实现分布式锁需要考虑哪些问题？

🔒 什么是分布式锁？

分布式锁是在分布式系统中控制共享资源访问的机制，用于解决高并发场景下数据不一致、操作冲突等问题。核心目标是保证跨进程 / 跨节点的互斥性，常见实现方案包括：数据库锁、Redis 锁、ZooKeeper 锁。

📌 分布式锁的核心特性

1. 互斥性（最核心特性）

同一时间仅允许一个线程 / 节点持有锁

🔹 实现示例：

• Redis：SET key value NX PX timeout
• ZooKeeper：创建临时顺序节点，监听前驱节点

2.阻塞 vs 非阻塞

类型	描述	实现
阻塞锁	未获取锁时进入等待状态（如排队）	MySQL FOR UPDATE
非阻塞锁	未获取锁时立即返回（可配合重试机制）	Redis、RedLock

3.死锁预防

场景：节点崩溃未释放锁、网络问题导致锁超时
解决方案：
✅ 自动超时：Redis 设置 TTL（需平衡超时时间与业务执行时间）
✅ 租约机制：ZooKeeper 临时节点（节点宕机自动删除）
✅ 死锁检测：数据库通过innodb_lock_wait_timeout参数

4.性能考量

指标	数据库锁	Redis锁	Zookeeper
吞吐量	低	高	中
延迟	高	低	中
一致性	强一致	最终一致	顺序一致

5.成本维度

维度	数据库锁	Redis锁	Zookeeper
实现成本	低	中	高
维护成本	低	中	高
高可用	依赖数据库	集群部署	集群部署

🔧 典型实现方案对比

维度	数据库锁	Redis锁	Zookeeper
方案	优点	缺点	适用场景
数据库	实现简单、强一致性	性能瓶颈、易死锁	低并发、强一致场景
Redis	高性能、轻量级	存在锁失效风险（主从同步延迟）	高并发、最终一致场景
Zookeeper	高可靠、支持阻塞锁	实现复杂、性能较低	分布式协调、高可靠场景

💡 最佳实践建议

1. 优先选择 Redis：适用于大多数高并发场景（配合 RedLock 算法提升可靠性）
2. 复杂场景用 ZooKeeper：需要阻塞锁或强一致性的场景（如分布式事务）
3. 数据库锁兜底：作为简单场景的备选方案，避免过度设计

总结：分布式锁的设计需要在互斥性、性能、可靠性之间权衡，没有银弹方案，需根据业务场景选择最合适的实现。