在JAVA多線程編程中，經常會用到synchronized、lock和原子變量等，分布式系統中，由於分布式系統的分布性，即多線程和多進程並且分布在不同機器中，synchronized和lock這兩種鎖將失去原有鎖的效果，需要我們自己實現分布式鎖來處理並發問題。分布式系統處理並發的辦法有三種
1.隊列
我們可以將所有要執行的任務放入隊列（kafka等）里，然后一個個消費，這樣就能避免並發問題。
2.悲觀鎖
我們經常會用到的，將數據記錄加版本號，如果版本號不一致，就不更新。這種方式同JAVA的CAS理念類似。
3.分布式鎖。
常見的分布式鎖有三種實現：
基於數據庫實現分布式鎖
基於緩存，實現分布式鎖，如redis
基於Zookeeper實現分布式鎖
基於數據庫實現分布式鎖
利用數據庫表
首先創建一張鎖的表主要包含下列字段：方法名，時間戳等字段。方法名稱要游唯一性約束。
如果有多個請求同時提交到數據庫的話，數據庫會保證只有一個操作可以成功，那么我們就可以認為操作成功的那個線程獲得了該方法的鎖，可以執行方法體內容。
可以對該方案優化，記錄當前獲得鎖的機器的主機信息和線程信息，那么下次再獲取鎖的時候先查詢數據庫，如果當前機器的主機信息和線程信息在數據庫可以查到的話，直接把鎖分配給他就可以了，實現可重入鎖。
基於數據庫排他鎖
在查詢語句后面增加for update，數據庫會在查詢過程中給數據庫表增加排他鎖。當某條記錄被加上排他鎖之后，其他線程無法再在該行記錄上增加排他鎖。其他沒有獲取到鎖的就會阻塞在上述select語句上，可能的結果有2種，在超時之前獲取到了鎖，在超時之前仍未獲取到鎖。獲得排它鎖的線程即可獲得分布式鎖，當獲取到鎖之后，可以執行方法的業務邏輯，執行完方法之后，釋放鎖connection.commit()。存在的問題主要是性能不高和sql超時的異常。
基於Zookeeper實現分布式鎖
基於zookeeper臨時有序節點可以實現的分布式鎖。每個客戶端對某個方法加鎖時，在zookeeper上的與該方法對應的指定節點的目錄下，生成一個唯一的瞬時有序節點。
判斷是否獲取鎖的方式很簡單，只需要判斷有序節點中序號最小的一個。當釋放鎖的時候，只需將這個瞬時節點刪除即可。同時，其可以避免服務宕機導致的鎖無法釋放，而產生的死鎖問題。
提供的第三方庫有curator，具體使用大家可以自行去看一下。Curator提供的InterProcessMutex是分布式鎖的實現。acquire方法獲取鎖，release方法釋放鎖。
基於緩存（redis）來實現分布式鎖
網上很多用jedis.setnx()和jedis.expire()組合實現加鎖。setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST，expire()方法就是給鎖加一個過期時間。由於這是兩條Redis命令，不具有原子性，如果程序在執行完setnx()之后突然崩潰，導致鎖沒有設置過期時間。那么將會發生死鎖。網上之所以有人這樣實現，是因為低版本的jedis並不支持多參數的set()方法。
多參數的set來實現分布式鎖
public class RedisTool { private static final String LOCK_SUCCESS = "OK"; private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX"; private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX"; /** * 嘗試獲取分布式鎖 * @param jedis Redis客戶端 * @param lockKey 鎖 * @param requestId 請求標識 * @param expireTime 超期時間 * @return 是否獲取成功 */ public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) { String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime); if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) { return true; } return false; } }
可以看到，我們加鎖就一行代碼：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，這個set()方法一共有五個形參：
第一個為key，我們使用key來當鎖，因為key是唯一的。
第二個為value，我們傳的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作為鎖不就夠了嗎，為什么還要用到value？原因就是我們在上面講到可靠性時，分布式鎖要滿足第四個條件解鈴還須系鈴人，通過給value賦值為requestId，我們就知道這把鎖是哪個請求加的了，在解鎖的時候就可以有依據。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三個為nxxx，這個參數我們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當key不存在時，我們進行set操作；若key已經存在，則不做任何操作；
第四個為expx，這個參數我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期的設置，具體時間由第五個參數決定。
第五個為time，與第四個參數相呼應，代表key的過期時間。
總的來說，執行上面的set()方法就只會導致兩種結果：1. 當前沒有鎖（key不存在），那么就進行加鎖操作，並對鎖設置個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。2. 已有鎖存在，不做任何操作。
心細的童鞋就會發現了，我們的加鎖代碼滿足我們可靠性里描述的三個條件。首先，set()加入了NX參數，可以保證如果已有key存在，則函數不會調用成功，也就是只有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由於我們對鎖設置了過期時間，即使鎖的持有者后續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因為到了過期時間而自動解鎖（即key被刪除），不會發生死鎖。最后，因為我們將value賦值為requestId，代表加鎖的客戶端請求標識，那么在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。
RedLock
redlock算法是redis作者推薦的一種分布式鎖實現方式，算法的內容如下：
(1) 獲取當前時間；
(2) 嘗試從5個相互獨立redis客戶端獲取鎖；
(3) 計算獲取所有鎖消耗的時間，當且僅當客戶端從多數節點獲取鎖，並且獲取鎖的時間小於鎖的有效時間，認為獲得鎖；
(4) 重新計算有效期時間，原有效時間減去獲取鎖消耗的時間；
(5) 刪除所有實例的鎖
redlock算法相對於單節點redis鎖可靠性要更高，但是實現起來條件也較為苛刻。
(1) 必須部署5個節點才能讓Redlock的可靠性更強。
(2) 需要請求5個節點才能獲取到鎖，通過Future的方式，先並發向5個節點請求，再一起獲得響應結果，能縮短響應時間，不過還是比單節點redis鎖要耗費更多時間。
然后由於必須獲取到5個節點中的3個以上，所以可能出現獲取鎖沖突，即大家都獲得了1-2把鎖，結果誰也不能獲取到鎖，這個問題，redis作者借鑒了raft算法的精髓，通過沖突后在隨機時間開始，可以大大降低沖突時間，但是這問題並不能很好的避免，特別是在第一次獲取鎖的時候，所以獲取鎖的時間成本增加了。
數據庫鎖：
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優點：直接使用數據庫，使用簡單。
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缺點：分布式系統大多數瓶頸都在數據庫，使用數據庫鎖會增加數據庫負擔。
緩存鎖：
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優點：性能高，實現起來較為方便，在允許偶發的鎖失效情況，不影響系統正常使用，建議采用緩存鎖。
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缺點：通過鎖超時機制不是十分可靠，當線程獲得鎖后，處理時間過長導致鎖超時，就失效了鎖的作用。
zookeeper鎖：
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優點：不依靠超時時間釋放鎖；可靠性高；系統要求高可靠性時，建議采用zookeeper鎖。
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缺點：性能比不上緩存鎖，因為要頻繁的創建節點刪除節點。