⭐ 题目日期：

美团 - 2024/12/23

📝 题解：

单机锁与分布式锁的核心区别在于 应用场景与实现机制，以下是详细对比：

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1. 作用范围

类型	单机锁	分布式锁
作用对象	同一进程内的多个线程	跨进程、跨机器的多个服务实例
典型场景	单应用内部资源竞争（如JVM内的共享变量）	分布式系统共享资源（如数据库、文件、缓存）

示例：

• 单机锁：Java的synchronized或ReentrantLock，确保同一JVM内线程安全。
• 分布式锁：Redis的RedLock或ZooKeeper锁，协调多个服务实例对共享资源的访问。

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2. 实现机制

类型	实现依赖	核心挑战
单机锁	本地内存、线程调度机制（如CAS操作）	仅需处理线程间竞争，无网络或节点故障问题
分布式锁	外部协调服务（如Redis、ZooKeeper）	需解决网络延迟、分区容错、时钟同步、节点故障等

关键区别：

• 单机锁：通过操作系统或语言原生机制实现，性能高（无网络开销）。
• 分布式锁：依赖外部存储或共识算法，需处理网络超时、锁续期、脑裂等问题。

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3. 可靠性要求

类型	可靠性问题	解决方案
单机锁	线程死锁、锁泄露	代码优化（如避免嵌套锁）、设置超时
分布式锁	网络分区、锁失效、锁误删	租约机制（自动续期）、唯一标识验证、共识算法（如Paxos/Raft）

示例：

• 分布式锁需通过 锁续期（Watchdog） 防止持有锁的节点宕机导致死锁。
• 使用 唯一Token（如UUID）确保只有锁持有者能释放锁，避免误删。

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4. 性能对比

类型	性能特点	适用场景
单机锁	微秒级延迟，高吞吐量	高并发单机应用（如本地缓存更新）
分布式锁	毫秒级延迟（依赖网络），吞吐量较低	跨服务资源协调（如秒杀库存扣减）

优化方向：

• 分布式锁可通过 本地缓存+异步同步 减少锁竞争（如Redisson的读写锁）。
• 单机锁可通过 无锁编程（如CAS） 或 分段锁 提升性能。

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5. 典型实现方案

类型	实现技术	代表框架/工具
单机锁	语言原生锁、并发工具类	Java的synchronized、ReentrantLock
分布式锁	数据库、缓存、协调服务	Redis的SETNX、ZooKeeper临时节点、Etcd

Redis分布式锁示例：

// 加锁（SET命令扩展参数：NX-不存在才设置，EX-超时时间）
String result = redis.set("lock_key", "token", "NX", "EX", 30);
if ("OK".equals(result)) {
    try {
        // 执行业务逻辑
    } finally {
        // 释放锁（Lua脚本保证原子性）
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        redis.eval(script, Collections.singletonList("lock_key"), Collections.singletonList("token"));
    }
}

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总结：最大区别

维度	单机锁	分布式锁
核心目标	解决单进程内多线程资源竞争	解决跨进程、跨机器资源竞争
本质差异	依赖本地资源（内存/线程调度）	依赖外部系统（网络、共识协议）
复杂度	低（仅处理线程间同步）	高（需处理网络分区、节点故障、时钟漂移等）

选择建议：

• 单机锁：适用于单体应用或无需跨节点协调的场景。
• 分布式锁：必需在分布式系统中保证全局资源互斥访问时使用，但需谨慎处理性能和可靠性问题。