在多线程并发的情况下，如何保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问？
使用java的synchronized及Reentrantlock可以保证在同一个JVM进程内的多个线程同步执行，如下图
如果在分布式的集群环境中，系统由以前的单进程多线程的程序变为了多进程多线程，这时使用以上的解决方案明显就不够了。如何保证不同节点的线程同步执行呢？
对于单进程的并发场景，我们可以使用语言和类库提供的锁。对于分布式场景，我们可以使用[分布式锁]。
针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案：
（1）基于数据库实现分布式锁
（2）基于缓存（redis，memcached，tair）实现分布式锁
（3）基于Zookeeper实现分布式锁
基于数据库实现分布式锁：
基于数据库表要实现分布式锁，最简单的方式可能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了。
当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。
创建这样一张数据库表：
CREATE TABLE`methodLock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT'主键',
`method_name` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ''COMMENT '锁定的方法名',
`desc` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '备注信息',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULTCURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '保存数据时间，自动生成',
PRIMARY KEY(`id`),
UNIQUE KEY`uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';
当我们想要锁住某个方法时，执行以下SQL：
insert into methodLock(method_name,desc) values(‘method_name’,‘desc’)
因为我们对method_name做了唯一性约束，这里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，可以执行方法体内容。
当方法执行完毕之后，想要释放锁的话，需要执行以下Sql:
delete from methodLock where method_name ='method_name'
上面这种简单的实现有以下几个问题：
（1）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。
（2）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。
（3）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。
（4）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。
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。
非重入的？在数据库表中加个字段，记录当前获得锁的机器的主机信息和线程信息，那么下次再获取锁的时候先查询数据库，如果当前机器的主机信息和线程信息在数据库可以查到的话，直接把锁分配给他就可以了。
数据库实现分布式锁的优点
直接借助数据库，容易理解。
数据库实现分布式锁的缺点
会有各种各样的问题，在解决问题的过程中会使整个方案变得越来越复杂。
操作数据库需要一定的开销，性能问题需要考虑。
使用数据库的行级锁并不一定靠谱，尤其是当我们的锁表并不大的时候。
基于缓存实现分布式锁
相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。
目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached。
Memcached分布式锁
利用Memcached的add命令。此命令是原子性操作，只有在key不存在的情况下，才能add成功，也就意味着线程得到了锁。
Redis分布式锁
和Memcached的方式类似，利用Redis的setnx命令。此命令同样是原子性操作，只有在key不存在的情况下，才能set成功。本次重点讲解Redis的分布式锁，这种实现方式比较有代表性。
如何用Redis实现分布式锁？
Redis
分布式锁的基本流程并不难理解，但要写的尽善尽美，也并不是那么容易。在这里，我们需要先了解分布式锁实现的三个核心要素：
（1）加锁
最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识，按业务来决定命名。比如想要给一种商品的秒杀活动加锁，可以给key命名为 “lock_sale_商品ID” 。而value设置成什么呢？我们可以姑且设置成1。加锁的伪代码如下：
setnx（key，1）
当一个线程执行setnx返回1，说明key原本不存在，该线程成功得到了锁；当一个线程执行setnx返回0，说明key已经存在，该线程抢锁失败。
（2）解锁
有加锁就得有解锁。当得到锁的线程执行完任务，需要释放锁，以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式是执行del指令，伪代码如下：
del（key）
释放锁之后，其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。
（3）锁超时
锁超时是什么意思呢？如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住，别的线程再也别想进来。
所以，setnx的key必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。setnx不支持超时参数，所以需要额外的指令，伪代码如下：
expire（key， 30）
综合起来，我们分布式锁实现的第一版伪代码如下：
if（setnx（key，1） == 1）{
expire（key，30）
try {
do something ......
} finally {
del（key）
}
}
上面的伪代码中，存在着三个致命问题：
（1）setnx和expire的非原子性
设想一个极端场景，当某线程执行setnx，成功得到了锁：
setnx刚执行成功，还未来得及执行expire指令，节点1 Duang的一声挂掉了。
这样一来，这把锁就没有设置过期时间，变得“长生不老”，别的线程再也无法获得锁了。
怎么解决呢？setnx指令本身是不支持传入超时时间的，幸好Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，伪代码如下：
set（key，1，30，NX）
这样就可以取代setnx指令。
（2）del 导致误删
又是一个极端场景，假如某线程成功得到了锁，并且设置的超时时间是30秒。
如果某些原因导致线程A执行的很慢很慢，过了30秒都没执行完，这时候锁过期自动释放，线程B得到了锁。
随后，线程A执行完了任务，线程A接着执行del指令来释放锁。但这时候线程B还没执行完，线程A实际上删除的是线程B加的锁。
怎么避免这种情况呢？可以在del释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁。
至于具体的实现，可以在加锁的时候把当前的线程ID当做value，并在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的ID。
加锁：
String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId，30，NX）
解锁：
if（threadId.equals(redisClient.get(key))）{
del(key)
}
但是，这样做又隐含了一个新的问题，判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。
我们都是追求极致的程序员，所以这一块要用Lua脚本来实现：
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]then returnredis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
redisClient.eval(lua , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));
这样一来，验证和删除过程就是原子操作了。
（3）出现并发的可能性
还是刚才第二点所描述的场景，虽然我们避免了线程A误删掉key的情况，但是同一时间有A，B两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。
怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程，用来给快要过期的锁“续航”。
当过去了29秒，线程A还没执行完，这时候守护线程会执行expire指令，为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次。
当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。
另一种情况，如果节点1 忽然断电，由于线程A和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。
总结
可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。并且很多缓存服务都提供了可以用来实现分布式锁的方法，比如Memcached的add方法，redis的setnx方法等。并且，这些缓存服务也都提供了对数据的过期自动删除的支持，可以直接设置超时时间来控制锁的释放。
使用缓存实现分布式锁的优点
性能好，实现起来较为方便。
使用缓存实现分布式锁的缺点
通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱。
基于Zookeeper实现分布式锁
如何用Zookeeper来实现分布式锁呢？
学习分布式锁之前，需要首先了解一下Zookeeper的[临时顺序节点]。让我们回顾一下Zookeeper节点的概念：
Zookeeper的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做Znode。
Znode分为四种类型：
1、持久节点 （PERSISTENT）
默认的节点类型。创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在 。
2、持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：
3、临时节点（EPHEMERAL）
和持久节点相反，当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除：
4、临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与zookeeper断开连接后，临时节点会被删除。
Zookeeper分布式锁的原理
Zookeeper分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：
1、获取锁
首先，在Zookeeper当中创建一个持久节点ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在ParentLock这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。
之后，Client1查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock1是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。
Client2查找ParentLock下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点Lock2是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点Lock2并不是最小的。
于是，Client2向排序仅比它靠前的节点Lock1注册Watcher，用于监听Lock1节点是否存在。这意味着Client2抢锁失败，进入了等待状态。
这样一来，Client1得到了锁，Client2监听了Lock1。这恰恰形成了一个等待队列，很像是Java当中ReentrantLock所依赖的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）。
2、释放锁
释放锁分为两种情况：
（1）任务完成，客户端显示释放
当任务完成时，Client1会显示调用删除节点Lock1的指令。
（2）任务执行过程中，客户端崩溃
获得锁的Client1在任务执行过程中，如果Duang的一声崩溃，则会断开与Zookeeper服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点Lock1会随之自动删除。
由于Client2一直监听着Lock1的存在状态，当Lock1节点被删除，Client2会立刻收到通知。这时候Client2会再次查询ParentLock下面的所有节点，确认自己创建的节点Lock2是不是目前最小的节点。如果是最小，则Client2顺理成章获得了锁。
Zookeeper和Redis分布式锁的比较
下面的表格总结了Zookeeper和Redis分布式锁的优缺点：
