单例模式确保一个类在同一个进程中只有一个实例，并提供一个全局访问点。这意味着无论在哪里调用该类的实例化方法，返回的都是同一个对象实例。
在分布式系统中，无论是单台机器多个实例，还是多台机器多个实例，每个实例通常运行在独立的进程中，分布式单例是在这些多进程环境中，确保某个类的实例对象在整个分布式系统中是唯一的，即所有进程访问的都是同一个对象实例。
按照这个思路，需要确保在任意时刻，只有一个进程能够访问和修改单例对象。，而分布式场景下的分布式锁就很容易实现这个功能。
多个进程竞争分布式锁，谁抢到锁，谁此时就可以使用这个单例对象，用完之后释放这个对象，并且释放锁这样不就保证多进程中实例对象唯一了吗?
分布式锁可以用 redis 实现，三方外部存储也可以用 redis 实现。
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选择合适的分布式锁机制 ：使用Redis的
SETNX命令或者Redlock算法来实现分布式锁。SETNX命令可以尝试设置一个键，如果键不存在，则成功设置并返回1；如果键已经存在，则不执行任何操作并返回0。这可以用来模拟锁的行为。 -
获取锁：在尝试访问单例对象前，每个进程都需要先尝试获取分布式锁。只有成功获取锁的进程才能继续下一步操作。
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从Redis加载数据：成功获取锁的进程需要从Redis中加载单例对象的数据。如果这是第一次加载，Redis中可能没有相关数据，此时可以初始化一个新的对象。
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反序列化：将从Redis获取的数据反序列化为对象实例。如果Redis中没有数据，则创建一个新的对象实例。
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使用对象：使用反序列化后的对象实例执行所需的操作。
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序列化并存储：完成对象的使用后，将对象的数据序列化，并将其存储回Redis中，覆盖之前的版本。
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释放锁：最后，释放分布式锁，允许其他进程竞争锁以使用单例对象。
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异常处理：在整个过程中，还需要考虑异常处理，确保即使发生错误也能正确释放锁，避免死锁的发生。
java
public class DistributedSingleton {
private static final String LOCK_KEY = "singleton_lock";
private static final String INSTANCE_KEY = "singleton_instance";
public Object getInstance() {
// 尝试获取分布式锁
boolean lockAcquired = acquireDistributedLock(LOCK_KEY);
if (lockAcquired) {
try {
// 从Redis加载数据
String serializedData = getFromRedis(INSTANCE_KEY);
// 反序列化
Object instance;
if (serializedData == null) {
instance = new SingletonObject(); // 如果是第一次加载，创建新的实例
} else {
instance = deserialize(serializedData); // 否则，反序列化已有的数据
}
// 使用对象
useInstance(instance);
// 序列化并存储
String newData = serialize(instance);
saveToRedis(INSTANCE_KEY, newData);
return instance;
} finally {
// 释放锁
releaseDistributedLock(LOCK_KEY);
}
} else {
throw new RuntimeException("Failed to acquire lock");
}
}
private void useInstance(Object instance) {
// 执行对象的具体操作
}
private boolean acquireDistributedLock(String key) {
// 实现获取分布式锁的逻辑
return true; // 假设获取成功
}
private void releaseDistributedLock(String key) {
// 实现释放分布式锁的逻辑
}
private String getFromRedis(String key) {
// 从Redis获取数据
return null; // 返回数据或null
}
private void saveToRedis(String key, String value) {
// 将数据保存到Redis
}
private String serialize(Object obj) {
// 序列化对象
return ""; // 返回序列化后的字符串
}
private Object deserialize(String str) {
// 反序列化对象
return null; // 返回反序列化后的对象
}
}应用场景
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全局配置管理：在分布式系统中，可能需要一个全局的配置中心来统一管理应用的配置信息。这些配置信息需要被所有节点共享，并且在更新时保持一致性。
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会话管理：在Web应用中，用户会话信息通常需要跨多个服务器共享。使用分布式单例可以确保所有服务器访问相同的会话数据，提供一致的用户体验。
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缓存管理：为了提高性能，应用可能会使用缓存来存储频繁访问的数据。在分布式环境中，确保所有节点都能访问相同的缓存数据是非常重要的。
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计数器或统计信息：当需要在多个节点之间同步计数器或统计信息时，使用分布式单例可以帮助保持数据的一致性。