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谈到分布式锁，有很多实现方式，如数据库、redis、ZooKeeper等。提个问题：
如使用数据库事务中的锁如record lock来实现，如下所示
1 获取锁
public void lock(){ connection.setAutoCommit(false) int count = 0; while(count < 4){ try{ select * from lock where lock_name=xxx for update; if(结果不为空){ //代表获取到锁 return; } }catch(Exception e){ } //为空或者抛异常的话都表示没有获取到锁 sleep(1000); count++; } throw new LockException();} 2 释放锁
public void release(){ connection.commit();} 数据库的lock表，lock_name是主键,通过for update操作，数据库就会对该行记录加上record lock，从而阻塞其他人对该记录的操作。
一旦获取到了锁，就可以开始执行业务逻辑，最后通过connection.commit()操作来释放锁。
其他没有获取到锁的就会阻塞在上述select语句上，可能的结果有2种，在超时之前获取到了锁，在超时之前仍未获取到锁（这时候会抛出超时异常，然后进行重试）
数据库当然还有其他方式，如插入一个有唯一约束的数据。成功插入则表示获取到了锁，释放锁就是删除该记录。该方案也有很多问题要解决
首先性能不是特别高。
通过数据库的锁来实现多进程之间的互斥，但是这貌似也有一个问题：就是sql超时异常的问题
jdbc超时具体有3种超时，具体见
这里只涉及到后2种的超时，jdbc的查询超时还好（mysql的jdbc驱动会向服务器发送kill query命令来取消查询），如果一旦出现Socket的读超时，对于如果是同步通信的Socket连接来说(底层实现Connection的可能是同步通信也可能是异步通信)，该连接基本上不能使用了，需要关闭该连接，从新换用新的连接，因为会出现请求和响应错乱的情况，比如jedis出现的类型转换异常，详见
而redis通常可以使用setnx来实现分布式锁
1 获取锁
public void lock(){ for(){ ret = setnx lock_ley (current_time + lock_timeout) if(ret){ //获取到了锁 break; } //没有获取到锁 sleep(100); }} 2 释放锁
public void release(){ del lock_ley} setnx来创建一个key，如果key不存在则创建成功返回1，如果key已经存在则返回0。依照上述来判定是否获取到了锁
获取到锁的执行业务逻辑，完毕后删除lock_key，来实现释放锁
其他未获取到锁的则进行不断重试，直到自己获取到了锁
上述逻辑在正常情况下是OK的，但是一旦获取到锁的客户端挂了，没有执行上述释放锁的操作，则其他客户端就无法获取到锁了，所以在这种情况下有2种方式来解决：
以第一种为例，在set键值的时候带上过期时间，即使挂了，也会在过期时间之后，其他客户端能够重新竞争获取锁
public void lock(){ while(true){ ret = set lock_key identify_value nx ex lock_timeout if(ret){ //获取到了锁 return; } sleep(100); }}public void release(){ value = get lock_key if(identify_value == value){ del lock_key }} 以第二种为例，一旦发现lock_key的值已经小于当前时间了，说明该key过期了，然后对该key进行getset设置，一旦getset返回值是原来的过期值，说明当前客户端是第一个来操作的，代表获取到了锁，一旦getset返回值不是原来过期时间则说明前面已经有人修改了，则代表没有获取到锁，详细见，改正如下：
# get locklock = 0while lock != 1: timestamp = current_unix_time + lock_timeout lock = SETNX lock.foo timestamp if lock == 1 or (now() > (GET lock.foo) and now() > (GETSET lock.foo timestamp)): break; else: sleep(10ms) # do your jobdo_job() # releaseif now() < GET lock.foo: DEL lock.foo
这里看来第二种其实没有第一种比较好。
问题1： lock timeout的存在也使得失去了锁的意义，即存在并发的现象。一旦出现锁的租约时间，就意味着获取到锁的客户端必须在租约之内执行完毕业务逻辑，一旦业务逻辑执行时间过长，租约到期，就会引发并发问题。所以有lock timeout的可靠性并不是那么的高。
问题2： 上述方式仅仅是redis单机情况下，还存在redis单点故障的问题。如果为了解决单点故障而使用redis的sentinel或者cluster方案，则更加复杂，引入的问题更多。
这也是ZooKeeper客户端curator的分布式锁实现。
1 获取锁
public void lock(){ path = 在父节点下创建临时顺序节点 while(true){ children = 获取父节点的所有节点 if(path是children中的最小的){ 代表获取了节点 return; }else{ 添加监控前一个节点是否存在的watcher wait(); } }}watcher中的内容{ notifyAll();} 2 释放锁
public void release(){ 删除上述创建的节点} ZooKeeper版本的分布式锁问题相对比较来说少。
总体上来说ZooKeeper实现分布式锁更加的简单，可靠性更高。
从上面我们经历了3种实现方式，可以从中总结下，该怎么去回答最初提出的问题。
在我自己看来有如下3个方面：
能够提供一种方式，多个客户端并发操作，只能有一个客户端能满足相应的要求
如数据库的for update的sql语句、或者插入一个含有唯一约束的数据等
如redis的setnx等
如ZooKeeper的求最小节点的方式
这些都可以保证只能有一个客户端获取到了锁
场景一般有2种情况：
如redis正常情况下释放锁是删除lock_key，异常情况下，只能通过lock_key的超时时间了
如ZooKeeper正常情况下释放锁是删除临时节点，异常情况下，服务器也会主动删除临时节点（这种机制就简单多了）
实现方式一般有2种情况：
当然第二种情况是最优的（客户端所做的无用功最少），如ZooKeeper通过注册watcher来得到锁释放的通知。而数据库、redis没有办法来通知客户端锁释放了，那客户端就只能傻傻的不断尝试获取锁了。
欢迎来拍砖，相互讨论，我相信会越辩越清晰。
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