在代码世界游走，没几把“锁”防身可不行 | 京东云技术团队

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

方法名	说明	异常
lock()	一直阻塞获取锁，直到获取成功	无
lockInterruptibly()	尝试获取锁，直到获取锁或者线程被中断	InterruptedException
tryLock()	尝试获取空闲的锁，获取成功返回true，获取失败返回false，不会阻塞，立即返回	无
tryLock(long time, TimeUnit unit)	尝试在time时间内获取空闲的锁，在等待时间内可以被中断	InterruptedException
unLock()	释放锁	无
newCondition()	返回当前锁的一个condition实例，可以唤醒或等待线程	无

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

使用场景	说明
修饰方法	public synchronized void someMethod() { // 方法体 }
修饰代码块	public void someMethod() { synchronized (lockObject) { // 临界区代码 } }
修饰静态方法	public static synchronized void someStaticMethod() { // 方法体 }
修饰类	public class MyClass { public void method1() { synchronized(MyClass.class) { // 同步代码块 } } public synchronized void method2() { // 同步方法 } }

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

方法	说明
readLock()	获取读锁
writeLock()	获取写锁
readLock().lock()	获取读锁并加锁
writeLock().lock()	获取写锁并加锁
readLock().unlock()	释放读锁
writeLock().unlock()	释放写锁
newCondition()	创建与锁相关联的Condition实例，可以唤醒或等待线程

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

方法	说明
get();	获取当前AtomicInteger对象的值
set(int newValue);	将AtomicInteger对象的值设置为指定的新值
getAndSet(int newValue)	将AtomicInteger对象的值设置为指定的新值，并返回设置前的旧值
incrementAndGet()	将AtomicInteger对象的值递增1，并返回递增后的新值
decrementAndGet()	将AtomicInteger对象的值递减1，并返回递减后的新值
getAndIncrement()	先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将其递增1，并返回获取的旧值
getAndDecrement()	先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将其递减1，并返回获取的旧值
addAndGet(int delta)	将指定的值加到AtomicInteger对象的当前值上，并返回相加后的结果
getAndAdd(int delta)	先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将指定的值加到当前值上，并返回获取的旧值

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

方法	说明
clear();	移除所有关系
containsKey(object value);	检查指定对象是都为表中的键
containsValue(object value);	如果此映射将一个或多个健映射到指定值，返回true
elements()	返回此表值的枚举
entrySet()	返回此映射所包含的映射关系Set视图
get()	返回指定键映射到的值没如果此映射不包含该键的映射关系，则返回null
isEmpty()	此映射不包含键值则返回true
keys()	返回此表中键的枚举
put(K key, V value)	指定将健映射到此表中的指定值
putAll(Map<? extends k, ? extends v> m)	将指定映射中所有的映射关系复制到此映射中
size()	返回此映射中的键值映射关系数
remove(object key)	将键从此映射中移除
replace(K key, V value)	只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目

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();
    }

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();
   }
}

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);

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();
        }
    }

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();

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);

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();
    }

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();

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();
。

 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();
    }
    

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();

  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();
    }

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();
    }

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);
        
    }

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);

    }

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();
        }
    }
}

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：

InterProcessReadWriteLock
InterProcessLock

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)

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)

主要类有:

InterProcessSemaphoreV2
Lease
SharedCountReader

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：

InterProcessMultiLock
InterProcessLock

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)

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);
        }
    }
}

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