前言
隨著微處理機技術的發展，人們只需花幾百美元就能買到一個CPU芯片，這個芯片每秒鐘執行的指令比80年代最大的大型機的處理機每秒鐘所執行的指令還多。如果你願意付出兩倍的價錢，將得到同樣的CPU，但它卻以更高的時鐘速率運行。因此，最節約成本的辦法通常是在一個系統中使用集中在一起的大量的廉價CPU。所以，傾向於分佈式系統的主要原因是它可以潛在地得到比單個的大型集中式系統好得多的性價比。實際上，分佈式系統是通過較低廉的價格來實現相似的性能的。
隨著互聯網的興起，越來越多的人使用者互聯網產品。一般互聯網系統都是分佈式部署的，分佈式部署確實能帶來性能和效率上的提升，提升效率的同事，我們還需要注意，保證一個分佈式環境下數據一致性的問題。
分佈式鎖簡述
在單機時代，雖然不存在分佈式鎖，但也會面臨資源互斥的情況，只不過在單機的情況下，如果有多個線程要同時訪問某個共享資源的時候，我們可以採用線程間加鎖的機制，即當某個線程獲取到這個資源後，就需要對這個資源進行加鎖，當使用完資源之後，再解鎖，其它線程就可以接著使用了。例如，在JAVA中，甚至專門提供了一些處理鎖機制的一些API（synchronize/Lock等）。
但是到了分佈式系統的時代，這種線程之間的鎖機制，就沒作用了，系統可能會有多份並且部署在不同的機器上，這些資源已經不是在線程之間共享了，而是屬於進程之間共享的資源。因此，為了解決這個問題，「分佈式鎖」就強勢登場了。
分佈式鎖是控制分佈式系統之間同步訪問共享資源的一種方式。在分佈式系統中，常常需要協調他們的動作。如果不同的系統或是同一個系統的不同主機之間共享了一個或一組資源，那麼訪問這些資源的時候，往往需要互斥來防止彼此干擾來保證一致性，在這種情況下，便需要使用到分佈式鎖。
在分佈式系統中，常常需要協調他們的動作。如果不同的系統或是同一個系統的不同主機之間共享了一個或一組資源，那麼訪問這些資源的時候，往往需要互斥來防止彼此干擾來保證一致性，這個時候，便需要使用到分佈式鎖。
分佈式鎖要滿足哪些要求呢？
排他性：在同一時間只會有一個客戶端能獲取到鎖，其它客戶端無法同時獲取
避免死鎖：這把鎖在一段有限的時間之後，一定會被釋放（正常釋放或異常釋放）
高可用：獲取或釋放鎖的機制必須高可用且性能佳
…
目前相對主流的有三種，從實現的複雜度上來看，從上往下難度依次增加：
數據庫(MySQL)
Redis
ZooKeeper
基於數據庫實現
基於數據庫來做分佈式鎖的話，通常有兩種做法：
1.基於數據庫的樂觀鎖
2.基於數據庫的悲觀鎖
樂觀鎖
樂觀鎖的特點先進行業務操作，不到萬不得已不去拿鎖。即“樂觀”的認為拿鎖多半是會成功的，因此在進行完業務操作需要實際更新數據的最後一步再去拿一下鎖就好。
樂觀鎖機制其實就是在數據庫表中引入一個版本號（version）字段來實現的。當我們要從數據庫中讀取數據的時候，同時把這個version字段也讀出來，如果要對讀出來的數據進行更新後寫回數據庫，則需要將version加1，同時將新的數據與新的version更新到數據表中，且必須在更新的時候同時檢查目前數據庫裡version值是不是之前的那個version，如果是，則正常更新。如果不是，則更新失敗，說明在這個過程中有其它的進程去更新過數據了。
看圖敘事。模擬實戰場景。
如上圖，故事男主人公(以下簡稱男主)打算去ATM機取3000元，故事女主人公(以下簡稱女主)則要在某寶買買買，買個包需要3000元，賬戶的餘額是5000元。如果沒有采用鎖的話，在兩人同時取款和買買買，可能會出現合計消費了6000，導致賬戶餘額異常。所以需要用到鎖的機制，當男主女主甚至更多小主同時消費時，除了讀取到6000的賬戶餘額外，還需要讀取到當前的版本號version=1，等先行消費成功的主人公(無論誰先消費)去出發修改賬戶餘額的同時，會觸發version=version+1，即version=2。那麼其他人使用未更新的version(1)去更新賬戶餘額時就會發現版本號不對，就會導致本次更新失敗，就得重新去讀取最新賬戶餘額以及版本號。
樂觀鎖遵循的兩點法則：
1.鎖服務要有遞增的版本號version
2.每次更新數據的時候都必須先判斷版本號對不對，然後再寫入新的版本號
悲觀鎖
悲觀鎖的特點是先獲取鎖，再進行業務操作，即“悲觀”的認為獲取鎖是非常有可能失敗的，因此要先確保獲取鎖成功再進行業務操作。
通常所說的“一鎖二查三更新”即指的是使用悲觀鎖。通常來講在數據庫上的悲觀鎖需要數據庫本身提供支持，即通過常用的select … for update操作來實現悲觀鎖。當數據庫執行select for update時會獲取被select中的數據行的行鎖，因此其他併發執行的select for update如果試圖選中同一行則會發生排斥（需要等待行鎖被釋放），因此達到鎖的效果。select for update獲取的行鎖會在當前事務結束時自動釋放，因此必須在事務中使用。
示例：
樂觀鎖與悲觀鎖的區別
樂觀鎖的思路一般是表中增加版本字段，更新時where語句中增加版本的判斷，算是一種CAS（Compare And Swep）操作，銀行消費場景中version起到了版本控制的作用（ AND version=#{version}）。
悲觀鎖之所以是悲觀，在於他認為本次操作會發生併發衝突，所以一開始就對銀行賬戶加上鎖（SELECT … FOR UPDATE），然後就可以安心的做判斷和更新，因為這時候不會有別人更新賬戶餘額。
基於Redis實現
基於Redis實現的鎖機制，主要是依賴redis自身的原子操作，例如：
SET user_key user_value NX PX 100
redis從2.6.12版本開始，SET命令才支持這些參數：
NX：只在在鍵不存在時，才對鍵進行設置操作，SET key value NX 效果等同於 SETNX key value
PX millisecond：設置鍵的過期時間為millisecond毫秒，當超過這個時間後，設置的鍵會自動失效
上述代碼示例是指，當redis中不存在user_key這個鍵的時候，才會去設置一個user_key鍵，並且給這個鍵的值設置為 user_value，且這個鍵的存活時間為100ms
為什麼這個命令可以幫我們實現鎖機制呢？
因為這個命令是隻有在某個key不存在的時候，才會執行成功。那麼當多個進程同時併發的去設置同一個key的時候，就永遠只會有一個進程成功。當某個進程設置成功之後，就可以去執行業務邏輯了，等業務邏輯執行完畢之後，再去進行解鎖。
解鎖很簡單，只需要刪除這個key就可以了，不過刪除之前需要判斷，這個key對應的value是當初自己設置的那個。
另外，針對redis集群模式的分佈式鎖，可以採用redis的Redlock(可能會被牆)機制。
基於ZooKeeper實現
其實基於ZooKeeper，就是使用它的臨時有序節點來實現的分佈式鎖。
原理
當某客戶端要進行邏輯的加鎖時，就在zookeeper上的某個指定節點的目錄下，去生成一個唯一的臨時有序節點， 然後判斷自己是否是這些有序節點中序號最小的一個，如果是，則算是獲取了鎖。如果不是，則說明沒有獲取到鎖，那麼就需要在序列中找到比自己小的那個節點，並對其調用exist()方法，對其註冊事件監聽，當監聽到這個節點被刪除了，那就再去判斷一次自己當初創建的節點是否變成了序列中最小的。如果是，則獲取鎖，如果不是，則重複上述步驟。
當釋放鎖的時候，只需將這個臨時節點刪除即可。
如上圖，locker是一個持久節點，node_1/node_2/…/node_n 就是上面說的臨時節點，由客戶端client去創建的。
client_1/client_2/…/clien_n 都是想去獲取鎖的客戶端。以client_1為例，它想去獲取分佈式鎖，則需要跑到locker下面去創建臨時節點（假如是node_1）創建完畢後，看一下自己的節點序號是否是locker下面最小的，如果是，則獲取了鎖。如果不是，則去找到比自己小的那個節點（假如是node_2），找到後，就監聽node_2，直到node_2被刪除，那麼就開始再次判斷自己的node_1是不是序列中最小的，如果是，則獲取鎖，如果還不是，則繼續找一下一個節點。
博客總結
分佈式鎖有很多種，開篇說的"相對主流的有三種"只是針對我所遇到的。分佈式鎖未來肯定是千變萬化的，無論你身處一個什麼樣的公司，最開始的工作可能都得儘可能的從簡單的做起。希望大家能根據所在公司業務場景，選擇適合所在項目的方案。
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