单点故障（SPOF）概念：
指系统中一点失效，就会让整个系统无法运作的部件，换句话说，单点故障即会整体故障。一种典型场景：
通常分布式系统采用主从模式,就是一个主控机连接多个处理节点。主节点负责分发任务,从节点负责处理任务,当我们的主节点发生故障时,那么整个系统就都瘫痪了。
解决方案：
分布式锁。
分布式锁应该具备哪些条件
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在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
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高可用的获取锁与释放锁
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高性能的获取锁与释放锁
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可重入（可理解为重新进入，由多于一个任务并发使用，而不必担心数据错误）
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具备锁失效机制，防止死锁
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具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败
提到分布式协调服务，自然就想到了zookeeper。zookeeper实现了类似paxos协议，是一个拥有多个节点分布式协调服务。对zookeeper写入请求会转发到leader，leader写入完成，并同步到其他节点，直到所有节点都写入完成，才返回客户端写入成功。
zookeeper还有几个特质，让它非常适合作为分布式锁服务。 -
zookeeper支持watcher机制，这样实现阻塞锁，可以watch锁数据，等到数据被删除，zookeeper会通知客户端去重新竞争锁。
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zookeeper的数据可以支持临时节点的概念，即客户端写入的数据是临时数据，在客户端宕机后，临时数据会被删除，这样就实现了锁的异常释放。使用这样的方式，就不需要给锁增加超时自动释放的特性了。
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zookeeper实现锁的方式是客户端一起竞争写某条数据，比如/path/lock，只有第一个客户端能写入成功，其他的客户端都会写入失败。写入成功的客户端就获得了锁，写入失败的客户端，注册watch事件，等待锁的释放，从而继续竞争该锁。