分布式系统里排他性的资源访问方式，叫作分布式互斥，而这种被互斥访问的共享资源就叫作临界资源。
一.集中式算法
引入一个协调者程序便得到一个分布式互斥算法。每个程序在需要访问临界资源时，先给协调者发送一个请求。如果当前没有程序使用这个资源，协调者直接授权请求程序访问；否则，按照先来后到的顺序为请求程序排队。如果有程序使用完资源，则通知协调者，协调者从请求程序的队列里取出排在最前面的请求，并给它发送授权消息。拿到授权消息的程序，可以直接去访问临界资源。
这个互斥算法就是集中式算法，也可以叫做中央服务器算法。之所以这么称呼，是因为协调者代表着集中程序或中央服务器。
集中式算法的优点在于直观、简单、信息交互量少、易于实现，并且所有程序只需和协调者通信，程序之间无需通信。
缺点在于一方面，协调者会成为系统的性能瓶颈。想象一下，如果有 100 个程序要访问临界资源，那么协调者要处理 100*3=300 条消息。(
向协调者发送请求授权信息，1 次消息交互；协调者向程序发放授权信息，1 次消息交互；程序使用完临界资源后，向协调者发送释放授权，1 次消息交互。共三条信息
)也就是说，协调者处理的消息数量会随着需要访问临界资源的程序数量线性增加。另一方面，容易引发单点故障问题。协调者故障，会导致所有的程序均无法访问临界资源，导致整个系统不可用。
二.分布式算法
当一个程序要访问临界资源时，先向系统中的其他程序发送一条请求消息，在接收到所有程序返回的同意消息后，才可以访问临界资源。其中，请求消息需要包含所请求的资源、请求者的 ID，以及发起请求的时间。
比如程序 1、2、3 需要访问共享资源 A。在时间戳为 8 的时刻，程序 1 想要使用资源 A，于是向程序 2 和 3 发起使用资源 A 的申请，希望得到它们的同意。在时间戳为 12 的时刻，程序 3 想要使用资源 A，于是向程序 1 和 2 发起访问资源 A 的请求。此时程序 2 暂时不访问资源 A，因此同意了程序 1 和 3 的资源访问请求。对于程序 3 来说，由于程序 1 提出请求的时间更早，因此同意程序 1 先使用资源，并等待程序 1 返回同意消息。程序 1 接收到其他所有程序的同意消息之后，开始使用资源 A。当程序 1 使用完资源 A 后，释放使用权限，向请求队列中需要使用资源 A 的程序 3 发送同意使用资源的消息，并将程序 3 从请求队列中删除。此时，程序 3 收到了其他所有程序的同意消息，获得了使用资源 A 的权限。
一个程序完成一次临界资源的访问，需要进行如下的信息交互：
- 向其他 n-1 个程序发送访问临界资源的请求，总共需要 n-1 次消息交互；
- 需要接收到其他 n-1 个程序回复的同意消息，方可访问资源，总共需要 n-1 次消息交互。
所以一个程序要成功访问临界资源，至少需要 2*(n-1) 次消息交互。假设，现在系统中的 n 个程序都要访问临界资源，则会同时产生 2n(n-1) 条消息。总结来说，在大型系统中使用分布式算法，消息数量会随着需要访问临界资源的程序数量呈指数级增加，容易导致高昂的资源使用成本。
这种算法的缺点是
- 当系统内需要访问临界资源的程序增多时，容易产生“信令风暴”，也就是程序收到的请求完全超过了自己的处理能力，而导致自己正常的业务无法开展。
- 一旦某一程序发生故障，无法发送同意消息，那么其他程序均处在等待回复的状态中，使得整个系统处于停滞状态，导致整个系统不可用。所以，相对于集中式算法的协调者故障，分布式算法的可用性更低。
针对可用性低的一种改进办法是，如果检测到一个程序故障，则直接忽略这个程序，无需再等待它的同意消息。因此，分布式算法适合节点数目少且变动不频繁的系统，且由于每个程序均需通信交互，因此适合 P2P 结构的系统。比如，运行在局域网中的分布式文件系统，具有 P2P 结构的系统等。
在Hadoop 中，其中的分布式文件系统 HDFS 的文件修改就是一个典型的应用分布式算法的场景。
处于同一个局域网内的计算机 1、2、3 中都有同一份文件的备份信息，且它们可以相互通信。这个共享文件，就是临界资源。当计算机 1 想要修改共享的文件时，需要进行如下操作：
- 计算机 1 向计算机 2、3 发送文件修改请求；
- 计算机 2、3 发现自己不需要使用资源，因此同意计算机 1 的请求；
- 计算机 1 收到其他所有计算机的同意消息后，开始修改该文件；
- 计算机 1 修改完成后，向计算机 2、3 发送文件修改完成的消息，并发送修改后的文件数据；
- 计算机 2 和 3 收到计算机 1 的新文件数据后，更新本地的备份文件。
三.令牌环算法
主要思想是所有程序构成一个环结构，令牌按照顺时针（或逆时针）方向在程序之间传递，收到令牌的程序有权访问临界资源，访问完成后将令牌传送到下一个程序；若该程序不需要访问临界资源，则直接把令牌传送给下一个程序。因为在使用临界资源前，不需要像分布式算法那样挨个征求其他程序的意见了，所以相对而言，在令牌环算法里单个程序具有更高的通信效率。同时，在一个周期内，每个程序都能访问到临界资源，因此令牌环算法的公平性很好。
但是，不管环中的程序是否想要访问资源，都需要接收并传递令牌，所以也会带来一些无效通信。假设系统中有 100 个程序，那么程序 1 访问完资源后，即使其它 99 个程序不需要访问，也必须要等令牌在其他 99 个程序传递完后，才能重新访问资源，这就降低了系统的实时性。
优点是所有的程序轮流通信并传输数据，从而消除了多个程序对资源的争夺，使得每个程序都能接收到其他程序的信息，降低了碰撞导致的丢包率，保证了网络通信的稳定性，提高了多个程序之间的协作效率。
令牌环算法是一种更加公平的算法，通常会与通信令牌结合，从而取得很好的效果。特别是当系统支持广播或组播通信模式时，该算法更加高效、可行。
对于集中式和分布式算法都存在的单点故障问题，在令牌环中，若某一个程序出现故障，则直接将令牌传递给故障程序的下一个程序，从而很好地解决单点故障问题，提高系统的健壮性，带来更好的可用性。但这就要求每个程序都要记住环中的参与者信息，这样才能知道在跳过一个参与者后令牌应该传递给谁。
令牌环算法的公平性高，在改进单点故障后，稳定性也很高，适用于系统规模较小，并且系统中每个程序使用临界资源的频率高且使用时间比较短的场景。
上面提到的集中式、分布式和令牌环 3 个互斥算法，都不适用于规模过大、节点数量过多的系统。而最近流行的互斥算法是两层结构的分布式令牌环算法，把整个广域网系统中的节点组织成两层结构，可以用于节点数量较多的系统，或者是广域网系统。广域网由多个局域网组成，因此在该算法中，局域网是较低的层次，广域网是较高的层次。每个局域网中包含若干个局部进程和一个协调进程。局部进程在逻辑上组成一个环形结构，在每个环形结构上有一个局部令牌 T 在局部进程间传递。局域网与局域网之间通过各自的协调进程进行通信，这些协调进程同样组成一个环结构，这个环就是广域网中的全局环。在这个全局环上，有一个全局令牌在多个协调进程间传递。