Java分布式锁实战：三种实现策略详解

本文档深入探讨了Java分布式锁的三种实现方法，分别为基于数据库（包括悲观锁和乐观锁）以及基于缓存（如Redis）的实现。首先，我们来看看基于数据库的分布式锁。 1. **基于数据库的实现** - **悲观锁**：采用SQL的`SELECT ... WHERE ... FOR UPDATE`语句，使用行级锁来保证数据的一致性。但需注意，使用`WHERE name=lock`时，`name`字段应有索引以提高效率，否则可能导致锁表。悲观锁可能会导致长时间的锁等待。 - **乐观锁**：基于 Compare-And-Swap (CAS) 算法，假设不存在并发冲突，更新时检查版本号是否变化，如果更新失败则表示有并发修改，需要重试。这种锁机制适用于高并发场景，如抢购和秒杀系统，能有效防止超卖。 接下来，我们转到基于缓存的分布式锁实现： 2. **基于缓存（如Redis）的实现** - **命令集**：主要使用Redis的`SETNX`、`EXPIRE`和`DEL`命令。`SETNX key value`确保键不存在时创建，`EXPIRE key timeout`设置过期时间，`DEL key`用于解锁。 - **实现原理**：获取锁时，使用`SETNX`尝试创建新锁并设置过期时间，锁定后通过随机生成的UUID作为value。释放锁时，根据UUID判断并删除。 - **简化代码示例**：作者提供了一个名为`DistributedLock`的类，包含`JedisPool`连接池和加锁、解锁的方法，展示了如何在实际编程中操作Redis来实现分布式锁。 这两种方法各有优缺点，数据库锁更稳定，适合于读多写少的场景，而Redis缓存锁更轻量级，适合频繁争抢的高并发场景。理解这些实现方式有助于开发者在具体项目中选择合适的技术栈来保证分布式环境下的数据一致性。