Java分布式锁完全指南：7种实现方案与高并发场景实战

在分布式系统中，保证数据一致性的核心问题之一就是如何实现可靠的分布式锁。本文将深入探讨Java生态中7种主流分布式锁的实现方案，涵盖从基于Redis的Redisson到ZooKeeper等多种技术栈，帮助开发者根据具体业务场景做出合理选择。

一、分布式锁的核心要求

一个可靠的分布式锁需要满足四个基本特性：
1. 互斥性：同一时刻只有一个客户端能持有锁
2. 避免死锁：即使客户端崩溃也要保证锁最终能被释放
3. 容错性：当部分节点宕机时仍能正常工作
4. 高性能：锁操作不能成为系统瓶颈

二、基于Redis的实现方案

2.1 SETNX+EXPIRE基础实现

最基础的Redis分布式锁实现方式，通过SETNX命令争抢锁，再用EXPIRE设置过期时间防止死锁。但这种方式存在原子性问题，改进方案是使用Redis 2.6.12后支持的SET命令扩展参数：

String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);

2.2 Redisson高级实现

Redisson提供了更完善的分布式锁实现RLock，主要特性包括：
- 支持可重入锁
- 支持锁续期（watchdog机制）
- 支持公平锁
- 支持红锁（RedLock）算法

典型使用示例：

RLock lock = redisson.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // 业务代码
} finally {
    lock.unlock();
}

三、基于ZooKeeper的实现方案

ZooKeeper通过临时顺序节点实现分布式锁，天然具备以下优势：
1. 自动释放：会话结束自动删除临时节点
2. 顺序性：节点按申请顺序排队
3. 事件监听：通过Watcher机制避免轮询

Curator框架提供了现成的分布式锁实现：

InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
if (lock.acquire(30, TimeUnit.SECONDS)) {
    try {
        // 业务代码
    } finally {
        lock.release();
    }
}

四、其他实现方案对比

4.1 数据库乐观锁

通过version字段实现，适合并发量不大的场景：

UPDATE table SET version=version+1 WHERE id=#{id} AND version=#{version}

4.2 数据库悲观锁

使用SELECT...FOR UPDATE语句，但性能较差，不推荐高并发场景。

4.3 etcd实现

etcd的lease机制和事务特性非常适合实现分布式锁，Go语言生态使用较多。

4.4 自研方案

如美团基于Redis+Lua的分布式锁方案，针对特定业务场景优化。

五、方案选型建议

1. 性能要求高：选择Redis方案
2. 强一致性需求：选择ZooKeeper
3. 简单场景：数据库乐观锁
4. 云原生环境：考虑etcd

六、典型问题解决方案

6.1 锁续期问题

Redisson通过watchdog机制自动续期，ZooKeeper通过会话心跳保持。

6.2 锁误释放问题

每个锁应有唯一标识（如UUID），释放时验证标识匹配。

6.3 脑裂问题

Redis集群建议使用RedLock算法，ZooKeeper本身通过ZAB协议避免脑裂。

七、性能优化建议

1. 合理设置锁超时时间
2. 避免锁粒度过大
3. 考虑锁分段（如ConcurrentHashMap的分段思想）
4. 读写分离场景使用读写锁