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 已上再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
