什么是分布式锁？
在一些分布事场景下，为了保证数据的一致性，而分布式锁就是用来解决这个问题的。例如，当多台机器需要对同一个用户属性进行修改时，就会出现属性值跟预想的不一样的结果，如下图所示：
PS：其实跟多线程锁需要解决的问题很像——都是为了达到数据的一致性。只不过多线程锁是为了解决单机问题，而分布式锁是为了解决多台机器（分布式集群）的问题。
分布式锁应该具备的条件：
- 一个方法同一时间只能被一台机器执行；
- 高可用的获取锁和释放锁；
- 高性能的获取锁和释放锁；
- 具备可重入性；
- 具备相应的机制，防止死锁；
三种分布式锁的实现
有三种实现分布式的方式，分别是：
- 基于数据库；
- 基于缓存（Redis）；
- 基于Zookeeper；
基于数据库
这种方式的核心思想是：在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。
PS：唯一索引是啥？这应该不用解释了。
这种方式的问题：
- 数据库的可用性和性能直接影响分布式锁，因此数据库需要双机部署、数据同步等；
- 不具备可重入，因为同一行数据只能存在一个；
- 没有锁失效的机制；
- 为了阻塞锁等方式，实现方式比较复杂；
基于缓存（Redis）
Redis实现分布式锁的方式的核心就是：Redis性能较好，而且内置分布式锁命令。
具体步骤：
- 获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
- 获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
- 释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
这种方式也有缺点：
Redis的性能很好，但是无论是单机还是主从备换模式都可能会造成锁丢失。
基于Zookeeper
Zookeeper**是一个专门为分布式应用提供一致性服务的开源组件，**内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名，步骤如下：
- 创建一个目录mylock；
- 线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
- 获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
- 线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
- 线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
缺点就在于：
需要频繁的创建和删除节点，性能不如Redis。
总结
分布式的CAP理论表明——任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。因此没有一种方式可以使得分布式锁完美无缺，具体使用什么方式来实现分布式锁，都应根据不同的应用场景选择最适合的实现方式。
