大家好，我是冰河~~

最近，很多小伙伴留言說，在學(xué)習(xí)高并發(fā)編程時(shí)，不太明白分布式鎖是用來解決什么問題的，還有不少小伙伴甚至連分布式鎖是什么都不太明白。

明明在生產(chǎn)環(huán)境上使用了自己開發(fā)的分布式鎖，為什么還會(huì)出現(xiàn)問題呢？同樣的程序，加上分布式鎖后，性能差了幾個(gè)數(shù)量級！這又是為什么呢？

今天，我們就來說說如何在高并發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)分布式鎖，不是所有的鎖都是高并發(fā)的。

萬字長文，帶你深入解密高并發(fā)環(huán)境下的分布式鎖架構(gòu)，不是所有的鎖都是分布式鎖。

究竟什么樣的鎖才能更好的支持高并發(fā)場景呢？今天，我們就一起解密高并發(fā)環(huán)境下典型的分布式鎖架構(gòu)，結(jié)合【高并發(fā)】專題下的其他文章，學(xué)以致用。

鎖用來解決什么問題呢？

在我們編寫的應(yīng)用程序或者高并發(fā)程序中，不知道大家有沒有想過一個(gè)問題，就是我們?yōu)槭裁葱枰腈i？鎖為我們解決了什么問題呢？

在很多業(yè)務(wù)場景下，我們編寫的應(yīng)用程序中會(huì)存在很多的 資源競爭 的問題。而我們在高并發(fā)程序中，引入鎖，就是為了解決這些資源競爭的問題。

電商超賣問題

這里，我們可以列舉一個(gè)簡單的業(yè)務(wù)場景。比如，在電子商務(wù)（商城）的業(yè)務(wù)場景中，提交訂單購買商品時(shí)，首先需要查詢相應(yīng)商品的庫存是否足夠，只有在商品庫存數(shù)量足夠的前提下，才能讓用戶成功的下單。

下單時(shí)，我們需要在庫存數(shù)量中減去用戶下單的商品數(shù)量，并將庫存操作的結(jié)果數(shù)據(jù)更新到數(shù)據(jù)庫中。整個(gè)流程我們可以簡化成下圖所示。

很多小伙伴也留言說，讓我給出代碼，這樣能夠更好的學(xué)習(xí)和掌握相關(guān)的知識。好吧，這里，我也給出相應(yīng)的代碼片段吧。

我們可以使用下面的代碼片段來表示用戶的下單操作，我這里將商品的庫存信息保存在了Redis中。

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if(stock > 0){
        stock -= 1;
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
        logger.debug("庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：{}", stock);
    }else{
        logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
        throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
    }
    return "success";
}

注意：上述代碼片段比較簡單，只是為了方便大家理解，真正項(xiàng)目中的代碼就不能這么寫了。

上述的代碼看似是沒啥問題的，但是我們不能只從代碼表面上來觀察代碼的執(zhí)行順序。這是因?yàn)樵贘VM中代碼的執(zhí)行順序未必是按照我們書寫代碼的順序執(zhí)行的。

即使在JVM中代碼是按照我們書寫的順序執(zhí)行，那我們對外提供的接口一旦暴露出去，就會(huì)有成千上萬的客戶端來訪問我們的接口。所以說，我們暴露出去的接口是會(huì)被并發(fā)訪問的。

試問，上面的代碼在高并發(fā)環(huán)境下是線程安全的嗎？答案肯定不是線程安全的，因?yàn)樯鲜隹蹨p庫存的操作會(huì)出現(xiàn)并行執(zhí)行的情況。

我們可以使用Apache JMeter來對上述接口進(jìn)行測試，這里，我使用Apache JMeter對上述接口進(jìn)行測試。

在Jmeter中，我將線程的并發(fā)度設(shè)置為3，接下來的配置如下所示。

以HTTP GET請求的方式來并發(fā)訪問提交訂單的接口。此時(shí)，運(yùn)行JMeter來訪問接口，命令行會(huì)打印出下面的日志信息。

庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：49
庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：49
庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：49

這里，我們明明請求了3次，也就是說，提交了3筆訂單，為什么扣減后的庫存都是一樣的呢？這種現(xiàn)象在電商領(lǐng)域有一個(gè)專業(yè)的名詞叫做  “超賣” 。

如果一個(gè)大型的高并發(fā)電商系統(tǒng)，比如淘寶、天貓、京東等，出現(xiàn)了超賣現(xiàn)象，那損失就無法估量了！架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)電商系統(tǒng)的人員估計(jì)就要通通下崗了。所以，作為技術(shù)人員，我們一定要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶Υ夹g(shù)，嚴(yán)格做好系統(tǒng)的每一個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)。

JVM中提供的鎖

JVM中提供的synchronized和Lock鎖，相信大家并不陌生了，很多小伙伴都會(huì)使用這些鎖，也能使用這些鎖來實(shí)現(xiàn)一些簡單的線程互斥功能。那么，作為立志要成為架構(gòu)師的你，是否了解過JVM鎖的底層原理呢？

JVM鎖原理

說到JVM鎖的原理，我們就不得不限說說Java中的對象頭了。

Java中的對象頭

每個(gè)Java對象都有對象頭。如果是?數(shù)組類型，則?2個(gè)字寬來存儲(chǔ)對象頭，如果是數(shù)組，則會(huì)?3個(gè)字寬來存儲(chǔ)對象頭。在32位處理器中，?個(gè)字寬是32位；在64位虛擬機(jī)中，?個(gè)字寬是64位。

對象頭的內(nèi)容如下表 。

Mark Work的格式如下所示。

可以看到，當(dāng)對象狀態(tài)為偏向鎖時(shí)， Mark Word 存儲(chǔ)的是偏向的線程ID；當(dāng)狀態(tài)為輕量級鎖時(shí)， Mark Word 存儲(chǔ)的是指向線程棧中 Lock Record 的指針；當(dāng)狀態(tài)為重量級鎖時(shí)， Mark Word 為指向堆中的monitor對象的指針 。

有關(guān)Java對象頭的知識，參考《深入淺出Java多線程》。

JVM鎖原理

簡單點(diǎn)來說，JVM中鎖的原理如下。

在Java對象的對象頭上，有一個(gè)鎖的標(biāo)記，比如，第一個(gè)線程執(zhí)行程序時(shí)，檢查Java對象頭中的鎖標(biāo)記，發(fā)現(xiàn)Java對象頭中的鎖標(biāo)記為未加鎖狀態(tài)，于是為Java對象進(jìn)行了加鎖操作，將對象頭中的鎖標(biāo)記設(shè)置為鎖定狀態(tài)。

第二個(gè)線程執(zhí)行同樣的程序時(shí)，也會(huì)檢查Java對象頭中的鎖標(biāo)記，此時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)Java對象頭中的鎖標(biāo)記的狀態(tài)為鎖定狀態(tài)。于是，第二個(gè)線程會(huì)進(jìn)入相應(yīng)的阻塞隊(duì)列中進(jìn)行等待。

這里有一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就是Java對象頭中的鎖標(biāo)記如何實(shí)現(xiàn)。

JVM鎖的短板

JVM中提供的synchronized和Lock鎖都是JVM級別的，大家都知道，當(dāng)運(yùn)行一個(gè)Java程序時(shí)，會(huì)啟動(dòng)一個(gè)JVM進(jìn)程來運(yùn)行我們的應(yīng)用程序。synchronized和Lock在JVM級別有效。

也就是說，synchronized和Lock在同一Java進(jìn)程內(nèi)有效。如果我們開發(fā)的應(yīng)用程序是分布式的，那么只是使用synchronized和Lock來解決分布式場景下的高并發(fā)問題，就會(huì)顯得有點(diǎn)力不從心了。

synchronized和Lock支持JVM同一進(jìn)程內(nèi)部的線程互斥

synchronized和Lock在JVM級別能夠保證高并發(fā)程序的互斥，我們可以使用下圖來表示。

但是，當(dāng)我們將應(yīng)用程序部署成分布式架構(gòu)，或者將應(yīng)用程序在不同的JVM進(jìn)程中運(yùn)行時(shí)，synchronized和Lock就不能保證分布式架構(gòu)和多JVM進(jìn)程下應(yīng)用程序的互斥性了。

synchronized和Lock不能實(shí)現(xiàn)多JVM進(jìn)程之間的線程互斥

分布式架構(gòu)和多JVM進(jìn)程的本質(zhì)都是將應(yīng)用程序部署在不同的JVM實(shí)例中，也就是說，其本質(zhì)還是多JVM進(jìn)程。

分布式鎖

我們在實(shí)現(xiàn)分布式鎖時(shí)，可以參照J(rèn)VM鎖實(shí)現(xiàn)的思想，JVM鎖在為對象加鎖時(shí)，通過改變Java對象的對象頭中的鎖的標(biāo)志位來實(shí)現(xiàn)，也就是說，所有的線程都會(huì)訪問這個(gè)Java對象的對象頭中的鎖標(biāo)志位。

我們同樣以這種思想來實(shí)現(xiàn)分布式鎖，當(dāng)我們將應(yīng)用程序進(jìn)行拆分并部署成分布式架構(gòu)時(shí)，所有應(yīng)用程序中的線程訪問共享變量時(shí)，都到同一個(gè)地方去檢查當(dāng)前程序的臨界區(qū)是否進(jìn)行了加鎖操作，而是否進(jìn)行了加鎖操作，我們在統(tǒng)一的地方使用相應(yīng)的狀態(tài)來進(jìn)行標(biāo)記。

可以看到，在分布式鎖的實(shí)現(xiàn)思想上，與JVM鎖相差不大。而在實(shí)現(xiàn)分布式鎖中，保存加鎖狀態(tài)的服務(wù)可以使用MySQL、Redis和Zookeeper實(shí)現(xiàn)。

但是，在互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)環(huán)境中， 使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方案是使用的最多的。 接下來，我們就使用Redis來深入解密分布式鎖的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

Redis如何實(shí)現(xiàn)分布式鎖

Redis命令

在Redis中，有一個(gè)不常使用的命令如下所示。

SETNX key value

這條命令的含義就是“SET if Not Exists”，即不存在的時(shí)候才會(huì)設(shè)置值。

只有在key不存在的情況下，將鍵key的值設(shè)置為value。如果key已經(jīng)存在，則SETNX命令不做任何操作。

這個(gè)命令的返回值如下。

• 命令在設(shè)置成功時(shí)返回1。
• 命令在設(shè)置失敗時(shí)返回0。

所以，我們在分布式高并發(fā)環(huán)境下，可以使用Redis的SETNX命令來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。假設(shè)此時(shí)有線程A和線程B同時(shí)訪問臨界區(qū)代碼，假設(shè)線程A首先執(zhí)行了SETNX命令，并返回結(jié)果1，繼續(xù)向下執(zhí)行。

而此時(shí)線程B再次執(zhí)行SETNX命令時(shí)，返回的結(jié)果為0，則線程B不能繼續(xù)向下執(zhí)行。只有當(dāng)線程A執(zhí)行DELETE命令將設(shè)置的鎖狀態(tài)刪除時(shí)，線程B才會(huì)成功執(zhí)行SETNX命令設(shè)置加鎖狀態(tài)后繼續(xù)向下執(zhí)行。

引入分布式鎖

了解了如何使用Redis中的命令實(shí)現(xiàn)分布式鎖后，我們就可以對下單接口進(jìn)行改造了，加入分布式鎖，如下所示。

/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個(gè)常量作為商品的id
* 實(shí)際工作中，這個(gè)商品id是前端進(jìn)行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    //通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
    //實(shí)際上，value可以為任意的字符換
    Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
   //沒有拿到鎖，返回下單失敗
    if(!isLock){
        return "failure";
    }
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if(stock > 0){
        stock -= 1;
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
        logger.debug("庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：{}", stock);
    }else{
        logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
        throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
    }
    //業(yè)務(wù)執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
    stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
    return "success";
}

那么，在上述代碼中，我們加入了分布式鎖的操作，那上述代碼是否能夠在高并發(fā)場景下保證業(yè)務(wù)的原子性呢？答案是可以保證業(yè)務(wù)的原子性。但是，在實(shí)際場景中，上面實(shí)現(xiàn)分布式鎖的代碼是不可用的??！

假設(shè)當(dāng)線程A首先執(zhí)行stringRedisTemplate.opsForValue()的setIfAbsent()方法返回true，繼續(xù)向下執(zhí)行，正在執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼時(shí)，拋出了異常，線程A直接退出了JVM。

此時(shí)，stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);代碼還沒來得及執(zhí)行，之后所有的線程進(jìn)入提交訂單的方法時(shí)，調(diào)用stringRedisTemplate.opsForValue()的setIfAbsent()方法都會(huì)返回false。導(dǎo)致后續(xù)的所有下單操作都會(huì)失敗。這就是分布式場景下的死鎖問題。

所以，上述代碼中實(shí)現(xiàn)分布式鎖的方式在實(shí)際場景下是不可取的！！

引入try-finally代碼塊

說到這，相信小伙伴們都能夠想到，使用try-finall代碼塊啊，接下來，我們?yōu)橄聠谓涌诘姆椒由蟭ry-finally代碼塊。

/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個(gè)常量作為商品的id
* 實(shí)際工作中，這個(gè)商品id是前端進(jìn)行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    //通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
    //實(shí)際上，value可以為任意的字符換
    Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
   //沒有拿到鎖，返回下單失敗
    if(!isLock){
        return "failure";
    }
    try{
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            stock -= 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
            logger.debug("庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：{}", stock);
        }else{
            logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
            throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
        }
    }finally{
         //業(yè)務(wù)執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
     stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
    }
    return "success";
}

那么，上述代碼是否真正解決了死鎖的問題呢？我們在寫代碼時(shí)，不能只盯著代碼本身，覺得上述代碼沒啥問題了。

實(shí)際上，生產(chǎn)環(huán)境是非常復(fù)雜的。如果線程在成功加鎖之后，執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼時(shí)，還沒來得及執(zhí)行刪除鎖標(biāo)志的代碼。

此時(shí)，服務(wù)器宕機(jī)了，程序并沒有優(yōu)雅的退出JVM。也會(huì)使得后續(xù)的線程進(jìn)入提交訂單的方法時(shí)，因無法成功的設(shè)置鎖標(biāo)志位而下單失敗。所以說，上述的代碼仍然存在問題。

引入Redis超時(shí)機(jī)制

在Redis中可以設(shè)置緩存的自動(dòng)過期時(shí)間，我們可以將其引入到分布式鎖的實(shí)現(xiàn)中，如下代碼所示。

/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個(gè)常量作為商品的id
* 實(shí)際工作中，這個(gè)商品id是前端進(jìn)行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    //通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
    //實(shí)際上，value可以為任意的字符換
    Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe");
   //沒有拿到鎖，返回下單失敗
    if(!isLock){
        return "failure";
    }
    try{
        stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            stock -= 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
            logger.debug("庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：{}", stock);
        }else{
            logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
            throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
        }
    }finally{
         //業(yè)務(wù)執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
     stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
    }
    return "success";
}

在上述代碼中，我們加入了如下一行代碼來為Redis中的鎖標(biāo)志設(shè)置過期時(shí)間。

stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);

此時(shí)，我們設(shè)置的過期時(shí)間為30秒。

那么問題來了，這樣是否就真正的解決了問題呢？上述程序就真的沒有坑了嗎？答案是還是有坑的！！

“坑位”分析

我們在下單操作的方法中為分布式鎖引入了超時(shí)機(jī)制，此時(shí)的代碼還是無法真正避免死鎖的問題，那“坑位”到底在哪里呢？試想，當(dāng)程序執(zhí)行完stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent()方法后，正要執(zhí)行stringRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS)代碼時(shí)，服務(wù)器宕機(jī)了，你還別說，生產(chǎn)壞境的情況非常復(fù)雜，就是這么巧，服務(wù)器就宕機(jī)了。

此時(shí)，后續(xù)請求進(jìn)入提交訂單的方法時(shí)，都會(huì)因?yàn)闊o法成功設(shè)置鎖標(biāo)志而導(dǎo)致后續(xù)下單流程無法正常執(zhí)行。

既然我們找到了上述代碼的“坑位”，那我們?nèi)绾螌⑦@個(gè)”坑“填上？如何解決這個(gè)問題呢？別急，Redis已經(jīng)提供了這樣的功能。我們可以在向Redis中保存數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以同時(shí)指定數(shù)據(jù)的超時(shí)時(shí)間。所以，我們可以將代碼改造成如下所示。

/**
* 為了演示方便，我這里就簡單定義了一個(gè)常量作為商品的id
* 實(shí)際工作中，這個(gè)商品id是前端進(jìn)行下單操作傳遞過來的參數(shù)
*/
public static final String PRODUCT_ID = "100001";

@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(){
    //通過stringRedisTemplate來調(diào)用Redis的SETNX命令，key為商品的id，value為字符串“binghe”
    //實(shí)際上，value可以為任意的字符換
    Boolean isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(PRODUCT_ID, "binghe", 30, TimeUnit.SECONDS);
   //沒有拿到鎖，返回下單失敗
    if(!isLock){
        return "failure";
    }
    try{
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if(stock > 0){
            stock -= 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", String.valueOf(stock));
            logger.debug("庫存扣減成功，當(dāng)前庫存為：{}", stock);
        }else{
            logger.debug("庫存不足，扣減庫存失敗");
            throw new OrderException("庫存不足，扣減庫存失敗");
        }
    }finally{
         //業(yè)務(wù)執(zhí)行完成，刪除PRODUCT_ID key
     stringRedisTemplate.delete(PRODUCT_ID);
    }
    return "success";
}

在上述代碼中，我們在向Redis中設(shè)置鎖標(biāo)志位的時(shí)候就設(shè)置了超時(shí)時(shí)間。此時(shí)，只要向Redis中成功設(shè)置了數(shù)據(jù)，則即使我們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)宕機(jī)，Redis中的數(shù)據(jù)過期后，也會(huì)自動(dòng)刪除。

后續(xù)的線程進(jìn)入提交訂單的方法后，就會(huì)成功的設(shè)置鎖標(biāo)志位，并向下執(zhí)行正常的下單流程。

到此，上述的代碼基本上在功能角度解決了程序的死鎖問題，那么，上述程序真的就完美了嗎？哈哈，很多小伙伴肯定會(huì)說不完美！確實(shí)，上面的代碼還不是完美的，那大家知道哪里不完美嗎？接下來，我們繼續(xù)分析。

在開發(fā)集成角度分析代碼

在我們開發(fā)公共的系統(tǒng)組件時(shí)，比如我們這里說的分布式鎖，我們肯定會(huì)抽取一些公共的類來完成相應(yīng)的功能來供系統(tǒng)使用。

這里，假設(shè)我們定義了一個(gè)RedisLock接口，如下所示。

public interface RedisLock{
    //加鎖操作
    boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit);
    //解鎖操作
    void releaseLock(String key);
}

接下來，使用RedisLockImpl類實(shí)現(xiàn)RedisLock接口，提供具體的加鎖和解鎖實(shí)現(xiàn)，如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "binghe", timeout, unit);
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

在開發(fā)集成的角度來說，當(dāng)一個(gè)線程從上到下執(zhí)行時(shí)，首先對程序進(jìn)行加鎖操作，然后執(zhí)行業(yè)務(wù)代碼，執(zhí)行完成后，再進(jìn)行釋放鎖的操作。理論上，加鎖和釋放鎖時(shí)，操作的Redis Key都是一樣的。

但是，如果其他開發(fā)人員在編寫代碼時(shí)，并沒有調(diào)用tryLock()方法，而是直接調(diào)用了releaseLock()方法，并且他調(diào)用releaseLock()方法傳遞的key與你調(diào)用tryLock()方法傳遞的key是一樣的。那此時(shí)就會(huì)出現(xiàn)問題了，他在編寫代碼時(shí)，硬生生的將你加的鎖釋放了?。。?/p>

所以，上述代碼是不安全的，別人能夠隨隨便便的將你加的鎖刪除，這就是鎖的誤刪操作，這是非常危險(xiǎn)的，所以，上述的程序存在很嚴(yán)重的問題?。?/p>

那如何實(shí)現(xiàn)只有加鎖的線程才能進(jìn)行相應(yīng)的解鎖操作呢？ 繼續(xù)向下看。

如何實(shí)現(xiàn)加鎖和解鎖的歸一化？

什么是加鎖和解鎖的歸一化呢？簡單點(diǎn)來說，就是一個(gè)線程執(zhí)行了加鎖操作后，后續(xù)必須由這個(gè)線程執(zhí)行解鎖操作，加鎖和解鎖操作由同一個(gè)線程來完成。

為了解決只有加鎖的線程才能進(jìn)行相應(yīng)的解鎖操作的問題，那么，我們就需要將加鎖和解鎖操作綁定到同一個(gè)線程中，那么，如何將加鎖操作和解鎖操作綁定到同一個(gè)線程呢？其實(shí)很簡單，相信很多小伙伴都想到了—— 使用ThreadLocal實(shí)現(xiàn) 。沒錯(cuò)，使用ThreadLocal類確實(shí)能夠解決這個(gè)問題。

此時(shí)，我們將RedisLockImpl類的代碼修改成如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        threadLocal.set(uuid);
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
          stringRedisTemplate.delete(key);   
        }
    }
}

上述代碼的主要邏輯為：在對程序執(zhí)行嘗試加鎖操作時(shí)，首先生成一個(gè)uuid，將生成的uuid綁定到當(dāng)前線程，并將傳遞的key參數(shù)操作Redis中的key，生成的uuid作為Redis中的Value，保存到Redis中，同時(shí)設(shè)置超時(shí)時(shí)間。

當(dāng)執(zhí)行解鎖操作時(shí)，首先，判斷當(dāng)前線程中綁定的uuid是否和Redis中存儲(chǔ)的uuid相等，只有二者相等時(shí)，才會(huì)執(zhí)行刪除鎖標(biāo)志位的操作。這就避免了一個(gè)線程對程序進(jìn)行了加鎖操作后，其他線程對這個(gè)鎖進(jìn)行了解鎖操作的問題。

繼續(xù)分析

我們將加鎖和解鎖的方法改成如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    private String lockUUID;
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        threadLocal.set(uuid);
        lockUUID = uuid;
        return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(lockUUID.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
          stringRedisTemplate.delete(key);   
        }
    }
}

相信很多小伙伴都會(huì)看出上述代碼存在什么問題了??！沒錯(cuò)，那就是 線程安全的問題。

所以，這里，我們需要使用ThreadLocal來解決線程安全問題。

可重入性分析

在上面的代碼中，當(dāng)一個(gè)線程成功設(shè)置了鎖標(biāo)志位后，其他的線程再設(shè)置鎖標(biāo)志位時(shí)，就會(huì)返回失敗。還有一種場景就是在提交訂單的接口方法中，調(diào)用了服務(wù)A，服務(wù)A調(diào)用了服務(wù)B，而服務(wù)B的方法中存在對同一個(gè)商品的加鎖和解鎖操作。

所以，服務(wù)B成功設(shè)置鎖標(biāo)志位后，提交訂單的接口方法繼續(xù)執(zhí)行時(shí)，也不能成功設(shè)置鎖標(biāo)志位了。也就是說，目前實(shí)現(xiàn)的分布式鎖沒有可重入性。

這里，就存在可重入性的問題了。我們希望設(shè)計(jì)的分布式鎖 具有可重入性 ，那什么是可重入性呢？簡單點(diǎn)來說，就是同一個(gè)線程，能夠多次獲取同一把鎖，并且能夠按照順序進(jìn)行解決操作。

其實(shí)，在JDK 1.5之后提供的鎖很多都支持可重入性，比如synchronized和Lock。

如何實(shí)現(xiàn)可重入性呢？

映射到我們加鎖和解鎖方法時(shí)，我們?nèi)绾沃С滞粋€(gè)線程能夠多次獲取到鎖（設(shè)置鎖標(biāo)志位）呢？

可以這樣簡單的設(shè)計(jì)：如果當(dāng)前線程沒有綁定uuid，則生成uuid綁定到當(dāng)前線程，并且在Redis中設(shè)置鎖標(biāo)志位。

如果當(dāng)前線程已經(jīng)綁定了uuid，則直接返回true，證明當(dāng)前線程之前已經(jīng)設(shè)置了鎖標(biāo)志位，也就是說已經(jīng)獲取到了鎖，直接返回true。

結(jié)合以上分析，我們將提交訂單的接口方法代碼改造成如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        Boolean isLocked = false;
        if(threadLocal.get() == null){
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         threadLocal.set(uuid);
            isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
        }else{
            isLocked = true;   
        }
        return isLocked;
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
          stringRedisTemplate.delete(key);   
        }
    }
}

這樣寫看似沒有啥問題，但是大家細(xì)想一下，這樣寫就真的OK了嗎？

可重入性的問題分析

既然上面分布式鎖的可重入性是存在問題的，那我們就來分析下問題的根源在哪里！

假設(shè)我們提交訂單的方法中，首先使用RedisLock接口對代碼塊添加了分布式鎖，在加鎖后的代碼中調(diào)用了服務(wù)A，而服務(wù)A中也存在調(diào)用RedisLock接口的加鎖和解鎖操作。

而多次調(diào)用RedisLock接口的加鎖操作時(shí)，只要之前的鎖沒有失效，則會(huì)直接返回true，表示成功獲取鎖。

也就是說，無論調(diào)用加鎖操作多少次，最終只會(huì)成功加鎖一次。而執(zhí)行完服務(wù)A中的邏輯后，在服務(wù)A中調(diào)用RedisLock接口的解鎖方法，此時(shí)，會(huì)將當(dāng)前線程所有的加鎖操作獲得的鎖全部釋放掉。

我們可以使用下圖來簡單的表示這個(gè)過程。

那么問題來了，如何解決可重入性的問題呢？

解決可重入性問題

相信很多小伙伴都能夠想出使用計(jì)數(shù)器的方式來解決上面可重入性的問題，沒錯(cuò)，就是使用計(jì)數(shù)器來解決。 整體流程如下所示。

那么，體現(xiàn)在程序代碼上是什么樣子呢？我們來修改RedisLockImpl類的代碼，如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        Boolean isLocked = false;
        if(threadLocal.get() == null){
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         threadLocal.set(uuid);
            isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
        }else{
            isLocked = true;   
        }
        //加鎖成功后將計(jì)數(shù)器加1
        if(isLocked){
            Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
            threadLocalInteger.set(count++);
        }
        return isLocked;
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
            Integer count = threadLocalInteger.get();
            //計(jì)數(shù)器減為0時(shí)釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
              stringRedisTemplate.delete(key);      
            }
        }
    }
}

至此，我們基本上解決了分布式鎖的可重入性問題。

說到這里，我還要問大家一句，上面的解決問題的方案真的沒問題了嗎？

阻塞與非阻塞鎖

在提交訂單的方法中，當(dāng)獲取Redis分布式鎖失敗時(shí)，我們直接返回了failure來表示當(dāng)前請求下單的操作失敗了。

試想，在高并發(fā)環(huán)境下，一旦某個(gè)請求獲得了分布式鎖，那么，在這個(gè)請求釋放鎖之前，其他的請求調(diào)用下單方法時(shí)，都會(huì)返回下單失敗的信息。在真實(shí)場景中，這是非常不友好的。

我們可以將后續(xù)的請求進(jìn)行阻塞，直到當(dāng)前請求釋放鎖后，再喚醒阻塞的請求獲得分布式鎖來執(zhí)行方法。

所以，我們設(shè)計(jì)的分布式鎖需要支持 阻塞和非阻塞 的特性。

那么，如何實(shí)現(xiàn)阻塞呢？我們可以使用自旋來實(shí)現(xiàn)，繼續(xù)修改RedisLockImpl的代碼如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        Boolean isLocked = false;
        if(threadLocal.get() == null){
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         threadLocal.set(uuid);
            isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
            //如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
            if(!isLocked){
                for(;;){
                    isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
                    if(isLocked){
                        break;
                    }
                }
            }
        }else{
            isLocked = true;   
        }
        //加鎖成功后將計(jì)數(shù)器加1
        if(isLocked){
            Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
            threadLocalInteger.set(count++);
        }
        return isLocked;
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
            Integer count = threadLocalInteger.get();
            //計(jì)數(shù)器減為0時(shí)釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
              stringRedisTemplate.delete(key);      
            }
        }
    }
}

在分布式鎖的設(shè)計(jì)中，阻塞鎖和非阻塞鎖 是非常重要的概念，大家一定要記住這個(gè)知識點(diǎn)。

鎖失效問題

盡管我們實(shí)現(xiàn)了分布式鎖的阻塞特性，但是還有一個(gè)問題是我們不得不考慮的。那就是 鎖失效 的問題。

當(dāng)程序執(zhí)行業(yè)務(wù)的時(shí)間超過了鎖的過期時(shí)間會(huì)發(fā)生什么呢？ 想必很多小伙伴都能夠想到，那就是前面的請求沒執(zhí)行完，鎖過期失效了，后面的請求獲取到分布式鎖，繼續(xù)向下執(zhí)行了，程序無法做到真正的互斥，無法保證業(yè)務(wù)的原子性了。

那如何解決這個(gè)問題呢？答案就是：我們必須保證在業(yè)務(wù)代碼執(zhí)行完畢后，才能釋放分布式鎖。 方案是有了，那如何實(shí)現(xiàn)呢？

說白了，我們需要在業(yè)務(wù)代碼中，時(shí)不時(shí)的執(zhí)行下面的代碼來保證在業(yè)務(wù)代碼沒執(zhí)行完時(shí)，分布式鎖不會(huì)因超時(shí)而被釋放。

springRedisTemplate.expire(PRODUCT_ID, 30, TimeUnit.SECONDS);

這里，我們需要定義一個(gè)定時(shí)策略來執(zhí)行上面的代碼，需要注意的是：我們不能等到30秒后再執(zhí)行上述代碼，因?yàn)?0秒時(shí)，鎖已經(jīng)失效了。例如，我們可以每10秒執(zhí)行一次上面的代碼。

有些小伙伴說，直接在RedisLockImpl類中添加一個(gè)while(true)循環(huán)來解決這個(gè)問題，那我們就這樣修改下RedisLockImpl類的代碼，看看有沒有啥問題。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        Boolean isLocked = false;
        if(threadLocal.get() == null){
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         threadLocal.set(uuid);
            isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
            //如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
            if(!isLocked){
                for(;;){
                    isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
                    if(isLocked){
                        break;
                    }
                }
            }
            //定義更新鎖的過期時(shí)間
            while(true){
                Integer count = threadLocalInteger.get();
                //當(dāng)前鎖已經(jīng)被釋放，則退出循環(huán)
                if(count == 0 || count <= 0){
                    break;
                }
                springRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.SECONDS);
                try{
                    //每隔10秒執(zhí)行一次
                    Thread.sleep(10000);
                }catch (InterruptedException e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }else{
            isLocked = true;   
        }
        //加鎖成功后將計(jì)數(shù)器加1
        if(isLocked){
            Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
            threadLocalInteger.set(count++);
        }
        return isLocked;
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        if(threadLocal.get().equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(key))){
            Integer count = threadLocalInteger.get();
            //計(jì)數(shù)器減為0時(shí)釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
              stringRedisTemplate.delete(key);      
            }
        }
    }
}

相信小伙伴們看了代碼就會(huì)發(fā)現(xiàn)哪里有問題了：更新鎖過期時(shí)間的代碼肯定不能這么去寫。因?yàn)檫@么寫會(huì) 導(dǎo)致當(dāng)前線程在更新鎖超時(shí)時(shí)間的while(true)循環(huán)中一直阻塞而無法返回結(jié)果。 所以，我們不能將當(dāng)前線程阻塞，需要異步執(zhí)行定時(shí)任務(wù)來更新鎖的過期時(shí)間。

此時(shí)，我們繼續(xù)修改RedisLockImpl類的代碼，將定時(shí)更新鎖超時(shí)的代碼放到一個(gè)單獨(dú)的線程中執(zhí)行，如下所示。

public class RedisLockImpl implements RedisLock{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<String>();
    
    private ThreadLocal<Integer> threadLocalInteger = new ThreadLocal<Integer>();
    
    @Override
    public boolean tryLock(String key, long timeout, TimeUnit unit){
        Boolean isLocked = false;
        if(threadLocal.get() == null){
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         threadLocal.set(uuid);
            isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
            //如果獲取鎖失敗，則自旋獲取鎖，直到成功
            if(!isLocked){
                for(;;){
                    isLocked = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, uuid, timeout, unit);
                    if(isLocked){
                        break;
                    }
                }
            }
            //啟動(dòng)新線程來執(zhí)行定時(shí)任務(wù)，更新鎖過期時(shí)間
           new Thread(new UpdateLockTimeoutTask(uuid, stringRedisTemplate, key)).start();
        }else{
            isLocked = true;   
        }
        //加鎖成功后將計(jì)數(shù)器加1
        if(isLocked){
            Integer count = threadLocalInteger.get() == null ? 0 : threadLocalInteger.get();
            threadLocalInteger.set(count++);
        }
        return isLocked;
    }
    @Override
    public void releaseLock(String key){
        //當(dāng)前線程中綁定的uuid與Redis中的uuid相同時(shí)，再執(zhí)行刪除鎖的操作
        String uuid = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if(threadLocal.get().equals(uuid)){
            Integer count = threadLocalInteger.get();
            //計(jì)數(shù)器減為0時(shí)釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
              stringRedisTemplate.delete(key); 
                //獲取更新鎖超時(shí)時(shí)間的線程并中斷
                long threadId = stringRedisTemplate.opsForValue().get(uuid);
                Thread updateLockTimeoutThread = ThreadUtils.getThreadByThreadId(threadId);
                if(updateLockTimeoutThread != null){
                     //中斷更新鎖超時(shí)時(shí)間的線程
                    updateLockTimeoutThread.interrupt();   
                    stringRedisTemplate.delete(uuid);
                }
            }
        }
    }
}

創(chuàng)建UpdateLockTimeoutTask類來執(zhí)行更新鎖超時(shí)的時(shí)間。

public class UpdateLockTimeoutTask implements Runnable{
    //uuid
    private long uuid;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private String key;
    public UpdateLockTimeoutTask(long uuid, StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String key){
        this.uuid = uuid;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.key = key;
    }
    @Override
    public void run(){
        //以uuid為key，當(dāng)前線程id為value保存到Redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(uuid, Thread.currentThread().getId());
         //定義更新鎖的過期時(shí)間
        while(true){
            springRedisTemplate.expire(key, 30, TimeUnit.SECONDS);
            try{
                //每隔10秒執(zhí)行一次
                Thread.sleep(10000);
            }catch (InterruptedException e){
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

接下來，我們定義一個(gè)ThreadUtils工具類，這個(gè)工具類中有一個(gè)根據(jù)線程id獲取線程的方法getThreadByThreadId(long threadId)。

public class ThreadUtils{
    //根據(jù)線程id獲取線程句柄
    public static Thread getThreadByThreadId(long threadId){
        ThreadGroup group = Thread.currentThread().getThreadGroup();
        while(group != null){
            Thread[] threads = new Thread[(int)(group.activeCount() * 1.2)];
            int count = group.enumerate(threads, true);
            for(int i = 0; i < count; i++){
                if(threadId == threads[i].getId()){
                    return threads[i];
                }
            }
        }
    }
}

上述解決分布式鎖失效的問題在分布式鎖領(lǐng)域有一個(gè)專業(yè)的術(shù)語叫做 “異步續(xù)命” 。需要注意的是：當(dāng)業(yè)務(wù)代碼執(zhí)行完畢后，我們需要停止更新鎖超時(shí)時(shí)間的線程。所以，這里，我對程序的改動(dòng)是比較大的，首先，將更新鎖超時(shí)的時(shí)間任務(wù)重新定義為一個(gè)UpdateLockTimeoutTask類，并將uuid和StringRedisTemplate注入到任務(wù)類中，在執(zhí)行定時(shí)更新鎖超時(shí)時(shí)間時(shí)，首先將當(dāng)前線程保存到Redis中，其中Key為傳遞進(jìn)來的uuid。

在首先獲取分布式鎖后，重新啟動(dòng)線程，并將uuid和StringRedisTemplate傳遞到任務(wù)類中執(zhí)行任務(wù)。當(dāng)業(yè)務(wù)代碼執(zhí)行完畢后，調(diào)用releaseLock()方法釋放鎖時(shí)，我們會(huì)通過uuid從Redis中獲取更新鎖超時(shí)時(shí)間的線程id，并通過線程id獲取到更新鎖超時(shí)時(shí)間的線程，調(diào)用線程的interrupt()方法來中斷線程。

此時(shí)，當(dāng)分布式鎖釋放后，更新鎖超時(shí)的線程就會(huì)由于線程中斷而退出了。

實(shí)現(xiàn)分布式鎖的基本要求

結(jié)合上述的案例，我們可以得出實(shí)現(xiàn)分布式鎖的基本要求：

• 支持互斥性
• 支持鎖超時(shí)
• 支持阻塞和非阻塞特性
• 支持可重入性
• 支持高可用

通用分布式解決方案

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，分布式鎖是一個(gè)繞不開的話題，同時(shí)，也有很多通用的分布式鎖解決方案，其中，用的比較多的一種方案就是使用開源的Redisson框架來解決分布式鎖問題。

有關(guān)Redisson分布式鎖的使用方案大家可以參考《【高并發(fā)】你知道嗎？大家都在使用Redisson實(shí)現(xiàn)分布式鎖了??！》

既然Redisson框架已經(jīng)很牛逼了，我們直接使用Redisson框架是否能夠100%的保證分布式鎖不出問題呢？答案是無法100%的保證。因?yàn)樵诜植际筋I(lǐng)域沒有哪一家公司或者架構(gòu)師能夠保證100%的不出問題，就連阿里這樣的大公司、阿里的首席架構(gòu)師這樣的技術(shù)大牛也不敢保證100%的不出問題。

在分布式領(lǐng)域，無法做到100%無故障，我們追求的是幾個(gè)9的目標(biāo)，例如99.999%無故障。

CAP理論

在分布式領(lǐng)域，有一個(gè)非常重要的理論叫做CAP理論。

• C：Consistency（一致性）
• A：Availability（可用性）
• P：Partition tolerance（分區(qū)容錯(cuò)性）

在分布式領(lǐng)域中，是必須要保證分區(qū)容錯(cuò)性的，也就是必須要保證“P”，所以，我們只能保證CP或者AP。

這里，我們可以使用Redis和Zookeeper來進(jìn)行簡單的對比，我們可以使用Redis實(shí)現(xiàn)AP架構(gòu)的分布式鎖，使用Zookeeper實(shí)現(xiàn)CP架構(gòu)的分布式鎖。

• 基于Redis的AP架構(gòu)的分布式鎖模型

在基于Redis實(shí)現(xiàn)的AP架構(gòu)的分布式鎖模型中，向Redis節(jié)點(diǎn)1寫入數(shù)據(jù)后，會(huì)立即返回結(jié)果，之后在Redis中會(huì)以異步的方式來同步數(shù)據(jù)。

• 基于Zookeeper的CP架構(gòu)的分布式鎖模型

在基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)的CP架構(gòu)的分布式模型中，向節(jié)點(diǎn)1寫入數(shù)據(jù)后，會(huì)等待數(shù)據(jù)的同步結(jié)果，當(dāng)數(shù)據(jù)在大多數(shù)Zookeeper節(jié)點(diǎn)間同步成功后，才會(huì)返回結(jié)果數(shù)據(jù)。

當(dāng)我們使用基于Redis的AP架構(gòu)實(shí)現(xiàn)分布式鎖時(shí)，需要注意一個(gè)問題，這個(gè)問題可以使用下圖來表示。

也就是Redis主從節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步失敗，假設(shè)線程向Master節(jié)點(diǎn)寫入了數(shù)據(jù)，而Redis中Master節(jié)點(diǎn)向Slave節(jié)點(diǎn)同步數(shù)據(jù)失敗了。此時(shí)，另一個(gè)線程讀取的Slave節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)沒有添加分布式鎖，此時(shí)就會(huì)出現(xiàn)問題了?。?！

所以，在設(shè)計(jì)分布式鎖方案時(shí)，也需要注意Redis節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步問題。

紅鎖的實(shí)現(xiàn)

在Redisson框架中，實(shí)現(xiàn)了紅鎖的機(jī)制，Redisson的RedissonRedLock對象實(shí)現(xiàn)了Redlock介紹的加鎖算法。該對象也可以用來將多個(gè)RLock對象關(guān)聯(lián)為一個(gè)紅鎖，每個(gè)RLock對象實(shí)例可以來自于不同的Redisson實(shí)例。當(dāng)紅鎖中超過半數(shù)的RLock加鎖成功后，才會(huì)認(rèn)為加鎖是成功的，這就提高了分布式鎖的高可用。

我們可以使用Redisson框架來實(shí)現(xiàn)紅鎖。

public void testRedLock(RedissonClient redisson1,RedissonClient redisson2, RedissonClient redisson3){
 RLock lock1 = redisson1.getLock("lock1");
 RLock lock2 = redisson2.getLock("lock2");
 RLock lock3 = redisson3.getLock("lock3");
 RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
 try {
  // 同時(shí)加鎖：lock1 lock2 lock3, 紅鎖在大部分節(jié)點(diǎn)上加鎖成功就算成功。
  lock.lock();
  // 嘗試加鎖，最多等待100秒，上鎖以后10秒自動(dòng)解鎖
  boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
 } catch (InterruptedException e) {
  e.printStackTrace();
 } finally {
  lock.unlock();
 }
}

其實(shí)，在實(shí)際場景中，紅鎖是很少使用的。這是因?yàn)槭褂昧思t鎖后會(huì)影響高并發(fā)環(huán)境下的性能，使得程序的體驗(yàn)更差。所以，在實(shí)際場景中，我們一般都是要保證Redis集群的可靠性。

同時(shí)，使用紅鎖后，當(dāng)加鎖成功的RLock個(gè)數(shù)不超過總數(shù)的一半時(shí)，會(huì)返回加鎖失敗，即使在業(yè)務(wù)層面任務(wù)加鎖成功了，但是紅鎖也會(huì)返回加鎖失敗的結(jié)果。

另外，使用紅鎖時(shí)，需要提供多套Redis的主從部署架構(gòu)，同時(shí)，這多套Redis主從架構(gòu)中的Master節(jié)點(diǎn)必須都是獨(dú)立的，相互之間沒有任何數(shù)據(jù)交互。

高并發(fā)“黑科技”與致勝奇招

假設(shè)，我們就是使用Redis來實(shí)現(xiàn)分布式鎖，假設(shè)Redis的讀寫并發(fā)量在5萬左右。我們的商城業(yè)務(wù)需要支持的并發(fā)量在100萬左右。

如果這100萬的并發(fā)全部打入Redis中，Redis很可能就會(huì)掛掉，那么，我們?nèi)绾谓鉀Q這個(gè)問題呢？接下來，我們就一起來探討這個(gè)問題。

在高并發(fā)的商城系統(tǒng)中，如果采用Redis緩存數(shù)據(jù)，則Redis緩存的并發(fā)處理能力是關(guān)鍵，因?yàn)楹芏嗟那熬Y操作都需要訪問Redis。而異步削峰只是基本的操作，關(guān)鍵還是要保證Redis的并發(fā)處理能力。

解決這個(gè)問題的關(guān)鍵思想就是：分而治之，將商品庫存分開放。

暗度陳倉

我們在Redis中存儲(chǔ)商品的庫存數(shù)量時(shí)，可以將商品的庫存進(jìn)行“分割”存儲(chǔ)來提升Redis的讀寫并發(fā)量。

例如，原來的商品的id為10001，庫存為1000件，在Redis中的存儲(chǔ)為(10001, 1000)，我們將原有的庫存分割為5份，則每份的庫存為200件，此時(shí)，我們在Redia中存儲(chǔ)的信息為(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。

此時(shí)，我們將庫存進(jìn)行分割后，每個(gè)分割后的庫存使用商品id加上一個(gè)數(shù)字標(biāo)識來存儲(chǔ)，這樣，在對存儲(chǔ)商品庫存的每個(gè)Key進(jìn)行Hash運(yùn)算時(shí)，得出的Hash結(jié)果是不同的，這就說明，存儲(chǔ)商品庫存的Key有很大概率不在Redis的同一個(gè)槽位中，這就能夠提升Redis處理請求的性能和并發(fā)量。

分割庫存后，我們還需要在Redis中存儲(chǔ)一份商品id和分割庫存后的Key的映射關(guān)系，此時(shí)映射關(guān)系的Key為商品的id，也就是10001，Value為分割庫存后存儲(chǔ)庫存信息的Key，也就是10001_0，10001_1，10001_2，10001_3，10001_4。在Redis中我們可以使用List來存儲(chǔ)這些值。

在真正處理庫存信息時(shí)，我們可以先從Redis中查詢出商品對應(yīng)的分割庫存后的所有Key，同時(shí)使用AtomicLong來記錄當(dāng)前的請求數(shù)量，使用請求數(shù)量對從Redia中查詢出的商品對應(yīng)的分割庫存后的所有Key的長度進(jìn)行求模運(yùn)算，得出的結(jié)果為0，1，2，3，4。再在前面拼接上商品id就可以得出真正的庫存緩存的Key。此時(shí)，就可以根據(jù)這個(gè)Key直接到Redis中獲取相應(yīng)的庫存信息。

同時(shí)，我們可以將分隔的不同的庫存數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)到不同的Redis服務(wù)器中，進(jìn)一步提升Redis的并發(fā)量。

移花接木

在高并發(fā)業(yè)務(wù)場景中，我們可以直接使用Lua腳本庫（OpenResty）從負(fù)載均衡層直接訪問緩存。

這里，我們思考一個(gè)場景：如果在高并發(fā)業(yè)務(wù)場景中，商品被瞬間搶購一空。此時(shí)，用戶再發(fā)起請求時(shí)，如果系統(tǒng)由負(fù)載均衡層請求應(yīng)用層的各個(gè)服務(wù)，再由應(yīng)用層的各個(gè)服務(wù)訪問緩存和數(shù)據(jù)庫，其實(shí)，本質(zhì)上已經(jīng)沒有任何意義了，因?yàn)樯唐芬呀?jīng)賣完了，再通過系統(tǒng)的應(yīng)用層進(jìn)行層層校驗(yàn)已經(jīng)沒有太多意義了??！而應(yīng)用層的并發(fā)訪問量是以百為單位的，這又在一定程度上會(huì)降低系統(tǒng)的并發(fā)度。

為了解決這個(gè)問題，此時(shí)，我們可以在系統(tǒng)的負(fù)載均衡層取出用戶發(fā)送請求時(shí)攜帶的用戶id，商品id和活動(dòng)id等信息，直接通過Lua腳本等技術(shù)來訪問緩存中的庫存信息。如果商品的庫存小于或者等于0，則直接返回用戶商品已售完的提示信息，而不用再經(jīng)過應(yīng)用層的層層校驗(yàn)了。