作者：来自 vivo 互联网服务器团队- Xu Yaoming
介绍分布式锁的实现原理。
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一、分布式锁概述
分布式锁，顾名思义，就是在分布式环境下使用的锁。众所周知，在并发编程中，我们经常需要借助并发控制工具，如 mutex、synchronized 等，来保障线程安全。但是，这种线程安全仅作用在同一内存环境中。在实际业务中，为了保障服务的可靠性，我们通常会采用多节点进行部署。在这种分布式情况下，各实例间的内存不共享，线程安全并不能保证并发安全，如下例，同一实例中线程A与线程B之间的并发安全并不能保证实例1与实例2之间的并发安全：
因此，当遇到分布式系统的并发安全问题时，我们就可能会需要引入分布式锁来解决。
用于实现分布式锁的组件通常都会具备以下的一些特性：
互斥性：提供分布式环境下的互斥原语来加锁/释放锁，当然是分布式锁最基本的特性。
自动释放：为了应对分布式系统中各实例因通信故障导致锁不能释放的问题，自动释放的特性通常也是很有必要的。
分区容错性：应用在分布式系统的组件，具备分区容错性也是一项重要的特性，否则就会成为整个系统的瓶颈。
目前开源社区中常见的分布式锁解决方案，大多是基于具备集群部署能力的 key-value 存储中间件来实现，最为常用的方案基本上是基于 Redis、zookeeper 来实现，笔者将从上述分布式锁的特性出发，介绍一下这两类的分布式锁解决方案的优缺点。
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二、分布式锁的实现原理
2.1 Redis 实现分布式锁
Redis 由于其高性能、使用及部署便利性，在很多场景下是实现分布式锁的首选。首先我们看下 Redis 是如何实现互斥性的。在单机部署的模式下，Redis 由于其单线程处理命令的线程模型，天然的具备互斥能力；而在哨兵/集群模式下，写命令也是单独发送到某个单独节点上进行处理，可以保证互斥性；其核心的命令是 set [NX]（set if ot exist）：
SET lockKey lockValue NX成功设置 lockValue 的实例，就相当于抢锁成功。但如果持有锁的实例宕机，因为 Redis 服务端并没有感知客户端状态的能力，因此会出现锁无法释放的问题：
这种情况下，就需要给 key 设置一个过期时间 expireTime：
SET lockKey lockValue EX expireTime NX左右滑动查看完整代码
如果持有锁的实例宕机无法释放锁，则锁会自动过期，这样可以就避免锁无法释放的问题。在一些简单的场景下，通过该方式实现的分布式锁已经可以满足需求。但这种方式存在一个明显问题：如果业务的实际处理时间比锁过期时间长，锁就会被误释放，导致其他实例也可以加锁：
这种情况下，就需要通过其他机制来保证锁在业务处理结束后再释放，一个常用的方式就是通过后台线程的方式来实现锁的自动续期。
Redssion 是开源社区中比较受欢迎的一个 Java 语言实现的 Redis 客户端，其对 Java 中 Lock 接口定义进行扩展，实现了 Redis 分布式锁，并通过 watchDog 机制（本质上即是后台线程运作）来对锁进行自动续期。以下是一个简单的 Reddison 分布式锁的使用例子：
RLock rLock = RedissonClient.getLock("test-lock");try {if (rLock.tryLock()) {// do something}} finally {rLock.unlock();}
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Redssion 的默认实现 RedissonLock 为可重入互斥非公平锁，其 tryLock 方法会基于三个可选参数执行：
waitTime（获取锁的最长等待时长）：默认为-1，waitTime 参数决定在获取锁的过程中是否需要进行等待，如果 waitTime>0，则在获取锁的过程中线程会等待一定时间并持续尝试获取锁，否则获取锁失败会直接返回。
leaseTime（锁持有时长）：默认为-1。当 leaseTime<=0 时，会开启 watchDog 机制进行自动续期，而 leaseTime>0 时则不会进行自动续期，到达 leaseTime 锁即过期释放
unit（时间单位）：标识 waitTime 及 leaseTime 的时间单位
我们不妨通过参数最全的
RedissonLock#tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) 方法源码来一探其完整的加锁过程：
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {...// tryAcquire方法返回锁的剩余有效时长ttl，如果未上锁，则为nullLong ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);if (ttl == null) {// 获取锁成功return true;}// 计算剩余等待时长，剩余等待时长小于0，则不再尝试获取锁，获取锁失败，后续有多处同样的判断逻辑，将精简省略time -= System.currentTimeMillis() - current;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}// 等待时长大于0，则会对锁释放的事件进行订阅，持有锁的客户端在锁释放时会发布锁释放事件通知其他客户端抢锁，由此可得知该默认实现为非公平锁。// Redisson对Redis发布订阅机制的实现，底层大量使用了CompletableFuture、CompletionStage等接口来编写异步回调代码，感兴趣的读者可以详细了解，此处不作展开CompletableFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);try {subscribeFuture.get(time, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (TimeoutException e) {...} catch (ExecutionException e) {...}try {...// 循环尝试获取锁while (true) {long currentTime = System.currentTimeMillis();ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}...// 此处通过信号量来将线程阻塞一定时间，避免无效的申请锁浪费资源；在阻塞期间，如果收到了锁释放的事件，则会通过信号量提前唤起阻塞线程，重新尝试获取锁；currentTime = System.currentTimeMillis();if (ttl >= 0 && ttl < time) {// 若ttl（锁过期时长）小于time（剩余等待时长），则将线程阻塞ttlcommandExecutor.getNow(subscribeFuture).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} else {// 若等待时长小于ttl，则将线程阻塞timecommandExecutor.getNow(subscribeFuture).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);}...}} finally {// 取消订阅unsubscribe(commandExecutor.getNow(subscribeFuture), threadId);}}
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上述代码逻辑主要集中在处理 waitTime 参数，在并发竞争不激烈、可以容忍一定的等待时间的情况下，合理设置 waitTime 参数可以提高业务并发运行成功率，避免抢锁失败直接返回错误；但在并发竞争激烈、对性能有较高要求时，建议不设置 waitTime，或者直接使用没有 waitTime 参数的 lock() 方法，通过快速失败来提高系统吞吐量。
一个比较值得注意的点是，如果设置了 waitTime 参数，则 Redisson 通过将 RedissonLockEntry 中信号量（Semaphore）的许可证数初始化为0来达到一定程度的限流，保证锁释放后只有一个等待中的线程会被唤醒去请求 Redis 服务端，把唤醒等待线程的工作分摊到各个客户端实例上，可以很大程度上缓解非公平锁给 Redis 服务端带来的惊群效应压力。
public class RedissonLockEntry implements PubSubEntry<RedissonLockEntry> {...private final Semaphore latch;public RedissonLockEntry(CompletableFuture<RedissonLockEntry> promise) {super();// RedissonLockEntry 中的Semaphore的许可证数初始化为0this.latch = new Semaphore(0);this.promise = promise;}...}
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获取锁的核心逻辑，会通过
RedissonLock#tryAcquire
方法调用到 RedissonLock#tryAcquireAsync 方法。
private RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {RFuture<Long> ttlRemainingFuture;if (leaseTime > 0) {// 若leaseTime大于零，会设置锁的租期为leaseTimettlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);} else {// 若leaseTime小于或等于零，会设置锁的租期为internalLockLeaseTime，这是一个通过lockWatchdogTimeout配置的值，默认为30sttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, internalLockLeaseTime,TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);}// 此处的handleNoSync方法是为了解决Redis发生故障转移，集群拓扑改变后，只有持有锁的客户端能再次获得锁的bug，为3.20.1版本修复，详见Redisson issue#4822CompletionStage<Long> s = handleNoSync(threadId, ttlRemainingFuture);ttlRemainingFuture = new CompletableFutureWrapper<>(s);// 根据加锁情况来进行后续处理CompletionStage<Long> f = ttlRemainingFuture.thenApply(ttlRemaining -> {// lock acquired// 若ttl为空，说明加锁不成功if (ttlRemaining == null) {if (leaseTime > 0) {// 若leaseTime>0，则将internalLockLeaseTime变量设置为leaseTime，以便后续解锁使用internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);} else {// 若leaseTime<=0，则开启看门狗机制，通过定时任务进行锁续期scheduleExpirationRenewal(threadId);}}return ttlRemaining;});return new CompletableFutureWrapper<>(f);}// 加锁的lua脚本<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,"if ((Redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) " +"or (Redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1)) then " +"Redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"Redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"return Redis.call('pttl', KEYS[1]);",Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId));}
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可以看到，若 leaseTime 大于0，则不会开启看门狗机制，锁在过期后即失效，在使用时请务必留意。上述代码中执行的 scheduleExpirationRenewal 方法即为看门狗机制的实现逻辑：
protected void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {// 每个锁都会对应一个ExpirationEntry类，第一次加锁时不存在oldEntryExpirationEntry = new ExpirationEntry();ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry);if (oldEntry != null) {// 非首次加锁，重入计数，不作其他操作oldEntry.addThreadId(threadId);} else {// 首次加锁，调用renewExpiration()方法进行自动续期entry.addThreadId(threadId);try {renewExpiration();} finally {// 若当前线程被中断，则取消对锁的自动续期。if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {cancelExpirationRenewal(threadId);}}}}private void renewExpiration() {...// 此处使用的是netty的时间轮来执行定时续期，此处不对时间轮做展开，感兴趣的读者可详细了解Timeout task = getServiceManager().newTimeout(new TimerTask() {@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {...CompletionStage<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);future.whenComplete((res, e) -> {if (e != null) {log.error("Can't update lock {} expiration", getRawName(), e);EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());return;}if (res) {// 若续期成功，则递归调用，等待任务的下一次执行renewExpiration();} else {// 若续期结果为false，说明锁已经过期了，或锁易主了，则清理当前线程关联的信息，等待线程结束cancelExpirationRenewal(null);}});}// 时间轮的执行周期为internalLockLeaseTime / 3，即默认情况下，internalLockLeaseTime为30s时，每10s触发一次自动续期}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);ee.setTimeout(task);}protected CompletionStage<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {// 执行重置过期时间的lua脚本return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,"if (Redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +"Redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return 1; " +"end; " +"return 0;",Collections.singletonList(getRawName()),internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));}
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上面一段代码即是看门狗调度的核心代码，本质上即是通过定时调度线程执行 lua 脚本来进行锁续期。值得留意的是 scheduleExpirationRenewal
方法中的 ExpirationEntry，该对象与锁一一关联，会存储尝试获取该锁的线程（无论是否获取成功）以及重入锁的次数，在锁失效/锁释放时，会根据该对象中存储的线程逐一进行资源释放操作，以保证资源的正确释放。
最后，对上述 Redisson 可重入非公平锁源码进行一下总结：
Redisson 加锁时，根据 waitTime 参数是否大于0来决定加锁失败时采用等待并再次尝试/快速失败的策略；
Redisson 加锁时根据 leaseTime 参数是否小于等于0来决定是否开启看门狗机制进行定时续期；
Redisson 底层使用了 netty 实现的时间轮来进行定时续期任务的调度，执行周期为 internalLockLeaseTime / 3，默认为10s。
2.2 zookeeper 实现分布式锁
zookeeper（后文均简称 zk ）基于 zab 协议实现的分布式协调服务，天生具备实现分布式锁的基础条件。我们可以从zk的一些基本机制入手，了解其是如何实现分布式锁的。
zab：为了保证分布式一致性，zk 实现了 zab（Zk Atomic Broadcast，zk 原子广播）协议，在 zab 协议下，zk集群分为 Leader 节点及 Follower 节点，其中，负责处理写请求的 Leader 节点在集群中是唯一的，多个 Follower 则负责同步 Leader 节点的数据，处理客户端的读请求。同时，zk 处理写请求时底层数据存储使用的是 ConcurrentHashMap，以保证并发安全；
public class NodeHashMapImpl implements NodeHashMap {private final ConcurrentHashMap<String, DataNode> nodes;private final boolean digestEnabled;private final DigestCalculator digestCalculator;private final AdHash hash;...}
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临时顺序节点：zk 的数据呈树状结构，树上的每一个节点为一个基本数据单元，称为 Znode。zk 可以创建一类临时顺序
（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）节点，在满足一定条件时会可以自动释放；同时，同一层级的节点名称会按节点的创建顺序进行命名，第一个节点为xxx-0000000000，第二个节点则为xxx-0000000001，以此类推；
session：zk 的服务端与客户端使用 session 机制进行通信，简单来说即是通过长连接来进行交互，zk 服务端会通过心跳来监控客户端是否处于活动状态。若客户端长期无心跳或断开连接，则 zk 服务端会定期关闭这些 session，主动断开与客户端的通信。
了解了上述 zk 特点，我们不难发现 zk 也是具备互斥性、自动释放的特性的。同时，zk 由于 session 机制的存在，服务端可以感知到客户端的状态，因此不需要有由客户端来进行节点续期，zk 服务端可以主动地清理失联客户端创建的节点，避免锁无法释放的问题。zk 实现分布式锁的主要步骤如下：
client1 申请加锁，创建 /lock/xxx-lock-0000000000节点（临时顺序节点），并监听其父节点 /lock；
client1 查询 /lock 节点下的节点列表，并判断自己创建的 /xxx-lock-0000000000 是否为 /lock 节点下的第一个节点；当前没有其他客户端加锁，所以 client1 获取锁成功；
若 client2 此时来加锁，则会创建 /lock/xxx-lock-0000000001 节点；此时 client2 查询 /lock 节点下的节点列表，此时 /xxx-lock-0000000001 并非 /lock 下的第一个节点，因此加锁不成功，此时 client2 则会监听其上一个节点 /xxx-lock-0000000000；
client1 释放锁，client1 删除 /xxx-lock-0000000000 节点，zk 服务端通过长连接 session 通知监听了 /xxx-lock-0000000000 节点的 client2 来获取锁
收到释放事件的 client2 查询 /lock 节点下的节点列表，此时自己创建的 /xxx-lock-0000000001 为最小节点，因此获取锁成功。
上述是 zk 公平锁的一种常见实现方式。值得注意的是， zk 客户端通常并不会实现非公平锁。事实上，zk 上锁的粒度不局限于上述步骤中的客户端，zk 客户端每次获取锁请求（即每一个尝试获取锁的线程）都会向 zk 服务端请求创建一个临时顺序节点。
以上述步骤为例，如果需要实现非公平锁，则会导致其余的所有节点都需要监听第一个节点 /xxx-lock-0000000000 的释放事件，相当于所有等待锁释放的线程都会监听同一个节点，这种机制无法像 Redisson 一样把唤醒锁的压力分摊到客户端上（或者说实现起来比较困难），会产生比较严重的惊群效应，因此使用 zk 实现的分布式锁一般情况下都是公平锁。
Curator 是一个比较常用的 zk 客户端，我们可以通过 Curator 的加锁过程，来了解 zk 分布式锁的设计原理。Curator 中比较常用的是可重入互斥公平锁 InterProcessMutex：
InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(zkClient, "/lock");try {// acquire方法的两个参数：等待时长及时间单位if (mutex.acquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {log.info("加锁成功");} else {log.info("加锁失败");}} finally {mutex.release();}
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InterProcessMutex 同样提供了等待时长参数，用于设置没有立即获取到锁时是快速失败还是阻塞等待，下一步，方法会调用到
InterProcessMutex#internalLock 方法中：
private boolean internalLock(long time, TimeUnit unit) throws Exception{// 注释的意思：一个LockData对象只会被一个持有锁的线程进行修改，因此不需要对LockData进行并发控制。如此说明的原因是zk的互斥特性保证了下方attemptLock方法的互斥，由此保证了LockData不会被并发修改/*Note on concurrency: a given lockData instancecan be only acted on by a single thread so locking isn't necessary*/Thread currentThread = Thread.currentThread();// LockData用于记录当前持有锁的线程数据LockData lockData = threadData.get(currentThread);if ( lockData != null ){// 线程不为空，则进行重入，重入次数+1// re-enteringlockData.lockCount.incrementAndGet();return true;}// 向zk服务获取分布式锁，getLockNodeBytesString lockPath = internals.attemptLock(time, unit, getLockNodeBytes());if ( lockPath != null ){// 若lockPath不为空，则获取锁成功，记录当前持有锁的线程LockData newLockData = new LockData(currentThread, lockPath);threadData.put(currentThread, newLockData);return true;}return false;}
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InterProcessMutex#internalLock会调用到
LockInternals#attemptLock 方法：
String attemptLock(long time, TimeUnit unit, byte[] lockNodeBytes) throws Exception{...while ( !isDone ){isDone = true;try{// 创建锁节点ourPath = driver.createsTheLock(client, path, localLockNodeBytes);// 判断是否成功获取锁hasTheLock = internalLockLoop(startMillis, millisToWait, ourPath);}catch ( KeeperException.NoNodeException e ){// 捕获由于网络中断、session过期等原因导致的无法获得节点异常，此处根据配置的zk客户端重试策略决定是否重试，默认重试策略为Exponential Backoff...retry or not...}}if ( hasTheLock ){return ourPath;}return null;}public String createsTheLock(CuratorFramework client, String path, byte[] lockNodeBytes) throws Exception{String ourPath;if ( lockNodeBytes != null ){// 在其他类型的锁实现中，lockNodeBytes可能不为空，则根据lockNodeBytes来获取节点路径，此处暂不作展开ourPath = client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath(path, lockNodeBytes);}else{// 在可重入互斥锁中，客户端向zk服务端请求创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时顺序节点ourPath = client.create().creatingParentContainersIfNeeded().withProtection().withMode(CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL).forPath(path);}return ourPath;}
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上述代码中，创建锁节点并不会产生互斥，而是会直接向 zk 服务端请求创建临时顺序节点。此时，客户端还未真正的获得锁，判断加锁成功的核心逻辑在
LockInternals#internalLockLoop 方法中：
private boolean internalLockLoop(long startMillis, Long millisToWait, String ourPath) throws Exception{boolean haveTheLock = false;boolean doDelete = false;try{if ( revocable.get() != null ){// curator锁撤销机制，通过实现Curator中的Revocable接口的makeRevocable方法，可以将锁设置为可撤销锁，其他线程可以在符合条件时将锁撤销，此处暂不涉及client.getData().usingWatcher(revocableWatcher).forPath(ourPath);}// 客户端实例就绪，则尝试循环获取锁while ( (client.getState() == CuratorFrameworkState.STARTED) && !haveTheLock ){// 获取当前父节点下的排好序的子节点List<String> children = getSortedChildren();// 得到当前节点名String sequenceNodeName = ourPath.substring(basePath.length() + 1); // +1 to include the slash// 根据 children 列表与当前节点名，计算当前节点是否为第一个节点，若不是第一个节点，则在 PredicateResults中返回需要监听的前一个节点节点，若为最小节点，则获取锁成功PredicateResults predicateResults = driver.getsTheLock(client, children, sequenceNodeName, maxLeases);if ( predicateResults.getsTheLock() ){// 获取锁成功haveTheLock = true;}else{// 拼接前一个节点的节点路径String previousSequencePath = basePath + "/" + predicateResults.getPathToWatch();synchronized(this){try{// 将前一个节点的监听器放到当前客户端中，当前一个节点被释放时，就会唤醒当前客户端client.getData().usingWatcher(watcher).forPath(previousSequencePath);if ( millisToWait != null ){millisToWait -= (System.currentTimeMillis() - startMillis);startMillis = System.currentTimeMillis();// 计算剩余等待时长，若等待时长小于0，则不再尝试获取锁，并标记当前线程创建的节点需要删除if ( millisToWait <= 0 ){doDelete = true; // timed out - delete our nodebreak;}// 若等待时长大于0，则阻塞线程，等待锁释放wait(millisToWait);}else{// 在其他的一些加锁场景中，默认会持久等待到锁释放位置，当前可重入互斥锁暂不涉及wait();}}catch ( KeeperException.NoNodeException e ){// it has been deleted (i.e. lock released). Try to acquire again}}}}}catch ( Exception e ){ThreadUtils.checkInterrupted(e);doDelete = true;throw e;}finally{if ( doDelete ){// 删除当前节点deleteOurPath(ourPath);}}return haveTheLock;}private synchronized void notifyFromWatcher(){// 当zk客户端收到锁释放事件时，会遍历当前客户端注册过的所有的监听器，并找到合适的监听器进行回调，最终通过notifyAll唤醒监听被释放节点的线程notifyAll();}
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上述 curator 加锁的核心代码虽然比较长，但整体逻辑与我们前面分析过的加锁逻辑是一致的，主要做了三件事：
获取当前父节点的有序子节点序列；
判断当前节点是否为第一个节点；
若为第一个节点，则获取锁成功，否则为当前 zk 客户端增加一个前一节点的监听器，如果此时还在等待时长内，则使用wait方法挂起线程，否则删除当前节点。
三、总结——如何选择合适的分布式并发安全解决方案？
绕不过的 CAP 理论
Redis 与 zk 由于客户端与服务端的交互机制上存在比较大的差异，相应的分布式锁实现原理也有所不同。两者都是优秀的支持分布式部署的系统，自然具备分区容错性，但分布式系统总绕不过去一个经典的问题——CAP理论：在满足了分区容错性的前提下，分布式系统只能满足可用性、数据一致性两者其一。
对比之下，Redis 在可用性上更胜一筹，属于 AP 系统；zk 具备更强的数据一致性，属于 CP 系统，而基于 AP、CP 的特性去实现的分布式锁，自然也会存在不同程度的问题。
Redis 分布式锁的一致性问题
Redis 的集群模式并没有严格地实现分布式共识算法，因此 Redis 是不具备一致性的。为了保证高可用性，Redis 集群的主从节点使用的是异步复制，从节点并不保证与主节点数据一致，只能尽量的追赶主节点的最新数据；因此，当主节点发生故障，进行主从切换时，实际上有可能会发生数据丢失问题：
zk 性能及可用性问题
zk 实现了 zab 算法，在数据一致性上给出了比较可靠的方案，但是由于 zab 协议的两阶段提交要求所有节点的写请求处理就绪后，才算写入成功，这无疑会导致性能的下降。此外，在zk集群发生 leader 重选举的过程中，对外会表现为不可用状态，此时可用性上就会存在问题：
由上可知，分布式并发安全解决方案并不存在完美的“银弹”，因此更多时候我们应当根据自身业务情况，合理地选择合适的解决方案。
显而易见地，如果业务场景有较高的请求量，并发竞争比较激烈，对性能有较高要求，此时通过 Redis 来实现分布式锁会是比较合适的方案。但是如果业务场景对数据一致性要求比较高，或是系统交互链路比较长，一但发生数据不一致时，会导致系统出现难以恢复的问题时，采用zk来实现分布式锁则是更优的解决方案。
上述方案都无法满足要求？
总体上看，Redis 由于其本身的高性能可以满足大多数场景下的性能要求，而 zk 则保证了较高数据一致性。但倘若遇到了既要求高性能、又要求数据一致性、还要引入锁机制来保障并发安全的场景，这时候就必须重新审视系统设计是否合理了，毕竟高并发与锁是一对矛盾，可用性与数据一致性是一对矛盾，我们应该通过良好的方案、系统设计，来避免让我们的系统陷入这些矛盾的困境中。
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