目錄

一、分布式鎖的前世今生

二、秒殺系統的 “硬核” 挑戰

三、Python 實現分布式鎖的 “實戰演練”

Redis 實現：快準狠

ZooKeeper 實現：穩如老狗

數據庫實現：老實本分

四、CAP 理論的 “三角戀”

五、性能優化的 “錦囊妙計”

鎖粒度控制：粗細有道

超時機制：別卡死就行

重試策略：不放棄不認輸

六、實踐案例分析：秒殺實戰

案例一：秒殺商品庫存 —— 不超賣的硬核保障

案例二：訂單處理流程 —— 步步為營

總結：分布式鎖與秒殺的 “終極博弈”

七、分布式鎖在秒殺場景中的進階實踐與前沿探索

1. 基于 Redlock 算法的高可靠性方案

2. 分布式鎖與流量削峰結合

3. 云原生場景下的分布式鎖演進

八、分布式鎖在秒殺中的常見 “坑” 與避坑指南

1. 死鎖問題

2. 鎖誤刪風險

3. 主從同步延遲導致的鎖失效（Redis）

4. 高并發下的驚群效應（ZooKeeper）

九、未來趨勢：Serverless 與無鎖化架構

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一、分布式鎖的前世今生

什么是分布式鎖？
想象家里冰箱只剩一塊蛋糕，你和兄弟姐妹都想搶，咋辦？裝把鎖，誰拿鑰匙誰吃。分布式系統里，分布式鎖干的就是這事兒 —— 確保多進程或節點搶共享資源時，只有一個 “贏家”。
它不像單機鎖簡單，得靠 Redis、ZooKeeper 或數據庫這類外部服務實現 “互斥”。核心是原子性：Redis 的SETNX能同時判斷并設值，ZooKeeper 的臨時順序節點靠序號排序，背后還有 Paxos 或 Raft 協議兜底，防止節點掛掉亂套。

分布式鎖的 “拿手好戲”
它在分布式系統里是大忙人，場景多到數不過：</