分布式系统中，有哪些不同的分布式锁实现策略？

本文共计4570个文字，预计阅读时间需要19分钟。

前言：近年来，几乎所有大型网站及应用都采用分布式部署。分布式场景中的数据一致性问题是至关重要的议题。

分布式系统的CAP理论告诉我们，任何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）。

简单来说，任何一个分布式系统只能在这三者之间做出选择，无法三者兼得。

前言

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。

 

在很多场景中，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。有的时候，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，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。