前言：
随着笔者的颜值不断提高，用户量的日益增长，传统的单机方案已经不能满足产品的需求。笔者在网上寻遍方案，发现均为人云亦云，一份以毫秒为精度的轮询分布式锁被转发转载上万次。然，该方案没法满足笔者性能要求。故此，笔者研发ELock插件，并发布本文章。
其实集群也好，分布式服务也好。当我们不能保证团队成员的整体素质，那么在某些业务上，分布式锁自然没法避免。
公认开发原则：能不使用分布式锁的，尽可能不使用
举个例子，一个商品交易，需要检查库存、检查余额、扣库存、扣款、生成订单。可能很多人觉得，在分布式环境下一定要分布式锁才能安全。
致此，笔者提供一种简单的方案：
订单处理{if(库存不足){return库存不足; }if(余额不足){return余额不足; } 事务管理(rollbackFor = Exception.class){//扣库存intchangeLine = 执行语句(update 商品表 set 库存=库存-购买数量 where 库存>购买数量 and 商品ID = ?);if(changeLine !=1){return库存不足; }double扣款金额= 商品价格 x 购买数量;//扣款changeLine = 执行语句(update 用户余额表 set 余额=余额-扣款金额 where 余额 > 扣款金额 and 扣款金额 >0and 用户ID = ?);if(changeLine !=1){throwCustomRuntimeException("余额不足"); }//生成订单changeLine = 执行语句( insert into 订单表 set ......);if(changeLine <1){throwCustomRuntimeException("订单生成失败"); } }}
我们仔细来分析一下如上的整个逻辑
1、当一个业务进入逻辑体，先检查余额和库存，不满足条件则返回错误（可阻挡非并发情况下的大部分业务流入事物）
2、进入事物后，先扣取库存，当扣取失败，直接返回错误
3、扣取库存后，则进行扣款，当扣款失败，则抛出异常(由于在业务体走到这里，已经扣取了库存，本处不能return，需抛出异常，让事物回滚)
4、扣款成功后，则生成订单，当订单生成失败，则抛出异常(理由同第三点)
特别注意：语句中，通过where来进行余额不足和库存不足的条件判断。通过执行语句返回的影响行数，来判断是否扣取成功。 在以上流程中，我们发现，即便不使用分布式锁，也无并发问题。
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以上介绍了在常见的业务中如何规避分布式锁，下面介绍一下笔者的高性能分布式锁
友情提示：切勿觉得笔者以上理论是拆自己的台，笔者作为互联网技术人，希望各位技术人能够将产品质量做到最好，少加班，多回家陪陪家人
ELock介绍
ELock是笔者闲暇之余写的一套分布式锁插件，代码非常精简、并且以非轮询阻塞的方式进行加锁控制。适用于面向用户的互联网产品，目前用在一套用户量为7位数的直播系统中。
Maven引用代码(可关注更新情况)：
org.coody.frameworkcoody-elock<!--更新于2019-01-22 10:23:00 -->alpha-1.2.3
初始化JedisPool
//直接传入连接池初始化(注：无密码请传null)newELockCache().initJedisPool(JediPool);//传入ip、端口、密码、超时时间初始化newELockCache().initJedisPool(host, port, secretKey, timeOut);//传入ip、端口、密码、超时时间、配置器初始化newELockCache().initJedisPool(host, port, secretKey, timeOut, jedisPoolConfig);
加锁
ELocker.lock(key, expireSecond);
释放锁
ELocker.unLock(key);
意： 加锁代码(ELocker.lock(key, expireSecond);)。需try{}catch{}包围，并在finally释放锁(ELocker.unLock(key);)
try{ ELocker.lock(key,100);for(inti =0; i <10; i++) { System.out.println(Thread.currentThread().getId() +">>"+ i); Thread.sleep(100l); }}catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace();}finally{ ELocker.unLock(key);}
6. 测试代码
importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.coody.framework.elock.ELocker;importorg.coody.framework.elock.redis.ELockCache;/** * 分布式锁测试 * [@author](https://my.oschina.net/arthor) Coody * * 2018年12月14日 * * [@blog](https://my.oschina.net/wangboxi) 54sb.org */publicclassELockTest{//要加锁的keystaticString key ="TESTLOCK_1";static{//初始化jedis连接newELockCache().initJedisPool("127.0.0.1",16379,"123456",10000);}publicstaticvoidmain(String[] args){List threads =newArrayList();for(inti =0; i <10; i++) {Thread thread =newThread(newRunnable() {[@Override](https://my.oschina.net/u/1162528)publicvoidrun(){test();}});threads.add(thread);}//启动十个线程for(Thread thread : threads) {thread.start();}}//要锁的方法privatestaticvoidtest(){try{ELocker.lock(key,100);for(inti =0; i <10; i++) {System.out.println(Thread.currentThread().getId() +">>"+ i);Thread.sleep(100l);}}catch(InterruptedException e) {e.printStackTrace();}finally{ELocker.unLock(key);}}}
执行效果：
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以上介绍了这套锁的基本使用，下面开始介绍一下这套锁在Spring下的花样玩法
1、配置分布式锁中使用的缓存
2、配置分布式锁切面
<!-- 配置切面的bean --><!-- 配置AOP --><!-- 配置切面表达式 --><!-- 配置切面和通知 order：越小优先级越高 -->
致此，分布式锁配置完成，开始进入我们的花样玩法。
NO1. 使用注解添加分布式锁：
@ELock(name ="USER_MODIFY_LOCK", fields ="userId", waitTime =20)publicvoiddelUser(String userId){userDao.delUser(userId);}
在ELock注解中，name代表key名字，field代表拼接的字段。
当fields所有字段长度超过32时，elock将会对key进行md5获取摘要作为缓存的key，即name:key。
本处fields支持选择对象的字段，即：方法参数名.字段值（如：userInfo.userId）
本处fields支持多个字段，fields={"userInfo.userId","orderInfo.orderId"}
当不指定key时，elock将会根据包名、类名、方法名和方法参数生成key
当不指定fields时，elock不会拼接任何多余参数，则该方法变成全局同步方法
如图：
NO2. 使用锁执行器添加分布式锁
publicvoiddelUser(String userId)throwsInterruptedException{String key="USER_MODIFY_LOCK"+userId;Integer code=newAbstractLockAble(key,20) {@OverridepublicObjectdoService(){returnuserDao.delUser(userId);}}.invoke();}
通过 返回值=new AbstractLockAble(锁名称，超时时间){}.invoke()的方式，覆盖doService方法，将需要加锁的代码块放置doService方法里面执行。
如图：
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以上介绍了通过注解进行加锁和通过执行器进行加锁的操作，如果在项目中觉得两种方式不可取，可采用上文中常规方式。
本处介绍下这套锁为何高性能。
笔者曾经百度搜索Java分布式锁实现，发现所提供方案都如出一辙(由于没有作图工具，就随便写下流程)。
1、尝试获得锁
2、死循环轮询获得锁
3、执行业务
4、释放锁
在网上查到的方案，相信很多小朋友都知道，不知道是谁通过这种方式来做分布式锁，然后被一大堆网友转载。
这种方案是可以实现锁，但是不适用于对外的互联网产品。
重大问题地雷：当多个线程尝试获得锁，只有一个线程会执行，剩下的线程都在轮询获得锁。这里我们假设时间精度为1ms，那就意味着每个线程每秒钟最多轮询1000次。然而在分布式锁中，我们需要借助中介容器去进行尝试获得锁的操作，如redis zookeeper。故此，我们假设这个key有100个线程，第一个线程执行卡住，那么，1个线程在执行业务，99个线程在以每秒钟1000的频次对中间容器发起ddos攻击。故此，如上方案不适用于对外的互联网产品。
介绍下笔者的方案：
1、尝试获得锁
2、线程入列并暂停
3、执行业务
4、发送消息释放锁，并唤醒下一个线程(轮询至第1步)
我们知道，redis也好，zookeeper也好，都有消息订阅机制。当业务流入的时候，获取锁失败的线程，都进入了挂起的状态，那么此时有一个线程在执行。当这个线程执行完毕后，发送消息，这时候所有的应用程序都收到了这个消息，并尝试获得锁，以此往复，实现业务体执行权限
我自己是一名从事了8年J a v a 的老程序员，今年年初我花了一个月整理了一份最适合2019年学习的J a v a干货，送给每一位努力的小伙伴。"
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