WHY（为什么要用分布式锁？）
目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。
在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。
HOW
在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的？（这里以方法锁为例，资源锁同理）
首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：
- 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
- 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
- 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。
- 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。
- 最好是可重入。
- 分布式锁一般有三种实现方案：通过MySQL实现、通过缓存数据库（Redis等）实现、通过Zookeeper实现。
通过MySQL实现
方案有很多种，这里只看其中一种
直接看表结构：
CREATE TABLE `distribute_lock` (
`id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '自增id, 主键',
`lock_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '锁名称',
`status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '锁状态，0为未加锁，1为已加锁',
`host_name` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '当前持有锁的主机',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`timeout` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '持有锁的最长时间，单位秒，超过此时间，锁可以被其它主机或其它线程获取. 0表示不失效。',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `lock_name` (`lock_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='分布式锁';
加锁操作：
UPDATE distribute_lock set status = 1,
update_time = #{updateTime},host_name = #{hostName}
where lock_name = #{lockName} AND
(status = 0 OR UNIX_TIMESTAMP(now()) - UNIX_TIMESTAMP(update_time) > `timeout`)
解锁操作：
UPDATE arg_distribute_lock
set status = 0,update_time = #{updateTime},host_name = ''
where status = 1 AND lock_name = #{lockName} AND host_name = #{hostName}
Redis实现
网上有很多分布式锁的Redis实现，大部分都有问题。Redis实现的关键在于，Redis没有事务，当用两条以上命令加锁时，操作不具有原子性，在程序崩溃等异常情况下会造成死锁等异常情况。
Redis分布式锁的正确实现方式
public class RedisTool {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
/**
* 尝试获取分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @param expireTime 超期时间
* @return 是否获取成功
*/
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：
-
第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
-
第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
-
第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
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第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
-
第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。
总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁（key不存在），那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。
心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。
解锁代码：
public class RedisTool {
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
/**
* 释放分布式锁
* @param jedis Redis客户端
* @param lockKey 锁
* @param requestId 请求标识
* @return 是否释放成功
*/
public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
}
可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了！第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。
那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。eval命令执行Lua代码的时候，Lua代码将被当成一个命令去执行，并且直到eval命令执行完成，Redis才会执行其他命令。
如果你的项目中Redis是多机部署的，那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁，这是Redis官方提供的Java组件，链接在参考阅读章节已经给出。
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