分布式锁通常有3种实现方式，即数据库乐观锁、基于redis的分布式锁和基于zookeeper的分布式锁。

一、基于redis的乐观锁

选用Redis实现分布式锁原因

Redis有很高的性能

Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

使用命令介绍

SETNX

SETNX key val

当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

expire

expire key timeout

为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

delete

delete key

删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。

获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。

释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

redisson是redis官网推荐的java语言实现分布式锁的项目。

二、基于数据库的乐观锁

所谓乐观锁，就是假设数据在极大多数情况下不会形成冲突，因此只有在数据提交的时候，才会对数据是否产生冲突进行检验。如果产生数据冲突了，则返回错误信息，进行相应的处理。那我们如何来实现乐观锁呢？一般采用以下方式：使用版本号(version)机制来实现，这是乐观锁最常用的实现方式。那什么是版本号呢？版本号就是为数据添加一个版本标志，通常我会为数据库中的表添加一个int类型的"version"字段。当我们将数据读出时，我们会将version字段一并读出；当数据进行更新时，会对这条数据的version值加1。当我们提交数据的时候，会判断数据库中的当前版本号和第一次取数据时的版本号是否一致，如果两个版本号相等，则更新，否则就认为数据过期，返回错误信息。

三、基于数据库的悲观锁

悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。悲观锁主要通过 select for update 实现。

//0.开始事务

begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)

//1.查询出商品信息

select status from t_goods where id=1 for update;

//2.根据商品信息生成订单

insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);

//3.修改商品status为2

update t_goods set status=2;

//4.提交事务

commit;/commit work;

四、基于zookeeper的分布式锁

1. 客户端连接zookeeper，并在/lock下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为/lock/lock-0000000000，第二个为/lock/lock-0000000001，以此类推；

2. 客户端获取/lock下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；

3. 执行业务代码；

4, 完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

虽然zookeeper原生客户端暴露的API已经非常简洁了，但是实现一个分布式锁还是比较麻烦的…我们可以直接使用curator这个开源项目提供的zookeeper分布式锁实现。