Redis SET 命令的 NX 和 EX 选项合并操作可原子实现加锁与设过期时间，避免 SETNX 后 EXPIRE 失败导致死锁；ZooKeeper 临时顺序节点依赖 ZAB 协议强一致性和 Session 自动清理，规避假死问题；数据库乐观锁本质是并发控制，非真正分布式锁，适用场景有限。
Redis SETNX + Lua 脚本为什么不能直接用 SETNX？
单独调用 SETNX 只能保证“存在性判断+设值”原子性，但无法同时设置过期时间。如果先 SETNX 成功、再 EXPIRE 失败（如网络中断或进程崩溃），就会留下永不过期的死锁锁。
正确做法是用 SET 命令的 NX 和 EX 选项合并操作：
SET lock:order:123 "8a9b" NX EX 30
其中 "8a9b" 是客户端唯一标识（用于后续校验和释放），30 是过期秒数。这个命令在 Redis 2.6.12+ 支持，天然原子。
常见踩坑点：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- 误用老版本 Redis（NX 和
EX不被识别，返回错误或静默失败 - 没传客户端唯一值，导致任意客户端都能删锁（
DEL无校验） - 过期时间设太短，业务未执行完锁就自动释放，引发并发冲突
Redisson 的 RLock 是怎么避免误删锁的？
RLock 在加锁时自动生成唯一 threadId + UUID 作为锁 value，并用 Lua 脚本封装“判断 value 相等再 DEL”逻辑，确保只有加锁者能解锁。
它还支持自动续期（watchdog）：默认 30 秒锁过期，但只要客户端还活着，每 10 秒会自动延长锁有效期。这解决了“业务耗时 > 锁 TTL”的经典问题。
但要注意：
- watchdog 依赖 Redisson 客户端心跳，若 JVM Full GC 时间过长（> 心跳间隔），可能导致续期失败而提前释放锁
- 非 Redisson 客户端（如 Jedis）加的锁，
RLock.unlock()无法识别 value 格式，会直接报错或误删 - RedLock 模式（多 Redis 实例）在多数场景下收益远低于复杂度，官方已不推荐，除非你有跨机房容灾强需求
ZooKeeper 的临时顺序节点方案为何适合强一致性场景？
ZooKeeper 依靠 ZAB 协议保证写入强一致，锁释放不依赖超时，而是靠 Session 断连后自动删除临时节点，彻底规避“假死导致锁残留”问题。
典型流程是：客户端创建临时顺序节点（如 /lock/worker-000000001），再检查自己是否为最小序号节点；不是则监听前一个节点的删除事件。
优势与代价并存：
- 没有过期时间概念，锁不会因网络抖动意外失效
- ZK 集群性能瓶颈明显，高并发抢锁易成瓶颈（尤其 watch 通知风暴）
- 客户端需处理连接丢失、session 过期、重复 watch 等大量状态逻辑，比 Redis 方案重得多
- 节点路径必须带业务前缀隔离，否则不同服务共用同一
/lock节点会互相干扰
数据库乐观锁在分布式环境下的适用边界在哪？
基于数据库的 UPDATE ... WHERE version = ? 是典型的乐观锁，但它本质不是“分布式锁”，而是“并发更新控制”。它不阻塞请求，只拒绝冲突写入。
真正用作分布式锁时（如插入唯一键记录），性能和可靠性都受限：
- 唯一索引冲突抛异常（
SQLIntegrityConstraintViolationException）才能感知锁失败，链路不直观 - MySQL 的
INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE或 PostgreSQL 的INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING可用，但吞吐量远低于 Redis - DB 连接池打满、主从延迟、事务超时都会放大锁失败率，不适合低延迟敏感型业务
- 无法实现可重入、等待队列、公平性等高级语义，仅适合简单“有/无”抢占场景
真正需要分布式锁时，优先选 Redis（简单高效）或 ZooKeeper（强一致刚需）；用数据库，往往是已有系统改造成本低的权衡，不是技术首选。
