近來，分佈式的問題被廣泛提及，比如分佈式事務、分佈式框架、ZooKeeper、SpringCloud等等。本文先回顧鎖的概念，再介紹分佈式鎖，以及如何用Redis來實現分佈式鎖。
一、鎖的基本瞭解
首先，回顧一下我們工作學習中的鎖的概念。
爲什麼要先講鎖再講分佈式鎖呢？
我們都清楚，鎖的作用是要解決多線程對共享資源的訪問而產生的線程安全問題，而在平時生活中用到鎖的情況其實並不多，可能有些朋友對鎖的概念和一些基本的使用不是很清楚，所以我們先看鎖，再深入介紹分佈式鎖。
通過一個賣票的小案例來看，比如大家去搶dota2 ti9門票，如果不加鎖的話會出現什麼問題？此時代碼如下：
package Thread;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class Ticket { /**
* 初始庫存量
* */
Integer ticketNum = 8; public void reduce(int num){ //判斷庫存是否夠用
if((ticketNum - num) >= 0){ try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
ticketNum -= num;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "成功賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}else {
System.err.println(Thread.currentThread().getName() + "沒有賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}
} public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
Ticket ticket = new Ticket(); //開啓10個線程進行搶票，按理說應該有兩個人搶不到票
for(int i=0;i<10;i++){ new Thread(() -> ticket.reduce(1),"用戶" + (i + 1)).start();
}
Thread.sleep(1000L);
}
}代碼分析：這裏有8張ti9門票，設置了10個線程（也就是模擬10個人）去併發搶票，如果搶成功了顯示成功，搶失敗的話顯示失敗。按理說應該有8個人搶成功了，2個人搶失敗，下面來看運行結果：
我們發現運行結果和預期的情況不一致，居然10個人都買到了票，也就是說出現了線程安全的問題，那麼是什麼原因導致的呢？
原因就是多個線程之間產生了時間差。
如圖所示，只剩一張票了，但是兩個線程都讀到的票餘量是1，也就是說線程B還沒有等到線程A改庫存就已經搶票成功了。
怎麼解決呢？想必大家都知道，加個synchronized關鍵字就可以了，在一個線程進行reduce方法的時候，其他線程則阻塞在等待隊列中，這樣就不會發生多個線程對共享變量的競爭問題。
舉個例子
比如我們去健身房健身，如果好多人同時用一臺機器，同時在一臺跑步機上跑步，就會發生很大的問題，大家會打得不可開交。如果我們加一把鎖在健身房門口，只有拿到鎖的鑰匙的人纔可以進去鍛鍊，其他人在門外等候，這樣就可以避免大家對健身器材的競爭。代碼如下：
public synchronized void reduce(int num){ //判斷庫存是否夠用
if((ticketNum - num) >= 0){ try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
ticketNum -= num;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "成功賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}else {
System.err.println(Thread.currentThread().getName() + "沒有賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}
}運行結果：
果不其然，結果有兩個人沒有成功搶到票，看來我們的目地達成了。
二、鎖的性能優化
2.1 縮短鎖的持有時間
事實上，按照我們對日常生活的理解，不可能整個健身房只有一個人在運動。所以我們只需要對某一臺機器加鎖就可以了，比如一個人在跑步，另一個人可以去做其他的運動。
對於票務系統來說，我們只需要對庫存的修改操作的代碼加鎖就可以了，別的代碼還是可以並行進行，這樣會大大減少鎖的持有時間，代碼修改如下：
public void reduceByLock(int num){ boolean flag = false; synchronized (ticketNum){ if((ticketNum - num) >= 0){
ticketNum -= num;
flag = true;
}
} if(flag){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "成功賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
} else {
System.err.println(Thread.currentThread().getName() + "沒有賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
} if(ticketNum == 0){
System.out.println("耗時" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "毫秒");
}
}這樣做的目的是充分利用cpu的資源，提高代碼的執行效率。
這裏我們對兩種方式的時間做個打印：
public synchronized void reduce(int num){ //判斷庫存是否夠用
if((ticketNum - num) >= 0){ try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
ticketNum -= num; if(ticketNum == 0){
System.out.println("耗時" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "毫秒");
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "成功賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}else {
System.err.println(Thread.currentThread().getName() + "沒有賣出"
+ num + "張，剩餘" + ticketNum + "張票");
}
}
果然，只對部分代碼加鎖會大大提供代碼的執行效率。
所以，在解決了線程安全的問題後，我們還要考慮到加鎖之後的代碼執行效率問題。
2.2 減少鎖的粒度
舉個例子，有兩場電影，分別是最近剛上映的魔童哪吒和蜘蛛俠，我們模擬一個支付購買的過程，讓方法等待，加了一個CountDownLatch的await方法，運行結果如下：
package Thread;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class Movie { private final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); //魔童哪吒
private Integer babyTickets = 20; //蜘蛛俠
private Integer spiderTickets = 100; public synchronized void showBabyTickets() throws InterruptedException{
System.out.println("魔童哪吒的剩餘票數爲：" + babyTickets); //購買
latch.await();
} public synchronized void showSpiderTickets() throws InterruptedException{
System.out.println("蜘蛛俠的剩餘票數爲：" + spiderTickets); //購買
} public static void main(String[] args) {
Movie movie = new Movie(); new Thread(() -> { try {
movie.showBabyTickets();
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
},"用戶A").start(); new Thread(() -> { try {
movie.showSpiderTickets();
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
},"用戶B").start();
}
}執行結果：
魔童哪吒的剩餘票數爲：20
我們發現買哪吒票的時候阻塞會影響蜘蛛俠票的購買，而實際上，這兩場電影之間是相互獨立的，所以我們需要減少鎖的粒度，將movie整個對象的鎖變爲兩個全局變量的鎖，修改代碼如下：
public void showBabyTickets() throws InterruptedException{ synchronized (babyTickets) {
System.out.println("魔童哪吒的剩餘票數爲：" + babyTickets); //購買
latch.await();
}
} public void showSpiderTickets() throws InterruptedException{ synchronized (spiderTickets) {
System.out.println("蜘蛛俠的剩餘票數爲：" + spiderTickets); //購買
}
}執行結果：
魔童哪吒的剩餘票數爲：20 蜘蛛俠的剩餘票數爲：100
現在兩場電影的購票不會互相影響了，這就是第二個優化鎖的方式：減少鎖的粒度。順便提一句，Java併發包裏的ConcurrentHashMap就是把一把大鎖變成了16把小鎖，通過分段鎖的方式達到高效的併發安全。
2.3 鎖分離
鎖分離就是常說的讀寫分離，我們把鎖分成讀鎖和寫鎖，讀的鎖不需要阻塞，而寫的鎖要考慮併發問題。
三、鎖的種類
公平鎖： ReentrantLock
非公平鎖： Synchronized、ReentrantLock、cas
悲觀鎖： Synchronized
樂觀鎖：cas
獨享鎖：Synchronized、ReentrantLock
共享鎖：Semaphore
這裏就不一一講述每一種鎖的概念了，大家可以自己學習，鎖還可以按照偏向鎖、輕量級鎖、重量級鎖來分類。
四、Redis分佈式鎖
瞭解了鎖的基本概念和鎖的優化後，重點介紹分佈式鎖的概念。
上圖所示是我們搭建的分佈式環境，有三個購票項目，對應一個庫存，每一個系統會有多個線程，和上文一樣，對庫存的修改操作加上鎖，能不能保證這6個線程的線程安全呢？
當然是不能的，因爲每一個購票系統都有各自的JVM進程，互相獨立，所以加synchronized只能保證一個系統的線程安全，並不能保證分佈式的線程安全。
所以需要對於三個系統都是公共的一箇中間件來解決這個問題。
這裏我們選擇Redis來作爲分佈式鎖，多個系統在Redis中set同一個key，只有key不存在的時候，才能設置成功，並且該key會對應其中一個系統的唯一標識，當該系統訪問資源結束後，將key刪除，則達到了釋放鎖的目的。
4.1 分佈式鎖需要注意哪些點
1）互斥性
在任意時刻只有一個客戶端可以獲取鎖。
這個很容易理解，所有的系統中只能有一個系統持有鎖。
2）防死鎖
假如一個客戶端在持有鎖的時候崩潰了，沒有釋放鎖，那麼別的客戶端無法獲得鎖，則會造成死鎖，所以要保證客戶端一定會釋放鎖。
Redis中我們可以設置鎖的過期時間來保證不會發生死鎖。
3）持鎖人解鎖
解鈴還須繫鈴人，加鎖和解鎖必須是同一個客戶端，客戶端A的線程加的鎖必須是客戶端A的線程來解鎖，客戶端不能解開別的客戶端的鎖。
4）可重入
當一個客戶端獲取對象鎖之後，這個客戶端可以再次獲取這個對象上的鎖。
4.2 Redis分佈式鎖流程
Redis分佈式鎖的具體流程：
1）首先利用Redis緩存的性質在Redis中設置一個key-value形式的鍵值對，key就是鎖的名稱，然後客戶端的多個線程去競爭鎖，競爭成功的話將value設爲客戶端的唯一標識。
2）競爭到鎖的客戶端要做兩件事：
設置鎖的有效時間 目的是防死鎖 （非常關鍵）
需要根據業務需要，不斷的壓力測試來決定有效期的長短。
分配客戶端的唯一標識，目的是保證持鎖人解鎖（非常重要）
所以這裏的value就設置成唯一標識(比如uuid)。
3）訪問共享資源
4）釋放鎖，釋放鎖有兩種方式，第一種是有效期結束後自動釋放鎖，第二種是先根據唯一標識判斷自己是否有釋放鎖的權限，如果標識正確則釋放鎖。
4.3 加鎖和解鎖
4.3.1 加鎖
1）setnx命令加鎖
set if not exists 我們會用到Redis的命令setnx，setnx的含義就是隻有鎖不存在的情況下才會設置成功。
2）設置鎖的有效時間，防止死鎖 expire
加鎖需要兩步操作，思考一下會有什麼問題嗎？
假如我們加鎖完之後客戶端突然掛了呢？那麼這個鎖就會成爲一個沒有有效期的鎖，接着就可能發生死鎖。雖然這種情況發生的概率很小，但是一旦出現問題會很嚴重，所以我們也要把這兩步合爲一步。
幸運的是，Redis3.0已經把這兩個指令合在一起成爲一個新的指令。
來看jedis的官方文檔中的源碼：
public String set(String key, String value, String nxxx, String expx, long time) { this.checkIsInMultiOrPipeline(); this.client.set(key, value, nxxx, expx, time); return this.client.getStatusCodeReply();
}這就是我們想要的！
4.3.2 解鎖
檢查是否自己持有鎖（判斷唯一標識）；
刪除鎖。
解鎖也是兩步，同樣也要保證解鎖的原子性，把兩步合爲一步。
這就無法藉助於Redis了，只能依靠Lua腳本來實現。
if Redis.call("get",key==argv[1])then
return Redis.call("del",key)else return 0 end這就是一段判斷是否自己持有鎖並釋放鎖的Lua腳本。
爲什麼Lua腳本是原子性呢？因爲Lua腳本是jedis用eval()函數執行的，如果執行則會全部執行完成。
五、Redis分佈式鎖代碼實現
public class RedisDistributedLock implements Lock { //上下文，保存當前鎖的持有人id
private ThreadLocal<String> lockContext = new ThreadLocal<String>(); //默認鎖的超時時間
private long time = 100; //可重入性
private Thread ownerThread; public RedisDistributedLock() {
} public void lock() { while (!tryLock()){ try {
Thread.sleep(100);
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
} public boolean tryLock() { return tryLock(time,TimeUnit.MILLISECONDS);
} public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit){
String id = UUID.randomUUID().toString(); //每一個鎖的持有人都分配一個唯一的id
Thread t = Thread.currentThread();
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379); //只有鎖不存在的時候加鎖並設置鎖的有效時間
if("OK".equals(jedis.set("lock",id, "NX", "PX", unit.toMillis(time)))){ //持有鎖的人的id
lockContext.set(id); ① //記錄當前的線程
setOwnerThread(t); ② return true;
}else if(ownerThread == t){ //因爲鎖是可重入的，所以需要判斷當前線程已經持有鎖的情況
return true;
}else { return false;
}
} private void setOwnerThread(Thread t){ this.ownerThread = t;
} public void unlock() {
String script = null; try{
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
script = inputStream2String(getClass().getResourceAsStream("/Redis.Lua")); if(lockContext.get()==null){ //沒有人持有鎖
return;
} //刪除鎖 ③
jedis.eval(script, Arrays.asList("lock"), Arrays.asList(lockContext.get()));
lockContext.remove();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
} /**
* 將InputStream轉化成String
* @param is
* @return
* @throws IOException
*/
public String inputStream2String(InputStream is) throws IOException {
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); int i = -1; while ((i = is.read()) != -1) {
baos.write(i);
} return baos.toString();
} public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
} public Condition newCondition() { return null;
}
}用一個上下文全局變量來記錄持有鎖的人的uuid，解鎖的時候需要將該uuid作爲參數傳入Lua腳本中，來判斷是否可以解鎖。
要記錄當前線程，來實現分佈式鎖的重入性，如果是當前線程持有鎖的話，也屬於加鎖成功。
用eval函數來執行Lua腳本，保證解鎖時的原子性。焦作國醫胃腸醫院__全力以赴 只做胃腸：http://jz.lieju.com/zhuankeyiyuan/37568516.htm
六、分佈式鎖的對比
6.1 基於數據庫的分佈式鎖
1）實現方式
獲取鎖的時候插入一條數據，解鎖時刪除數據。
2）缺點
數據庫如果掛掉會導致業務系統不可用。
無法設置過期時間，會造成死鎖。
6.2 基於zookeeper的分佈式鎖
1）實現方式
加鎖時在指定節點的目錄下創建一個新節點，釋放鎖的時候刪除這個臨時節點。因爲有心跳檢測的存在，所以不會發生死鎖，更加安全。
2）缺點
性能一般，沒有Redis高效。
所以：
從性能角度： Redis > zookeeper > 數據庫
從可靠性（安全）性角度： zookeeper > Redis > 數據庫
七、總結
本文從鎖的基本概念出發，提出多線程訪問共享資源會出現的線程安全問題，然後通過加鎖的方式去解決線程安全的問題，這個方法會性能會下降，需要通過：縮短鎖的持有時間、減小鎖的粒度、鎖分離三種方式去優化鎖。
之後介紹了分佈式鎖的4個特點：
互斥性
防死鎖
加鎖人解鎖
可重入性
然後用Redis實現了分佈式鎖，加鎖的時候用到了Redis的命令去加鎖，解鎖的時候則藉助了Lua腳本來保證原子性。
最後對比了三種分佈式鎖的優缺點和使用場景。焦作國醫胃腸醫院__平價收費 百姓信賴：http://jz.lieju.com/zhuankeyiyuan/37553854.htm
希望大家對分佈式鎖有新的理解，也希望大家在考慮解決問題的同時要多想想性能的問題。