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。
什么是分布式锁
分布式锁一般用在分布式系统或者多个应用中，用来控制同一任务是否执行或者任务的执行顺序。在项目中，部署了多个tomcat应用，在执行定时任务时就会遇到同一任务可能执行多次的情况，我们可以借助分布式锁，保证在同一时间只有一个tomcat应用执行了定时任务。
分布式锁有那些实现方案
1.使用数据库实现分布式锁（不推荐使用）
缺点:效率低，性能差、线程出现异常时，容易出现死锁。
2.使用redis实现分布式锁
缺点:锁的失效时间难控制、容易产生死锁、非阻塞式、不可重入。
3.使用zookeeper实现分布式锁
实现相对简单、可靠性强、使用临时节点，失效时间容易控制。
4.springcloud内置实现全局锁
比较冷门，但是效率最高，实现简单，失效时间容易控制。
应用场景
分布式锁主要用于在分布式环境中保护跨进程、跨主机、跨网络的共享资源实现互斥访问，以达到保证数据的一致性。
实现原理
利用Zookeeper来实现分布式锁，主要基于其临时(或临时有序)节点和watch机制。
架构分析
实现思路和流程
1、在zookeeper指定节点（locker）下创建临时顺序节点node_n。
2、获取locker下所有子节点children。
3、对子节点按节点自增序号从小到大排序。
4、判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则等待。
5、使用zookeeper感知节点的功能，对本节点的上一个节点进行感知。
6、当上一个节点被删除了，zookeeper会通知该线程，该线程就结束等待，并获取锁。
7、释放锁，并删除该临时节点。
具体实现代码
下面就具体使用java和zookeeper实现分布式锁，操作zookeeper使用的是apache提供的zookeeper的包。
分布式锁类
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测试类
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