一、基本原理和实现方式对比

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

分布式锁应该满足的条件：

1. 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

2. 互斥：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行

3. 高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性

4. 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

5. 安全性：安全也是程序中必不可少的一环
   

常见的三种分布式锁：

1. 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

2. 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

3. Zookeeper：zookeeper 也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案，由于这套视频不讲解zookeeper 的原理和分布式锁的实现，自己搜索了解
   

二、 Redis分布式锁的实现核心思路

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

核心思路：

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。

三、实现分布式锁（版本一）

锁的基本接口

实现类： SimpleRedisLock

• 获取锁：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
• 释放锁：防止删除别人的锁

public class SimpleRedisLock implements ILock{// 用户传过来的业务名称private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}// 锁的名称前缀private static final String KEY_PREFIX = "lock:";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标识String threadId = Thread.currentThread().getId()String key = KEY_PREFIX + name;// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);// 直接返回 success 会有空指针的风险，因为有个拆箱操作return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {String key = KEY_PREFIX + name;// 释放锁stringRedisTemplate.delete(key);}
}

修改业务代码

  @Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail("秒杀尚未开始！");}// 3.判断秒杀是否已经结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {// 尚未开始return Result.fail("秒杀已经结束！");}// 4.判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {// 库存不足return Result.fail("库存不足！");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();//创建锁对象(新增代码)SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);//获取锁对象boolean isLock = lock.tryLock(5);//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();}}

四、Redis分布式锁误删情况说明

逻辑说明：

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

解决方案：解决方案就是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。

五、解决Redis分布式锁误删问题

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。

修改实现类： SimpleRedisLock

public class SimpleRedisLock implements ILock{// 用户传过来的业务名称private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}// 锁的名称前缀private static final String KEY_PREFIX = "lock:";// 线程标识id的前缀private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();String key = KEY_PREFIX + name;// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);// 直接返回 success 会有空指针的风险，因为有个拆箱操作return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {String key = KEY_PREFIX + name;// 获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁中的标识String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 判断标识是否一致if (threadId.equals(id)) {// 释放锁stringRedisTemplate.delete(key);}}
}

有关代码实操说明：

在我们修改完此处代码后，我们重启工程，然后启动两个线程，第一个线程持有锁后，手动释放锁，第二个线程 此时进入到锁内部，再放行第一个线程，此时第一个线程由于锁的value值并非是自己，所以不能释放锁，也就无法删除别人的锁，此时第二个线程能够正确释放锁，通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。

六、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，

七、Lua脚本解决多条命令原子性问题

基本语法参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html
释放锁的逻辑：

释放锁的业务流程：

​ 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

-- 锁的 key
-- local key = KEYS[1]-- 获取线程标识
-- local threadId = ARGV[1]-- 获取锁中的线程标识 get key
-- local id = redis.call('get', KEYS[1])-- 比较线程标识与锁中的标识是否一致
if(redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then-- 释放锁 del key，释放成功则返回 1return redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0

ps：看最后这些亮的就可以，上面是注释掉的

八、利用Java代码调用Lua脚本，改造分布式锁

lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究，只需要知道如何调用，大致是什么意思即可

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：

unlock.lua 脚本文件放在 resources目录下，保证释放锁时，拿锁、比锁、删锁的操作具有原子性

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());
}

九、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

秒杀实现分布式锁总结：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？就可以选择依赖于 redission

测试逻辑：

第一个线程进来，得到了锁，手动删除锁，模拟锁超时了，其他线程会执行lua来抢锁，当第一天线程利用lua删除锁时，lua能保证他不能删除他的锁，第二个线程删除锁时，利用lua同样可以保证不会删除别人的锁，同时还能保证原子性。