目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“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），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。
基于数据库实现分布式锁 基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁，下面就不介绍数据库做分布式锁，实际应用较少
基于缓存实现分布式锁
相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。
目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached等 redis setnx方法
1、这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在redis中，其他线程无法再获得到锁。
2、这把锁只能是非阻塞的，无论成功还是失败都直接返回。
3、这把锁是非重入的，一个线程获得锁之后，在释放锁之前，无法再次获得该锁，因为使用到的key在redis中已经存在。无法再执行操作。
当然，同样有方式可以解决。
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没有失效时间？传入失效时间，到达时间之后数据会自动删除。
redis中Redisson提供的分布式锁是支持锁自动续期的，也就是说，如果线程仍旧没有执行完，那么redisson会自动给redis中的目标key延长超时时间，另外Redisson 还提供了可以指定leaseTime参数的加锁方法来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了，不会延长锁的有效期。
- 非阻塞？while重复执行。
- 非可重入？在一个线程获取到锁之后，把当前主机信息和线程信息保存起来，下次再获取之前先检查自己是不是当前锁的拥有者。
但是，失效时间我设置多长时间为好？如何设置的失效时间太短，方法没等执行完，锁就自动释放了，那么就会产生并发问题。如果设置的时间太长，其他获取锁的线程就可能要平白的多等一段时间。这个问题使用数据库实现分布式锁同样存在
基于Zookeeper实现分布式锁
基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
大致思想即为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。
来看下Zookeeper能不能解决前面提到的问题。
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锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
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非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。
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不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队
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单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。可以直接使用zookeeper第三方库
Curator
客户端，这个客户端中封装了一个可重入的锁服务 -
Curator提供的InterProcessMutex是分布式锁的实现。acquire方法用户获取锁，release方法用于释放锁。
使用ZK实现的分布式锁好像完全符合了本文开头我们对一个分布式锁的所有期望。但是，其实并不是，Zookeeper实现的分布式锁其实存在一个缺点，那就是性能上可能并没有缓存服务那么高。因为每次在创建锁和释放锁的过程中，都要动态创建、销毁瞬时节点来实现锁功能。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行，然后将数据同不到所有的Follower机器上。
其实，使用Zookeeper也有可能带来并发问题，只是并不常见而已。考虑这样的情况，由于网络抖动，客户端可ZK集群的session连接断了，那么zk以为客户端挂了，就会删除临时节点，这时候其他客户端就可以获取到分布式锁了。就可能产生并发问题。这个问题不常见是因为zk有重试机制，一旦zk集群检测不到客户端的心跳，就会重试，Curator客户端支持多种重试策略。多次重试之后还不行的话才会删除临时节点。（所以，选择一个合适的重试策略也比较重要，要在锁的粒度和并发之间找一个平衡。）