分布式环境下的解决方案—

分布式锁，也就是在多进程情况下的锁。

多进程的锁跟多线程的锁有什么相同的地方呢？

需要有存储锁的空间，并且锁的空间是可以访问到的。
锁需要被唯一标识。
锁要有至少两种状态。

储存空间：

锁是一个抽象的概念，锁的实现，需要依存于一个可以存储锁的空间。在多线程中是内存，在多进程中是内存或者磁盘。更重要的是，这个空间是可以被访问到的。多线程中，不同的线程都可以访问到堆中的成员变量；在多进程中，不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中，不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。这就需要一个都能访问到的外部空间来作为存储空间。

最普遍的外部存储空间就是数据库了，事实上也确实有基于数据库做分布式锁（行锁、version乐观锁），如quartz集群架构中就有所使用。除此以外，还有各式缓存如Redis、Tair、Memcached、Mongodb，当然还有专门的分布式协调服务Zookeeper，甚至是另一台主机。只要可以存储数据、锁在其中可以被多主机访问到，那就可以作为分布式锁的存储空间。

唯一标识：

不同的共享资源，必然需要用不同的锁进行保护，因此相应的锁必须有唯一的标识。在多线程环境中，锁可以是一个对象，那么对这个对象的引用便是这个唯一标识。多进程环境中，信号量在共享内存中也是由引用来作为唯一的标识。但是如果不在内存中，失去了对锁的引用，如何唯一标识它呢？上文提到的有名信号量，便是用硬盘中的文件名作为唯一标识。因此，在分布式环境中，只要给这个锁设定一个名称，并且保证这个名称是全局唯一的，那么就可以作为唯一标识。

至少两种状态：

为了给临界区加锁和解锁，需要存储两种不同的状态。如ReentrantLock中的status，0表示没有线程竞争，大于0表示有线程竞争；信号量大于0表示可以进入临界区，小于等于0则表示需要被阻塞。因此只要在分布式环境中，锁的状态有两种或以上：如有锁、没锁；存在、不存在等等，均可以实现。

数据库：去判断某个字段的状态来判断是否能得到锁。

redis：根据 setnx 命令来判断，如果返回1 则获取到了锁，否则就是没获取到，死锁，锁的有效期的问题点：

zookeeper ： 1、通过注册临时节点的方式，能注册成功会返回节点的名称，就是获取到了锁，

2、去创建最小临时有序节点，通过一系列的判断，当注册的节点是最小节点时就获取到了锁。临时节点消失也就意味着锁释放。

通过了解分布式锁跟普通的锁的相同点之后，其实自己就可以实现一个简单的分布式锁，但为什么要用redis或者是 zookeeper这样复杂的中间件呢？

因为redis 跟zookeeper 会给我们解决下面这些问题：

问题1：锁状态判断原子性无法保证
从读取锁的状态，到判断该状态是否为被锁，需要经历两步操作。如果不能保证这两步的原子性，就可能导致不止一个请求获取到了锁，这显然是不行的。因此，我们需要保证锁状态判断的原子性。
问题2：网络断开或主机宕机，锁状态无法清除
假设在主机已经获取到锁的情况下，突然出现了网络断开或者主机宕机，如果不做任何处理该锁将仍然处于被锁定的状态。那么之后所有的请求都无法再成功抢占到这个锁。因此，我们需要在持有锁的主机宕机或者网络断开的时候，及时的释放掉这把锁。
问题3：无法保证释放的是自己上锁的那把锁
在解决了问题2的情况下再设想一下，假设持有锁的主机A在临界区遇到网络抖动导致网络断开，分布式锁及时的释放掉了这把锁。之后，另一个主机B占有了这把锁，但是此时主机A网络恢复，退出临界区时解锁。由于都是同一把锁，所以A就会将B的锁解开。此时如果有第三个主机尝试抢占这把锁，也将会成功获得。因此，我们需要在解锁时，确定自己解的这个锁正是自己锁上的。

在实际的情况下，还有这些问题：

可重入：线程中的可重入，指的是外层函数获得锁之后，内层也可以获得锁，ReentrantLock和synchronized都是可重入锁；衍生到分布式环境中，一般仍然指的是线程的可重入，在绝大多数分布式环境中，都要求分布式锁是可重入的。
惊群效应（Herd Effect）：在分布式锁中，惊群效应指的是，在有多个请求等待获取锁的时候，一旦占有锁的线程释放之后，如果所有等待的方都同时被唤醒，尝试抢占锁。但是这样的情况会造成比较大的开销，那么在实现分布式锁的时候，应该尽量避免惊群效应的产生。
公平锁和非公平锁：不同的需求，可能需要不同的分布式锁。非公平锁普遍比公平锁开销小。但是业务需求如果必须要锁的竞争者按顺序获得锁，那么就需要实现公平锁。
阻塞锁和自旋锁：针对不同的使用场景，阻塞锁和自旋锁的效率也会有所不同。阻塞锁会有上下文切换，如果并发量比较高且临界区的操作耗时比较短，那么造成的性能开销就比较大了。但是如果临界区操作耗时比较长，一直保持自旋，也会对CPU造成更大的负荷。