释放双眼，带上耳机，听听看~！
Redis实现分布式锁
1.根据lockKey区进行setnx（set not exist，如果key值为空，则正常设置，返回1，否则不会进行设置并返回0）操作，如果设置成功，表示已经获得锁，否则并没有获取锁。
2.如果没有获得锁，去Redis上拿到该key对应的值，在该key上我们存储一个时间戳（用毫秒表示，t1），为了避免死锁以及其他客户端占用该锁超过一定时间（5秒），使用该客户端当前时间戳，与存储的时间戳作比较。
3.如果没有超过该key的使用时限，返回false，表示其他人正在占用该key，不能强制使用；如果已经超过时限，那我们就可以进行解锁，使用我们的时间戳来代替该字段的值。
4.但是如果在setnx失败后，get该值却无法拿到该字段时，说明操作之前该锁已经被释放，这个时候，最好的办法就是重新执行一遍setnx方法来获取其值以获得该锁。
释放锁：删除redis中key
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2 2 private static Logger logger = Logger.getLogger(RedisKeyLock.class);
3 3 private final static long ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS = 10 * 1000;
4 4 private final static int EXPIRE_IN_SECOND = 5;//锁失效时间
5 5 private final static long WAIT_INTERVAL_IN_MS = 100;
6 6 private static RedisKeyLock lock;
7 7 private JedisPool jedisPool;
8 8 private RedisKeyLock(JedisPool pool){
9 9 this.jedisPool = pool;
1010 }
1111 public static RedisKeyLock getInstance(JedisPool pool){
1212 if(lock == null){
1313 lock = new RedisKeyLock(pool);
1414 }
1515 return lock;
1616 }
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1818 public void lock(final String redisKey) {
1919 Jedis resource = null;
2020 try {
2121 long now = System.currentTimeMillis();
2222 resource = jedisPool.getResource();
2323 long timeoutAt = now + ACCQUIRE_LOCK_TIMEOUT_IN_MS;
2424 boolean flag = false;
2525 while (true) {
2626 String expireAt = String.valueOf(now + EXPIRE_IN_SECOND * 1000);
2727 long ret = resource.setnx(redisKey, expireAt);
2828 if (ret == 1) {//已获取锁
2929 flag = true;
3030 break;
3131 } else {//未获取锁，重试获取锁
3232 String oldExpireAt = resource.get(redisKey);
3333 if (oldExpireAt != null && Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
3434 oldExpireAt = resource.getSet(redisKey, expireAt);
3535 if (Long.parseLong(oldExpireAt) < now) {
3636 flag = true;
3737 break;
3838 }
3939 }
4040 }
4141 if (timeoutAt < now) {
4242 break;
4343 }
4444 TimeUnit.NANOSECONDS.sleep(WAIT_INTERVAL_IN_MS);
4545 }
4646 if (!flag) {
4747 throw new RuntimeException("canot acquire lock now ...");
4848 }
4949 } catch (JedisException je) {
5050 logger.error("lock", je);
5151 je.printStackTrace();
5252 if (resource != null) {
5353 jedisPool.returnBrokenResource(resource);
5454 }
5555 } catch (Exception e) {
5656 e.printStackTrace();
5757 logger.error("lock", e);
5858 } finally {
5959 if (resource != null) {
6060 jedisPool.returnResource(resource);
6161 }
6262 }
6363 }
6464 public boolean unlock(final String redisKey) {
6565 Jedis resource = null;
6666 try {
6767 resource = jedisPool.getResource();
6868 resource.del(redisKey);
6969 return true;
7070 } catch (JedisException je) {
7171 je.printStackTrace();
7272 if (resource != null) {
7373 jedisPool.returnBrokenResource(resource);
7474 }
7575 return false;
7676 } catch (Exception e) {
7777 logger.error("lock", e);
7878 return false;
7979 } finally {
8080 if (resource != null) {
8181 jedisPool.returnResource(resource);
8282 }
8383 }
8484 }
8585 }
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另一个版本：
SET my:lock 随机值 NX PX 30000
这个的NX的意思就是只有key不存在的时候才会设置成功，PX 30000的意思是30秒后锁自动释放。别人创建的时候如果发现已经有了就不能加锁了。
释放锁就是删除key，但是一般可以用lua脚本删除，判断value一样才删除
为啥要用随机值呢？因为如果某个客户端获取到了锁，但是阻塞了很长时间才执行完，此时可能已经自动释放锁了，此时可能别的客户端已经获取到了这个锁，要是你这个时候直接删除key的话会有问题，所以得用随机值加上面的lua脚本来释放锁。（就是根据这个随机值来判断这个锁是不是自己加的）
如果是Redis是单机，会有问题。
因为如果是普通的redis单实例，那就是单点故障。单节点挂了会导致锁失效。
如果是redis普通主从，那redis主从异步复制，如果主节点挂了，key还没同步到从节点，此时从节点切换为主节点，别人就会拿到锁。
RedLock算法
这个场景是假设有一个redis cluster，有5个redis master实例。然后执行如下步骤获取一把锁：
获取当前时间戳，单位是毫秒
跟上面类似，轮流尝试在每个master节点上创建锁，过期时间较短，一般就几十毫秒
尝试在大多数节点上建立一个锁，比如5个节点就要求是3个节点（n / 2 +1）
客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了
要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁
只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁
Zookeeper实现分布式锁
基于临时顺序节点：
1.客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的节点，需要注意的是，这里节点的创建类型需要设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL。
2.客户端调用getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。
3.客户端获取到所有子节点path之后，如果发现自己在步骤1中创建的节点是所有节点中序号最小的，那么就认为这个客户端获得了锁。
4.如果创建的节点不是所有节点中序号最小的，那么则监视比自己创建节点的序列号小的最大的节点，进入等待。直到下次监视的子节点变更的时候，再进行子节点的获取，判断是否获取锁。
释放锁的过程相对比较简单，就是删除自己创建的那个子节点即可。
不太严谨的代码：
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3 3 private ZooKeeper zk;
4 4 private String locksRoot= "/locks";
5 5 private String productId;
6 6 private String waitNode;
7 7 private String lockNode;
8 8 private CountDownLatch latch;
9 9 private CountDownLatch connectedLatch = new CountDownLatch(1);
10 10 private int sessionTimeout = 30000;
11 11
12 12 public ZooKeeperDistributedLock(String productId){
13 13 this.productId = productId;
14 14 try {
15 15 String address = "192.168.31.187:2181,192.168.31.19:2181,192.168.31.227:2181";
16 16 zk = new ZooKeeper(address, sessionTimeout, this);
17 17 connectedLatch.await();
18 18 } catch (IOException e) {
19 19 throw new LockException(e);
20 20 } catch (KeeperException e) {
21 21 throw new LockException(e);
22 22 } catch (InterruptedException e) {
23 23 throw new LockException(e);
24 24 }
25 25 }
26 26
27 27 public void process(WatchedEvent event) {
28 28 if(event.getState()==KeeperState.SyncConnected){
29 29 connectedLatch.countDown();
30 30 return;
31 31 }
32 32
33 33 if(this.latch != null) {
34 34 this.latch.countDown();
35 35 }
36 36 }
37 37
38 38 public void acquireDistributedLock() {
39 39 try {
40 40 if(this.tryLock()){
41 41 return;
42 42 }
43 43 else{
44 44 waitForLock(waitNode, sessionTimeout);
45 45 }
46 46 } catch (KeeperException e) {
47 47 throw new LockException(e);
48 48 } catch (InterruptedException e) {
49 49 throw new LockException(e);
50 50 }
51 51 }
52 52
53 53 public boolean tryLock() {
54 54 try {
55 55 // 传入进去的locksRoot + “/” + productId
56 56 // 假设productId代表了一个商品id，比如说1
57 57 // locksRoot = locks
58 58 // /locks/10000000000，/locks/10000000001，/locks/10000000002
59 59 lockNode = zk.create(locksRoot + "/" + productId, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
60 60
61 61 // 看看刚创建的节点是不是最小的节点
62 62 // locks：10000000000，10000000001，10000000002
63 63 List<String> locks = zk.getChildren(locksRoot, false);
64 64 Collections.sort(locks);
65 65
66 66 if(lockNode.equals(locksRoot+"/"+ locks.get(0))){
67 67 //如果是最小的节点,则表示取得锁
68 68 return true;
69 69 }
70 70
71 71 //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点
72 72 int previousLockIndex = -1;
73 73 for(int i = 0; i < locks.size(); i++) {
74 74 if(lockNode.equals(locksRoot + “/” + locks.get(i))) {
75 75 previousLockIndex = i - 1;
76 76 break;
77 77 }
78 78 }
79 79
80 80 this.waitNode = locks.get(previousLockIndex);
81 81 } catch (KeeperException e) {
82 82 throw new LockException(e);
83 83 } catch (InterruptedException e) {
84 84 throw new LockException(e);
85 85 }
86 86 return false;
87 87 }
88 88
89 89 private boolean waitForLock(String waitNode, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException {
90 90 Stat stat = zk.exists(locksRoot + "/" + waitNode, true);
91 91 if(stat != null){
92 92 this.latch = new CountDownLatch(1);
93 93 this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null;
94 94 }
95 95 return true;
96 96 }
97 97
98 98 public void unlock() {
99 99 try {
100100 // 删除/locks/10000000000节点
101101 // 删除/locks/10000000001节点
102102 System.out.println("unlock " + lockNode);
103103 zk.delete(lockNode,-1);
104104 lockNode = null;
105105 zk.close();
106106 } catch (InterruptedException e) {
107107 e.printStackTrace();
108108 } catch (KeeperException e) {
109109 e.printStackTrace();
110110 }
111111 }
112112
113113 public class LockException extends RuntimeException {
114114 private static final long serialVersionUID = 1L;
115115 public LockException(String e){
116116 super(e);
117117 }
118118 public LockException(Exception e){
119119 super(e);
120120 }
121121 }
122122
123123 // 如果有一把锁，被多个人给竞争，此时多个人会排队，第一个拿到锁的人会执行，然后释放锁，后面的每个人都会去监听排在自己前面的那个人创建的node上，一旦某个人释放了锁，排在自己后面的人就会被zookeeper给通知，一旦被通知了之后，就ok了，自己就获取到了锁，就可以执行代码了
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125125 }
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另一个版本：
zk分布式锁，就是某个节点尝试创建临时znode，此时创建成功了就获取了这个锁；这个时候别的客户端来创建锁会失败，只能注册个监听器监听这个锁。
释放锁就是删除这个znode，一旦释放掉就会通知客户端，然后有一个等待着的客户端就可以再次重新加锁。
redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能
zk分布式锁，获取不到锁，注册个监听器即可，不需要不断主动尝试获取锁，性能开销较小
另外一点就是，如果是redis获取锁的那个客户端bug了或者挂了，那么只能等待超时时间之后才能释放锁；而zk的话，因为创建的是临时znode，只要客户端挂了，znode就没了，此时就自动释放锁
