Redis实现分布式锁
最近看分布式锁的过程中看到一篇不错的文章，特地的加工一番自己的理解：
Redis分布式锁实现的三个核心要素：
1.加锁
最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识，按业务来决定命名，value为当前线程的线程ID。
比如想要给一种商品的秒杀活动加锁，可以给key命名为 “lock_sale_ID” 。而value设置成什么呢？我们可以姑且设置成1。加锁的伪代码如下：
setnx（key，1）当一个线程执行setnx返回1，说明key原本不存在，该线程成功得到了锁，当其他线程执行setnx返回0，说明key已经存在，该线程抢锁失败。
2.解锁
有加锁就得有解锁。当得到锁的线程执行完任务，需要释放锁，以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式是执行del指令，伪代码如下：
del（key）释放锁之后，其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。
3.锁超时
锁超时是什么意思呢？如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住，别的线程再也别想进来。
所以，setnx的key必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。setnx不支持超时参数，所以需要额外的指令，伪代码如下：
expire（key， 30）综合起来，我们分布式锁实现的第一版伪代码如下：
if（setnx（key，1） == 1）{ expire（key，30） try { do something ...... }catch()
{
}
finally { del（key） } }
因为上面的伪代码中，存在着三个致命问题：
1. setnx和expire的非原子性
设想一个极端场景，当某线程执行setnx，成功得到了锁：
setnx刚执行成功，还未来得及执行expire指令，节点1 Duang的一声挂掉了。
if（setnx（key，1） == 1）{
//此处挂掉了.....
expire（key，30）
try {
do something ......
}catch()
{
}
finally {
del（key）
}
}
这样一来，这把锁就没有设置过期时间，变得“长生不老”，别的线程再也无法获得锁了。
怎么解决呢？setnx指令本身是不支持传入超时时间的，Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，伪代码如下：set（key，1，30，NX）,这样就可以取代setnx指令。
2. 超时后使用del 导致误删其他线程的锁
又是一个极端场景，假如某线程成功得到了锁，并且设置的超时时间是30秒。
如果某些原因导致线程A执行的很慢很慢，过了30秒都没执行完，这时候锁过期自动释放，线程B得到了锁。
随后，线程A执行完了任务，线程A接着执行del指令来释放锁。但这时候线程B还没执行完，线程A实际上删除的是线程B加的锁。
怎么避免这种情况呢？可以在del释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁。
至于具体的实现，可以在加锁的时候把当前的线程ID当做value，并在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的ID。
加锁： String threadId = Thread.currentThread().getId() set（key，threadId ，30，NX）
doSomething..... 解锁： if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{ del(key) }
但是，这样做又隐含了一个新的问题，if判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。
我们都是追求极致的程序员，所以这一块要用Lua脚本来实现：
String luaScript = 'if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end';
redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));
这样一来，验证和删除过程就是原子操作了。
3. 出现并发的可能性
还是刚才第二点所描述的场景，虽然我们避免了线程A误删掉key的情况，但是同一时间有A，B两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。
怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程，用来给快要过期的锁“续航”。
当过去了29秒，线程A还没执行完，这时候守护线程会执行expire指令，为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次。
当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。
另一种情况，如果节点1 忽然断电，由于线程A和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。
memcache实现分布式锁
首页top 10, 由数据库加载到memcache缓存n分钟
微博中名人的content cache, 一旦不存在会大量请求不能命中并加载数据库
需要执行多个IO操作生成的数据存在cache中, 比如查询db多次
问题
在大并发的场合，当cache失效时，大量并发同时取不到cache，会同一瞬间去访问db并回设cache，可能会给系统带来潜在的超负荷风险。我们曾经在线上系统出现过类似故障。
解决方法
if (memcache.get(key) == null) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) { value = db.get(key); memcache.set(key, value); memcache.delete(key_mutex); } else { sleep(50); retry()； } }
在load db之前先add一个mutex key, mutex key add成功之后再去做加载db, 如果add失败则sleep之后重试读取原cache数据。为了防止死锁，mutex key也需要设置过期时间。伪代码如下
Zookeeper实现分布式缓存
Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。
Znode分为四种类型：
- 1.
持久节点（PERSISTENT）
默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。
- 2.
持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：
- 3.
临时节点（EPHEMERAL）
和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：
- 4.
临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。
Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：
- 获取锁
首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。
之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。
这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock2。
Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。
于是，Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher，用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败，进入了等待状态。
这时候，如果又有一个客户端Client3前来获取锁，则在ParentLock下载再创建一个临时顺序节点Lock3。
Client3查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock3是不是顺序最靠前的一个，结果同样发现节点Lock3并不是最小的。
于是，Client3向排序仅比它靠前的节点Lock2注册Watcher，用于监听Lock2节点是否存在。这意味着Client3同样抢锁失败，进入了等待状态。
这样一来，Client1得到了锁，Client2监听了Lock1，Client3监听了Lock2。这恰恰形成了一个等待队列，很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。
- 释放锁
释放锁分为两种情况：
1.任务完成，客户端显示释放
当任务完成时，Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。
2.任务执行过程中，客户端崩溃
获得锁的Client1在任务执行过程中，如果Duang的一声崩溃，则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点Lock1会随之自动删除。
由于Client2一直监听着Lock1的存在状态，当Lock1节点被删除，Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点，确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小，则Client2顺理成章获得了锁。
同理，如果Client2也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点Lock2，那么Cient3就会接到通知。
最终，Client3成功得到了锁。
Zookeeper和Redis分布式锁的比较
下面的表格总结了Zookeeper和Redis分布式锁的优缺点：
