在上一篇文章中，我们知道了，当在集群环境下，synchronized关键字实现的JVM级别锁会失效的。那么怎么解决这个问题呢？我们可以使用分布式锁来解决。本文咱们就来介绍分布式锁基本原理以及不同实现方式对比。
在分布式系统中,由于多个服务实例对共享资源的访问存在竞争关系,需要使用分布式锁来实现对共享资源的互斥访问。本文将深入解析分布式锁的实现原理。
分布式系统中，分布式锁是确保数据一致性和避免并发冲突的关键工具之一。然而，分布式锁的性能往往是系统性能的瓶颈之一。在本文中，我们将探讨如何将分布式锁的性能提升100倍，从而使分布式系统更加高效和可靠。
随着互联网的快速发展，分布式系统已经成为了大型应用的标配。在分布式系统中，分布式事务和分布式锁是两个核心概念。本文将重点探讨分布式事务与分布式锁的区别，并提供相关的代码示例。
一般实现分布式锁都有哪些方式？使用redis如何设计分布式锁？使用zk来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
目前几乎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。
分布式是现在的比较主流的技术，常常和微服务一起出现。那么对于多个实例之间，如何证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源呢？我们其实一想到的就是锁，我们在java里边有 synchronized, 在python里有lock，但是这个只能到证在单机的时候不会出现线程安全问题，但是在分布式的环境下，这种方式就没有任何的作用了。shigen在实习的时候就遇到了这样的问题，最开始还不知道分布式锁。但是今天，这篇文章将会带你读懂分布式锁和它的实现方式。
在分布式系统中，为了保证数据的一致性和系统的稳定性，分布式锁是一个非常关键的组件。以下是一些常见的分布式锁实现方式：
分布式锁是一种在分布式系统环境下，通过多个节点对共享资源进行访问控制的一种同步机制。它的主要目的是防止多个节点同时操作同一份数据，从而避免数据的不一致性。
分布式锁在分布式环境中起着非常重要的作用，它可以协调多个节点的操作，保证数据的一致性。Redis作为一个高性能、高可用的缓存系统，提供了基于Redis的分布式锁的实现方案。
在微服务中很多情况下需要使用到分布式锁功能，而目前比较常见的方案是通过Redis来实现分布式锁，网上关于分布式锁的实现方式有很多，早期主要是基于Redisson等客户端，但在Spring Boot2.x以上版本中使用Redis时，其客户端库已经默认使用lettuce。
目前几乎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。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。”所以，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”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
今天这篇文章我们来聊聊在分布式环境下的一个神兵利器——分布式锁！在看这篇文章的时候，默认大家对锁已经了解了，如果不了解的朋友可以去翻翻公号前面的文章，有很多篇详细介绍了锁的一些知识。
作为一个后台开发，不管是工作还是面试中，分布式一直是一个让人又爱又恨的话题。它如同一座神秘的迷宫，时而让你迷失方向，时而又为你揭示出令人惊叹的宝藏。
在分布式系统中，处理并发读写操作是一个常见的挑战。许多应用程序需要协调并发访问共享资源，以确保数据的一致性和可靠性。为了解决这个问题，我们可以使用分布式锁来同步并发读写操作。本文将介绍如何使用Redisson实现分布式锁，并在Java应用程序中实现并发读写锁。
“锁”是我们实际工作和面试中无法避开的话题之一，正确使用锁可以保证高并发环境下程序的正确执行，也就是说只有使用锁才能保证多人同时访问时程序不会出现问题。
分布式锁，是控制分布式系统中访问共享资源的一种方式，如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，在这种情况下，便需要使用到分布式锁。
我们的手机有锁、车有锁、家门有锁、贵重物品会锁进保险箱。可以说，锁在我们生活中无处不在，时刻保护着我们的人身财产安全。
在我们的系统还没有使用分布式架构的时候，我们可以用同步锁或者Lock锁，来保证多线程并发的时候，同一时间只有一个线程修改共享变量或者执行代码块，但是当我们现在大部分系统都是分布式集群部署的，单纯的同步锁和Lock锁只能保证单个实例上的数据一致性，多实例就失去了作用。
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。
从最初的单机部署，到我们现在的分布式，微服务，随着开发场景越来越复杂，也随之产生了很多很多以前没有遇到过的问题，比如今天我们今天的话题-----分布式锁，而这个话题也可以说是面试中必问的一个问题了，当然，实现分布式锁的方式有很多种，比如mysql，zookeeper等，读完这篇文章你将学到：
在JVM中，可以使用同步锁或Lock锁，在多线程并发的情况下保证同一时间只有一个线程修改共享变量或执行代码块。然而，随着现代应用程序基本上都基于分布式集群来实现的趋势，传统Java锁在分布式环境中使用时就显得无能为力。此时，我们需要实现分布式锁来保证共享资源的原子性。分布式锁还可以用于避免不同节点执行重复的任务，例如在分布式集群中只需要保证一个服务节点发送短信，以避免多个节点重复发送短信给同一个用户，从而避免资源的浪费。
随着互联网应用的发展，越来越多的应用需要处理高并发场景。在这些场景下，如何保证数据的一致性和可靠性是一个非常重要的问题。分布式锁是一种常用的解决方案，用于实现多个应用实例之间的协调和同步。Redis 作为一个流行的内存数据库，提供了分布式锁的实现方式，本文将介绍 Redis 分布式锁的实现原理和应用场景。
要实现分布式锁，最简单的方式就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现锁。
很多小伙伴在学习Java的时候，总是感觉Java多线程在实际的业务中很少使用，以至于不会花太多的时间去学习，技术债不断累积！等到了一定程度的时候对于与Java多线程相关的东西就很难理解，今天需要探讨的东西也是一样的和Java多线程相关的！
单体系统中，在高并发场景下想要访问共享资源的时候，我们需要通过加锁的方式来保证共享资源并发的安全性，确保在同一时刻只有一个线程对共享资源进行操作。相信大家对于 Java 提供的 synchronized 关键字以及 Lock 锁都不陌生，在实际的项目中大家都使用过。如下图所示，在同一个 JVM 进程中，Thread1 获得锁之后，对共享资源进行操作，其他线程未获得锁的线程只能等待 Thread1 释放后才能进行对应的操作。
•排他性：任意时刻，只能有一个client能获取到锁•容错性：分布式锁服务一般要满足AP，也就是说，只要分布式锁服务集群节点大部分存活，client就可以进行加锁解锁操作•避免死锁：分布式锁一定能得到释放，即使client在释放之前崩溃或者网络不可达
Zookeeper 是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务、配置维护和命名服务等等。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/89526572
Redis与分布式锁的问题已经是老生常谈了，本文尝试总结一些Redis、Zookeeper实现分布式锁的常用方案，并提供一些比较好的实践思路（基于Java）。不足之处，欢迎探讨。
最近有小伙伴发消息说，在Springboot系列文第二篇，zookeeper是不是漏掉了？关于这个问题，其实我在写第二篇的时候已经考虑过，但基于本次系列文章是实战练习，在项目里你能看到Zookeeper相关内容的也只有dubbo注册地址了。因为Zookeeper在项目中，我们不需要做任何配置和代码，只需要在服务器上安装一个Zookeeper应用即可。
一般情况下，如果是单结点服务，直接用进程内的锁（一般情况下都是使用可重入锁），比如synchronized、基于AQS的ReentrantLock等。甚至于一个线程安全的容器，比如ConcurrentHashMap都可以进行资源的锁定。但是，在分布式环境中，这些方法是没有办法 跨jvm进程来做并发控制的，这时就需要分布式锁。
对于锁，大家应该都不陌生，手机上可以加锁，想用时候解锁，不用的时候上锁，那自行车、房门同样可以加把锁，道理属于类似的情况。
作者：donnie4w、链接：https://my.oschina.net/donnie4w/blog/10114233
除了以上特点之外，分布式锁最好也能满足可重入、高性能、阻塞锁特性（AQS这种，能够及时从阻塞状态唤醒）等，下面就话不多说，赶紧上（开往分布式锁的设计与实现的）车~
分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：
随着现在分布式架构越来越盛行，在很多场景下需要使用到分布式锁。很多小伙伴对于分布式锁还不是特别了解，所以特地总结了一篇文章，让大家一文读懂分布式锁的前世今生。
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。而同步本质上通过锁来实现。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。
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动，大促活动有一个共同特点就是访问量激增，在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，参加活动的商品一般都是限量库存，如何防止库存超卖，避免并发问题呢？分布式锁就是一个解决方案。
在分布式系统中，为了确保数据一致性，分布式锁成为了不可或缺的组件。Go语言以其轻量级的并发模型和高效的网络IO，非常适合构建高性能的分布式锁机制。本文将深入浅出地探讨Go语言中分布式锁的实现方式、选型考量、常见问题及避免策略，并附上代码示例。
今天我们讲讲分布式锁，网上相关的内容有很多，但是比较分散，刚好自己刚学习完总结下，分享给大家，文章内容会比较多，我们先从思维导图中了解要讲的内容。
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。本篇将详细分析分布式锁的三种实现方式及其优化方案，分析其优缺点。 为什么要使用分布式锁 为了保证一个方法在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，为
在分布式系统中，难免涉及到对同一数据的并发操作，如何保证分布式系统中数据的并发安全呢？分布式锁！
在一个分布式系统中，当一个线程去读取数据并修改的时候，因为读取和更新保存不是一个原子操作，在并发时就很容易遇到并发问题，进而导致数据的不正确。这种场景很常见，比如电商秒杀活动，库存数量的更新就会遇到。如果是单机应用，直接使用本地锁就可以避免。如果是分布式应用，本地锁派不上用场，这时就需要引入分布式锁来解决。
在学习过程中，简单的整理了一些redis跟zookeeper实现分布式锁的区别，有需要改正跟补充的地方，希望各位大佬及时指出
大家可能都知道，锁的存在本质上是为了解决共享资源互斥访问的问题，为了解决这个问题，在单机系统中（一个进程），很多开发语言都提供了锁的特性，比如说java的synchoronized、lock等；在分布式系统中（多个进程），则需要实现分布式锁，因为语言层面的锁特性不足以解决问题。
标题使用最近异常火热的微信拍一拍的方式命名，最近拍一拍的玩法被各位网友玩坏了，出现了各种版本的拍一拍。
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