什么是锁？

在单进程的系统中，当存在多个线程可以同时改变某个变量（可变共享变量）时，就需要对变量或代码块做同步，使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量。

而同步的本质是通过锁来实现的。为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行，那么需要在某个地方做个标记，这个标记必须每个线程都能看到，当标记不存在时可以设置该标记，其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记。这个标记可以理解为锁。

不同地方实现锁的方式也不一样，只要能满足所有线程都能看得到标记即可。如 Java 中 synchronize 是在对象头设置标记，Lock 接口的实现类基本上都只是某一个 volitile 修饰的 int 型变量其保证每个线程都能拥有对该 int 的可见性和原子修改，linux 内核中也是利用互斥量或信号量等内存数据做标记。

除了利用内存数据做锁其实任何互斥的都能做锁（只考虑互斥情况），如流水表中流水号与时间结合做幂等校验可以看作是一个不会释放的锁，或者使用某个文件是否存在作为锁等。只需要满足在对标记进行修改能保证原子性和内存可见性即可。

什么是分布式？

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。

目前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。基于 CAP理论，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。

分布式场景

此处主要指集群模式下，多个相同服务同时开启.

在许多的场景中，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。很多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，通过 Java 提供的并发 API 我们可以解决，但是在分布式环境下，就没有那么简单啦。

分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。

多线程由于可以共享堆内存，因此可以简单的采取内存作为标记存储位置。而进程之间甚至可能都不在同一台物理机上，因此需要将标记存储在一个所有进程都能看到的地方。

什么是分布式锁？

当在分布式模型下，数据只有一份（或有限制），此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。

与单机模式下的锁不仅需要保证进程可见，还需要考虑进程与锁之间的网络问题。（我觉得分布式情况下之所以问题变得复杂，主要就是需要考虑到网络的延时和不可靠。。。一个大坑）

分布式锁还是可以将标记存在内存，只是该内存不是某个进程分配的内存而是公共内存如 Redis、Memcache。至于利用数据库、文件等做锁与单机的实现是一样的，只要保证标记能互斥就行。

我们需要怎样的分布式锁？

可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。

这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）

这把锁最好是一把阻塞锁（根据业务需求考虑要不要这条）

这把锁最好是一把公平锁（根据业务需求考虑要不要这条）

有高可用的获取锁和释放锁功能

获取锁和释放锁的性能要好

基于 Redis 做分布式锁

基于 REDIS 的 SETNX()、EXPIRE() 方法做分布式锁

setnx()

setnx 的含义就是 SET if Not Exists，其主要有两个参数 setnx(key, value)。该方法是原子的，如果 key 不存在，则设置当前 key 成功，返回 1；如果当前 key 已经存在，则设置当前 key 失败，返回 0。

expire()

expire 设置过期时间，要注意的是 setnx 命令不能设置 key 的超时时间，只能通过 expire() 来对 key 设置。

使用步骤

1、setnx(lockkey, 1) 如果返回 0，则说明占位失败；如果返回 1，则说明占位成功

2、expire() 命令对 lockkey 设置超时时间，为的是避免死锁问题。

3、执行完业务代码后，可以通过 delete 命令删除 key。

这个方案其实是可以解决日常工作中的需求的，但从技术方案的探讨上来说，可能还有一些可以完善的地方。比如，如果在第一步 setnx 执行成功后，在 expire() 命令执行成功前，发生了宕机的现象，那么就依然会出现死锁的问题，所以如果要对其进行完善的话，可以使用 redis 的 setnx()、get() 和 getset() 方法来实现分布式锁。

基于 REDIS 的 SETNX()、GET()、GETSET()方法做分布式锁

这个方案的背景主要是在 setnx() 和 expire() 的方案上针对可能存在的死锁问题，做了一些优化。

getset()

这个命令主要有两个参数 getset(key，newValue)。该方法是原子的，对 key 设置 newValue 这个值，并且返回 key 原来的旧值。假设 key 原来是不存在的，那么多次执行这个命令，会出现下边的效果：

getset(key, “value1”) 返回 null 此时 key 的值会被设置为 value1

getset(key, “value2”) 返回 value1 此时 key 的值会被设置为 value2

依次类推！

使用步骤

setnx(lockkey, 当前时间+过期超时时间)，如果返回 1，则获取锁成功；如果返回 0 则没有获取到锁，转向 2。

get(lockkey) 获取值 oldExpireTime ，并将这个 value 值与当前的系统时间进行比较，如果小于当前系统时间，则认为这个锁已经超时，可以允许别的请求重新获取，转向 3。

计算 newExpireTime = 当前时间+过期超时时间，然后 getset(lockkey, newExpireTime) 会返回当前 lockkey 的值currentExpireTime。

判断 currentExpireTime 与 oldExpireTime 是否相等，如果相等，说明当前 getset 设置成功，获取到了锁。如果不相等，说明这个锁又被别的请求获取走了，那么当前请求可以直接返回失败，或者继续重试。

在获取到锁之后，当前线程可以开始自己的业务处理，当处理完毕后，比较自己的处理时间和对于锁设置的超时时间，如果小于锁设置的超时时间，则直接执行 delete 释放锁；如果大于锁设置的超时时间，则不需要再对锁进行处理。

import cn.com.tpig.cache.redis.RedisService;

import cn.com.tpig.utils.SpringUtils;

//redis分布式锁

public final class RedisLockUtil{

private static final int defaultExpire = 60;

private RedisLockUtil(){

//

    }

/**

    * 加锁

*@param key redis key

*@param expire 过期时间，单位秒

*@return true:加锁成功，false，加锁失败

    */

public static boolean lock(String key,int expire){

        RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);

        long status = redisService.setnx(key,"1");

        if(status ==1) {

            redisService.expire(key, expire);

            return  true;

        }

       return false;

    }

public  static  boolean  lock(String key){

   return  lock2(key, defaultExpire);

    }

/**

    * 加锁

*@param key redis key

*@param expire 过期时间，单位秒

*@return true:加锁成功，false，加锁失败

    */

public static boolean lock2(String key,int expire){

        RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);

        long value = System.currentTimeMillis() + expire;

        long status = redisService.setnx(key, String.valueOf(value));

        if(status ==1) {

           return true;

        }

        long  oldExpireTime = Long.parseLong(redisService.get(key,"0"));

        if(oldExpireTime < System.currentTimeMillis()) {

          //超时

          long newExpireTime = System.currentTimeMillis() + expire;

          long  currentExpireTime = Long.parseLong(redisService.getSet(key, String.valueOf(newExpireTime)));

         if(currentExpireTime == oldExpireTime) {

              return  true;

            }

        }

      return false;

    }

public static void unLock1(String key){

        RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);

        redisService.del(key);

    }

public static void unLock2(String key){

        RedisService redisService = SpringUtils.getBean(RedisService.class);   

        long oldExpireTime = Long.parseLong(redisService.get(key,"0"));

        if(oldExpireTime > System.currentTimeMillis()) {

            redisService.del(key);   

        }

  }

}

public void drawRedPacket(long userId){

String key ="draw.redpacket.userid:"+ userId;

boolean lock = RedisLockUtil.lock2(key,60);

if(lock) {

try{

//领取操作

}finally{

//释放锁

            RedisLockUtil.unLock(key);

        }

}else{

  new RuntimeException("重复领取奖励");

    }

}

基于 REDISSON 做分布式锁

redisson 是 redis 官方的分布式锁组件。GitHub 地址：https://github.com/redisson/redisson

https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-Distributed-locks-and-synchronizers

https://github.com/redisson/redisson/wiki/8.-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81%E5%92%8C%E5%90%8C%E6%AD%A5%E5%99%A8

上面的这个问题 ——> 失效时间设置多长时间为好？这个问题在 redisson 的做法是：每获得一个锁时，只设置一个很短的超时时间，同时起一个线程在每次快要到超时时间时去刷新锁的超时时间。在释放锁的同时结束这个线程。