2、客户端尝试获取 N 个节点的锁，（每个节点获取锁的方式和前面说的缓存锁一样），N 个节点以相同的 key 和 value 获取锁。客户端需要设置接口访问超时，接口超时时间需要远远小于锁超时时间，比如锁自动释放的时间是 10s，那么接口超时大概设置 5-50ms。这样可以在有 redis 节点宕机后，访问该节点时能尽快超时，而减小锁的正常使用。
3、客户端计算在获得锁的时候花费了多少时间，方法是用当前时间减去在步骤一获取的时间，只有客户端获得了超过 3 个节点的锁，而且获取锁的时间小于锁的超时时间，客户端才获得了分布式锁。
4、客户端获取的锁的时间为设置的锁超时时间减去步骤三计算出的获取锁花费时间。
5、如果客户端获取锁失败了，客户端会依次删除所有的锁。
使用 Redlock 算法，可以保证在挂掉最多 2 个节点的时候，分布式锁服务仍然能工作，这相比之前的数据库锁和缓存锁大大提高了可用性，由于 redis 的高效性能，分布式缓存锁性能并不比数据库锁差。
但是，有一位分布式的专家写了一篇文章《How to do distributed locking》，质疑 Redlock 的正确性。
https://mp.weixin.qq.com/s/1bPLk_VZhZ0QYNZS8LkviA
https://blog.csdn.net/jek123456/article/details/72954106
优缺点优点： 性能高
缺点：
失效时间设置多长时间为好？如何设置的失效时间太短，方法没等执行完，锁就自动释放了，那么就会产生并发问题。如果设置的时间太长，其他获取锁的线程就可能要平白的多等一段时间。
基于 REDISSON 做分布式锁redisson 是 redis 官方的分布式锁组件。GitHub 地址：https://github.com/redisson/redisson
上面的这个问题 ——> 失效时间设置多长时间为好？这个问题在 redisson 的做法是：每获得一个锁时，只设置一个很短的超时时间，同时起一个线程在每次快要到超时时间时去刷新锁的超时时间。在释放锁的同时结束这个线程。
基于 ZooKeeper 做分布式锁 ZOOKEEPER 锁相关基础知识zk 一般由多个节点构成（单数），采用 zab 一致性协议。因此可以将 zk 看成一个单点结构，对其修改数据其内部自动将所有节点数据进行修改而后才提供查询服务。
zk 的数据以目录树的形式，每个目录称为 znode， znode 中可存储数据（一般不超过 1M），还可以在其中增加子节点。
子节点有三种类型。序列化节点，每在该节点下增加一个节点自动给该节点的名称上自增。临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个 znode 也将自动删除。最后就是普通节点。
Watch 机制，client 可以监控每个节点的变化，当产生变化会给 client 产生一个事件。
ZK 基本锁原理：利用临时节点与 watch 机制。每个锁占用一个普通节点 /lock，当需要获取锁时在 /lock 目录下创建一个临时节点，创建成功则表示获取锁成功，失败则 watch/lock 节点，有删除操作后再去争锁。临时节点好处在于当进程挂掉后能自动上锁的节点自动删除即取消锁。
缺点：所有取锁失败的进程都监听父节点，很容易发生羊群效应，即当释放锁后所有等待进程一起来创建节点，并发量很大。
ZK 锁优化原理：上锁改为创建临时有序节点，每个上锁的节点均能创建节点成功，只是其序号不同。只有序号最小的可以拥有锁，如果这个节点序号不是最小的则 watch 序号比本身小的前一个节点 (公平锁)。
步骤：
1.在 /lock 节点下创建一个有序临时节点 (EPHEMERAL_SEQUENTIAL)。
2.判断创建的节点序号是否最小，如果是最小则获取锁成功。不是则取锁失败，然后 watch 序号比本身小的前一个节点。
3.当取锁失败，设置 watch 后则等待 watch 事件到来后，再次判断是否序号最小。
4.取锁成功则执行代码，最后释放锁（删除该节点）。
import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.Lock; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooDefs; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.data.Stat; public class DistributedLock implements Lock, Watcher{ private ZooKeeper zk; private String root = "/locks";//根 private String lockName;//竞争资源的标志 private String waitNode;//等待前一个锁 private String myZnode;//当前锁 private CountDownLatch latch;//计数器 private int sessionTimeout = 30000; private List<Exception> exception = new ArrayList<Exception>(); /** * 创建分布式锁,使用前请确认config配置的zookeeper服务可用 * @param config 127.0.0.1:2181 * @param lockName 竞争资源标志,lockName中不能包含单词lock */ public DistributedLock(String config, String lockName){ this.lockName = lockName; // 创建一个与服务器的连接 try { zk = new ZooKeeper(config, sessionTimeout, this); Stat stat = zk.exists(root, false); if(stat == null){ // 创建根节点 zk.create(root, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); } } catch (IOException e) { exception.add(e); } catch (KeeperException e) { exception.add(e); } catch (InterruptedException e) { exception.add(e); } } /** * zookeeper节点的监视器 */ public void process(WatchedEvent event) { if(this.latch != null) { this.latch.countDown(); } } public void lock() { if(exception.size() > 0){ throw new LockException(exception.get(0)); } try { if(this.tryLock()){ System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " " +myZnode + " get lock true"); return; } else{ waitForLock(waitNode, sessionTimeout);//等待锁 } } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } } public boolean tryLock() { try { String splitStr = "_lock_"; if(lockName.contains(splitStr)) throw new LockException("lockName can not contains \\u000B"); //创建临时子节点 myZnode = zk.create(root + "http://www.likecs.com/" + lockName + splitStr, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println(myZnode + " is created "); //取出所有子节点 List<String> subNodes = zk.getChildren(root, false); //取出所有lockName的锁 List<String> lockObjNodes = new ArrayList<String>(); for (String node : subNodes) { String _node = node.split(splitStr)[0]; if(_node.equals(lockName)){ lockObjNodes.add(node); } } Collections.sort(lockObjNodes); System.out.println(myZnode + "==" + lockObjNodes.get(0)); if(myZnode.equals(root+"http://www.likecs.com/"+lockObjNodes.get(0))){ //如果是最小的节点,则表示取得锁 return true; } //如果不是最小的节点，找到比自己小1的节点 String subMyZnode = myZnode.substring(myZnode.lastIndexOf("http://www.likecs.com/") + 1); waitNode = lockObjNodes.get(Collections.binarySearch(lockObjNodes, subMyZnode) - 1); } catch (KeeperException e) { throw new LockException(e); } catch (InterruptedException e) { throw new LockException(e); } return false; } public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) { try { if(this.tryLock()){ return true; } return waitForLock(waitNode,time); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return false; } private boolean waitForLock(String lower, long waitTime) throws InterruptedException, KeeperException { Stat stat = zk.exists(root + "http://www.likecs.com/" + lower,true); //判断比自己小一个数的节点是否存在,如果不存在则无需等待锁,同时注册监听 if(stat != null){ System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " waiting for " + root + "http://www.likecs.com/" + lower); this.latch = new CountDownLatch(1); this.latch.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS); this.latch = null; } return true; } public void unlock() { try { System.out.println("unlock " + myZnode); zk.delete(myZnode,-1); myZnode = null; zk.close(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (KeeperException e) { e.printStackTrace(); } } public void lockInterruptibly() throws InterruptedException { this.lock(); } public Condition newCondition() { return null; } public class LockException extends RuntimeException { private static final long serialVersionUID = 1L; public LockException(String e){ super(e); } public LockException(Exception e){ super(e); } } } 优缺点 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：