CAP理论
在分布式领域，有一个非常重要的理论叫做CAP理论。
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C：Consistency（一致性）
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A：Availability（可用性）
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P：Partition tolerance（分区容错性）
在分布式领域中，是必须要保证分区容错性的，也就是必须要保证“P”，所以，我们只能保证CP或者AP。
这里，我们可以使用Redis和Zookeeper来进行简单的对比，我们可以使用Redis实现AP架构的分布式锁，使用Zookeeper实现CP架构的分布式锁。
- 基于Redis的AP架构的分布式锁模型
在基于Redis实现的AP架构的分布式锁模型中，向Redis节点1写入数据后，会立即返回结果，之后在Redis中会以异步的方式来同步数据。
- 基于Zookeeper的CP架构的分布式锁模型
在基于Zookeeper实现的CP架构的分布式模型中，向节点1写入数据后，会等待数据的同步结果，当数据在大多数Zookeeper节点间同步成功后，才会返回结果数据。
当我们使用基于Redis的AP架构实现分布式锁时，需要注意一个问题，这个问题可以使用下图来表示。
也就是Redis主从节点之间的数据同步失败，假设线程向Master节点写入了数据，而Redis中Master节点向Slave节点同步数据失败了。
此时，另一个线程读取的Slave节点中的数据，发现没有添加分布式锁，此时就会出现问题了！！！
所以，在设计分布式锁方案时，也需要注意Redis节点之间的数据同步问题。