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分布式锁实现（数据库+Redis+Zookeeper）

news 来源：原创 2025/9/15 5:49:46

1. 数据库分布式锁

实现原理

基于唯一索引：
- 创建一张锁表，通过唯一索引（如锁名称）保证互斥性。
- 加锁：插入一条记录，成功则获取锁，失败则重试。
- 解锁：删除对应记录。
乐观锁（版本号）：
- 使用版本号字段，更新时检查版本号是否匹配。
悲观锁（SELECT FOR UPDATE）：
- 通过数据库行锁锁定记录（如 SELECT ... FOR UPDATE）。

// 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

优点：
- 实现简单，无需额外依赖。
缺点：
- 性能低（依赖数据库IO）。
- 无自动超时机制（需手动清理过期锁）。
- 单点故障风险。

适用场景

低频并发场景，或作为临时方案。

2. Redis分布式锁

实现原理

单节点锁（SETNX + EXPIRE）：
- 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。
RedLock算法（多节点容错）：
- 向多个独立 Redis 节点请求锁，半数以上成功视为加锁成功。

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

优点：
- 高性能（基于内存操作）。
- 支持自动超时，避免死锁。
缺点：
- 时钟漂移可能导致锁提前释放。
- RedLock 算法实现复杂，依赖多节点。

适用场景

高并发场景（如秒杀、限流）。

3. ZooKeeper分布式锁

实现原理

临时顺序节点：
- 加锁：客户端在 ZooKeeper 的锁目录下创建临时顺序节点。
- 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。
临时节点：
- 创建临时节点，成功则获取锁，否则监听节点删除。

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

优点：
- 强一致性（ZooKeeper 的 ZAB 协议）。
- 自动释放锁（临时节点断开即删除）。
- 支持公平锁（顺序节点）。
缺点：
- 性能低于 Redis（频繁的节点操作和监听）。
- 需维护 ZooKeeper 集群。

适用场景

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

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。
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）。
数据库锁：仅作为简单场景的临时方案。

注意事项

锁超时时间：根据业务操作合理设置，避免锁过早释放。
唯一客户端标识：防止其他客户端误删锁。
容错机制：Redis 建议使用 RedLock，ZooKeeper 需集群部署。

1. 数据库分布式锁

实现原理

优缺点

适用场景

2. Redis分布式锁

实现原理

Java代码示例（Jedis客户端）

优缺点

适用场景

3. ZooKeeper分布式锁

实现原理

优缺点

适用场景

对比总结

选择建议

注意事项

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