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1. 数据库分布式锁
实现原理
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基于唯一索引：
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创建一张锁表，通过唯一索引（如锁名称）保证互斥性。
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加锁：插入一条记录，成功则获取锁，失败则重试。
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解锁：删除对应记录。
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乐观锁（版本号）：
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使用版本号字段，更新时检查版本号是否匹配。
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悲观锁（SELECT FOR UPDATE）：
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通过数据库行锁锁定记录（如
SELECT ... FOR UPDATE）。
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// 基于唯一索引的简单实现（JDBC示例）
public class DatabaseLock {
private Connection connection;
public boolean tryLock(String lockKey, String clientId, int expireSeconds) {
try {
String sql = "INSERT INTO distributed_lock (lock_key, client_id, expire_time) VALUES (?, ?, ?)";
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql);
stmt.setString(1, lockKey);
stmt.setString(2, clientId);
stmt.setTimestamp(3, new Timestamp(System.currentTimeMillis() + expireSeconds * 1000));
return stmt.executeUpdate() > 0;
} catch (SQLException e) {
return false;
}
}
public void unlock(String lockKey, String clientId) {
try {
String sql = "DELETE FROM distributed_lock WHERE lock_key = ? AND client_id = ?";
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql);
stmt.setString(1, lockKey);
stmt.setString(2, clientId);
stmt.executeUpdate();
} catch (SQLException ignored) {}
}
}
优缺点
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优点：
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实现简单，无需额外依赖。
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缺点：
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性能低（依赖数据库IO）。
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无自动超时机制（需手动清理过期锁）。
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单点故障风险。
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适用场景
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低频并发场景，或作为临时方案。
2. Redis分布式锁
实现原理
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单节点锁（SETNX + EXPIRE）：
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加锁：使用
SET key value NX EX seconds原子命令设置锁并指定超时时间。 -
解锁：通过 Lua 脚本校验客户端唯一标识后删除锁。
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RedLock算法（多节点容错）：
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向多个独立 Redis 节点请求锁，半数以上成功视为加锁成功。
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Java代码示例（Jedis客户端）
public class RedisLock {
private Jedis jedis;
private String lockKey;
private String clientId;
private int expireTime;
public RedisLock(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
this.jedis = jedis;
this.lockKey = lockKey;
this.clientId = UUID.randomUUID().toString();
this.expireTime = expireTime;
}
public boolean tryLock() {
// 加锁：SET lockKey clientId NX EX expireTime
String result = jedis.set(lockKey, clientId, SetParams.setParams().nx().ex(expireTime));
return "OK".equals(result);
}
public void unlock() {
// 解锁：通过Lua脚本保证原子性
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(clientId));
}
}
优缺点
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优点：
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高性能（基于内存操作）。
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支持自动超时，避免死锁。
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缺点：
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时钟漂移可能导致锁提前释放。
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RedLock 算法实现复杂，依赖多节点。
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适用场景
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高并发场景（如秒杀、限流）。
3. ZooKeeper分布式锁
实现原理
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临时顺序节点：
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加锁：客户端在 ZooKeeper 的锁目录下创建临时顺序节点。
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监听机制：判断当前节点是否为最小节点，是则获取锁；否则监听前一个节点的删除事件。
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临时节点：
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创建临时节点，成功则获取锁，否则监听节点删除。
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public class ZkLock {
private CuratorFramework client;
private String lockPath;
private InterProcessMutex lock;
public ZkLock(CuratorFramework client, String lockPath) {
this.client = client;
this.lockPath = lockPath;
this.lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
}
public boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit) {
try {
return lock.acquire(timeout, unit);
} catch (Exception e) {
return false;
}
}
public void unlock() {
try {
lock.release();
} catch (Exception ignored) {}
}
}
// 使用示例
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", new RetryNTimes(3, 1000));
client.start();
ZkLock zkLock = new ZkLock(client, "/locks/resource");
try {
if (zkLock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {
// 执行业务逻辑
}
} finally {
zkLock.unlock();
}
优缺点
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优点：
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强一致性（ZooKeeper 的 ZAB 协议）。
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自动释放锁（临时节点断开即删除）。
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支持公平锁（顺序节点）。
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缺点：
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性能低于 Redis（频繁的节点操作和监听）。
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需维护 ZooKeeper 集群。
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适用场景
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需要强一致性和高可靠性的场景（如金融交易）。
对比总结
| 特性 | 数据库锁 | Redis锁 | ZooKeeper锁 |
|---|---|---|---|
| 实现复杂度 | 简单 | 中等 | 复杂 |
| 性能 | 低 | 高 | 中 |
| 可靠性 | 低 | 中（依赖集群） | 高 |
| 自动超时 | 手动实现 | 支持 | 支持（临时节点） |
| 公平性 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 适用场景 | 低频简单场景 | 高并发场景 | 强一致性场景 |
选择建议
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Redis分布式锁：优先用于高并发场景（如秒杀），需注意锁续期问题。
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ZooKeeper分布式锁：用于需要强一致性和公平性的场景（如分布式事务）。
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数据库锁：仅作为简单场景的临时方案。
注意事项
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锁超时时间：根据业务操作合理设置，避免锁过早释放。
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唯一客户端标识：防止其他客户端误删锁。
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容错机制：Redis 建议使用 RedLock，ZooKeeper 需集群部署。