上一篇中在最后指出了在集群环境下的并发问题，也就是在集群环境下会有多台JVM，每个JVM都对应着一个自己的锁监视器，锁不是统一管理的，这就是问题所在，所以我们这篇要做的就是把锁统一管理

1.基本原理和实现方法

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

那么分布式锁他应该满足一些什么样的条件呢？

可见性：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思

互斥：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行

高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性

高性能：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能

安全性：安全也是程序中必不可少的一环

常见的分布式锁：

Mysql：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见

Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁

Zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，由于课程并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现，所以不过多阐述

2.Redis分布式锁的实现核心思路

2.1.获取锁和释放锁

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：

• 获取锁：
  • 互斥：确保只能有一个线程获取锁
  • 非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false
• 释放锁：
  • 手动释放
  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间

2.2.核心思路

我们利用redis 的setNx 方法，当有多个线程进入时，我们就利用该方法，第一个线程进入时，redis 中就有这个key 了，返回了1，如果结果是1，则表示他抢到了锁，那么他去执行业务然后再删除锁，退出锁逻辑，没有抢到锁的哥们，等待一定时间后重试即可

3.实现Redis分布式锁版本一（不足）

3.1.代码

utlis包下新增ILock接口：

public interface ILock {

    boolean tryLock(long timeoutSec);

    void unlock();
}

utlis包下新增SimpleRedisLock类：

public class SimpleRedisLock implements ILock{

    @Resource
    private StringRedisTemplate  stringRedisTemplate;
    private String name;

    public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.name = name;
    }

    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";

    /**
     * 利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
     * @param timeoutSec
     * @return
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 1 获取线程id
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        // 2 获取锁
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

修改VoucherOrderServiceImpl中seckillVoucher方法：

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1 查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2 判断是否开始
        LocalDateTime beginTime = voucher.getBeginTime();
        if (beginTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀还未开始");
        }
        // 3 判断是否结束
        LocalDateTime endTime = voucher.getEndTime();
        if (endTime.isBefore(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀已经结束");
        }
        // 4 判断库存是否充足
        Integer stock = voucher.getStock();
        if (stock < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //解决分布式情况下的并发安全问题
        // 1 创建锁对象
        SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock(stringRedisTemplate, "order:" + userId);
        // 2 获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock(10);
        // 3 加锁失败
        if (!isLock){
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
            //获取代理对象（事务）
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

3.2.误删问题

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致他的锁自动释放，这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除，这就是误删别人锁的情况说明

4.解决Redis分布式锁误删问题

4.1.解决方案

在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己，如果属于自己，则不进行锁的删除，假设还是上边的情况，线程1卡顿，锁自动释放，线程2进入到锁的内部执行逻辑，此时线程1反应过来，然后删除锁，但是线程1，一看当前这把锁不是属于自己，于是不进行删除锁逻辑，当线程2走到删除锁逻辑时，如果没有卡过自动释放锁的时间点，则判断当前这把锁是属于自己的，于是删除这把锁。

4.2.步骤

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示） 在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致

• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

核心逻辑：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除。

4.3.代码

具体修改SimpleRedisLock类中的unlock方法：

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
    /**
     * 利用setnx方法进行加锁，同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
     * @param timeoutSec
     * @return
     */
    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 1 获取线程id
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        // 2 获取锁
        Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(success);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        //解决误删问题
        // 1 获取线程标识
        long id = Thread.currentThread().getId();
        String threadId = ID_PREFIX + id;
        // 2 获取锁的标识
        String lockId = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
        // 3 判断标识是否一致 一致才删锁
        if (threadId.equals(lockId)){
            stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
        }
    }

5.Lua脚本解决分布式锁的原子性问题

首先先来看什么是分布式锁的原子性问题：

5.1.分布式锁的原子性问题

更为极端的误删逻辑说明：

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，他正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，正准备删除锁，但是此时他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当他卡顿结束后，他直接就会执行删除锁那行代码，相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，是因为线程1的拿锁，比锁，删锁，实际上并不是原子性的，我们要防止刚才的情况发生**，**

也就是说在判断完锁的标识后，突然堵塞了，还没释放锁，这时候其他线程趁虚而入

可以看出问题所在就是：判断和释放这两个操作不是同步的

5.2.Lua脚本解决多条命令原子性问题

5.2.1.介绍一下Lua脚本

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：

这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

我们要执行set name jack，则脚本是这样：

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行 redis.call('set', 'name', 'jack') 这个脚本，语法如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

接下来我们来回顾一下我们释放锁的逻辑：

释放锁的业务流程是这样的

1、获取锁中的线程标示

2、判断是否与指定的标示（当前线程标示）一致

3、如果一致则释放锁（删除）

4、如果不一致则什么都不做

如果用Lua脚本来表示则是这样的：

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
  -- 一致，则删除锁
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

5.2.1.利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

我们的RedisTemplate中，可以利用execute方法去执行lua脚本，参数对应关系就如下图：

1、在resource目录下新增unlock.lua文件，内容就是上面的脚本

2、修改unlock的代码，使用lua脚本

修改SimpleRedis类

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}
经过以上代码改造后，我们就能够实现 拿锁比锁删锁的原子性动作了~

6.总结

基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
  • 特性：
    • 利用set nx满足互斥性
    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁，比锁，删锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的，但是现在还有原子性问题，也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作，最后通过lua表达式来解决这个问题

但是目前还剩下一个问题锁不住，什么是锁不住呢，你想一想，如果当过期时间到了之后，我们可以给他续期一下，比如续个30s，就好像是网吧上网， 网费到了之后，然后说，来，网管，再给我来10块的，是不是后边的问题都不会发生了，那么续期问题怎么解决呢，可以依赖于我们接下来要学习redission啦