高并发没锁可不行,三种分布式锁详解目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
使用memcache锁方法解决：memcache是一种高性能的分布式缓存系统，可以用来解决高并发问题 。在php中 ， 可以使用memcache扩展实现锁的功能 。
基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。注意：其他附加功能与实现一基本一致，这里需要注意的是“where name=lock ”，name字段必须要走索引 ， 否则会锁表 。
在分布式系统中，为了保证对数据的修改有最终一致性，通常使用分布式锁或者分布式事务 。比如常见的多个系统同时修改商品，既依赖于现有数据也要修改数据 ， 如果没有限制，高并发情况下很可能最终数据是错误的 。
Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别但它也有麻烦的一面，为了防止客户端长时间阻塞或者故障宕机而导至锁无法释放，我们需要在加锁的时候指定一个过期时间 ， 不过成本确实比ZooKeeper的实现要低很多 。
分布式锁三种实现方式：基于数据库实现分布式锁；基于缓存（Redis等）实现分布式锁；基于Zookeeper实现分布式锁 。从性能角度（从高到低）来看：“缓存方式Zookeeper方式=数据库方式” 。1 。
基于数据库实现分布式锁：主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁 。
基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存操作 ， 而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO ， 效率相对低下 。
7、zk典型应用场景之分布式锁1、其中最基础和常用的是一个分布式锁的实现： org.menagerie.locks.ReentrantZkLock，通过ZooKeeper的全局有序的特性和EPHEMERAL_SEQUENTIAL类型znode的支持 ， 实现了分布式锁 。
2、可以利用临时节点与 watch 机制实现分布式锁 。每个锁占用一个普通节点 /lock，当需要获取锁时在 /lock 目录下创建一个临时节点 ， 创建成功则表示获取锁成功，失败则 watch/lock 节点 ， 有删除操作后再去争锁 。
3、所以 场景1，场景2，场景3都不会锁等待 。RR隔离级别： 事务1对二级索引N0007到正无穷上间隙锁 ， 主键索引不上锁 。场景1会锁等待，场景2不会锁等待 。分析： RC隔离级别： 只会加行锁 。场景1场景2会锁等待 。
4、分布式锁的三种实现方式 目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题 。
5、zk是“ZooKeeper”的缩写，它是一个开源的分布式协调服务 。它提供高效且可靠的分布式协调 ， 并可用于构建分布式应用程序和服务 。zk可以用于解决数据共享、集群管理、分布式锁等问题 ， 具有高可用性、高性能和易于使用的特点 。
6、在分布式系统中，分布式锁的应用场景是非常广泛的 。
分布式锁是什么1、但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的应用并不能提供分布式锁的能力 。
2、分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 。原理就是，当我们要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表 ， 然后通过操作该表中的数据来实现了 。
【redis分布式锁是cp还是ap redis分布式锁和zk分布式锁区别】3、Zookeeper：利用 Zookeeper 的顺序临时节点，来实现分布式锁和等待队列 。Zookeeper 设计的初衷 ， 就是为了实现分布式锁服务的 。Chubby：Google 公司实现的粗粒度分布式锁服务，底层利用了 Paxos 一致性算法 。
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