在前面我们简单介绍过分布式锁，本篇文章会介绍如果基于数据库(Mysql)实现分布式锁。基于Mysql实现锁的一般场景是对性能要求不高，且不希望因为分布式锁而引入新的组件的。

在前面的分布式系统理论中，我们了解到网络分区是大概率会发生的。分布式系统需要考虑在面临分区分区问题时，选择一致性还是高可用。本文将展开介绍分布式一致性模型(并行计算不涉及事务)。

CAP定理(CAP theorem)，又被称作布鲁尔定理(Brewer’s theorem)，它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点:

• 一致性 (Consistency): 一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据。所有节点访问同一份最新的数据。
• 可用性 (Availability): 保证每个请求都会收到关于它是成功还是失败的响应。无论您是要读取还是写入，您都会得到一些响应。
• 分区容错性 (Partition tolerance): 能容忍网络分区，在网络断开(不是延迟)的情况下，被分隔的节点仍能正常对外提供服务。

随着微服务和云原生开发的兴起，越来越多应用基于分布式进行开发，大型应用拆分为微服务后，服务之间的依赖和调用变得越来越复杂。微服务提供了一个强大的体系结构，但也有面临了一些挑战，例如：

• 如何调试和观察跨复杂网络的分布式调用？
• 如何分析服务链路的瓶颈并对其进行调优？
• 如何快速进行服务链路的故障发现？
• ……

为了更好地维护这些服务，软件领域出现了 Observability 思想。

在分布式场景中分布式锁是一种很常见的需求。实现一个分布式锁要注意以下几点:

• 安全: 独享（相互排斥）。在任意一个时刻，只有一个客户端持有锁。
• 锁失效保护: 无死锁。即便持有锁的客户端崩溃（crashed)或者网络被分裂（gets partitioned)，锁仍然可以被获取。
• 集群容错。 只要大部分节点都活着，客户端就可以获取和释放锁。
• 原子性：获取释放锁最好是原子操作，获取释放锁的性能要好。
• 可重入(optional): 同一个线程在没有释放锁之前，如果想再次操作，可以直接获得锁。
• 阻塞/非阻塞(optional)：若没有获取到锁，返回获取失败。