分布式锁(1)-分布式锁简介

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1.什么是分布式锁

为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。

2.为何需要分布式锁

成员变量 A 存在 JVM1、JVM2、JVM3 三个 JVM 内存中
成员变量 A 同时都会在 JVM 分配一块内存，三个请求发过来同时对这个变量操作，显然结果是不对的
不是同时发过来，三个请求分别操作三个不同 JVM 内存区域的数据，变量 A 之间不存在共享，也不具有可见性，处理的结果也是不对的
注：该成员变量 A 是一个有状态的对象

如果我们业务中确实存在这个场景的话，我们就需要一种方法解决这个问题，这就是分布式锁要解决的问题

3.分布式锁应该具备哪些条件

在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
高可用的获取锁与释放锁
高性能的获取锁与释放锁
具备可重入特性（可理解为重新进入，由多于一个任务并发使用，而不必担心数据错误）
具备锁失效机制，防止死锁
具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败

4.分布式锁的实现方式

目前几乎所有大型网站及应用都是分布式部署，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。
一般情况下，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。
在很多时候，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，我们需要保证一信方法在同一时间内只能被同一个线程执行。
而分布式锁的具体实现方案有如下三种：

基于数据库（MySQL）实现：MySQL 本身有自带的悲观锁 for update 关键字，也可以自己实现悲观/乐观锁来达到目的；
基于缓存（Redis，Memcached等）实现:
- 利用 Memcached 的 add 命令。此命令是原子性操作，只有在 key 不存在的情况下，才能 add 成功，也就意味着线程得到了锁。
- 和 Memcached 的方式类似，利用 Redis 的 setnx 命令。此命令同样是原子性操作，只有在 key 不存在的情况下，才能 set 成功。
基于Zookeeper实现：利用 Zookeeper 的顺序临时节点，来实现分布式锁和等待队列。Zookeeper 设计的初衷，就是为了实现分布式锁服务的。

5.三种方案的比较

从理解的难易程度（从低到高）：

数据库 > 缓存 > Zookeeper

从实现的复杂性角度（从低到高）：

Zookeeper >= 缓存 > 数据库

从性能角度（从高到低）：

缓存 > Zookeeper >= 数据库

从可靠性角度（从高到低）：

Zookeeper > 缓存 > 数据库

分布式锁(1)-分布式锁简介