分布式锁用 Redis 还是 Zookeeper？，分布式锁使用场景
和通数据库号资讯：【点击查看更多行业资讯】
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！
为什么用分布式锁？
在讨论这个问题之前，我们先来看一个业务场景：
系统A是一个电商系统，目前是一台机器部署，系统中有一个用户下订单的接口，但是用户下订单之前一定要去检查一下库存，确保库存足够了才会给用户下单。
由于系统有一定的并发，所以会预先将商品的库存保存在redis中，用户下单的时候会更新redis的库存。
此时系统架构如下：
但是这样一来会产生一个问题：假如某个时刻，redis里面的某个商品库存为1，此时两个请求同时到来，其中一个请求执行到上图的第3步，更新数据库的库存为0，但是第4步还没有执行。
而另外一个请求执行到了第2步，发现库存还是1，就继续执行第3步。
这样的结果，是导致卖出了2个商品，然而其实库存只有1个。
很明显不对啊！这就是典型的库存超卖问题
此时，我们很容易想到解决方案：用锁把2、3、4步锁住，让他们执行完之后，另一个线程才能进来执行第2步。
按照上面的图，在执行第2步时，使用Java提供的synchronized或者ReentrantLock来锁住，然后在第4步执行完之后才释放锁。”
这样一来，2、3、4 这3个步骤就被“锁”住了，多个线程之间只能串行化执行。
但是好景不长，整个系统的并发飙升，一台机器扛不住了。现在要增加一台机器，如下图：
增加机器之后，系统变成上图所示，我的天！
假设此时两个用户的请求同时到来，但是落在了不同的机器上，那么这两个请求是可以同时执行了，还是会出现库存超卖的问题。
为什么呢？因为上图中的两个A系统，运行在两个不同的JVM里面，他们加的锁只对属于自己JVM里面的线程有效，对于其他JVM的线程是无效的。
因此，这里的问题是：Java提供的原生锁机制在多机部署场景下失效了
这是因为两台机器加的锁不是同一个锁(两个锁在不同的JVM里面)。
那么，我们只要保证两台机器加的锁是同一个锁，问题不就解决了吗？
此时，就该分布式锁隆重登场了，分布式锁的思路是：
在整个系统提供一个全局、唯一的获取锁的“东西”，然后每个系统在需要加锁时，都去问这个“东西”拿到一把锁，这样不同的系统拿到的就可以认为是同一把锁。
至于这个“东西”，可以是Redis、Zookeeper，也可以是数据库。
文字描述不太直观，我们来看下图：
通过上面的分析，我们知道了库存超卖场景在分布式部署系统的情况下使用Java原生的锁机制无法保证线程安全，所以我们需要用到分布式锁的方案。
那么，如何实现分布式锁呢？接着往下看！
基于Redis实现分布式锁
上面分析为啥要使用分布式锁了，这里我们来具体看看分布式锁落地的时候应该怎么样处理。
最常见的一种方案就是使用Redis做分布式锁
使用Redis做分布式锁的思路大概是这样的：在redis中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个key删除。
具体代码是这样的：
这种方式有几大要点：
- 一定要用SET key value NX PX milliseconds 命令
如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁(key永久存在) - value要具有唯一性
这个是为了在解锁的时候，需要验证value是和加锁的一致才删除key。
这是避免了一种情况：假设A获取了锁，过期时间30s，此时35s之后，锁已经自动释放了，A去释放锁，但是此时可能B获取了锁。A客户端就不能删除B的锁了。
除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑redis的部署问题。
redis有3种部署方式：
单机模式
master-slave + sentinel选举模式
redis cluster模式
使用redis做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要redis故障了。加锁就不行了。
采用master-slave模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过sentinel做了高可用，但是如果master节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。”关注微信