因为分布式系统当中，数据往往会有多个副本。如果是一台数据库处理所有的数据请求，那么通过ACID四原则，基本可以保证数据的一致性。而多个副本就需要保证数据会有多份拷贝。这就带来了同步的问题，因为我们几乎没有办法保证可以同时更新所有机器当中的包括备份所有数据。尤其是当这些机器分布在全国各地甚至是世界各地的时候，由于网络延迟，即使我在同一时间给所有机器发送了更新数据的请求，也不能保证这些请求被响应的时间保持一致。只要存在时间差，就会存在某些机器之间的数据不一致的情况。也就是说，在分布式系统当中的一致性，指的是数据一致性。

分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于分布式系统的不同节点上，通常一个分布式事务中会涉及对多个数据源或业务系统的操作。一个分布式事务可以看做是由多个分布式的操作序列组成，通常可以把这一系列分布式的操作序列称为子事务。由于在分布式事务中，各个子事务的执行是分布式的，因此要实现一种能够保证ACID特性的分布式事务处理系统就显得格外复杂。

从redis获取值N，对数值N进行边界检查，自加1，然后N写回redis中。 这种应用场景很常见，像秒杀，全局递增ID、IP访问限制等。以IP访问限制来说，恶意攻击者可能发起无限次访问，并发量比较大，分布式环境下对N的边界检查就不可靠，因为从redis读的N可能已经是脏数据。传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）也没用，因为这是分布式环境，这个同步问题的救火队员也束手无策。在这危急存亡之秋，分布式锁终于有用武之地了。