数据库锁靠唯一约束实现互斥，redis锁用set+lua保障原子性，zookeeper锁依赖临时顺序节点与watcher实现强一致，etcd锁基于lease和cas提供云原生低延迟锁。
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一、基于数据库的分布式锁实现
利用关系型数据库的唯一约束或行级锁机制，可在低并发场景下快速构建具备基本互斥能力的分布式锁。其核心在于借助事务与索引保障写操作的原子性与排他性。
1、创建锁表，定义 lock_key 字段为唯一索引或主键；
2、加锁时执行 INSERT INTO lock_table (lock_key, holder_id, expire_time) VALUES ('order_lock', 'node_01', NOW() + INTERVAL 30 SECOND)，若违反唯一约束则加锁失败；
3、释放锁时通过 DELETE FROM lock_table WHERE lock_key = 'order_lock' AND holder_id = 'node_01' 确保仅持有者可删除；
4、部署独立定时任务，定期扫描并清理 expire_time 已过期的记录，防止节点宕机导致死锁。
二、基于Redis的分布式锁实现
依托Redis单线程原子操作与内存高速读写特性，适用于中高并发场景。需严格保障加锁与解锁的原子性、防误删及自动续期能力。
1、加锁使用 SET key value NX PX 30000 命令，其中 NX保证仅当key不存在时设置成功，PX确保锁自带30秒过期时间；
2、解锁必须通过Lua脚本校验value一致性：if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del", KEYS[1]) else return 0 end；
3、对长时任务启用看门狗机制，由客户端定期调用 EXPIRE 延长锁有效期，避免业务未完成锁却失效；
4、采用Redisson客户端时，直接调用 RLock.lock() 与 RLock.unlock() 即可自动处理可重入、续期、异常释放等逻辑。
通过 Perplexity API 进行深度搜索。提供三种模式：搜索（快速事实）、推理（复杂分析）、研究（深度报告）。返回基于 AI 且有据可依的答案。
三、基于ZooKeeper的分布式锁实现
依赖ZooKeeper的临时顺序节点与Watcher机制，提供强一致性（CP）保障，适合对锁状态严格有序、容错要求极高的协调类场景。
1、客户端在指定znode路径下创建 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 类型子节点，如 /locks/lock-000000001；
2、获取该路径下所有子节点列表，并按序号排序；
3、若当前节点序号最小，则获得锁；否则监听前一个序号节点的删除事件；
4、释放锁仅需断开ZooKeeper会话或主动删除自身节点，会话中断时ZooKeeper自动删除EPHEMERAL节点，实现锁的自动释放。
四、基于etcd的分布式锁实现
利用etcd的Lease租约与Compare-and-Swap（CAS）原语，在云原生环境中提供轻量、可靠且低延迟的分布式锁能力。
1、创建Lease并获取租约ID，有效期设为30秒；
2、使用 PUT /lock/order_lock value="node_02" lease=lease_id if_not_exists=true，if_not_exists参数确保仅首次写入成功，实现互斥；
3、启动后台协程，周期性调用 KeepAlive 接口刷新Lease，维持锁有效性；
4、解锁时执行 DELETE /lock/order_lock 并携带 prev_kv=true 参数，配合Watch监听锁变更，支持阻塞式等待。
