了解分布式锁
分布式锁
为什么需要分布式锁
应用中需要避免多个线程在同一时间对同一个共享变量做修改
在单机部署的项目中，为了避免上述现象，需要对变量或代码块做同步
在分布式部署的项目中，为了避免上述现象，用同步是解决不了的（因为相同的项目部署在了多台服务器，同步只能解决单台服务器的问题），
所以就需要分布式锁，保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行
分布式锁有几种实现方式
主流的实现方式有三种
1、利用数据库实现
2、利用缓存(redis)实现
3、利用zookeeper实现
简述各种方式及优缺点
1、利用数据库实现
优点：简单、易理解
缺点：高并发时，性能差，增加了数据库开销
方法一：
- 新建一张表，向该表中添加相同主键的一条记录， 哪个线程添加成功，即获得了分布式锁，
- 然后执行相关逻辑，逻辑执行完之后，删除数据库表中的该数据，删除即代表解锁
方法二、
- 使用for update，数据表会在查询的时候添加排它锁，
- 多个线程同时来执行时，只有一个会成功加锁，其余的线程都会阻塞，
- 加锁成功的线程即获得分布式锁的线程，该线程执行相关逻辑，
- 逻辑执行完之后，使用connection.commit解锁，此时阻塞的其他线程中会有一个加锁成功….
2、使用redis缓存实现
优点：效率高
缺点：设置过期时间过长过短都不合适，需要根据实际情况权衡
大概思路：
- 向redis中添加key，并设置过期时间
- 如果key已存在，则添加失败
- 如果key不存在，则添加成功
- 添加成功，即获得了分布式锁
- 获得锁的线程执行业务逻辑，执行完之后，删除redis中的key(即解锁)
3、通过zookeeper实现
优点：有效的解决单点问题，不可重入问题，非阻塞问题以及锁无法释放的问题。实现起来较为简单
缺点：因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁临时节点来实现锁功能。
ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据同步到所有的 Follower 机器上。
大概思路：
- 每一个锁都是zookeeper上的一个znode（普通节点）
- 当多个线程来获取锁时，都会在该znode上创建有序临时子节点，每个有序临时子节点都有自己的序号
- 只有序号最小的可以拥有锁，然后执行相关逻辑，执行完成之后删除子节点（即解锁），触发监听
- 序号如果不是最小的，则没有获得锁，设置监听事件，监听序号比本身小的前一个节点，
- 等待事件触发再次比较是否是最小的
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