数据库分布式锁
Redis实现分布式锁
ZooKeeper实现分布式锁
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1.「锁的互斥性」：在分布式集群应用中，共享资源的锁在同一时间只能被一个对象获取。
2. 「可重入」：为了避免死锁，这把锁是可以重入的，并且可以设置超时。
3. 「高效的加锁和解锁」：能够高效的加锁和解锁，获取锁和释放锁的性能也好。
4. 「阻塞、公平」：可以根据业务的需要，考虑是使用阻塞、还是非阻塞，公平还是非公平的锁。
数据库分布式锁：
在数据库的分布式锁的实现中，分为「悲观锁和乐观锁」，「悲观锁的实现依赖于数据库自身的锁机制实现」。
--》悲观锁
当一个数据库表被加上了排它锁，其它的客户端是不能够再对加锁的数据行加任何的锁，只能等待当前持有锁的释放锁。
排它锁是基于InnoDB存储引擎的，在执行操作的时候，在sql中加入for update，可以给数据行加上排它锁。
在代码的层面上使用connection.commit();，便可以释放锁，但是数据库复杂的加锁和解锁、事务等一系列消耗性能的操作，终归是无法抗高并发。
--》乐观锁
数据库乐观锁的方式实现分布式锁是基于「版本号控制」的方式实现，类似于「CAS的思想」，它认为操作的过程并不会存在并发的情况，只有在update version的时候才会去比较。
Redis实现的分布式锁：
Redis实现分布式锁的 方式，可以使用setnx、getset、expire、del这四个命令来实现。
setnx：命令表示如果key不存在，就会执行set命令，若是key已经存在，不会执行任何操作。getset：将key设置为给定的value值，并返回原来的旧value值，若是key不存在就会返回返回nil 。expire：设置key生存时间，当当前时间超出了给定的时间，就会自动删除key。del：删除key，它可以删除多个key，语法如下：DEL key [key …]，若是key不存在直接忽略。
ZK实现的分布式锁：
ZK实现的分布式锁的原理是基于一个「临时顺序节点」实现的，开始的时候，首先会在ZK中创建一个ParentLock持久化节点。
当有client1请求锁的时候，，就会在ParentLock下创建一个临时顺序节点
当client1创建完临时顺序节点后，就会检查ParentLock下面的所有的子节点，会判断自己前面是否还有节点，此时明显是没有的，所以获取锁成功
当第二个客户端client2进来获取锁的时候，也会执行相同的逻辑，会先在创建一个临时的顺序节点，并且序号是排在第一个节点的后面
并且第二步也会判断ParnetLock下面的所有的子节点，看自己是否是第一个，明显不是，此时就会加锁失败。
那么此时client2会创建一个对client1的lock1的监听（Watcher），用于监听lock1是否存在，同时client2会进入等待状态
当client1执行完自己的业务逻辑之后，就会删除锁，删除锁很简单，就是把这个lock1给删除掉
此时就会通知client2：监听的lock1已经被删除，锁被释放，此时client2创建的lock2也就变成了第一个节点，尝试获取所得时候就会获取锁成功。