分布式锁实现方案与选型建议指南-源码库

分布式锁实现方案与选型建议指南：从理论到实战的完整解析

在分布式系统架构中，我经常遇到需要协调多个服务对共享资源进行互斥访问的场景。这时候，分布式锁就成了不可或缺的基础组件。今天我就结合自己多年的实战经验，为大家详细解析几种主流的分布式锁实现方案，并给出具体的选型建议。

为什么需要分布式锁？

记得有一次在生产环境中，由于没有正确使用分布式锁，导致用户重复领取优惠券，造成了不小的损失。这个教训让我深刻认识到，在分布式环境下，传统的单机锁机制完全失效，我们必须使用专门的分布式锁来保证数据的一致性。

基于Redis的分布式锁实现

Redis应该是目前最流行的分布式锁实现方案了，我在多个项目中都成功应用过。下面是我总结的核心实现步骤：

// 加锁操作
public boolean tryLock(String key, String value, long expireTime) {
    return redisTemplate.opsForValue()
        .setIfAbsent(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}

// 解锁操作 - 必须保证原子性
public void unlock(String key, String value) {
    String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
                       "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                       "else return 0 end";
    redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class), 
                         Collections.singletonList(key), value);
}

踩坑提示：一定要使用Lua脚本来保证解锁操作的原子性，我曾经就因为没有这样做，导致锁被其他客户端误删，引发了严重的数据不一致问题。

基于ZooKeeper的分布式锁方案

ZooKeeper通过临时顺序节点来实现分布式锁，这种方式更加可靠。我在金融项目中经常使用这种方案：

public class ZkDistributedLock {
    private CuratorFramework client;
    private InterProcessMutex lock;
    
    public boolean tryLock(String lockPath, long waitTime) {
        try {
            lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
            return lock.acquire(waitTime, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
    
    public void unlock() {
        try {
            if (lock != null && lock.isAcquiredInThisProcess()) {
                lock.release();
            }
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常
        }
    }
}

实战经验：ZooKeeper锁的可靠性很高，但性能相比Redis要差一些。建议在强一致性要求的场景下使用。

基于数据库的分布式锁

在一些简单的场景中，我也会使用基于数据库的分布式锁，虽然性能不是最优，但实现简单：

-- 创建锁表
CREATE TABLE distributed_lock (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    lock_key VARCHAR(64) UNIQUE,
    lock_value VARCHAR(255),
    expire_time DATETIME
);

// 基于数据库的乐观锁实现
public boolean tryLockWithDb(String lockKey) {
    String sql = "INSERT INTO distributed_lock(lock_key, lock_value, expire_time) " +
                 "VALUES(?, ?, DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 30 SECOND))";
    try {
        return jdbcTemplate.update(sql, lockKey, UUID.randomUUID().toString()) > 0;
    } catch (DuplicateKeyException e) {
        // 锁已存在
        return false;
    }
}