首先，Zookeeper 的每一个节点，都是一个天然的顺序发号器。

在每一个节点下面创建子节点时，只要选择的创建类型是有序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时有序或者 PERSISTENT_SEQUENTIAL 永久有序）类型，那么，新的子节点后面，会加上一个次序编号。这个次序编号，是上一个生成的次序编号加一

比如，创建一个用于发号的节点“/test/lock”，然后以他为父亲节点，可以在这个父节点下面创建相同前缀的子节点，假定相同的前缀为“/test/lock/seq-”，在创建子节点时，同时指明是有序类型。如果是第一个创建的子节点，那么生成的子节点为/test/lock/seq-0000000000，下一个节点则为/test/lock/seq-0000000001，依次类推，等等。

其次，Zookeeper 节点的递增性，可以规定节点编号最小的那个获得锁。

一个 zookeeper 分布式锁，首先需要创建一个父节点，尽量是持久节点（PERSISTENT 类型），然后每个要获得锁的线程都会在这个节点下创建个临时顺序节点，由于序号的递增性，可以规定排号最小的那个获得锁。所以，每个线程在尝试占用锁之前，首先判断自己是排号是不是当前最小，如果是，则获取锁。

第三，Zookeeper 的节点监听机制，可以保障占有锁的方式有序而且高效。

每个线程抢占锁之前，先抢号创建自己的 ZNode。同样，释放锁的时候，就需要删除抢号的 Znode。抢号成功后，如果不是排号最小的节点，就处于等待通知的状态。等谁的通知呢？不需要其他人，只需要等前一个 Znode 的通知就可以了。当前一个 Znode 删除的时候，就是轮到了自己占有锁的时候。第一个通知第二个、第二个通知第三个，击鼓传花似的依次向后。

Zookeeper 的节点监听机制，可以说能够非常完美的，实现这种击鼓传花似的信息传递。具体的方法是，每一个等通知的 Znode 节点，只需要监听 linsten 或者 watch Java 开源项目【ali1024.coding.net/public/P7/Java/git】 监视排号在自己前面那个，而且紧挨在自己前面的那个节点。 只要上一个节点被删除了，就进行再一次判断，看看自己是不是序号最小的那个节点，如果是，则获得锁。

为什么说 Zookeeper 的节点监听机制，可以说是非常完美呢？

一条龙式的首尾相接，后面监视前面，就不怕中间截断吗？比如，在分布式环境下，由于网络的原因，或者服务 《一线大厂 Java 面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》开源 器挂了或者其他的原因，如果前面的那个节点没能被程序删除成功，后面的节点不就永远等待么？

其实，Zookeeper 的内部机制，能保证后面的节点能够正常的监听到删除和获得锁。在创建取号节点的时候，尽量创建临时 znode 节点而不是永久 znode 节点，一旦这个 znode 的客户端与 Zookeeper 集群服务器失去联系，这个临时 znode 也将自动删除。排在它后面的那个节点，也能收到删除事件，从而获得锁。

说 Zookeeper 的节点监听机制，是非常完美的。还有一个原因。

Zookeeper 这种首尾相接，后面监听前面的方式，可以避免羊群效应。所谓羊群效应就是每个节点挂掉，所有节点都去监听，然后做出反映，这样会给服务器带来巨大压力，所以有了临时顺序节点，当一个节点挂掉，只有它后面的那一个节点才做出反映。

6.2 zookeeper 实现分布式锁的示例

zookeeper 是通过临时节点来实现分布式锁

import org.apache.curator.RetryPolicy;import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;import org.junit.Before;import org.junit.Test;/** * @ClassName ZookeeperLock * @Description TODO * @Author lingxiangxiang * @Date 2:57 PM * @Version 1.0 /public class ZookeeperLock { // 定义共享资源 private static int NUMBER = 10; private static void printNumber() { // 业务逻辑: 秒杀 System.out.println("业务方法开始*\n"); System.out.println("当前的值: " + NUMBER); NUMBER--; try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("业务方法结束***\n"); } // 这里使用 @Test 会报错 public static void main(String[] args) { // 定义重试的侧策略 1000 等待的时间(毫秒) 10 重试的次数 RetryPolicy policy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 10); // 定义 zookeeper 的客户端 CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.builder() .connectString("10.231.128.95:2181,10.231.128.96:2181,10.231.128.97:2181") .retryPolicy(policy) .build(); // 启动客户端 client.start(); // 在 zookeeper 中定义一把锁 final InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/mylock"); //启动是个线程 for (int i = 0; i <10; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { // 请求得到的锁 lock.acquire(); printNumber(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // 释放锁, 还锁 try { lock.release(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }).start(); } }}

7. 基于数据的分布式锁

我们在讨论使用分布式锁的时候往往首先排除掉基于数据库的方案，本能的会觉得这个方案不够“高级”。从性能的角度考虑，基于数据库的方案性能确实不够优异，整体性能对比：缓存 > Zookeeper、etcd > 数据库。也有人提出基于数据库的方案问题很多，不太可靠。数据库的方案可能并不适合于频繁写入的操作.

下面我们来了解一下基于数据库（MySQL）的方案，一般分为 3 类：基于表记录、乐观锁和悲观锁。

7.1 基于表记录

要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。当我们想要获得锁的时候，就可以在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。

为了更好的演示，我们先创建一张数据库表，参考如下：

CREATE TABLE database_lock ( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, resource int NOT NULL COMMENT '锁定的资源', description varchar(1024) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '描述', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uiq_idx_resource (resource) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='数据库分布式锁表';

• 获得锁

我们可以插入一条数据：

INSERT INTO database_lock(resource, description) VALUES (1, 'lock');

因为表 database_lock 中 resource 是唯一索引, 所以其他请求提交到数据库, 就会报错, 并不会插入成功, 只有一个可以插入. 插入成功, 我们就获取到锁

• 删除锁

INSERT INTO database_lock(resource, description) VALUES (1, 'lock');

这种实现方式非常的简单，但是需要注意以下几点：

这种锁没有失效时间，一旦释放锁的操作失败就会导致锁记录一直在数据库中，其它线程无法获得锁。这个缺陷也很好解决，比如可以做一个定时任务去定时清理。这种锁的可靠性依赖于数据库。建议设置备库，避免单点，进一步提高可靠性。这种锁是非阻塞的，因为插入数据失败之后会直接报错，想要获得锁就需要再次操作。如果需要阻塞式的，可以弄个 for 循环、while 循环之类的，直至 INSERT 成功再返回。这种锁也是非可重入的，因为同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得锁，因为数据库中已经存在同一份记录了。想要实现可重入锁，可以在数据库中添加一些字段，比如获得锁的主机信息、线程信息等，那么在再次获得锁的时候可以先查询数据，如果当前的主机信息和线程信息等能被查到的话，可以直接把锁分配给它。

7.2 乐观锁

顾名思义，系统认为数据的更新在大多数情况下是不会产生冲突的，只在数据库更新操作提交的时候才对数据作冲突检测。如果检测的结果出现了与预期数据不一致的情况，则返回失败信息。

乐观锁大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的。何谓数据版本号？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表添加一个 “version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加 1。在更新过程中，会对版本号进行比较，如果是一致的，没有发生改变，则会成功执行本次操作；如果版本号不一致，则会更新失败。

为了更好的理解数据库乐观锁在实际项目中的使用，这里也就举了业界老生常谈的库存例子。

一个电商平台都会存在商品的库存，当用户进行购买的时候就会对库存进行操作（库存减 1 代表已经卖出了一件）。如果只是一个用户进行操作数据库本身就能保证用户操作的正确性，而在并发的情况下就会产生一些意想不到的问题：

比如两个用户同时购买一件商品，在数据库层面实际操作应该是库存进行减 2 操作，但是由于高并发的情况，第一个用户购买完成进行数据读取当前库存并进行减 1 操作，由于这个操作没有完全执行完成。第二个用户就进入购买相同商品，此时查询出的库存可能是未减 1 操作的库存导致了脏数据的出现【线程不安全操作】，通常如果是单 JVM 情况下使用 JAVA 内置的锁就能保证线程安全，如果在多 JVM 的情况下，使用分布式锁也能实现【后期会补】，而本篇着重的去讲数据库层面的。

针对上面的问题，数据库乐观锁也能保证线程安全，通常哎代码层面我们都会这样做：

select goods_num from goods where goods_name = "小本子";update goods set goods_num = goods_num -1 where goods_name = "小本子";

上面的 SQL 是一组的，通常先查询出当前的 goods_num，然后再 goods_num 上进行减 1 的操作修改库存，当并发的情况下，这条语句可能导致原本库存为 3 的一个商品经过两个人购买还剩下 2 库存的情况就会导致商品的多卖。那么数据库乐观锁是如何实现的呢？首先定义一个 version 字段用来当作一个版本号，每次的操作就会变成这样：

select goods_num,version from goods where goods_name = "小本子";update goods set goods_num = goods_num -1,version =查询的 version 值自增 where goods_name ="小本子" and version=查询出来的 version；

其实，借助更新时间戳（updated_at）也可以实现乐观锁，和采用 version 字段的方式相似：更新操作执行前线获取记录当前的更新时间，在提交更新时，检测当前更新时间是否与更新开始时获取的更新时间戳相等。

7.3 悲观锁

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