“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機(jī)制，此時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，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，后續(xù)請求進(jìn)入提交訂單的方法時，都會因?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”坑“填上？如何解決這個問題呢？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)的時候，可以同時指定數(shù)據(jù)的超時時間。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常量作為商品的id
* 實(shí)際工作中，這個商品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)志位的時候就設(shè)置了超時時間。此時，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，也會自動刪除。后續(xù)的線程進(jìn)入提交訂單的方法后，就會成功的設(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，比如我們這里說的分布式鎖，我們肯定會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)一個線程從上到下執(zhí)行時，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，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，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。那此時就會出現(xiàn)問題了，他在編寫代碼時，硬生生的將你加的鎖釋放了?。?！

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??！

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，就是一個線程執(zhí)行了加鎖操作后，后續(xù)必須由這個線程執(zhí)行解鎖操作，加鎖和解鎖操作由同一個線程來完成。

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線程中，那么，如何將加鎖操作和解鎖操作綁定到同一個線程呢？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，使用ThreadLocal類確實(shí)能夠解決這個問題。

此時，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key與Redis中的Key相同時，在執(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，首先生成一個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，同時設(shè)置超時時間。當(dāng)執(zhí)行解鎖操作時，首先，判斷當(dāng)前線程中綁定的uuid是否和Redis中存儲的uuid相等，只有二者相等時，才會執(zhí)行刪除鎖標(biāo)志位的操作。這就避免了一個線程對程序進(jìn)行了加鎖操作后，其他線程對這個鎖進(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key與Redis中的Key相同時，在執(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看出上述代碼存在什么問題了?。]錯，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，就會返回失敗。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，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，我們?nèi)绾沃С滞粋€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key與Redis中的Key相同時，在執(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，只要之前的鎖沒有失效，則會直接返回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，會將當(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，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key與Redis中的Key相同時，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，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，一旦某個請求獲得了分布式鎖，那么，在這個請求釋放鎖之前，其他的請求調(diào)用下單方法時，都會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key與Redis中的Key相同時，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)的時間超過了鎖的過期時間會發(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，時不時的執(zhí)行下面的代碼來保證在業(yè)務(wù)代碼沒執(zhí)行完時，分布式鎖不會因超時而被釋放。

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

這里，我們需要定義一個定時策略來執(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，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while(true)循環(huán)來解決這個問題，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key與Redis中的Key相同時，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時釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
                 stringRedisTemplate.delete(key);      
            }
        }
    }
}

相信小伙伴們看了代碼就會發(fā)現(xiàn)哪里有問題了：更新鎖過期時間的代碼肯定不能這么去寫。因?yàn)檫@么寫會 導(dǎo)致當(dāng)前線程在更新鎖超時時間的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)行定時任務(wù)來更新鎖的過期時間。

此時，我們繼續(xù)修改RedisLockImpl類的代碼，將定時更新鎖超時的代碼放到一個單獨(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;
                    }
                }
            }
            //啟動新線程來執(zhí)行定時任務(wù)，更新鎖過期時間
           new Thread(new Runnable{
                @Override
                public void run(){
                     //定義更新鎖的過期時間
                    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();
                        }
                    }
                }
            }).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key與Redis中的Key相同時，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時釋放鎖
            if(count == null || --count <= 0){
                 stringRedisTemplate.delete(key);      
            }
        }
    }
}

上述解決分布式鎖失效的問題在分布式鎖領(lǐng)域有一個專業(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時間的線程。所以，這里，我在鎖超時的線程中寫了如下的代碼。

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;
}

表示鎖被釋放后，退出當(dāng)前循環(huán)，進(jìn)而可以退出當(dāng)前線程。

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

• 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)，分布式鎖是一個繞不開的話題，同時，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)容錯性）

在分布式領(lǐng)域中，是必須要保證分區(qū)容錯性的，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，會立即返回結(jié)果，之后在Redis中會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，需要注意一個問題，這個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，另一個線程讀取的Slave節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)沒有添加分布式鎖，此時就會出現(xiàn)問題了?。?！

所以，在設(shè)計(jì)分布式鎖方案時，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RLock對象關(guān)聯(lián)為一個紅鎖，每個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，使用紅鎖后，當(dāng)加鎖成功的RLock個數(shù)不超過總數(shù)的一半時，會返回加鎖失敗，即使在業(yè)務(wù)層面任務(wù)加鎖成功了，但是紅鎖也會返回加鎖失敗的結(jié)果。另外，使用紅鎖時，需要提供多套Redis的主從部署架構(gòu)，同時，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很可能就會掛掉，那么，我們?nèi)绾谓鉀Q這個問題呢？接下來，我們就一起來探討這個問題。

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中存儲商品的庫存數(shù)量時，可以將商品的庫存進(jìn)行“分割”存儲來提升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，我們在Redia中存儲的信息為(10001_0, 200)，(10001_1, 200)，(10001_2, 200)，(10001_3, 200)，(10001_4, 200)。

此時，我們將庫存進(jìn)行分割后，每個分割后的庫存使用商品id加上一個數(shù)字標(biāo)識來存儲，這樣，在對存儲商品庫存的每個Key進(jìn)行Hash運(yùn)算時，得出的Hash結(jié)果是不同的，這就說明，存儲商品庫存的Key有很大概率不在Redis的同一個槽位中，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中存儲一份商品id和分割庫存后的Key的映射關(guān)系，此時映射關(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來存儲這些值。

在真正處理庫存信息時，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，就可以根據(jù)這個Key直接到Redis中獲取相應(yīng)的庫存信息。

同時，我們可以將分隔的不同的庫存數(shù)據(jù)分別存儲到不同的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，用戶再發(fā)起請求時，如果系統(tǒng)由負(fù)載均衡層請求應(yīng)用層的各個服務(wù)，再由應(yīng)用層的各個服務(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?。《鴳?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降低系統(tǒng)的并發(fā)度。

為了解決這個問題，此時，我們可以在系統(tǒng)的負(fù)載均衡層取出用戶發(fā)送請求時攜帶的用戶id，商品id和活動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。

寫在最后

最后，附上并發(fā)編程需要掌握的核心技能知識圖，祝大家在學(xué)習(xí)并發(fā)編程時，少走彎路。

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