随着互联网技术的发展，对于很多应用系统来讲，单体结构已经完全不能满足互联网高并发的需求了，很多系统都在慢慢的转向分布式的发展方向，这也成为提升用户体验感的重要手段之一。因为引入了分布式系统，所以需要引入分布式锁来解决分布式应用之间的共享资源并发访问问题。那么下面我们就来看看关于分布式锁相关的内容。

分布式锁介绍

首先在传统的单体应用中，如果出现了并发访问共享资源的状况，我们可以操作Synchroinzed机制来实现锁。但是随着业务的不断增长，企业为了能够适应业务需求的发展不得不对原有的单体应用进行拆分成为分布式的应用。这种分布式部署在带来性能上的提升的同时，也带来了很多的问题，例如分布式事务、分布式锁等等。

就如之前提到的分布式应用是多个应用分别部署到不同的服务器上，并且这些应用在每台服务器上都有自己单独的JVM资源，而这些JVM资源不再是我们在单体应用中看到的那种共享资源了。为了解决在分布式环境下的共享资源线程安全问题，就出现了分布式锁的概念。

锁机制

在单体应用中，解决高并发访问的问题主要借助的就是JDK所提供的一些关键字以及支持并发操作的工具类。例如之前我们提到的Synchroinzed关键字、Lock类、RetreenLock类等等。这种访问机制就是JDK提供给单体应用的锁机制。而这些方式在解决高并发数据一致性问题上也确实起到了一定的作用，也成为了经得起考验的单体应用并发访问共享资源控制的实现方案之一。

这里我们通过一个模拟售票窗口的小例子来理解一下单体应用Java锁。

public class Ticket implements Runnable {
    //未设置票数，默认为100
    private int num = 100;

    public Ticket() {
    }
    //获取传入票数
    public Ticket(int num) {
        this.num = num;
    }
    public void run() {
        while (true) {
            //加锁，当一个进程进入时其他进程阻塞，防止数据出错
            synchronized (this) {
                try {
                    //延时1秒
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                if (num > 0) {
                    System.out.printf("[%s] 售出一张票，剩余%d张票%n", Thread.currentThread().getName(), --num);
                } else {
                    System.out.printf("%n[%s] 票已售完，停止售票。", Thread.currentThread().getName());
                    break;
                }
            }
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

模拟四个站台同时买票

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        //传入票数
        Ticket ticket = new Ticket(20);
        //创建四个新线程并且更名
        Thread thread = new Thread(ticket, "北京西站");
        Thread thread1 = new Thread(ticket, "北京东站");
        Thread thread2 = new Thread(ticket, "北京南站");
        Thread thread3 = new Thread(ticket, "北京北站");
        //启动四个线程
        thread.start();
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread3.start();
    }
}

这里我们就可以将车票看做是一个共享资源，所有的车站都在对其进行售票。而这里我们也看到了再单体应用中使用最多的锁机制Synchroinzed关键字来解决多个站台并发访问车票信息的导致超卖现象发生的问题。

加锁的关键，就是防止同一时间多个线程对共享资源进行访问修改，这个时候就会导致数据异常等问题的出现。当然这是在单体应用的架构下的实现方式，那么如果在分布式架构下这种方式是否起作用呢？

分布式锁

根据之前的分析，我们知道，无论是采用Synchroinzed关键字还是使用并发操作工具类Lock的方式控制并发线程对共享资源的访问都只是适用于单体应用或者是单一部署的应用程序。对于分布式系统来讲在一个分布式系统中存在多个应用实例，而这种方式只能锁定当前JVM中的共享资源，这就导致整个的分布式系统对于共享资源的控制就有些力不从心了。

分布式锁也是一种锁机制，只不过这种锁机制是专门为分布式环境而设计的。它并不是一种什么全新的理念，或者是某个中间件。而只是一种锁的分布式实现机制、实现方案。是用来解决在分布式环境下对于多个应用之间对共享资源访问进行安全性控制的解决方案。

在实际应用中，分布式锁需要结合具体的应用，具体的分布式系统设计来实现，才能保证将整体的系统效率发挥到最大。也就是说虽然分布式锁说起来很简单，看上去也很容易，但真要与实际的业务结合起来，部署到分布式环境下，要考虑的问题还是非常多的。

由于分布式系统底层大部分都是采用网络进行通信，众所周知的是，但凡是网络传输、通信，等场景就会有各种网络延迟，网络不稳定，甚至有的时候会出现网络中断的情况的出现。这个时候，如果分布式锁使用的不恰当，很有可能会出现死锁，或者是获取不到锁等情况。所以说分布式锁在分布式系统中的使用还是非常难落地的。

分布式锁的要求

根据上面的分析，在实现分布式锁的场景中，分布式锁应该满足如下的一些要求。

排他性

所谓的排他性就是说，在分布式场景下，对于共享的资源的控制只能是同一时间被被同一台机机器上的一个线程所访问。

避免死锁

避免死锁是指在当前服务器线程获取到锁之后，经过一段时间之后分布式锁一定要能被释放，这里的释放包括正常的业务逻辑执行成功之后的释放，还包括在整个业务逻辑执行失败之后也要能进行释放。

高可用

对于分布式锁来讲，一定要保证锁的高可用。不然就会导致系统出现严重的问题。

可重入

分布式锁最好是一把可重入的锁，因为在不同服务器的不同线程逻辑中可能会出现调用同一个业务的情况，这个时候如果不能试下重入的话就会导致业务进入到一个死循环中，无法正常执行，无法正常释放。

公平性

锁的公平性主要是要保证多服务器多线程在访问分布式锁的时候都是可以公平获取锁的，不会再因为某个线程调用次数多而它对应获取锁的操作就容易。

分布式锁的实现方式

根据以上的几点要求，在实际开发中也总结出了几种分布式锁实现方案。

基于数据库实现乐观分布式锁

主要是通过在查询、操作共享记录的时候带上一个版本标记字段，通过版本标记字段来控制对于共享数据的更新操作。有点类似于CAS。

基于数据库实现悲观分布式锁

这里以InnoDB引擎为例，可以通过在操作共享数据的记录上增加for update 关键字，标记当前数据已经被当前线程锁定，只有当当前线程执行并且提交完事务之后，才会释放对应的锁。其他线程才可以正常访问该记录。

基于Redis原子性操作实现分布式锁

主要是通过Redis的原子性操作SETNX和EXPIRE来实现。利用的就是Redis的存储结构。SETNX表示只有当KEY不存在的时候才会创建，而EXPIRE则是用来操作释放锁。

基于Zookeeper实现互斥排它锁

主要是通过Zookeeper的临时节点来维护分布式锁，保证了同一时刻只能有一个线程访问共享资源，并且也可以进行释放操作。