本篇内容介绍了“怎么使用curator进行分布式加锁”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
多线程情况下对共享资源的操作需要加锁，避免数据被写乱，在分布式系统中，这个问题也是存在的，此时就需要一个分布式锁服务。常见的分布式锁实现一般是基于DB、Redis、zookeeper。下面笔者会按照顺序分析下这3种分布式锁的设计与实现，想直接看分布式锁总结的小伙伴可直接翻到文档末尾处。
分布式锁的实现由多种方式，但是不管怎样，分布式锁一般要有以下特点：
排他性 ：任意时刻，只能有一个client能获取到锁
容错性 ：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作
避免死锁 ：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达
除了以上特点之外，分布式锁最好也能满足可重入、高性能、阻塞锁特性（AQS这种，能够及时从阻塞状态唤醒）等，下面就话不多说，赶紧上（开往分布式锁的设计与实现的）车~
DB锁
在数据库新建一张表用于控制并发控制，表结构可以如下所示：
CREATE TABLE `lock_table` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT '主键', `key_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '分布式key', `memo` varchar(43) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '可记录操作内容', `update_time` datetime NOT NULL COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`,`key_id`), UNIQUE KEY `key_id` (`key_id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
key_id作为分布式key用来并发控制，memo可用来记录一些操作内容（比如memo可用来支持重入特性，标记下当前加锁的client和加锁次数）。将key_id设置为唯一索引，保证了针对同一个key_id只有一个加锁（数据插入）能成功。此时lock和unlock伪代码如下：
def lock ： exec sql: insert into lock_table(key_id, memo, update_time) values (key_id, memo, NOW()) if result == true : return true else : return false def unlock ： exec sql: delete from lock_table where key_id = 'key_id' and memo = 'memo'
注意，伪代码中的lock操作是非阻塞锁，也就是tryLock，如果想实现阻塞（或者阻塞超时）加锁，只修反复执行lock伪代码直到加锁成功为止即可。基于DB的分布式锁其实有一个问题，那就是如果加锁成功后，client端宕机或者由于网络原因导致没有解锁，那么其他client就无法对该key_id进行加锁并且无法释放了。为了能够让锁失效，需要在应用层加上定时任务，去删除过期还未解锁的记录，比如删除2分钟前未解锁的伪代码如下：
def clear_timeout_lock : exec sql : delete from lock_table where update_time < ADDTIME(NOW(),'-00:02:00')
因为单实例DB的TPS一般为几百，所以基于DB的分布式性能上限一般也是1k以下，一般在并发量不大的场景下该分布式锁是满足需求的，不会出现性能问题。不过DB作为分布式锁服务需要考虑单点问题，对于分布式系统来说是不允许出现单点的，一般通过数据库的同步复制，以及使用vip切换Master就能解决这个问题。
以上DB分布式锁是通过insert来实现的，如果加锁的数据已经在数据库中存在，那么用select xxx where key_id = xxx for udpate方式来做也是可以的。
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Redis锁
Redis锁是通过以下命令对资源进行加锁：
set key_id key_value NX PX expireTime
其中，set nx命令只会在key不存在时给key进行赋值，px用来设置key过期时间，key_value一般是随机值，用来保证释放锁的安全性（释放时会判断是否是之前设置过的随机值，只有是才释放锁）。由于资源设置了过期时间，一定时间后锁会自动释放。
