前面的文章詳細介紹了「分布式互斥」，解釋了同一臨界資源（共享資源）同一時刻只能被乙個程式訪問的問題，也就是說只有獲得訪問許可權的程序才可以訪問共享資源，而此時其他程序必須等待擁有該許可權的程序釋放許可權。那麼在訪問共享資源時，這個許可權是如何設定或產生的呢？以及設定或產生這個許可權的工作原理是什麼？本文就來介紹分布式鎖是如何解決這個問題的。
通常在單機多執行緒環境中，會有多個執行緒訪問同乙個共享資源（臨界資源）的情況，此時，為了保證資料的一致性，會有某種機制來控制讓滿足某條件的執行緒訪問資源，不滿足的等待，直到下一輪競爭中滿足條件後才可訪問資源。
而這個機制就是：為了實現分布式互斥，需要在某處設定乙個所有執行緒都能看到的標記，當標記被設定後，其他執行緒只能等待擁有該標記的執行緒執行完成，並釋放該標記後，才能去設定該標記和訪問共享資源。這個標記，就是我們常說的鎖。
總結：在單機環境中鎖是實現多執行緒訪問同一共享資源時，保證同一時刻只有乙個執行緒可訪問該資源而設定的一種標記。
分布式鎖為了實現多個程序併發訪問同乙個臨界資源，同一時刻只有乙個程序可訪問共享資源，確保資料的一致性。而與單機環境下鎖的主要區別是：
執行在分布式環境：分布式鎖是在分布式環境下，系統部署在多個機器中，實現多程序分布式互斥的一種鎖；
鎖被公共儲存：為了保證多個程序能看到鎖，鎖被存在公共儲存（比如 redis、memcache、資料庫等三方儲存中）；
我們先看乙個實際場景的例子：某電商要售賣某大牌手機，庫存只有 2 個，但有多個來自不同地區的使用者幾乎同時下單，如果規定按照下單時間作為購買成功的判斷依據，最終需要保證手機售出時，資料庫中更新的庫存是正確的。
**解決上述問題單機環境鎖的方案是：**給手機的庫存數加乙個鎖。當有乙個使用者提交訂單後，後台伺服器給庫存數加乙個鎖，根據該使用者的訂單修改庫存。而其他使用者必須等到鎖釋放以後，才能重新獲取庫存數，繼續購買。在這裡，手機的庫存就是共享資源，不同的購買者對應著多個程序，後台伺服器對共享資源加的鎖就是告訴其他程序「非請勿入」。
但是上述方法能夠解決問題嗎？當然沒這麼簡單。想象一下，使用者 a 想買 1 個手機，使用者 b 想買 2 個手機。在理想狀態下，使用者 a 網速好先買走了 1 個，庫存還剩下 1 個，此時應該提示使用者 b 庫存不足，使用者 b 購買失敗。但實際情況是，使用者 a 和使用者 b 同時獲取到商品庫存還剩 2 個，使用者 a 買走 1 個，在使用者 a 更新庫存之前，使用者 b 又買走了 2 個，此時使用者 b 更新庫存，商品還剩 0 個。這時，電商就頭大了，總共 2 個吹風機，卻賣出去了 3 個。
所以，如果只使用單機鎖將會出現不可預知的後果。因此，在高併發場景下，為了保證臨界資源同一時間只能被乙個程序使用，從而確保資料的一致性，我們就需要引入分布式鎖了。此外，在大規模分布式系統中，單個機器的執行緒鎖無法管控多個機器對同一資源的訪問，這時使用分布式鎖，就可以把整個集群當作乙個應用一樣去處理，實用性和擴充套件性更好。
實現分布式鎖的 3 種主流方法：
1.4.1 基於資料庫實現分布式鎖
基於資料庫實現分布式鎖的方式就是建立一張鎖表，然後通過操作該表中的資料來實現。當我們要鎖住某個資源時，就在該表中增加一條記錄，想要釋放鎖的時候就刪除這條記錄。資料庫對共享資源做了唯一性約束，如果有多個請求被同時提交到資料庫的話，資料庫會保證只有乙個操作可以成功，操作成功的那個執行緒就獲得了訪問共享資源的鎖，可以進行操作。
實現過程舉例：
下面，我們還是以上面電商售賣手機的場景為例。手機庫存是 2 個，有 3 個來自不同地區的使用者想要購買，其中使用者 a 想買 1 個，使用者 b 想買 2 個，使用者 c 想買 1 個。具體實現過程如下：
1.4.2 基於快取實現分布式鎖
基於資料庫實現的分布式鎖，是最容易理解的。但是，因為資料庫需要落到硬碟上，頻繁讀取資料庫會導致 io 開銷大，因此這種分布式鎖適用於併發量低，對效能要求低的場景。
對於雙 11、雙 12 等需求量激增的場景，資料庫鎖是無法滿足其效能要求的，而基於快取實現分布式鎖的方式，非常適合解決這種場景下的問題。所謂基於快取，也就是說把資料存放在計算機記憶體中，不需要寫入磁碟，減少了 io 讀寫。
redis-基於快取實現分布式鎖的方式：
redis 通常可以使用setnx(key, value) 函式來實現分布式鎖。key和value就是基於快取的分布式鎖的兩個屬性，其中 key 表示鎖 id，value = currenttime + timeout，表示當前時間 + 超時時間。也就是說，某個程序獲得 key 這把鎖後，如果在 value 的時間內未釋放鎖，系統就會主動釋放鎖
。setnx 函式的返回值有 0 和 1：
1.4.3 基於 zookeeper 實現分布式鎖
zookeeper 基於樹形資料儲存結構實現分布式鎖，來解決多個程序同時訪問同一臨界資源時，資料的一致性問題。zookeeper 的樹形資料儲存結構主要由 4 種節點構成：
在與該方法對應的持久節點shared_lock的目錄下，為每個程序建立乙個臨時順序節點。如下圖所示，手機就是乙個擁有 shared_lock 的目錄，當有人買手機時，會為他建立乙個臨時順序節點。
每個程序獲取 shared_lock 目錄下的所有臨時節點列表，註冊子節點變更的 watcher，並監聽節點。
每個節點確定自己的編號是否是 shared_lock 下所有子節點中最小的，若最小，則獲得鎖。例如，使用者 a 的訂單最先到伺服器，因此建立了編號為 1 的臨時順序節點 locknode1。該節點的編號是持久節點目錄下最小的，因此獲取到分布式鎖，可以訪問臨界資源，從而可以購買手機。
若本程序對應的臨時節點編號不是最小的，則分為兩種情況：a. 本程序為讀請求，如果比自己序號小的節點中有寫請求，則等待；b. 本程序為寫請求，如果比自己序號小的節點中有讀請求，則等待。
例如，使用者 b 也想要買手機，但在他之前，使用者 c 想看看手機的庫存量。因此，使用者 b 只能等使用者 a 買完手機、使用者 c 查詢完庫存量後，才能購買手機。
小結：
使用 zookeeper 可以完美解決設計分布式鎖時遇到的各種問題，比如單點故障、不可重入、死鎖等問題。雖然 zookeeper 實現的分布式鎖，幾乎能涵蓋所有分布式鎖的特性，且易於實現，但需要頻繁地新增和刪除節點，所以效能不如基於快取實現的分布式鎖。
1.4.4 三種分布式鎖實現方式對比
總結來說，zookeeper 分布式鎖的可靠性最高，有封裝好的框架，很容易實現分布式鎖的功能，並且幾乎解決了資料庫鎖和快取式鎖的不足，因此是實現分布式鎖的首選方法。
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