基于Redis的实现方式
1、选用Redis实现分布式锁原因：
（1）Redis有很高的性能；
（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便
2、使用命令介绍：
（1）SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
（3）delete
delete key：删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。
3、实现思想：
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
4、 分布式锁的简单实现代码：
/**
* 分布式锁的简单实现代码
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class DistributedLock {
private final JedisPool jedisPool;
public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
/**
* 加锁
* @param lockName 锁的key
* @param acquireTimeout 获取超时时间
* @param timeout 锁的超时时间
* @return 锁标识
*/
public String lockWithTimeout(String lockName, long acquireTimeout, long timeout) {
Jedis conn = null;
String retIdentifier = null;
try {
// 获取连接
conn = jedisPool.getResource();
// 随机生成一个value
String identifier = UUID.randomUUID().toString();
// 锁名，即key值
String lockKey = "lock:" + lockName;
// 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
int lockExpire = (int) (timeout / 1000);
// 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;
while (System.currentTimeMillis() < end) {
if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
// 返回value值，用于释放锁时间确认
retIdentifier = identifier;
return retIdentifier;
}
// 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
conn.expire(lockKey, lockExpire);
}
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retIdentifier;
}
/**
* 释放锁
* @param lockName 锁的key
* @param identifier 释放锁的标识
* @return
*/
public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
Jedis conn = null;
String lockKey = "lock:" + lockName;
boolean retFlag = false;
try {
conn = jedisPool.getResource();
while (true) {
// 监视lock，准备开始事务
conn.watch(lockKey);
// 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
Transaction transaction = conn.multi();
transaction.del(lockKey);
List<Object> results = transaction.exec();
if (results == null) {
continue;
}
retFlag = true;
}
conn.unwatch();
break;
}
} catch (JedisException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (conn != null) {
conn.close();
}
}
return retFlag;
}
}
5、测试刚才实现的分布式锁
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。
/**
* Created by liuyang on 2017/4/20.
*/
public class Service {
private static JedisPool pool = null;
private DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);
int n = 500;
static {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
// 设置最大连接数
config.setMaxTotal(200);
// 设置最大空闲数
config.setMaxIdle(8);
// 设置最大等待时间
config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);
// 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
config.setTestOnBorrow(true);
pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
}
public void seckill() {
// 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
String identifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n);
lock.releaseLock("resource", identifier);
}
}
模拟线程进行秒杀服务：
public class ThreadA extends Thread {
private Service service;
public ThreadA(Service service) {
this.service = service;
}
@Override
public void run() {
service.seckill();
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Service service = new Service();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
ThreadA threadA = new ThreadA(service);
threadA.start();
}
}
}
结果如下，结果为有序的：
若注释掉使用锁的部分：
public void seckill() {
// 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
//String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
System.out.println(--n);
//lock.releaseLock("resource", indentifier);
}
从结果可以看出，有一些是异步进行的：
上述实现存在的问题
-
非原子性操作
加锁setnx和锁超时expire两个命令未非原子性操作，当执行加锁setnx后，若因网络或客户端问题锁超时expire命令未成功执行时，锁将无法被释放。
解决方案：
使用set命令取代setnx和expire命令。setnx本身不支持设置超时时间。在Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，伪代码：set（key, value, expire）。
误删锁
设想如下情形：
（1）JVM1使用set(001, 002, 30)成功获取锁，并设置超时时间为30s；
（2）JVM1开始数据处理，处理时间已经超过了30s...
（3）服务器检测到(001, 002, 30)数据超时，将自动执行del进行数据删除，此时JVM1还在数据处理...
（4）此时，JVM2使用set(001, 002, 30)成功获取锁，并设置超时时间为30s；
（5）JVM2开始数据处理。与此同时，JVM1处理完成，操作提交后，根据商品id001，执行了del；
到此，JVM1成功误删了JVM2的锁。
解决方案：
del数据之前，增加锁判断机制：判断要删除的锁是否属于本线程。操作流程：
（1）加锁：set(id, threadId,expire)，其中value为当前线程ID；
（2）解锁：执行del命令时，根据id和threadId数据判断该锁是否仍属于本线程。是，则删除。-
并发问题
基于误删锁的前提下，由于我们无法确定程序成功处理完成数据的具体时间，这就为超时时间的设置提出了难题。设置时间过长、过短都将影响程序并发的效率。
解决方案：JVM1需要自己判断在超时时间内是否完成数据处理，如未完成，应请求延长超时时间。具体操作：
为获取锁的锁的线程开启一个守护线程。当29秒时（或更早），线程A还没执行完，守护线程会执行expire指令，为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次。当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。
image另一种情况：如果节点1 忽然断电，由于线程A和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。当过了超时时间后，没有守护进程的“续命”，锁将自动释放。
Redisson实现Redis分布式锁的底层原理
好的，接下来就通过一张手绘图，给大家说说Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理。
（1）加锁机制
咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。
这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！
紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：
为啥要用lua脚本呢？
因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
那么，这段lua脚本是什么意思呢？
KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。
ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。
ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：
8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1
给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。
如何加锁呢？很简单，用下面的命令：
hset myLock
8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1
通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：
上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。
接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。
好了，到此为止，ok，加锁完成了。
（2）锁互斥机制
那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？
很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。
接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。
所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。
此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。
（3）watch dog自动延期机制
客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？
简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。
（4）可重入加锁机制
那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？
比如下面这种代码：
这时我们来分析一下上面那段lua脚本。
第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。
第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”
此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：
incrby myLock
8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1
通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。
此时myLock数据结构变为下面这样：
大家看到了吧，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数
（5）释放锁机制
如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。
其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。
如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：
“del myLock”命令，从redis里删除这个key。
然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。
这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。
一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。
（6）上述Redis分布式锁的缺点
其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。
但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。
接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。
此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。
这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。
所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。
