一、开篇背景
“锁”代表安全。在程序中（这里指 java）尤其多线程环境下，有了锁的帮助，会给数据安全带来保障，帮助线程更好的运作，避免竞争和互斥。
锁共有 15 种算法：乐观锁、悲观锁、自旋锁、重入锁、读写锁、公平锁、非公平锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏向锁、分段锁、互斥锁、同步锁....一口气输出真的累，谁记这个啊。我们要吃现成的。ok，上面的一大堆在咱 java 里就是：
ReentrantLock，Synchronieed，ReentrantReadWriteLock，Atomic 全家桶，Concurrent 全家桶
已上在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。
ReentrantLock：
ReentrantLock 是一个互斥的可重入锁。互斥的意思就是排他，独占，只能一个线程获取到锁。可重入的意思就是单个线程可以多次重复获取锁。它实现了悲观锁、重入锁、独占锁、非公平锁和互斥锁的算法。
常用方法
场景
递归嵌套的业务场景中，例如一棵树型的业务逻辑，方法有嵌套和调用，这时候我从外层加锁后，在递归遍历多次，每次都要是同一把锁，并且递归到其他层级时锁还不能失效。这个时候就可以使用重入锁了。江湖上还有个花名，叫递归锁。
Synchronized：
Synchronized 是悲观锁，默认是偏向锁，解锁失败后会升级为轻量级锁，当竞争继续加剧，进入 CAS 自旋 10 次后会升级为重量级锁。它实现了悲观锁、重入锁（用关键字修饰方法或代码段时）、独占锁，非公平锁、轻量级锁、重量级锁、偏向锁和同步锁算法。
使用方法
场景
多个线程访问共享变量，为了保证期原子性就可以使用 synchronized 。一个典型的业务场景是银行转账操作。假设有多个用户在同时进行转账操作，需要确保转账过程的原子性和数据的一致性，避免出现重复转账或者转账金额错误的情况。在这种情况下，可以使用 synchronized 关键字来实现同步访问。
ReentrantReadWriteLock：
ReentrantReadWriteLock 是 Java 提供的读写锁，它支持多个线程同时读取共享数据，但只允许一个线程进行写操作。 他实现了读写锁和共享锁算法。
常用方法
场景
读写锁应用在读多写少的情况下。读取时不涉及数据修改，写入时需要互斥操作。现在基本所有的号称效率高的准实时数据库都有实现读写锁的算法。
Atomic 全家桶：
Atomic 全家桶 我们已 AtomicInteger 为例。他的特点是实现了 CAS 算法，同时解决了 ABA 问题保证原子性。还实现了自旋锁的 CLHLock 算法，用于 CAS 比较失败后自旋等待。它实现了乐观锁、自旋锁和轻量级锁的算法。
常用方法
场景
用来做计数器非常合适，再有就是线程通讯，数据共享。
Concurrent 全家桶：
Concurrent 全家桶我们已 ConcurrentHashMap 为代表。它实现了分段锁算法（Segmented Locking）的策略，将整个数据结构划分成多个 Segments，每个段都拥有独立的锁。
常用方法
场景
在 java 中 ConcurrentHashMap，就是将数据分为 16 段，每一段都有单独的锁，并且处于不同锁段的数据互不干扰，以此来提升锁的性能。
比如在秒杀扣库存的场景中，现在的库存中有 2000 个商品，用户可以秒杀。为了防止出现超卖的情况，通常情况下，可以对库存加锁。如果有 1W 的用户竞争同一把锁，显然系统吞吐量会非常低。为了提升系统性能，我们可以将库存分段，比如：分为 100 段，这样每段就有 20 个商品可以参与秒杀。在秒杀的过程中，先把用户 id 获取 hash 值，然后除以 100 取模。模为 1 的用户访问第 1 段库存，模为 2 的用户访问第 2 段库存，模为 3 的用户访问第 3 段库存，后面以此类推，到最后模为 100 的用户访问第 100 段库存。如此一来，在多线程环境中，可以大大的减少锁的冲突。
二、重点分布式场景 redisson 和 zk 的锁的介绍
Redisson
我们日常开发中用用的最多的场景还是分布式锁。提到分布式锁就不可回避 Redisson。WHY？ 他就是权威好用。使用场景最多没有之一。Redisson 官方一共提供了 8 把锁。我们逐一看一下。
1 可重入锁（Reentrant Lock）
基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入锁**RLock** Java 对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和 RxJava2 标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create(); RLock lock = redisson.getLock("lock"); lock.lock(2, TimeUnit.SECONDS);
Thread t = new Thread() { public void run() { RLock lock1 = redisson.getLock("lock"); lock1.lock(); lock1.unlock(); }; };
t.start(); t.join();
redisson.shutdown(); }
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大家都知道，如果负责储存这个分布式锁的 Redisson 节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson 内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在 Redisson 实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是 30 秒钟，也可以通过修改 Config.lockWatchdogTimeout 来另行指定。
另外 Redisson 还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 加锁以后10秒钟自动解锁// 无需调用unlock方法手动解锁lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);if (res) { try { ... } finally { lock.unlock(); }}
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Redisson 同时还为分布式锁提供了异步执行的相关方法：
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");lock.lockAsync();lock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);Future<Boolean> res = lock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
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RLock对象完全符合 Java 的 Lock 规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁，其他进程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException错误。但是如果遇到需要其他进程也能解锁的情况，请使用分布式信号量Semaphore 对象.
2. 公平锁（Fair Lock）
基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和 RxJava2 标准的接口。它保证了当多个 Redisson 客户端线程同时请求加锁时，优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队，当某个线程出现宕机时，Redisson 会等待 5 秒后继续下一个线程，也就是说如果前面有 5 个线程都处于等待状态，那么后面的线程会等待至少 25 秒。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create(); RLock lock = redisson.getFairLock("test");
int size = 10; List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>(); for (int i = 0; i < size; i++) { final int j = i; Thread t = new Thread() { public void run() { lock.lock(); lock.unlock(); }; }; threads.add(t); } for (Thread thread : threads) { thread.start(); thread.join(5); } for (Thread thread : threads) { thread.join(); } }
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同样也有看门狗机制来防止死锁。另外 Redisson 还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 10秒钟以后自动解锁// 无需调用unlock方法手动解锁fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);...fairLock.unlock();
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Redisson 同时还为分布式可重入公平锁提供了异步执行的相关方法：
RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");fairLock.lockAsync();fairLock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);Future<Boolean> res = fairLock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
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3. 联锁（MultiLock）
基于 Redis 的 Redisson 分布式联锁**RedissonMultiLock**对象可以将多个RLock对象关联为一个联锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的 Redisson 实例。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient client = Redisson.create(); // 同时加锁：lock1 lock2 lock3 所有的锁都上锁成功才算成功。 RLock lock1 = client.getLock("lock1"); RLock lock2 = client.getLock("lock2"); RLock lock3 = client.getLock("lock3"); Thread t = new Thread() { public void run() { RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3); lock.lock(); try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { } lock.unlock(); }; }; t.start(); t.join(1000);
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3); lock.lock(); lock.unlock(); }
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同样也有看门狗机制来防止死锁。另外 Redisson 还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 为加锁等待100秒时间，并在加锁成功10秒钟后自动解开boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);...lock.unlock();
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4. 红锁（RedLock）
基于 Redis 的 Redisson 红锁RedissonRedLock对象实现了 Redlock 介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的 Redisson 实例。
RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);// 同时加锁：lock1 lock2 lock3// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。lock.lock();...lock.unlock();。
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public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient client1 = Redisson.create(); RedissonClient client2 = Redisson.create(); RLock lock1 = client1.getLock("lock1"); RLock lock2 = client1.getLock("lock2"); RLock lock3 = client2.getLock("lock3"); Thread t1 = new Thread() { public void run() { lock3.lock(); }; }; t1.start(); t1.join(); Thread t = new Thread() { public void run() { RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); lock.lock(); try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { } lock.unlock(); }; }; t.start(); t.join(1000);
lock3.forceUnlock(); RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3); // 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开 lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); lock.unlock();
client1.shutdown(); client2.shutdown(); }
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5. 读写锁（ReadWriteLock）
基于 Redis 的 Redisson 分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java 对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了 RLock 接口。
分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");// 最常见的使用方法rwlock.readLock().lock();// 或rwlock.writeLock().lock();
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public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create();
final RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("lock");
lock.writeLock().tryLock();
Thread t = new Thread() { public void run() { RLock r = lock.readLock(); // 10秒钟以后自动解锁，无需调用unlock方法手动解锁 //lock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS); r.lock();
try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } r.unlock(); }; };
t.start(); t.join();
lock.writeLock().unlock();
t.join(); redisson.shutdown(); }
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6. 信号量（Semaphore）
基于 Redis 的 Redisson 的分布式信号量（Semaphore）Java 对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和 RxJava2 标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create();
RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test"); s.trySetPermits(5); s.acquire(3);
Thread t = new Thread() { @Override public void run() { RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test"); s.release(); s.release(); } };
t.start(); //或 s.acquire(4); redisson.shutdown(); }
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7. 可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）
基于 Redis 的 Redisson 可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）是在RSemaphore对象的基础上，为每个信号增加了一个过期时间。每个信号可以通过独立的 ID 来辨识，释放时只能通过提交这个 ID 才能释放。它提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和 RxJava2 标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create();
RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test"); s.trySetPermits(1); // 获取一个信号，有效期只有2秒钟。 String permitId = s.tryAcquire(100, 2, TimeUnit.SECONDS);
Thread t = new Thread() { public void run() { RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test"); try { String permitId = s.acquire(); s.release(permitId); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }; };
t.start(); t.join(); s.tryRelease(permitId); }
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8. 闭锁（CountDownLatch）
基于 Redisson 的 Redisson 分布式闭锁（CountDownLatch）Java 对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // connects to 127.0.0.1:6379 by default RedissonClient redisson = Redisson.create();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
final RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("latch1"); latch.trySetCount(1); // 在其他线程或其他JVM里 executor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { latch.countDown(); } });
executor.execute(new Runnable() {
@Override public void run() { try { latch.await(550, TimeUnit.MILLISECONDS); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } });
executor.shutdown(); executor.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
}
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Zookeeper
接着我们再看 zookeeper 的锁。zk 不是为高可用性设计的，但它使用**ZAB**协议达到了极高的一致性。所以它经常被选作注册中心、配置中心、分布式锁等场景。它的性能是非常有限的，而且 API 并不是那么好用。xjjdog 倾向于使用基于**Raft**协议的**Etcd**或者**Consul**，它们更加轻量级一些。我们看一下 zk 的加锁时序图。
Curator 是 netflix 公司开源的一套 zookeeper 客户端，目前是 Apache 的顶级项目。与 Zookeeper 提供的原生客户端相比，Curator 的抽象层次更高，简化了 Zookeeper 客户端的开发量。Curator 解决了很多 zookeeper 客户端非常底层的细节开发工作，包括连接重连、反复注册 wathcer 和 NodeExistsException 异常等。Curator 由一系列的模块构成，对于一般开发者而言，常用的是 curator-framework 和 curator-recipes，我们跳过他的其他能力，直接看分布式锁。
1. （可重入锁 Shared Reentrant Lock）
Shared 意味着锁是全局可见的， 客户端都可以请求锁。 Reentrant 和 JDK 的 ReentrantLock 类似， 意味着同一个客户端在拥有锁的同时，可以多次获取，不会被阻塞。 它是由类 InterProcessMutex 来实现。 通过 acquire 获得锁，并提供超时机制。通过 release()方法释放锁。 InterProcessMutex 实例可以重用。 Revoking ZooKeeper recipes wiki 定义了可协商的撤销机制。 为了撤销 mutex, 调用 makeRevocable 方法。我们来看示例：
public class ExampleClientThatLocks { private final InterProcessMutex lock; private final FakeLimitedResource resource; private final String clientName;
public ExampleClientThatLocks( CuratorFramework client, String lockPath, FakeLimitedResource resource, String clientName) { this.resource = resource; this.clientName = clientName; lock = new InterProcessMutex(client, lockPath); }
public void doWork(long time, TimeUnit unit) throws Exception { if (!lock.acquire(time, unit)) { throw new IllegalStateException(clientName + " could not acquire the lock"); } try { System.out.println(clientName + " has the lock"); resource.use(); } finally { System.out.println(clientName + " releasing the lock"); //释放锁 lock.release(); } }}
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2. 不可重入锁（Shared Lock）
使用 InterProcessSemaphoreMutex，调用方法类似，区别在于该锁是不可重入的，在同一个线程中不可重入。
3. 可重入读写锁（Shared Reentrant Read Write Lock）
类似 JDK 的 ReentrantReadWriteLock. 一个读写锁管理一对相关的锁。 一个负责读操作，另外一个负责写操作。 读操作在写锁没被使用时可同时由多个进程使用，而写锁使用时不允许读 (阻塞)。 此锁是可重入的。一个拥有写锁的线程可重入读锁，但是读锁却不能进入写锁。 这也意味着写锁可以降级成读锁， 比如请求写锁 —>读锁 —->释放写锁。 从读锁升级成写锁是不成的。 主要由两个类实现：
InterProcessReadWriteLockInterProcessLock
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4. 信号量（Shared Semaphore）
一个计数的信号量类似 JDK 的 Semaphore。 JDK 中 Semaphore 维护的一组许可(permits)，而 Cubator 中称之为租约(Lease)。注意，所有的实例必须使用相同的 numberOfLeases 值。 调用 acquire 会返回一个租约对象。 客户端必须在 finally 中 close 这些租约对象，否则这些租约会丢失掉。 但是， 但是，如果客户端 session 由于某种原因比如 crash 丢掉， 那么这些客户端持有的租约会自动 close， 这样其它客户端可以继续使用这些租约。 租约还可以通过下面的方式返还：
public void returnAll(Collection<Lease> leases)public void returnLease(Lease lease)
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注意一次你可以请求多个租约，如果 Semaphore 当前的租约不够，则请求线程会被阻塞。 同时还提供了超时的重载方法:
public Lease acquire()public Collection<Lease> acquire(int qty)public Lease acquire(long time, TimeUnit unit)public Collection<Lease> acquire(int qty, long time, TimeUnit unit)
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主要类有:
InterProcessSemaphoreV2LeaseSharedCountReader
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5. 多锁对象（Multi Shared Lock）
Multi Shared Lock 是一个锁的容器。 当调用 acquire， 所有的锁都会被 acquire，如果请求失败，所有的锁都会被 release。 同样调用 release 时所有的锁都被 release(失败被忽略)。 基本上，它就是组锁的代表，在它上面的请求释放操作都会传递给它包含的所有的锁。 主要涉及两个类：
InterProcessMultiLockInterProcessLock
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它的构造函数需要包含的锁的集合，或者一组 ZooKeeper 的 path。
public InterProcessMultiLock(List<InterProcessLock> locks)public InterProcessMultiLock(CuratorFramework client, List<String> paths)
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6. 完整锁示例
我们再看一个官方完整锁示例：
public class LockingExample { private static final int QTY = 5; private static final int REPETITIONS = QTY * 10;
private static final String PATH = "/examples/locks";
public static void main(String[] args) throws Exception { // all of the useful sample code is in ExampleClientThatLocks.java
// FakeLimitedResource simulates some external resource that can only be access by one process at a time final FakeLimitedResource resource = new FakeLimitedResource();
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY); final TestingServer server = new TestingServer(); try { for (int i = 0; i < QTY; ++i) { final int index = i; Callable<Void> task = new Callable<Void>() { @Override public Void call() throws Exception { CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient( server.getConnectString(), new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)); try { client.start();
ExampleClientThatLocks example = new ExampleClientThatLocks(client, PATH, resource, "Client " + index); for (int j = 0; j < REPETITIONS; ++j) { example.doWork(10, TimeUnit.SECONDS); } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); // log or do something } finally { CloseableUtils.closeQuietly(client); } return null; } }; service.submit(task); }
service.shutdown(); service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES); } finally { CloseableUtils.closeQuietly(server); } }}
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三、总结
分布式环境中，我们始终绕不开 CAP 理论，这也是 Redisson 锁和 ZK 锁的本质区别。CAP 指的是在一个分布式系统中：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。
这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据一致性。那么请使用 CP 类型的分布式锁，比如：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据一般不会丢。
如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据高可用性。那么请使用 AP 类型的分布式锁，比如：Redisson，它是基于内存的，性能比较好，但有丢失数据的风险。
其实，在我们绝大多数分布式业务场景中，使用 Redisson 分布式锁就够了，真的别太较真。因为数据不一致问题，可以通过最终一致性方案解决。但如果系统不可用了，对用户来说是暴击一万点伤害。
四、思考思考
以上就是我对锁的总结和。分布式锁不是完美的，总会有问题；如：在 redis 中，lockName 和已有的 key 不能重名 ！unlock 的前提是 lock 成功！必须要设计自己的兜底方案......
回顾整个锁界，兄弟们都掌握了哪些锁呢？在分布式锁的场景中都遇到哪些疑难杂症？我们评论区继续
五、备注
redisson：
官方实例
官方代码示例
curator：
curator的ZK客户端示例
作者：京东保险 管顺利
来源：京东云开发者社区 转载请注明来源
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