lock.lockwithtimeout("resource", 5000, 1000); system.out.println(thread.currentthread().getname() + "获得了锁"); system.out.println(--n); //lock.releaselock("resource", indentifier);}
从结果可以看出，有一些是异步进行的：
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。
实现源码如下：
import lombok.extern.slf4j.slf4j;import org.apache.commons.lang.stringutils;import org.apache.curator.framework.curatorframework;import org.apache.curator.framework.curatorframeworkfactory;import org.apache.curator.retry.retryntimes;import org.apache.zookeeper.createmode;import org.apache.zookeeper.data.stat;import org.springframework.beans.factory.annotation.value;import org.springframework.context.annotation.bean;import org.springframework.stereotype.component;/** * 分布式锁zookeeper实现 * */@slf4j@componentpublic class zklock implements distributionlock {private string zkaddress = "zk_adress"; private static final string root = "package root"; private curatorframework zkclient; private final string lock_prefix = "/lock_"; @bean public distributionlock initzklock() { if (stringutils.isblank(root)) { throw new runtimeexception("zookeeper 'root' can't be null"); } zkclient = curatorframeworkfactory .builder() .connectstring(zkaddress) .retrypolicy(new retryntimes(2000, 20000)) .namespace(root) .build(); zkclient.start(); return this; } public boolean trylock(string lockname) { lockname = lock_prefix+lockname; boolean locked = true; try { stat stat = zkclient.checkexists().forpath(lockname); if (stat == null) { log.info("trylock:{}", lockname); stat = zkclient.checkexists().forpath(lockname); if (stat == null) { zkclient .create() .creatingparentsifneeded() .withmode(createmode.ephemeral) .forpath(lockname, "1".getbytes()); } else { log.warn("double-check stat.version:{}", stat.getaversion()); locked = false; } } else { log.warn("check stat.version:{}", stat.getaversion()); locked = false; } } catch (exception e) { locked = false; } return locked; } public boolean trylock(string key, long timeout) { return false; } public void release(string lockname) { lockname = lock_prefix+lockname; try { zkclient .delete() .guaranteed() .deletingchildrenifneeded() .forpath(lockname); log.info("release:{}", lockname); } catch (exception e) { log.error("删除", e); } } public void setzkaddress(string zkaddress) { this.zkaddress = zkaddress; }}
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
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以上就是分布式锁的三种实现方式是什么？的详细内容。