在单进程的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量（可变共享变量）时，就需要对变量或代码块做同步，使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。
而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行，那么需要在某个地方做个标记，这个标记必须每个线程都能看到，当标记不存在时可以设置该标记，其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。这个标记可以理解为锁。
不同地方实现锁的方式也不一样，只要能满足所有线程都能看得到标记即可。如 Java 中 synchronize 是在对象头设置标记，Lock 接口的实现类基本上都只是某一个 volitile 修饰的 int 型变量其保证每个线程都能拥有对该 int 的可见性和原子修改，linux 内核中也是利用互斥量或信号量等内存数据做标记。
除了利用内存数据做锁其实任何互斥的都能做锁（只考虑互斥情况），如流水表中流水号与时间结合做幂等校验可以看作是一个不会释放的锁，或者使用某个文件是否存在作为锁等。只需要满足在对标记进行修改能保证原子性和内存可见性即可。
### 什么是分布式？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。
目前很多大型网站及应用都是分布式部署的，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。基于 CAP理论，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，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。
分布式场景
此处主要指集群模式下，多个相同服务同时开启.
在许多的场景中，我们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。很多时候我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，通过 Java 提供的并发 API 我们可以解决，但是在分布式环境下，就没有那么简单啦。
分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。
多线程由于可以共享堆内存，因此可以简单的采取内存作为标记存储位置。而进程之间甚至可能都不在同一台物理机上，因此需要将标记存储在一个所有进程都能看到的地方。
什么是分布式锁？
当在分布式模型下，数据只有一份（或有限制），此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。
与单机模式下的锁不仅需要保证进程可见，还需要考虑进程与锁之间的网络问题。（我觉得分布式情况下之所以问题变得复杂，主要就是需要考虑到网络的延时和不可靠。。。一个大坑）
分布式锁还是可以将标记存在内存，只是该内存不是某个进程分配的内存而是公共内存如 Redis、Memcache。至于利用数据库、文件等做锁与单机的实现是一样的，只要保证标记能互斥就行。
### 我们需要怎样的分布式锁？可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器-上的一个线程执行。
这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）
这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）
这把锁最好是一把公平锁（根据业务需求考虑要不要这条）
有高可用的获取锁和释放锁功能
获取锁和释放锁的性能要好
### 基于数据库做分布式锁基于乐观锁
基于表主键唯一做分布式锁思路：利用主键唯一的特性，如果有多个请求同时提交到数据库的话，数据库会保证只有一个操作可以成功，那么我们就可以认为操作成功的那个线程获得了该方法的锁，当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，删除这条数据库记录即可。
上面这种简单的实现有以下几个问题：
这把锁强依赖数据库的可用性，数据库是一个单点，一旦数据库挂掉，会导致业务系统不可用。
这把锁没有失效时间，一旦解锁操作失败，就会导致锁记录一直在数据库中，其他线程无法再获得到锁。
这把锁只能是非阻塞的，因为数据的 insert操作，一旦插入失败就会直接报错。没有获得锁的线程并不会进入排队队列，要想再次获得锁就要再次触发获得锁操作。
这把锁是非重入的，同一个线程在没有释放锁之前无法再次获得该锁。因为数据中数据已经存在了。
这把锁是非公平锁，所有等待锁的线程凭运气去争夺锁。
在 MySQL 数据库中采用主键冲突防重，在大并发情况下有可能会造成锁表现象。
当然，我们也可以有其他方式解决上面的问题。数据库是单点？搞两个数据库，数据之前双向同步，一旦挂掉快速切换到备库上。
没有失效时间？只要做一个定时任务，每隔一定时间把数据库中的超时数据清理一遍。
非阻塞的？搞一个 while 循环，直到 insert 成功再返回成功。