引言

在前面的大部分文章中，我們反復(fù)圍繞著線程安全相關(guān)問題在對(duì)Java的并發(fā)編程進(jìn)行闡述，但前敘的文章中都是基于單體架構(gòu)的Java程序進(jìn)行分析的，而如今單體的程序遠(yuǎn)不足以滿足日益漸增的用戶需求，所以一般目前Java程序都是通過多機(jī)器、分布式的架構(gòu)模式進(jìn)行部署。那么在多部署環(huán)境下，之前我們分析的CAS無鎖、隱式鎖、顯式鎖等方案是否還有效呢？答案是無效。

一、單體架構(gòu)下的鎖遷移分布式架構(gòu)分析

在前面關(guān)于Synchronized關(guān)鍵字原理剖析以及AQS與ReetrantLock原理分析兩篇文章中，曾得知這兩種都是屬于可以解決線程安全問題的鎖，一種是Java原生的關(guān)鍵字，通過Java對(duì)象進(jìn)行加鎖的隱式鎖，另一種則是JUC提供的顯式鎖方案。在開發(fā)過程中使用它們都能夠保證多線程的安全問題。但把它們放在多機(jī)器/多應(yīng)用部署的環(huán)境下，也能保證相同的效果嗎？先來看一個(gè)案例：

兩個(gè)服務(wù)：[訂單服務(wù)：8000端口]、[商品服務(wù)：8001、8002端口]
數(shù)據(jù)庫(kù)：訂單庫(kù)[db_order]、商品庫(kù)[db_shopping]
訂單服務(wù)中提供了一個(gè)下單接口，用戶下單后會(huì)調(diào)用它，調(diào)用下單接口后，會(huì)通過restTemplate進(jìn)行RPC調(diào)用商品服務(wù)的扣庫(kù)存接口，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存扣減下單操作。
源碼如下：

// 訂單服務(wù)
@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderApi{
    // 庫(kù)存服務(wù)的RPC前綴
    private static final String REST_URL_PREFIX =
        "http://SHOPPING/inventory";
    
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    
    // 下單接口
    @RequestMapping("/placeAnOrder")
    public String placeAnOrder(){
        // 模擬商品ID
        String inventoryId = "82391173-9dbc-49b6-821b-746a11dbbe5e";
        // 生成一個(gè)訂單ID（分布式架構(gòu)中要使用分布式ID生成策略，此處是模擬）
        String orderId = UUID.randomUUID().toString();
        // 模擬生成訂單記錄
        Order order = new
            Order(orderId,"黃金竹子","88888.88",inventoryId);
        
        // RPC調(diào)用庫(kù)存接口
        String responseResult = restTemplate.getForObject(
            REST_URL_PREFIX + "/minusInventory?inventoryId="
                + inventoryId, String.class);
        System.out.println("調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：" + responseResult);
        
        Integer n = orderService.insertSelective(order);
        
        if (n > 0) 
            return "下單成功....";
        return "下單失敗....";
    }
}

// 庫(kù)存服務(wù)
@RestController
@RequestMapping("/inventory")
public class InventoryApi{
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;
    @Value("${server.port}")
    private String port;
    
    // 扣庫(kù)存接口
    @RequestMapping("/minusInventory")
    public String minusInventory(Inventory inventory) {
        // 查詢庫(kù)存信息
        Inventory inventoryResult =
            inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
        
        if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
            return "庫(kù)存不足，請(qǐng)聯(lián)系賣家....";
        }
        
        // 扣減庫(kù)存
        inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
        int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
        
        if (n > 0)
            return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減成功?。?！";
        return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減失敗?。?！";
    }
}

觀察上述源碼，存在什么問題？線程安全問題。按照之前的做法我們會(huì)對(duì)扣庫(kù)存的接口使用Synchronized或ReetrantLock加鎖，如下：

// 庫(kù)存服務(wù) → 扣庫(kù)存接口
@RequestMapping("/minusInventory")
public String minusInventory(Inventory inventory) {
    int n;
    synchronized(InventoryApi.class){
        // 查詢庫(kù)存信息
        Inventory inventoryResult =
            inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
        
        if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
            return "庫(kù)存不足，請(qǐng)聯(lián)系賣家....";
        }
        
        // 扣減庫(kù)存
        inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
        n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
        System.out.println("庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：" +
                inventoryResult.getShopCount());
    }
    if (n > 0)
        return "端口：" + port + ",庫(kù)存扣減成功?。?！";
    return "端口：" + port + ",庫(kù)存扣減失敗?。。?;
}

是不是感覺沒問題了？看測(cè)試：

通過JMeter壓測(cè)工具，1秒內(nèi)對(duì)下單接口進(jìn)行八百次調(diào)用，此時(shí)出現(xiàn)了一個(gè)比較有意思的現(xiàn)象，測(cè)試結(jié)果如下：

訂單服務(wù)控制臺(tái)日志：[端口：8000]
    ......
    調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：端口-8001,庫(kù)存扣減成功！??！
    調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：端口-8002,庫(kù)存扣減成功?。?！
    ......
    調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：端口-8001,庫(kù)存扣減成功！！！
    調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：端口-8001,庫(kù)存扣減成功?。。?    調(diào)用后庫(kù)存接口結(jié)果：端口-8002,庫(kù)存扣減成功！??！
    ......

商品服務(wù)控制臺(tái)日志：[端口：8001]
    ......
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：999
    ......
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：788
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：787
    .....

商品服務(wù)控制臺(tái)日志：[端口：8002]
    ......
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：998
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：996
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：993
    ......
    庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：788
    .....

注意觀察如上日志，在兩個(gè)商品服務(wù)[8001/8002]中都出現(xiàn)了庫(kù)存信息-剩余庫(kù)存數(shù)量：788這么一條日志記錄，這代表第799個(gè)商品被賣了兩次，還是出現(xiàn)了線程安全問題，導(dǎo)致了庫(kù)存超賣。可我們不是已經(jīng)通過Class對(duì)象加鎖了嗎？為什么還會(huì)有這樣的問題出現(xiàn)呢？下面我們來依次分析。

問題分析

在關(guān)于Synchronized關(guān)鍵字原理剖析的文章中已經(jīng)得知：Synchronized關(guān)鍵字是依賴于對(duì)象做為鎖資源進(jìn)行加鎖操作的，每個(gè)對(duì)象都會(huì)存在一個(gè)伴生的Monitor監(jiān)視器，Synchronized則是通過它進(jìn)行上鎖，加鎖過程如下：

Synchronized執(zhí)行流程

OK~，有了上述基礎(chǔ)知識(shí)之后，再接著分析前面的問題。為什么會(huì)出現(xiàn)線程安全問題？

實(shí)際上這個(gè)問題也不難理解，前面的案例中，我們是通過InventoryApi.class類對(duì)象進(jìn)行上鎖的，如果在單體程序中確實(shí)沒有任何問題，因?yàn)?code>Class對(duì)象是唯一的，當(dāng)多條線程搶占一把Class鎖時(shí)，同一時(shí)刻只會(huì)有一條線程獲取鎖成功，這樣自然而然也不存在線程安全問題了。但目前的問題就出在這里，InventoryApi.class對(duì)象在單體程序中確實(shí)只存在一個(gè)，但目前商品服務(wù)是屬于多應(yīng)用/多機(jī)器部署的，目前商品服務(wù)有兩個(gè)進(jìn)程，那這就代表著存在兩個(gè)不同的Java堆，在兩個(gè)不同的堆空間中，都存在各自的InventoryApi.class對(duì)象，也就是代表著“此時(shí)Class對(duì)象并不是唯一的，此刻出現(xiàn)了兩把鎖”。而正是因?yàn)檫@個(gè)問題才最終導(dǎo)致了線程安全問題的出現(xiàn)。如下圖：

單體與分布式

二、分布式鎖思想及其實(shí)現(xiàn)過程推導(dǎo)

經(jīng)過前面的分析，已經(jīng)得知了分布式架構(gòu)下的線程安全問題產(chǎn)生的根本原因，那目前又該如何解決這個(gè)問題呢？可能學(xué)習(xí)過分布式鎖的小伙伴會(huì)直接回答：分布式鎖。但此刻請(qǐng)你拋下之前的記憶，我們完全從零開始對(duì)分布式鎖進(jìn)行推導(dǎo)。

大家可以先代入一個(gè)角色：假設(shè)市面上還沒有成熟的解決方案，你是第一位遇到這個(gè)問題的人，那么你又該如何去解決這類問題呢？OK~，接下來我們一起逐步推導(dǎo)。

先思考思考前面的Synchronized、ReetrantLock是如何解決單體程序的線程安全問題的呢？

• Synchronized：
  • 依賴堆中對(duì)象的Monitor監(jiān)視器
  • 通過操作監(jiān)視器中的_count字段實(shí)現(xiàn)互斥
• ReetrantLock：
  • 依賴于AQS同步器
  • 通過操作AQS中volatile修飾的state成員實(shí)現(xiàn)互斥

它們有什么共同點(diǎn)呢？都存在一個(gè)互斥量，并且互斥量都是所有線程可見的。

OK~，明白了這兩點(diǎn)之后，再反過來思考一下，分布式環(huán)境中又是因?yàn)槭裁丛驅(qū)е碌陌踩珕栴}復(fù)發(fā)了呢？答案是：互斥量所在的區(qū)域?qū)τ谄渌M(jìn)程中的線程來說是不可見的。比如Synchronized關(guān)鍵字通過某個(gè)Class對(duì)象作為鎖對(duì)象，一個(gè)堆空間中的Class對(duì)象對(duì)于當(dāng)前進(jìn)程中的所有線程來說是可見的，但是對(duì)于其他進(jìn)程的線程是不可見的。ReetrantLock也是同理，volatile修飾的state變量，對(duì)于當(dāng)前進(jìn)程中的所有線程可見，但對(duì)于另外進(jìn)程中的線程是不可見的。

那么此時(shí)想要解決分布式情況下的線程安全問題的思路是不是明了啦？

我們只需要找一個(gè)多個(gè)進(jìn)程之間所有線程可見的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)這個(gè)互斥量即可。
比如：在一臺(tái)服務(wù)器的同一路徑下創(chuàng)建一個(gè)文件夾。獲取鎖操作則是創(chuàng)建文件夾，反之，釋放鎖的邏輯則是刪除文件夾，這樣可以很好的實(shí)現(xiàn)一把分布式鎖，因?yàn)镺S特性規(guī)定，在同一路徑下，相同名字的文件夾只能創(chuàng)建一個(gè)。所以當(dāng)兩條線程同時(shí)執(zhí)行獲取鎖邏輯時(shí)，永遠(yuǎn)只會(huì)有一條線程創(chuàng)建成功，成功創(chuàng)建文件夾的那條線程則代表獲取鎖成功，那么可以去執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。當(dāng)這條線程執(zhí)行完業(yè)務(wù)后，再刪除掉文件夾，代表釋放鎖，以便于其他線程可以再次獲取鎖。

上述的這種方式確實(shí)可以實(shí)現(xiàn)一把最基本的分布式鎖，但問題在于：這樣實(shí)現(xiàn)的話一方面性能會(huì)比較差，第二個(gè)也不能具備鎖重入的功能，第三方面也沒有具備合理的鎖失效機(jī)制以及阻塞機(jī)制。而一個(gè)優(yōu)秀的分布式鎖的實(shí)現(xiàn)方案應(yīng)該滿足如下幾個(gè)特性：

• ①在分布式環(huán)境中，可以保證不同進(jìn)程之間的線程互斥
• ②在同一時(shí)刻，同時(shí)只允許一條線程成功獲取到鎖資源
• ③保存互斥量的地方需要保證高可用性
• ④要保證可以高性能的獲取鎖與釋放鎖
• ⑤可以支持同一線程的鎖重入性
• ⑥具備合理的阻塞機(jī)制，競(jìng)爭(zhēng)鎖失敗的線程也有處理方案
• ⑦支持非阻塞式獲取鎖，獲取鎖失敗的線程可以直接返回
• ⑧具備合理的鎖失效機(jī)制，如超時(shí)失效等，可以確保避免死鎖情況出現(xiàn)

那么目前市面上對(duì)于分布式鎖的成熟方案有哪些呢？

• ①基于DB實(shí)現(xiàn)
• ②基于Redis實(shí)現(xiàn)
• ③基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)

對(duì)于第一種方式的實(shí)現(xiàn)并不難，無非是在數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一張lock表，表中設(shè)置方法名、線程ID等字段。并為方法名字段建立唯一索引，當(dāng)線程執(zhí)行某個(gè)方法需要獲取鎖時(shí)，就以這個(gè)方法名作為數(shù)據(jù)向表中插入，如果插入成功代表獲取鎖成功，如果插入失敗，代表有其他線程已經(jīng)在此之前持有鎖了，當(dāng)前線程可以阻塞等待或直接返回。同時(shí)，也可以基于表中的線程ID字段為鎖重入提供支持。當(dāng)然，當(dāng)持有鎖的線程業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行完成后，應(yīng)當(dāng)刪除對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)行，以此達(dá)到釋放鎖的目的。

這種方式依靠于數(shù)據(jù)庫(kù)的唯一索引，所以實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單，但是問題在于：因?yàn)槭腔跀?shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的，所以獲取鎖、釋放鎖等操作都要涉及到數(shù)據(jù)落盤、刪盤等磁盤IO操作，性能方面值得考慮。同時(shí)也對(duì)于超時(shí)失效機(jī)制很難提供支持，在實(shí)現(xiàn)過程中也會(huì)出現(xiàn)很多其他問題，為了確保解決各類問題，實(shí)現(xiàn)的方式也會(huì)越發(fā)復(fù)雜。

OK~，那么接下來再看看其他兩種主流方案的實(shí)現(xiàn)，redis以及ZK實(shí)現(xiàn)分布式鎖，也是目前應(yīng)用最廣泛的方式。

三、Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖及其細(xì)節(jié)問題分析

Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖是目前使用最廣泛的方式之一，因?yàn)镽edis屬于中間件，獨(dú)立部署在外，不附屬于任何一個(gè)Java程序，對(duì)于不同的Java進(jìn)程來說，都是可見的，同時(shí)它的性能也非常可觀，可以依賴于其本身提供的指令setnx key value實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

setnx key value：往Redis中寫入一個(gè)K-V值。不過與普通的set指令不同的是：setnx只有當(dāng)key不存在時(shí)才會(huì)設(shè)置成功，當(dāng)key已存在時(shí)，會(huì)返回設(shè)置失敗。同時(shí)因?yàn)閞edis對(duì)于客戶端的指令請(qǐng)求處理時(shí)，是使用epoll多路復(fù)用模型的，所以當(dāng)同時(shí)多條線程一起向redis服務(wù)端發(fā)送setnx指令時(shí)，只會(huì)有一條線程設(shè)置成功。最終可以依賴于redis這些特性實(shí)現(xiàn)分布式鎖。

OK~，下面通過setnx key value實(shí)現(xiàn)最基本的分布式鎖，如下：

// 庫(kù)存服務(wù)
@RestController
@RequestMapping("/inventory")
public class InventoryApi{
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;
    @Value("${server.port}")
    private String port;
    // 注入Redis客戶端
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    // 扣庫(kù)存接口
    @RequestMapping("/minusInventory")
    public String minusInventory(Inventory inventory) {
        // 獲取鎖
        String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(lockKey, "竹子-熊貓");
        
        if(!flag){
            // 非阻塞式實(shí)現(xiàn)
            return "服務(wù)器繁忙...請(qǐng)稍后重試?。?！";
            // 自旋式實(shí)現(xiàn)(這種實(shí)現(xiàn)比較耗性能，
            // 實(shí)際開發(fā)過程中需配合阻塞時(shí)間配合使用)
            // return minusInventory(inventory);
        }
        
        // ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫(kù)存業(yè)務(wù)----        
        try{
            // 查詢庫(kù)存信息
            Inventory inventoryResult =
                inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
            
            if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
                return "庫(kù)存不足，請(qǐng)聯(lián)系賣家....";
            }
            
            // 扣減庫(kù)存
            inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
            int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
        } catch (Exception e) { // 確保業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常也可以釋放鎖，避免死鎖
            // 釋放鎖
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        
        if (n > 0)
            return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減成功?。。?;
        return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減失?。。。?;
    }
}

如上源碼，實(shí)現(xiàn)了一把最基本的分布式鎖，使用setnx指令往redis中寫入一條數(shù)據(jù)，以當(dāng)前商品ID作為key值，這樣可以確保鎖粒度得到控制。同時(shí)也使用try-catch保證業(yè)務(wù)執(zhí)行出錯(cuò)時(shí)也能釋放鎖，可以有效避免死鎖問題出現(xiàn)。

一條線程(一個(gè)請(qǐng)求)想要執(zhí)行扣庫(kù)存業(yè)務(wù)時(shí)，需要先往redis寫入數(shù)據(jù)，當(dāng)寫入成功時(shí)代表獲取鎖成功，獲取鎖成功的線程可以執(zhí)行業(yè)務(wù)。反之，寫入失敗的線程代表已經(jīng)有線程在之前已經(jīng)獲取鎖了，可以自己處理獲取鎖失敗的邏輯，如上源碼實(shí)現(xiàn)了非阻塞式獲取鎖（可自行實(shí)現(xiàn)阻塞+重試+次數(shù)控制）。

3.1、宕機(jī)/重啟死鎖問題分析

前面已經(jīng)通過Redis實(shí)現(xiàn)了一把最基本的分布式鎖，但問題在于：假設(shè)8001機(jī)器的線程T1剛剛獲取鎖成功，但不巧的是：8001所在的服務(wù)器宕機(jī)或斷電重啟了。那此時(shí)又會(huì)出現(xiàn)問題：獲取到鎖的T1線程因?yàn)樗谶M(jìn)程/服務(wù)器掛了，所以T1線程也會(huì)被迫死亡，那此時(shí)try-catch也無法保證鎖的釋放，T1線程不釋放鎖，其他線程嘗試setnx獲取鎖時(shí)也不會(huì)成功，最終導(dǎo)致了死鎖現(xiàn)象的出現(xiàn)。那這個(gè)問題又該如何解決呢？加上Key過期時(shí)間即可。如下：

// 扣庫(kù)存接口
@RequestMapping("/minusInventory")
public String minusInventory(Inventory inventory) {
    // 獲取鎖
    String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
    int timeOut = 100;
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey, "竹子-熊貓");
    // 加上過期時(shí)間，可以保證死鎖也會(huì)在一定時(shí)間內(nèi)釋放鎖
    stringRedisTemplate.expire(lockKey,timeOut,TimeUnit.SECONDS);
    
    if(!flag){
        // 非阻塞式實(shí)現(xiàn)
        return "服務(wù)器繁忙...請(qǐng)稍后重試?。?！";
        // 自旋式實(shí)現(xiàn)(這種實(shí)現(xiàn)比較耗性能，
        // 實(shí)際開發(fā)過程中需配合阻塞時(shí)間配合使用)
        // return minusInventory(inventory);
    }
    
    // ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫(kù)存業(yè)務(wù)----        
    try{
        // 查詢庫(kù)存信息
        Inventory inventoryResult =
            inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
        
        if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
            return "庫(kù)存不足，請(qǐng)聯(lián)系賣家....";
        }
        
        // 扣減庫(kù)存
        inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
        int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
    } catch (Exception e) { // 確保業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常也可以釋放鎖，避免死鎖
        // 釋放鎖
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
    
    if (n > 0)
        return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減成功?。。?;
    return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減失敗?。。?;
}

如上，在基礎(chǔ)版的分布式鎖中，再加上一個(gè)超時(shí)失效的機(jī)制，這樣可以有效避免死鎖的情況出現(xiàn)。就算獲取到分布式鎖的那條線程所在機(jī)器不小心宕機(jī)或重啟了，導(dǎo)致無法釋放鎖，那也不會(huì)產(chǎn)生死鎖情況，因?yàn)镵ey設(shè)置了過期時(shí)間，在設(shè)定時(shí)間內(nèi)，如果沒有釋放鎖，那么時(shí)間一到，Redis會(huì)自動(dòng)釋放鎖，以確保其他程序的線程可以獲取到鎖。

OK，解決掉宕機(jī)死鎖的問題后，再來看看我們自己實(shí)現(xiàn)的這個(gè)分布式鎖是否還有缺陷呢？

3.2、加鎖與過期時(shí)間原子性問題分析

從上一步的敘述中，通過設(shè)定過期時(shí)間的方式解決了宕機(jī)死鎖問題，但問題在于：前面分析過，Redis處理客戶端指令時(shí)采用的是單線程多路復(fù)用的模型，這就代表著只會(huì)有一條線程在處理所有客戶端的請(qǐng)求，因?yàn)閷?shí)際開發(fā)過程中，往往會(huì)有多處同時(shí)操作redis，而前面的加鎖與設(shè)置過期時(shí)間兩條指令對(duì)于redis是分開的，這兩條指令在執(zhí)行時(shí)不一定可以確保同時(shí)執(zhí)行，如下：

Redis處理客戶端指令模型

• ①通過Lua語(yǔ)言編寫腳本執(zhí)行：
  • redis是支持lua腳本執(zhí)行的，會(huì)把lua編譯成sha指令，支持同時(shí)執(zhí)行多條指令
• ②通過redis提供的原子性指令執(zhí)行：
  • 在redis2.7版本后提供了一些原子性指令，其中就包括set指令，如下：
    • set key value ex 100 nx
  • 可以通過這條指令代替之前的setnx與expire兩條指令

那在Java程序中又該如何修改代碼呢？實(shí)則非常簡(jiǎn)單，在SpringBoot整合Redis的模板中，只需要把如上代碼稍微修改一下即可。如下：

Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "竹子-熊貓",timeOut,TimeUnit.SECONDS);

3.3、過期時(shí)間的合理性分析

前面關(guān)于死鎖的問題已經(jīng)通過合理的鎖過期失效機(jī)制解決了，那再來思考一下這個(gè)過期時(shí)間的設(shè)定是否合理呢？前面案例中，設(shè)置的是100s過期時(shí)間，乍一看感覺沒啥問題，但仔細(xì)往深處一想：如果一條線程獲取鎖之后死亡了，其他線程想要獲取鎖其不是需要等到100s之后？因?yàn)樾枰鹊絩edis過期刪除后，釋放了鎖才可獲取。這明顯不合理，100s的時(shí)間，如果分布式鎖設(shè)計(jì)成了阻塞可重試類型的，那么可能會(huì)讓當(dāng)前程序在100s內(nèi)堆積大量請(qǐng)求，同時(shí)對(duì)于用戶體驗(yàn)感也并不好，在這一百秒內(nèi)，用戶無論怎么重試，都不會(huì)下單成功，所以時(shí)間太長(zhǎng)顯然不合理。

那可能有小伙伴會(huì)說：“簡(jiǎn)單！時(shí)間設(shè)置的短一些不就好了嘛”，比如設(shè)置成5s。

確實(shí)，一聽也沒啥毛病，但再仔細(xì)一想：分布式系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)執(zhí)行往往會(huì)設(shè)計(jì)多個(gè)系統(tǒng)的RPC遠(yuǎn)程調(diào)用，因?yàn)槠渲猩婕熬W(wǎng)絡(luò)調(diào)用，網(wǎng)絡(luò)存在不穩(wěn)定因素，所以往往一個(gè)業(yè)務(wù)執(zhí)行的時(shí)間是很難具體的。這樣下來，如果設(shè)置的時(shí)間太短，最終可能會(huì)造成一個(gè)問題出現(xiàn)：業(yè)務(wù)執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)超過鎖過期時(shí)長(zhǎng)，導(dǎo)致redis中key過期，最終redis釋放了鎖。而這個(gè)問題則會(huì)引發(fā)分布式鎖的ABC問題，如下：

線程A：獲取鎖成功，設(shè)置過期時(shí)間為5s，執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯
線程B：獲取鎖失敗，阻塞等待并在一定時(shí)間后重試獲取鎖
線程C：獲取鎖失敗，阻塞等待并在一定時(shí)間后重試獲取鎖
假設(shè)此時(shí)線程A執(zhí)行業(yè)務(wù)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等原因，執(zhí)行總時(shí)長(zhǎng)花費(fèi)了7s，那么redis會(huì)在第五秒時(shí)將key刪除，因?yàn)檫^期了。
而恰巧線程B正好在第六秒時(shí)，重試獲取鎖，喲嚯~，線程B一試，發(fā)現(xiàn)key不在了，自然就獲取鎖成功了。
到了第七秒時(shí)，線程A執(zhí)行完了業(yè)務(wù)，直接執(zhí)行了del lock_商品ID的指令，刪除了key，但此時(shí)這個(gè)鎖已經(jīng)是線程B的了，線程A的鎖已經(jīng)被redis放掉了，所以線程A釋放掉了線程B的鎖。
最后，線程C醒了，去重試時(shí)，又發(fā)現(xiàn)redis中沒有了Key，也獲取鎖成功，執(zhí)行......

通過如上案例分析，不難發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，過期時(shí)間設(shè)置的太短，會(huì)導(dǎo)致鎖資源錯(cuò)亂，出現(xiàn)ABC問題。如上問題主要是由于兩個(gè)原因?qū)е碌模孩冁i過期時(shí)間太短 ②非加鎖線程也可以釋放鎖。第二個(gè)問題待會(huì)兒再解決，目前先看看鎖時(shí)長(zhǎng)怎么才能設(shè)置合理這個(gè)問題。

經(jīng)過前面分析，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)間設(shè)置長(zhǎng)了不合適，要是短了那更不行，此時(shí)進(jìn)退兩難，那怎么解決呢？實(shí)際上也比較容易，可以設(shè)置一條子線程，給當(dāng)前鎖資源續(xù)命。

開啟一條子線程，間隔2-3s去查詢一次Key是否過期，如果過期了則代表業(yè)務(wù)線程已經(jīng)釋放了鎖，如果未過期，代表業(yè)務(wù)線程還在執(zhí)行業(yè)務(wù)，那么則對(duì)于key的過期時(shí)間再加上5S秒鐘。為了避免業(yè)務(wù)線程死亡，當(dāng)前子線程一直續(xù)命，造成“長(zhǎng)生鎖”導(dǎo)致死鎖的情況出現(xiàn)，可以把子線程變?yōu)闃I(yè)務(wù)線程的守護(hù)線程，這樣可以有效避免這個(gè)問題的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)如下：

// 續(xù)命子線程
public class GuardThread extends Thread {
    // 原本的key和過期時(shí)間
    private String lockKey;
    private int timeOut;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    private static boolean flag = true;

    public GuardThread(String lockKey, 
        int timeOut, StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        this.lockKey = lockKey;
        this.timeOut = timeOut;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public void run() {
        // 開啟循環(huán)續(xù)命
        while (flag){
            try {
                // 先休眠一半的時(shí)間
                Thread.sleep(timeOut / 2 * 1000);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            // 時(shí)間過了一半之后再去續(xù)命
            // 先查看key是否過期
            Long expire = stringRedisTemplate.getExpire(
                lockKey, TimeUnit.SECONDS);
            // 如果過期了，代表主線程釋放了鎖
            if (expire <= 0){
                // 停止循環(huán)
                flag = false;
            }
            // 如果還未過期
            // 再為則續(xù)命一半的時(shí)間
            stringRedisTemplate.expire(lockKey,expire
                + timeOut/2,TimeUnit.SECONDS);
        }
    }
}

// 扣庫(kù)存接口
@RequestMapping("/minusInventory")
public String minusInventory(Inventory inventory) {
    // 獲取鎖
    String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
    int timeOut = 10;
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey, "竹子-熊貓",timeOut,TimeUnit.SECONDS);
    
    if(!flag){
        // 非阻塞式實(shí)現(xiàn)
        return "服務(wù)器繁忙...請(qǐng)稍后重試！?。?;
        // 自旋式實(shí)現(xiàn)(這種實(shí)現(xiàn)比較耗性能，
        // 實(shí)際開發(fā)過程中需配合阻塞時(shí)間配合使用)
        // return minusInventory(inventory);
    }
    
    // 創(chuàng)建子線程為鎖續(xù)命
    GuardThread guardThread = new
        GuardThread(lockKey,timeOut,stringRedisTemplate);
    // 設(shè)置為當(dāng)前 業(yè)務(wù)線程 的守護(hù)線程
    guardThread.setDaemon(true);
    guardThread.start();
    
    // ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫(kù)存業(yè)務(wù)----        
    try{
        // 查詢庫(kù)存信息
        Inventory inventoryResult =
            inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
        
        if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
            return "庫(kù)存不足，請(qǐng)聯(lián)系賣家....";
        }
        
        // 扣減庫(kù)存
        inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
        int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
    } catch (Exception e) { // 確保業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常也可以釋放鎖，避免死鎖
        // 釋放鎖
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
    
    if (n > 0)
        return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減成功?。。?;
    return "端口-" + port + ",庫(kù)存扣減失敗?。?！";
}

如上實(shí)現(xiàn)，利用了一條子線程為分布式鎖續(xù)命，同時(shí)為了確保主線程意外死亡等問題造成一直續(xù)命，所以將子線程變?yōu)榱酥?業(yè)務(wù))線程的守護(hù)線程，主線程死亡那么作為守護(hù)線程的子線程也會(huì)跟著死亡，可以有效避免“長(zhǎng)生鎖”的現(xiàn)象出現(xiàn)。

3.4、獲取鎖與釋放鎖線程一致性分析

在上一個(gè)問題中，我們?cè)岬揭_保加鎖與釋放鎖的線程一致性，這個(gè)問題比較好解決，只需要把value的值換成一個(gè)唯一值即可，然后在釋放鎖時(shí)判斷一下是否相等即可，如下：

// 扣庫(kù)存接口
@RequestMapping("/minusInventory")
public String minusInventory(Inventory inventory) {
    // 獲取鎖
    String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
    // value值變?yōu)殡S機(jī)的UUID值
    String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
    int timeOut = 10;
    Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
            .setIfAbsent(lockKey,lockValue,timeOut,TimeUnit.SECONDS);
    
    // 省略其他代碼.....
    
    // ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫(kù)存業(yè)務(wù)----        
    try{
        // 省略其他代碼.....
    } catch (Exception e) {
        // 先判斷是否是當(dāng)前線程加的鎖
        if(lockVlue!=stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey)){
            // 不是則拋出異常
            throw new RuntimeException("非法釋放鎖....");
        }
        // 確實(shí)是再釋放鎖
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
    // 省略其他代碼.....
}

在獲取鎖的時(shí)候，把寫入redis的value值換成一個(gè)隨機(jī)的UUID，然后在釋放鎖之前，先判斷一下是否為當(dāng)前線程加的鎖，確實(shí)為當(dāng)前線程加的鎖那么則釋放，反之拋出異常。

3.5、Redis主從架構(gòu)鎖失效問題分析

在一般開發(fā)過程中，為了保證Redis的高可用，都會(huì)采用主從復(fù)制架構(gòu)做讀寫分離，從而提升Redis整體的吞吐量以及可用性。但問題在于：Redis的主從架構(gòu)下，實(shí)現(xiàn)分布式鎖時(shí)有可能會(huì)導(dǎo)致鎖失效，為什么呢？

因?yàn)閞edis主從架構(gòu)中的數(shù)據(jù)不是實(shí)時(shí)復(fù)制的，而是定時(shí)/定量復(fù)制。也就代表著一條數(shù)據(jù)寫入了redis主機(jī)后，并不會(huì)同時(shí)同步給所有的從機(jī)，寫入的指令只要在主機(jī)上寫入成功會(huì)立即返回寫入成功，數(shù)據(jù)同步則是在一定時(shí)間或一定量之后才同步給從機(jī)。

這樣聽著感覺也沒啥問題，但再仔細(xì)一思考，如果8001的線程A剛剛往主機(jī)中寫入了Key，成功獲取到了分布式鎖，但redis主機(jī)還沒來得及把新數(shù)據(jù)同步給從機(jī)，正巧因?yàn)橐馔忮礄C(jī)了，此時(shí)發(fā)生主從切換，而推選出來的新主也就是原本的舊從，因?yàn)榍懊驽礄C(jī)的主機(jī)還有部分?jǐn)?shù)據(jù)未復(fù)制過來，所以新主上不會(huì)有線程A的鎖記錄，此時(shí)8002的線程T1來嘗試獲取鎖，發(fā)生新主上沒有鎖記錄，那么則獲取鎖成功，此時(shí)又存在了兩條線程同時(shí)獲取到了鎖資源，同時(shí)執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯了。

OK~，如上描述的便是Redis主從架構(gòu)導(dǎo)致的分布式鎖失效問題，此時(shí)這個(gè)問題又該如何解決呢？方案如下：

• ①紅鎖算法：多臺(tái)獨(dú)立的Redis同時(shí)寫入數(shù)據(jù)，鎖失效時(shí)間之內(nèi)，一半以上的機(jī)器寫成功則返回獲取鎖成功，否則返回獲取鎖失敗，失敗時(shí)會(huì)釋放掉那些成功的機(jī)器上的鎖。
  • 優(yōu)點(diǎn)：可以完美解決掉主從架構(gòu)帶來的鎖失效問題
  • 缺點(diǎn)：成本高，需要線上部署多臺(tái)獨(dú)立的Redis節(jié)點(diǎn)
  • 這種算法是Redis官方提出的解決方案：紅鎖算法
• ②額外記錄鎖狀態(tài)：再通過額外的中間件等獨(dú)立部署的節(jié)點(diǎn)記錄鎖狀態(tài)，比如在DB中記錄鎖狀態(tài)，在嘗試獲取分布式鎖之前需先查詢DB中的鎖持有記錄，如果還在持有則繼續(xù)阻塞，只有當(dāng)狀態(tài)為未持有時(shí)再嘗試獲取分布式鎖。
  • 優(yōu)點(diǎn)：可以依賴于項(xiàng)目中現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)，節(jié)約部署成本
  • 缺點(diǎn)：
    • 實(shí)現(xiàn)需要配合定時(shí)器實(shí)現(xiàn)過期失效，保證鎖的合理失效機(jī)制
    • 獲取鎖的性能方面堪憂，會(huì)大大增加獲取鎖的性能開銷
    • 所有過程都需自己實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)難度比較復(fù)雜
  • 總結(jié)：這種方式類似于兩把分布式鎖疊加實(shí)現(xiàn)，先獲取一把后再獲取另一把
• ③Zookeeper實(shí)現(xiàn)：使用Zookeeper代替Redis實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閆ookeeper追求的是高穩(wěn)定，所以Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題(稍后分析)

3.6、Redisson框架中的分布式鎖

在上述的內(nèi)容中，曾從分布式鎖的引出到自己實(shí)現(xiàn)的每個(gè)細(xì)節(jié)問題進(jìn)行了分析，但實(shí)際開發(fā)過程中并不需要我們自己去實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樽约簩?shí)現(xiàn)的分布式鎖多多少少會(huì)存在一些隱患問題。而這些工作實(shí)際已經(jīng)有框架封裝了，比如：Redisson框架，其內(nèi)部已經(jīng)基于redis為我們封裝好了分布式鎖，開發(fā)過程中屏蔽了底層處理，讓我們能夠像使用ReetrantLock一樣使用分布式鎖，如下：

/* ---------pom.xml文件-------- */
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.8.2</version>
</dependency>

/* ---------application.yml文件-------- */
spring:
    redis:
      database: 0
      host: 192.168.12.130
      port: 6379
      password: 123456
      timeout: 2m

// 注入redisson的客戶端
@Autowired
private RedissonClient redisson;

// 寫入redis的key值
String lockKey = "lock-" + inventory.getInventoryId();
// 獲取一個(gè)Rlock鎖對(duì)象
RLock lock = redisson.getLock(lockKey);
// 獲取鎖，并為其設(shè)置過期時(shí)間為10s
lock.lock(10,TimeUnit.SECONDS);
try{
    // 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯....
} finally {
    // 釋放鎖
    lock.unlock();
}
/* ---------RedissonClient配置類-------- */      
@Configuration
public class RedissonConfig {
    // 讀取配置文件中的配置信息
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;
    @Value("${spring.redis.port}")
    private String port;
    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;

    // 注入RedissonClient的Bean交由Spring管理
    @Bean
    public RedissonClient redisson() {
        //單機(jī)模式
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().
            setAddress("redis://" + host + ":" + port).
            setPassword(password).setDatabase(0);
        return Redisson.create(config);
    }
}

如上源碼，即可獲得一把最基本的分布式鎖，同時(shí)除開最基本的加鎖方法外，還支持其他形式的獲取鎖：

• lock.tryLock(20,10,TimeUnit.SECONDS)：非阻塞式獲取鎖，在獲取鎖失敗后的20s內(nèi)一直嘗試重新獲取鎖，超出20s則直接返回獲取鎖失敗
• lock.lockAsync(10,TimeUnit.SECONDS)：異步阻塞式獲取鎖，可以支持異步獲取加鎖的結(jié)果，該方法會(huì)返回一個(gè)Future對(duì)象，可通過Future對(duì)象異步獲取加鎖結(jié)果
• lock.tryLockAsync(20,10,TimeUnit.SECONDS)：異步非阻塞式獲取鎖，比上面那個(gè)多了一個(gè)超時(shí)時(shí)間

同時(shí)Redisson框架中的鎖實(shí)現(xiàn)還不僅僅只有一種，如下：

• FairLock公平鎖：與ReetrantLock一樣，支持創(chuàng)建公平鎖，即先到的線程一定優(yōu)化獲取鎖
• MultiLock連鎖：多個(gè)RLock對(duì)象組成一把鎖，也就是幾把鎖組成的一把鎖，可以用來實(shí)現(xiàn)紅鎖算法，因?yàn)?code>RLock對(duì)象可以不是一個(gè)Redisson創(chuàng)建出來的，也就是可以使用多個(gè)Redis客戶端的連接對(duì)象獲取多把鎖組成連鎖，只有當(dāng)所有個(gè)鎖獲取成功后，才能返回獲取鎖成功，如果獲取一把個(gè)鎖失敗，則返回獲取鎖失敗
• RedLock紅鎖：和前面分析的Redis官方給出的紅鎖算法實(shí)現(xiàn)一致，繼承了連鎖，主要用于解決主從架構(gòu)鎖失效的問題

3.7、Redisson框架中的連鎖分析

連鎖向上繼承了RLock，向下為RedLock提供了實(shí)現(xiàn)，所以它是Redisson框架中最為關(guān)鍵的一種鎖，先來看看它的使用方式：

// 獲取多個(gè)RLock鎖對(duì)象（redisson可以是不同的客戶端）
RLock lock1 = redisson.getLock("lock-1");
RLock lock2 = redisson.getLock("lock-2");
RLock lock3 = redisson.getLock("lock-3");

// 將多把鎖組合成一把連鎖，通過連鎖進(jìn)行獲取鎖與釋放鎖操作
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1,lock2,lock3);
// 獲取鎖：一半以上的鎖獲取成功才能成功，反之刪除寫入成功的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)
lock.lock();
// 釋放鎖
lock.unlock();

使用方式并不難理解，只需要?jiǎng)?chuàng)建多個(gè)RLock鎖對(duì)象后，再通過多個(gè)鎖對(duì)象組和成一把連鎖，通過連鎖對(duì)象進(jìn)行獲取鎖與釋放鎖的操作即可。

3.8、Redisson框架中的連鎖源碼實(shí)現(xiàn)分析

OK~，上面簡(jiǎn)單的給出了MultiLock連鎖的使用方式，接下來重點(diǎn)分析一下它的源碼實(shí)現(xiàn)，源碼如下：

// RedissonMultiLock類 → lock()方法
public void lock() {
    try {
        // 調(diào)用了lockInterruptibly獲取鎖
        this.lockInterruptibly();
    } catch (InterruptedException var2) {
        // 如果出現(xiàn)異常則中斷當(dāng)前線程
        Thread.currentThread().interrupt();
    }
}

// RedissonMultiLock類 → lockInterruptibly()方法
public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
    // 這里傳入了-1
    this.lockInterruptibly(-1L, (TimeUnit)null);
}

// RedissonMultiLock類 → lockInterruptibly()重載方法
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit)
                throws InterruptedException {
    // 計(jì)算基礎(chǔ)阻塞時(shí)間：使用鎖的個(gè)數(shù)*1500ms。
    // 比如之前的案例：3*1500=4500ms
    long baseWaitTime = (long)(this.locks.size() * 1500);
    long waitTime = -1L;
    // 前面?zhèn)魅肓?1，所以進(jìn)入的是if分支
    if (leaseTime == -1L) {
        // 掛起時(shí)間為4500，單位毫秒（MS）
        waitTime = baseWaitTime;
        unit = TimeUnit.MILLISECONDS;
    } 
    // 這里是對(duì)于外部獲取鎖時(shí)，指定了時(shí)間情況時(shí)的處理邏輯
    else {
        // 將外部傳入的時(shí)間轉(zhuǎn)換為毫秒值
        waitTime = unit.toMillis(leaseTime);
        // 如果外部給定的時(shí)間小于2000ms，那么賦值為2s
        if (waitTime <= 2000L) {
            waitTime = 2000L;
        } 
        // 如果傳入的時(shí)間小于前面計(jì)算出的基礎(chǔ)時(shí)間
        else if (waitTime <= baseWaitTime) {
            // 獲取基礎(chǔ)時(shí)間的一半，如baseWaitTime=4500ms，waitTime=2250ms
            waitTime = ThreadLocalRandom.current().
                nextLong(waitTime / 2L, waitTime);
        } else {
            // 如果外部給定的時(shí)間大于前面計(jì)算出的基礎(chǔ)時(shí)間會(huì)進(jìn)這里
            // 將基礎(chǔ)時(shí)間作為阻塞時(shí)長(zhǎng)
            waitTime = ThreadLocalRandom.current().
                nextLong(baseWaitTime, waitTime);
        }
        // 最終計(jì)算出掛起的時(shí)間
        waitTime = unit.convert(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    // 自旋嘗試獲取鎖，直至獲取鎖成功
    while(!this.tryLock(waitTime, leaseTime, unit)) {
        ;
    }
}

上述源碼中，實(shí)際上不難理解，比之前文章中分析的JUC的源碼可讀性強(qiáng)很多，上述代碼中，簡(jiǎn)單的計(jì)算了一下時(shí)間后，最終自旋調(diào)用了tryLock獲取鎖的方法一直嘗試獲取鎖。接著來看看tryLock方法：

// RedissonMultiLock類 → tryLock()方法
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime,
        TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    long newLeaseTime = -1L;
    // 如果外部獲取鎖時(shí)，給定了過期時(shí)間
    if (leaseTime != -1L) {
        // 將newLeaseTime變?yōu)榻o定時(shí)間的兩倍
        newLeaseTime = unit.toMillis(waitTime) * 2L;
    }
    
    // 獲取當(dāng)前時(shí)間
    long time = System.currentTimeMillis();
    long remainTime = -1L;
    // 如果不是非阻塞式獲取鎖
    if (waitTime != -1L) {
        // 將過期時(shí)間改為用戶給定的時(shí)間
        remainTime = unit.toMillis(waitTime);
    }
    // 該方法是空實(shí)現(xiàn)，留下的拓展接口，直接返回了傳入的值
    long lockWaitTime = this.calcLockWaitTime(remainTime);
    // 返回0，也是拓展接口，留給子類拓展的，紅鎖中就拓展了這兩方法
    // 這個(gè)變量是允許失敗的最大次數(shù)，紅鎖中為個(gè)數(shù)的一半
    int failedLocksLimit = this.failedLocksLimit();
    // 獲取組成連鎖的所有RLock鎖集合
    List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList(this.locks.size());
    // 獲取list的迭代器對(duì)象
    ListIterator iterator = this.locks.listIterator();
    
    // 通過List的迭代器遍歷整個(gè)連鎖集合
    while(iterator.hasNext()) {
        RLock lock = (RLock)iterator.next();
        
        boolean lockAcquired;
        // 嘗試獲取鎖
        try {
            // 如果是非阻塞式獲取鎖
            if (waitTime == -1L && leaseTime == -1L) {
                // 直接嘗試獲取鎖
                lockAcquired = lock.tryLock();
            } else {
                // 比較阻塞時(shí)間和過期時(shí)間的大小
                long awaitTime = Math.min(lockWaitTime, remainTime);
                // 嘗試重新獲取鎖
                lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, 
                    newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        // 如果redis連接中斷/關(guān)閉了
        } catch (RedisConnectionClosedException var21) {
            // 回滾獲取成功的鎖（刪除寫入成功的key）
            this.unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        // 如果在給定時(shí)間內(nèi)未獲取到鎖
        } catch (RedisResponseTimeoutException var22) {
            // 也回滾所有獲取成功的個(gè)鎖
            this.unlockInner(Arrays.asList(lock));
            lockAcquired = false;
        } catch (Exception var23) {
            // 如果是其他原因?qū)е碌?，則直接返回獲取鎖失敗
            lockAcquired = false;
        }
        
        // 如果獲取一把個(gè)鎖成功
        if (lockAcquired) {
            // 那么則記錄獲取成功的個(gè)鎖
            acquiredLocks.add(lock);
        } else {
            // 如果獲取一把個(gè)鎖失敗，此次失敗的次數(shù)已經(jīng)達(dá)到了
            // 最大的失敗次數(shù)，那么直接退出循環(huán)，放棄加鎖操作
            if (this.locks.size() - acquiredLocks.size() 
                == this.failedLocksLimit()) {
                break;
            }
            // 允許失敗的次數(shù)未0，獲取一個(gè)個(gè)鎖失敗則回滾
            if (failedLocksLimit == 0) {
                // 回滾所有成功的鎖 
                this.unlockInner(acquiredLocks);
                // 如果是非阻塞式獲取鎖，則直接返回獲取鎖失敗
                if (waitTime == -1L && leaseTime == -1L) {
                    return false;
                }
                // 獲取最新的失敗鎖的個(gè)數(shù)
                failedLocksLimit = this.failedLocksLimit();
                acquiredLocks.clear();
                // 移動(dòng)迭代器的指針位置到上一個(gè)
                while(iterator.hasPrevious()) {
                    iterator.previous();
                }
            
            // 如果允許失敗的次數(shù)不為0
            } else {
                // 每獲取個(gè)鎖失敗一次就減少一個(gè)數(shù)
                --failedLocksLimit;
            }
        }
        // 如果不是非阻塞式獲取鎖
        if (remainTime != -1L) {
            // 計(jì)算本次獲取鎖的所耗時(shí)長(zhǎng)
            remainTime -= System.currentTimeMillis() - time;
            time = System.currentTimeMillis();
            // 如果已經(jīng)超出了給定時(shí)間，則回滾所有成功的鎖
            if (remainTime <= 0L) {
                this.unlockInner(acquiredLocks);
                // 返回獲取鎖失敗
                return false;
            }
        }
    }
    
    // 能執(zhí)行到這里肯定是已經(jīng)獲取鎖成功了
    // 判斷是否設(shè)置了過期時(shí)間，如果設(shè)置了
    if (leaseTime != -1L) {
        // 獲取加鎖成功的個(gè)鎖集合
        List<RFuture<Boolean>> futures = new ArrayList(acquiredLocks.size());
        Iterator var25 = acquiredLocks.iterator();

        // 迭代為每個(gè)獲取成功的個(gè)鎖創(chuàng)建異步任務(wù)對(duì)象
        while(var25.hasNext()) {
            RLock rLock = (RLock)var25.next();
            RFuture<Boolean> future =
                rLock.expireAsync(unit.toMillis(leaseTime),
                TimeUnit.MILLISECONDS);
            futures.add(future);
        }
        // 獲取Future的個(gè)鎖集合迭代器對(duì)象
        var25 = futures.iterator();
        
        // 迭代每個(gè)Futrue對(duì)象
        while(var25.hasNext()) {
            RFuture<Boolean> rFuture = (RFuture)var25.next();
            // 異步為每個(gè)獲取個(gè)鎖成功的對(duì)象設(shè)置過期時(shí)間
            rFuture.syncUninterruptibly();
        }
    }
    // 返回獲取鎖成功
    return true;
}

如上源碼，流程先不分析，先感慨一句：雖然看著長(zhǎng)，但?。?！真心的比JUC中的源碼可讀性和易讀性高N倍，每句代碼都容易弄懂，閱讀起來并不算費(fèi)勁。
OK~，感慨完之后來總結(jié)一下tryLock加鎖方法的總體邏輯：

• ①計(jì)算出阻塞時(shí)間、最大失敗數(shù)以及過期時(shí)間，然后獲取所有組成連鎖的個(gè)鎖集合
• ②迭代每把個(gè)鎖，嘗試對(duì)每把個(gè)鎖進(jìn)行加鎖，加鎖是也會(huì)判斷獲取鎖的方式是否為非阻塞式的：
  • 是：直接獲取鎖
  • 否：阻塞式獲取鎖，在給定時(shí)間內(nèi)會(huì)不斷嘗試獲取鎖
• ③判斷個(gè)鎖是否獲取成功：
  • 成功：將獲取成功的個(gè)鎖添加到加鎖成功的集合acquiredLocks集合中
  • 失?。号袛啻舜潍@取鎖失敗的次數(shù)是否已經(jīng)達(dá)到了允許的最大失敗次數(shù)：
    • 是：放棄獲取鎖，回滾所有獲取成功的鎖，返回獲取鎖失敗
    • 否：允許失敗次數(shù)自減，繼續(xù)嘗試獲取下一把個(gè)鎖
    • 注意：連鎖模式下最大失敗次數(shù)=0，紅鎖模式下為個(gè)鎖數(shù)量的一半
• ④判斷目前獲取鎖過程的耗時(shí)是否超出了給定的阻塞時(shí)長(zhǎng)：
  • 是：回滾所有獲取成功的鎖，然后返回獲取鎖失敗
  • 否：繼續(xù)獲取下把個(gè)鎖
• ⑤如果連鎖獲取成功(代表所有個(gè)都鎖獲取成功)，判斷是否指定了過期時(shí)間：
  • 是：異步為每個(gè)加鎖成功的個(gè)鎖設(shè)置過期時(shí)間并返回獲取鎖成功
  • 否：直接返回獲取鎖成功

雖然獲取鎖的代碼看著長(zhǎng)，但其邏輯并不算復(fù)雜，上述過程是連鎖的實(shí)現(xiàn)，而紅鎖則是依賴于連鎖實(shí)現(xiàn)的，也比較簡(jiǎn)單，只是重寫failedLocksLimit()獲取允許失敗次數(shù)的方法，允許獲取鎖失敗的次數(shù)變?yōu)榱藗€(gè)鎖數(shù)量的一半以及略微加了一些小拓展，感興趣的可以自己去分析其實(shí)現(xiàn)。

接著來看看釋放鎖的源碼實(shí)現(xiàn)：

// RedissonMultiLock類 → unlock()方法
@Override
public void unlock() {
    // 創(chuàng)建為沒把個(gè)鎖創(chuàng)建一個(gè)Future
    List<RFuture<Void>> futures = new
        ArrayList<RFuture<Void>>(locks.size());
    // 遍歷所有個(gè)鎖
    for (RLock lock : locks) {
        // 釋放鎖
        futures.add(lock.unlockAsync());
    }
    // 阻塞等待所有鎖釋放成功后再返回
    for (RFuture<Void> future : futures) {
        future.syncUninterruptibly();
    }
}

// RedissonMultiLock類 → unlockInnerAsync()方法
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
    // 獲取個(gè)鎖的Key名稱并通過Lua腳本釋放鎖（確保原子性）
    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), 
        LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
        "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
            "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
            "return 1; " +
        "end;" +
        "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
            "return nil;" +
        "end; " +
        "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
        "if (counter > 0) then " +
            "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
            "return 0; " +
        "else " +
            "redis.call('del', KEYS[1]); " +
            "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
            "return 1; "+
        "end; " +
        "return nil;",
        Arrays.<Object>asList(getName(), getChannelName()),
        LockPubSub.unlockMessage, internalLockLeaseTime,
        getLockName(threadId));
}

釋放鎖的邏輯更加簡(jiǎn)單，遍歷所有的個(gè)鎖，然后異步通過Lua腳本刪除所有的key，在連鎖的釋放代碼中會(huì)同步阻塞等待所有鎖的Key刪除后再返回。

四、Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖剖析

Zookeeper分布式鎖是依賴于其內(nèi)部的順序臨時(shí)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的，其原理就類似于最開始舉例的那個(gè)文件夾分布式鎖，因?yàn)閆ookeeper實(shí)際上就類似于一個(gè)文件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。我們可以通過Curator框架封裝的API操作Zookeeper，完成分布式鎖的實(shí)現(xiàn)。如下：

// 創(chuàng)建分布式鎖對(duì)象
InterProcessMutex lock = InterProcessMutex(client,
    "/locks/distributed_商品ID");
lock.acquire(); // 獲取鎖/加鎖

// 執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯...

lock.release(); // 釋放鎖

如上，通過Curator實(shí)現(xiàn)分布式鎖非常簡(jiǎn)單，因?yàn)橐呀?jīng)封裝好了API，所以應(yīng)用起來也非常方便，同時(shí)Zookeeper也可以實(shí)現(xiàn)公平鎖與非公平鎖兩種方案，如下：

• 公平鎖：先請(qǐng)求鎖的線程一定先獲取鎖
  • 實(shí)現(xiàn)方式：通過臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)，每條線程請(qǐng)求鎖時(shí)為其創(chuàng)建一個(gè)有序節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建完成之后判斷自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是不是最小的，如果是則直接獲取鎖成功，反之獲取鎖失敗，創(chuàng)建一個(gè)監(jiān)聽器，監(jiān)聽自己節(jié)點(diǎn)的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，當(dāng)前一個(gè)節(jié)點(diǎn)被刪除（代表前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建線程釋放了鎖）自己嘗試獲取鎖
  • 優(yōu)劣勢(shì)：可以保證請(qǐng)求獲取鎖的有序性，但性能方面比非公平鎖低
• 非公平鎖：先請(qǐng)求鎖的線程不一定先獲取鎖
  • 實(shí)現(xiàn)方式：多條線程在同一目錄下，同時(shí)創(chuàng)建一個(gè)名字相同的節(jié)點(diǎn)，誰創(chuàng)建成功代表獲取鎖成功，反之則代表獲取鎖失敗
  • 優(yōu)劣勢(shì)：性能良好，但無法保證請(qǐng)求獲取鎖時(shí)的有序性

對(duì)于這兩種實(shí)現(xiàn)方式，非公平鎖的方案與前面的Redis實(shí)現(xiàn)差不多，所以不再分析。下面重點(diǎn)來分析一下Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式的公平鎖的大致原理。但在分析之前先簡(jiǎn)單說明一些Zookeeper中會(huì)用到的概念。如下：

• 節(jié)點(diǎn)類型：
  • ①持久節(jié)點(diǎn)：被創(chuàng)建后會(huì)一直存在的節(jié)點(diǎn)信息，除非有刪除操作主動(dòng)清楚才會(huì)銷毀
  • ②持久順序節(jié)點(diǎn)：持久節(jié)點(diǎn)的有序版本，每個(gè)新創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)會(huì)在后面維護(hù)自增值保持先后順序，可以用于實(shí)現(xiàn)分布式全局唯一ID
  • ③臨時(shí)節(jié)點(diǎn)：被創(chuàng)建后與客戶端的會(huì)話生命周期保持一致，連接斷開則自動(dòng)銷毀
  • ④臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)：臨時(shí)節(jié)點(diǎn)的有序版本，與其多了一個(gè)有序性。分布式鎖則依賴這種類型實(shí)現(xiàn)
• 監(jiān)視器：當(dāng)zookeeper創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，會(huì)為該節(jié)點(diǎn)注冊(cè)一個(gè)監(jiān)視器，當(dāng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)，watch會(huì)被觸發(fā)，zooKeeper將會(huì)向客戶端發(fā)送一條通知。不過值得注意的是watch只能被觸發(fā)一次

ok~，假設(shè)目前8001服務(wù)中的線程T1嘗試獲取鎖，那么會(huì)T1會(huì)在Zookeeper的/locks/distributed_商品ID目錄下創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)，Zookeeper內(nèi)部會(huì)生成一個(gè)名字為xxx....-0000001臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)。當(dāng)?shù)诙l線程來嘗試獲取鎖時(shí)，也會(huì)在相同位置創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)，名字為xxx....-0000002。值得注意的是最后的數(shù)字是一個(gè)遞增的狀態(tài)，從1開始自增，Zookeeper會(huì)維護(hù)這個(gè)先后順序。如下圖：

創(chuàng)建臨時(shí)節(jié)點(diǎn)

8001線程T1獲取分布式鎖

Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式公平鎖

Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖完整流程

至此，整個(gè)Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖的過程分析完畢，關(guān)于自己動(dòng)手基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)一遍我這邊就不再寫了，大家可以自習(xí)了解。實(shí)際開發(fā)過程中，Curator框架自帶的分布式鎖實(shí)現(xiàn)便已經(jīng)夠用了，同時(shí)使用也非常的方便。

五、分布式鎖性能優(yōu)化

經(jīng)過前述的分析，大家對(duì)分布式鎖應(yīng)該都有一個(gè)全面認(rèn)知了，但是請(qǐng)思考：如果對(duì)于類似于搶購(gòu)、秒殺業(yè)務(wù)，又該如何處理呢？因?yàn)樵谶@種場(chǎng)景下，往往在一段時(shí)間內(nèi)會(huì)有大量用戶去請(qǐng)求同一個(gè)商品。從技術(shù)角度出發(fā)，這樣會(huì)導(dǎo)致在同一時(shí)間內(nèi)會(huì)有大量的線程去請(qǐng)求同一把鎖。這會(huì)有何種隱患呢？會(huì)出現(xiàn)的問題是：雖然并發(fā)能抗住，但是對(duì)于用戶體驗(yàn)感不好，同時(shí)大量的用戶點(diǎn)擊搶購(gòu)，但是只能有一個(gè)用戶搶購(gòu)成功，明顯不合理，這又該如何優(yōu)化？

參考并發(fā)容器中的分段容器，可以將共享資源（商品庫(kù)存）做提前預(yù)熱，分段分散到redis中。舉個(gè)例子：

1000個(gè)庫(kù)存商品，10W個(gè)用戶等待搶購(gòu)，搶購(gòu)開始時(shí)間為下午15:00
提前預(yù)熱：兩點(diǎn)半左右開始將商品數(shù)量拆成10份或N份，如：[shopping_01；0-100]、[shopping_02；101-200]、[shopping_03；201-300]、[......]
也就是往redis中寫入十個(gè)key，值為100，在搶購(gòu)時(shí)，過來的請(qǐng)求隨機(jī)分散到某個(gè)key上去，但是在扣減庫(kù)存之前，需要先獲取鎖，這樣就同時(shí)有了十把鎖，性能自然就上去了。

六、分布式鎖總結(jié)

本篇中從單機(jī)鎖的隱患 -> 分布式架構(gòu)下的安全問題引出 -> 分布式鎖的實(shí)現(xiàn)推導(dǎo) -> redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖 -> redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖的細(xì)節(jié)問題分析 -> redisson框架實(shí)現(xiàn)及其連鎖應(yīng)用與源碼分析 -> zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式鎖 -> zookeeper實(shí)現(xiàn)原理這條思路依次剖析了分布式鎖的前世今生，總的一句話概括分布式鎖的核心原理就是：在多個(gè)進(jìn)程中所有線程都可見的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了互斥量而已。

最后再來說說Redis與Zookeeper實(shí)現(xiàn)的區(qū)別與項(xiàng)目中如何抉擇？

Redis數(shù)據(jù)不是實(shí)時(shí)同步的，主機(jī)寫入成功后會(huì)立即返回，存在主從架構(gòu)鎖失效問題。
Zookeeper數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)同步的，主機(jī)寫入后需一半節(jié)點(diǎn)以上寫入成功才會(huì)返回。
所以如果你的項(xiàng)目追求高性能，可以放棄一定的穩(wěn)定性，那么推薦使用Redis實(shí)現(xiàn)。比如電商、線上教育等類型的項(xiàng)目。
但如果你的項(xiàng)目追求高穩(wěn)定，愿意犧牲一部分性能換取穩(wěn)定性，那么推薦使用Zookeeper實(shí)現(xiàn)。比如金融、銀行、政府等類型的項(xiàng)目。

當(dāng)然，如果你的項(xiàng)目是基于SpringCloud開發(fā)的，也可以考慮使用SpringCloud的全局鎖，但是不推薦，一般還是優(yōu)先考慮Redis和Zookeeper。