为什么需要分布式锁？
在多线程环境中，如果多个线程同时访问共享资源（例如商品库存、外卖订单），会发生数据竞争，可能会导致出现脏数据或者系统问题，威胁到程序的正常运行。我们需要使用互斥操作对共享资源进行保护，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源，其他线程需要等待当前线程释放后才能访问。这样可以避免数据竞争和脏数据问题，保证程序的正确性和稳定性。
如何才能实现共享资源的互斥访问呢？
悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。对于单机多线程来说，在 Java 中，我们通常使用 ReetrantLock 类、synchronized 关键字这类 JDK 自带的 本地锁 来控制一个 JVM 进程内的多个线程对本地共享资源的访问。
分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。于是，分布式锁 就诞生了。
分布式锁应该具备哪些条件？
分布式锁最核心的就是，把锁放在第三方，这样所有的线程都可以去拿。
一个最基本的分布式锁需要满足：
- 互斥：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有。
- 高可用：锁服务是高可用的，当一个锁服务出现问题，能够自动切换到另外一个锁服务。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。这一般是通过超时机制实现的。
- 可重入：一个节点获取了锁之后，还可以再次获取锁。
除了上面这三个基本条件之外，一个好的分布式锁还需要满足下面这些条件：
- 高性能：获取和释放锁的操作应该快速完成，并且不应该对整个系统的性能造成过大影响。
- 非阻塞：如果获取不到锁，不能无限期等待，避免对系统正常运行造成影响。
分布式锁的常见实现方式有哪些？
常见分布式锁实现方案如下：
- 基于关系型数据库比如 MySQL 实现分布式锁。
- 基于分布式协调服务 ZooKeeper 实现分布式锁。
- 基于分布式键值存储系统比如 Redis 、Etcd 实现分布式锁。
关系型数据库的方式一般是通过唯一索引或者排他锁实现。不过，一般不会使用这种方式，问题太多比如性能太差、不具备锁失效机制。
基于 ZooKeeper 或者 Redis 实现分布式锁这两种实现方式要用的更多一些。通常情况下，我们一般会选择基于 Redis（有性能要求）或者 ZooKeeper（有可靠性要求）实现分布式锁，Redis 用的要更多一点。基于Redis实现分布式锁：
不论是本地锁还是分布式锁，核心都在于“互斥”。
在 Redis中，SETNX命令可以帮助我们实现互斥。SETNX即SET if Not exists (对应Java中的setIfAbsent方法)，如果key不存在的话，才会设置key的值。如果key已经存在，SETNX 啥也不做。
释放锁的话，直接通过DEL命令删除对应的 key 即可。
为了防止误删其他锁，这里建议使用Lua脚本通过key对应的value（唯一值）来判断。
选用Lua脚本是为了保证解锁操作的原子性。因为 Redis 在执行Lua脚本时，可以以原子性的方式执行，从而保证了锁释放操作的原子性。
> SETNX lockKey uniqueValue
(integer) 1
> SETNX lockKey uniqueValue
(integer) 0
> DEL lockKey
(integer) 1
// 释放锁时，先比较锁对应的 value 值是否相等，避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0end
为什么要给锁设置一个过期时间？为了避免锁无法被释放，可以给这个 key（也就是锁） 设置一个过期时间。
127.0.0.1:6379> SET lockKey uniqueValue EX 3 NX· lockKey ：加锁的锁名；
· uniqueValue ：能够唯一标示锁的随机字符串；
· NX ：只有当 lockKey 对应的 key 值不存在的时候才能 SET 成功；
· EX ：过期时间设置（秒为单位）EX 3 标示这个锁有一个 3 秒的自动过期时间。与 EX 对应的是 PX（毫秒为单位），这两个都是过期时间设置。
一定要保证设置指定key的值和过期时间是一个原子操作！！！不然的话，依然可能会出现锁无法被释放的问题。
这种解决办法同样存在漏洞：如果操作共享资源的时间大于过期时间，就会出现锁提前过期的问题，进而导致分布式锁直接失效。如果锁的超时时间设置过长，又会影响到性能。
如何实现锁的优雅续期？
如果操作共享资源的操作还未完成，锁过期时间能够自己续期就好了！Redisson!
Redisson是一个开源的Java语言Redis客户端，提供了很多开箱即用的功能，不仅包括多种分布式锁的实现，并且支持Redis单机、Redis Sentinel、Redis Cluster等多种部署架构。
Redisson中的分布式锁自带自动续期机制，使用起来非常简单，其提供了一个专门用来监控和续期锁的Watch Dog（看门狗），如果操作共享资源的线程还未执行完成的话，Watch Dog会不断地延长锁的过期时间，进而保证锁不会因为超时而被释放。
默认情况下，每过 10 秒，看门狗就会执行续期操作，将锁的超时时间设置为 30 秒。看门狗续期前也会先判断是否需要执行续期操作，需要才会执行续期，否则取消续期操作。
Watch Dog 通过调用 renewExpirationAsync() 方法实现锁的异步续期.
renewExpirationAsync 方法其实是调用 Lua 脚本实现的续期，这样做主要是为了保证续期操作的原子性。
这里以Redisson的分布式可重入锁 RLock为例来说明如何使用 Redisson 实现分布式锁：
//1.获取指定的分布式锁对象
RLock lock = redisson.getLock("lock");
// 2.拿锁且不设置锁超时时间，具备 Watch Dog 自动续期机制
lock.lock();
// 3.执行业务 ...
// 4.释放锁
lock.unlock();
只有未指定锁超时时间，才会使用到 Watch Dog 自动续期机制。
// 手动给锁设置过期时间，不具备 Watch Dog 自动续期机制 lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
如何实现可重入锁：
可重入锁：指的是在一个线程中可以多次获取同一把锁。
Java 中的 synchronized 和 ReentrantLock 都属于可重入锁。
不可重入的分布式锁基本可以满足绝大部分业务场景了，一些特殊的场景可能会需要使用可重入的分布式锁。
可重入分布式锁的实现核心思路：线程在获取锁的时候判断是否为自己的锁，如果是的话，就不用再重新获取了。为此，我们可以为每个锁关联一个可重入计数器和一个占有它的线程。当可重入计数器大于0时，则锁被占有，需要判断占有该锁的线程和请求获取锁的线程是否为同一个。
推荐使用我们上面提到的 Redisson ，其内置了多种类型的锁比如可重入锁（Reentrant Lock）、自旋锁（Spin Lock）、公平锁（Fair Lock）、多重锁（MultiLock）、 红锁（RedLock）、 读写锁（ReadWriteLock）。
Redis如何解决集群情况下分布式锁的可靠性：
为了避免单点故障，生产环境下的 Redis 服务通常是集群化部署的。
由于Redis集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在Redis主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis主节点宕机了，此时新的Redis主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。导致新的进程有可能拿到锁，但之前的进程以为自己还有锁，那么就出现两个进程拿到了同一个锁的问题。
Redis之父antirez设计了Redlock算法来解决:
Redlock算法思想是让客户端向Redis集群中的多个独立的Redis实例依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。
即使部分Redis节点出现问题，只要保证Redis集群中有半数以上的Redis节点可用，分布式锁服务就是正常的。
Redlock是直接操作Redis节点的，并不是通过Redis集群操作的，这样才可以避免Redis 集群主从切换导致的锁丢失问题。
假设目前有 N 个独立的 Redis 实例， 客户端先按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作。这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，但是需要注意的是，Redlock 算法设置了加锁的超时时间，为了避免因为某个 Redis 实例发生故障而一直等待的情况。当客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作之后，如果有超过半数的 Redis 实例成功的获取到了锁，并且总耗时没有超过锁的有效时间，那么就是加锁成功。
Redis主从集群切换数据丢失问题：异步复制同步丢失（如果此时master还没来得及同步给slave节点时发生宕机，那么master内存中的数据会丢失）、集群产生脑裂数据丢失（在发现问题之后，旧的master降为slave同步新的master数据，那么之前的数据被刷新掉，大量数据丢失）
基于Zookeeper实现分布式锁：
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper分布式锁是基于临时顺序节点和Watcher（事件监听器）实现的。
获取锁：
·首先我们要有一个持久节点/locks，客户端获取锁就是在locks下创建临时顺序节点。
· 假设客户端1创建了/locks/lock1节点，创建成功之后，会判断 lock1是否是 /locks 下最小的子节点。
·如果 lock1是最小的子节点，则获取锁成功。否则，获取锁失败。
·如果获取锁失败，则说明有其他客户端已经成功获取锁。客户端1并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点比如/locks/lock0上注册一个事件监听器。这个监听器的作用是当前一个节点释放锁之后通知客户端 1（避免无效自旋），这样客户端1就加锁成功了。
释放锁：
·成功获取锁的客户端在执行完业务流程之后，会将对应的子节点删除。
·成功获取锁的客户端在出现故障之后，对应的子节点由于是临时顺序节点，也会被自动删除，避免了锁无法被释放。
·我们前面说的事件监听器其实监听的就是这个子节点删除事件，子节点删除就意味着锁被释放。
Curator主要实现了下面四种锁：
InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
InterProcessSemaphoreMutex：分布式不可重入排它锁
InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器，获取锁的时候获取所有锁，释放锁也会释放所有锁资源（忽略释放失败的锁）。
CuratorFramework client = ZKUtils.getClient();
client.start();
// 分布式可重入排它锁
InterProcessLock lock1 = new InterProcessMutex(client, lockPath1);
// 分布式不可重入排它锁
InterProcessLock lock2 = new InterProcessSemaphoreMutex(client, lockPath2);
// 将多个锁作为一个整体
InterProcessMultiLock lock = new InterProcessMultiLock(Arrays.asList(lock1, lock2));
if (!lock.acquire(10, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new IllegalStateException("不能获取多锁");
}
System.out.println("是否有第一个锁: " + lock1.isAcquiredInThisProcess());
System.out.println("是否有第二个锁: " + lock2.isAcquiredInThisProcess());
为什么要用临时顺序节点：每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是ZooKeeper中数据的最小单元。
我们通常是将 znode 分为 4 大类：
持久（PERSISTENT）节点：一旦创建就一直存在，即使ZooKeeper集群宕机，直到将其删除。
临时（EPHEMERAL）节点：临时节点的生命周期是与客户端会话（session）绑定的，会话消失则节点消失。并且临时节点只能做叶子节点，不能创建子节点。
持久顺序（PERSISTENT_SEQUENTIAL）节点 ：除了具有持久（PERSISTENT）节点的特性之外， 子节点的名称还具有顺序性。比如/node1/app0000000001、/node1/app0000000002。
临时顺序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）节点 ：除了具备临时（EPHEMERAL）节点的特性之外，子节点的名称还具有顺序性。
临时节点相比持久节点，最主要的是对会话失效的情况处理不一样，临时节点会话消失则对应的节点消失。这样的话，如果客户端发生异常导致没来得及释放锁也没关系，会话失效节点自动被删除，不会发生死锁的问题。
使用Redis实现分布式锁的时候，我们是通过过期时间来避免锁无法被释放导致死锁问题的，而ZooKeeper直接利用临时节点的特性即可。
假设不适用顺序节点的话，所有尝试获取锁的客户端都会对持有锁的子节点加监听器。当该锁被释放之后，势必会造成所有尝试获取锁的客户端来争夺锁(惊群现象)，这样对性能不友好。使用顺序节点之后，只需要监听前一个节点就好了，对性能更友好。
为什么要设置对前一个节点的监听？
Watcher（事件监听器），是ZooKeeper中的一个很重要的特性。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到感兴趣的客户端上去，该机制是ZooKeeper实现分布式协调服务的重要特性。
同一时间段内，可能会有很多客户端同时获取锁，但只有一个可以获取成功。如果获取锁失败，则说明有其他的客户端已经成功获取锁。获取锁失败的客户端并不会不停地循环去尝试加锁，而是在前一个节点注册一个事件监听器。
事件监听器的作用：当前一个节点对应的客户端释放锁之后（也就是前一个节点被删除之后，监听的是删除事件），通知获取锁失败的客户端（唤醒等待的线程，Java中的 wait/notifyAll），让它尝试去获取锁，然后就成功获取锁了。
如何实现可重入锁？
这里以Curator的 InterProcessMutex 对可重入锁的实现来介绍。
当我们调用InterProcessMutex#acquire方法获取锁的时候，会调用InterProcessMutex#internalLock方法。
private boolean internalLock(long time, TimeUnit unit) throws Exception {
// 获取当前请求锁的线程
Thread currentThread = Thread.currentThread();
// 拿对应的 lockData
LockData lockData = threadData.get(currentThread);
// 第一次获取锁的话，lockData 为 null
if (lockData != null) {
// 当前线程获取过一次锁之后
// 因为当前线程的锁存在， lockCount 自增后返回，实现锁重入.
lockData.lockCount.incrementAndGet();
return true;
}
// 尝试获取锁
String lockPath = internals.attemptLock(time, unit, getLockNodeBytes());
if (lockPath != null) {
LockData newLockData = new LockData(currentThread, lockPath);
// 获取锁成功之后，将当前线程和对应的 lockData 放到 threadData 中
threadData.put(currentThread, newLockData);
return true;
}
return false;
}
lockData包含锁的信息和加锁的次数，是实现可重入锁的关键。第一次获取锁的时候， lockData为null。获取锁成功之后，会将当前线程和对应的lockData放到threadData中。如果已经获取过一次锁，后面再来获取锁的话，直接就会在if (lockData != null) 这里被拦下了，然后就会执行lockData.lockCount.incrementAndGet();将加锁次数加 1。
整个可重入锁的实现逻辑非常简单，直接在客户端判断当前线程有没有获取锁，有的话直接将加锁次数加1就可以了
如何选择：
- 如果对性能要求比较高的话，建议使用 Redis 实现分布式锁（优先选择 Redisson 提供的现成的分布式锁，而不是自己实现）。
- 如果对可靠性要求比较高的话，建议使用 ZooKeeper 实现分布式锁（推荐基于 Curator 框架实现）。不过，现在很多项目都不会用到 ZooKeeper，如果单纯是因为分布式锁而引入 ZooKeeper 的话，那是不太可取的，不建议这样做，为了一个小小的功能增加了系统的复杂度。