一、单机模式
在这种情况下，如果我们实现锁可以使用synchronized或ReentrantLock，但是在分布式情况下，它们最多只能锁住当前JVM的线程，对于其它server的线程无能为力。那么怎么处理呢？
二、分布式锁
1、基于数据库表做乐观锁
一般是通过为数据库表添加一个 “version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加1。在更新过程中，会对版本号进行比较，如果是一致的，没有发生改变，则会成功执行本次操作；如果版本号不一致，则会更新失败。
2、使用memcached的add()方法
该命令只有KEY不存在时，才进行添加，或者不会处理。Memcached 所有命令都是原子性的，并发下add 同一个KEY ，只会一个会成功。
我们需要在add()的使用指定当前添加的这个key的有效时间，如果不指定有效时间，正常情况下执行完自己的业务后，使用delete方法将这个key删除掉，也就是释放了占用的资源。但是，如果在占位成功后，memecached或者自己的业务服务器发生宕机了，那么这个资源将无法得到释放。所以通过对key设置超时时间，即便发生了宕机的情况，也不会将资源一直占用，可以避免死锁的问题。
3、使用redis的setnx()、expire()方法
这个方案相对于memcached()的add()方案，redis占优势的是，其支持的数据类型更多，而memcached只支持String一种数据类型。
具体使用步骤如下：
- setnx()该方法是原子的，如果key不存在，则设置当前key成功，返回1；如果当前key已经存在，则设置当前key失败，返回0；
- 但是要注意的是setnx命令不能设置key的超时时间，只能通过expire()来对key设置；
- 执行完业务代码后，通过delete命令立即删除key。
4、zookeeper分布式锁
首先我们来了解一下zookeeper的特性，看看它为什么适合做分布式锁，
zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定统一个目录下只能有一个唯一文件名。
数据模型：
- 永久节点：节点创建后，不会因为会话失效而消失
- 临时节点：与永久节点相反，如果客户端连接失效，则立即删除节点
- 顺序节点：与上述两个节点特性类似，如果指定创建这类节点时，zk会自动在节点名后加一个数字后缀，并且是有序的。
监视器（watcher）：
- 当创建一个节点时，可以注册一个该节点的监视器，当节点状态发生改变时，watch被触发时，ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知，因为watch只能被触发一次。
根据zookeeper的这些特性，我们来看看如何利用这些特性来实现分布式锁：
1. 创建一个锁目录lock
2. 希望获得锁的线程A就在lock目录下，创建临时顺序节点
3. 获取锁目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁
4. 线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听(watcher)比自己次小的节点（只关注比自己次小的节点是为了防止发生“羊群效应”）
5. 线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是最小的节点，获得锁。
使用zookeeper的优点
- 锁无法释放？使用Zookeeper可以有效的解决锁无法释放的问题，因为在创建锁的时候，客户端会在ZK中创建一个临时节点，一旦客户端获取到锁之后突然挂掉（Session连接断开），那么这个临时节点就会自动删除掉。其他客户端就可以再次获得锁。
- 非阻塞锁？使用Zookeeper可以实现阻塞的锁，客户端可以通过在ZK中创建顺序节点，并且在节点上绑定监听器，一旦节点有变化，Zookeeper会通知客户端，客户端可以检查自己创建的节点是不是当前所有节点中序号最小的，如果是，那么自己就获取到锁，便可以执行业务逻辑了。
- 不可重入？使用Zookeeper也可以有效的解决不可重入的问题，客户端在创建节点的时候，把当前客户端的主机信息和线程信息直接写入到节点中，下次想要获取锁的时候和当前最小的节点中的数据比对一下就可以了。如果和自己的信息一样，那么自己直接获取到锁，如果不一样就再创建一个临时的顺序节点，参与排队。
- 单点问题？使用Zookeeper可以有效的解决单点问题，ZK是集群部署的，只要集群中有半数以上的机器存活，就可以对外提供服务。
参考文章：https://www.cnblogs.com/austinspark-jessylu/p/8043726.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/qingchen521/p/8976559.html