1.超卖问题复现

1.1 现象

存在如下的几张表：

商品表

订单表

订单item表

商品的库存为1，但是并发高的时候有多笔订单。

错误案例一：数据库update相互覆盖

直接在内存中判断是否有库存，计算扣减之后的值更新数据库，并发的情况下会导致相互覆盖发生：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public Long createOrder() throws Exception {    Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);    // ... 忽略校验逻辑
    //商品当前库存    Integer currentCount = product.getCount();    //校验库存    if (purchaseProductNum > currentCount) {        throw new Exception("商品" + purchaseProductId + "仅剩" + currentCount + "件，无法购买");    }    // 计算剩余库存    Integer leftCount = currentCount - purchaseProductNum;    // 更新库存    product.setCount(leftCount);    product.setGmtModified(new Date());    productMapper.updateByPrimaryKeySelective(product);
    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    orderItem.setOrderId(order.getId());    // ... 省略 Set    return order.getId();}

错误案例二：扣减串行执行，但是库存被扣减为负数

在 SQL 中加入运算避免值的相互覆盖，但是库存的数量变为负数，因为校验库存是否足够还是在内存中执行的，并发情况下都会读到有库存：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public Long createOrder() throws Exception {    Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);    // ... 忽略校验逻辑
    //商品当前库存    Integer currentCount = product.getCount();    //校验库存    if (purchaseProductNum > currentCount) {        throw new Exception("商品" + purchaseProductId + "仅剩" + currentCount + "件，无法购买");    }    // 使用 set count =  count - #{purchaseProductNum,jdbcType=INTEGER}, 更新库存    productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum,new Date(),product.getId());    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    orderItem.setOrderId(order.getId());    // ... 省略 Set    return order.getId();}

错误案例三：使用 synchronized 实现内存中串行校验，但是依旧扣减为负数

因为我们使用的是事务的注解，synchronized加在方法上，方法执行结束的时候锁就会释放，此时的事务还没有提交，另一个线程拿到这把锁之后就会有一次扣减，导致负数。

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public synchronized Long createOrder() throws Exception {    Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);    // ... 忽略校验逻辑
    //商品当前库存    Integer currentCount = product.getCount();    //校验库存    if (purchaseProductNum > currentCount) {        throw new Exception("商品" + purchaseProductId + "仅剩" + currentCount + "件，无法购买");    }    // 使用 set count =  count - #{purchaseProductNum,jdbcType=INTEGER}, 更新库存    productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum,new Date(),product.getId());    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    orderItem.setOrderId(order.getId());    // ... 省略 Set    return order.getId();}

1.2 解决办法

从上面造成问题的原因来看，只要是扣减库存的动作，不是原子性的。多个线程同时操作就会有问题。

单体应用：使用本地锁 + 数据库中的行锁解决
分布式应用：

使用数据库中的乐观锁，加一个 version 字段，利用CAS来实现，会导致大量的 update 失败
使用数据库维护一张锁的表 + 悲观锁 select，使用 select for update 实现
使用Redis 的 setNX实现分布式锁
使用zookeeper的watcher + 有序临时节点来实现可阻塞的分布式锁
使用Redisson框架内的分布式锁来实现
使用curator 框架内的分布式锁来实现

2.单体应用解决超卖的问题

正确示例：将事务包含在锁的控制范围内

保证在锁释放之前，事务已经提交。

//@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public synchronized Long createOrder() throws Exception {    TransactionStatus transaction1 = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);    Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);    if (product == null) {        platformTransactionManager.rollback(transaction1);        throw new Exception("购买商品：" + purchaseProductId + "不存在");    }        //商品当前库存    Integer currentCount = product.getCount();    //校验库存    if (purchaseProductNum > currentCount) {        platformTransactionManager.rollback(transaction1);        throw new Exception("商品" + purchaseProductId + "仅剩" + currentCount + "件，无法购买");    }
    productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum, new Date(), product.getId());
    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    orderItem.setOrderId(order.getId());    // ... 省略 Set    return order.getId();    platformTransactionManager.commit(transaction1);}

正确示例：使用synchronized的代码块

public Long createOrder() throws Exception {    Product product = null;    //synchronized (this) {    //synchronized (object) {    synchronized (DBOrderService2.class) {        TransactionStatus transaction1 = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);        product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);        if (product == null) {            platformTransactionManager.rollback(transaction1);            throw new Exception("购买商品：" + purchaseProductId + "不存在");        }
        //商品当前库存        Integer currentCount = product.getCount();        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "库存数：" + currentCount);        //校验库存        if (purchaseProductNum > currentCount) {            platformTransactionManager.rollback(transaction1);            throw new Exception("商品" + purchaseProductId + "仅剩" + currentCount + "件，无法购买");        }
        productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum, new Date(), product.getId());        platformTransactionManager.commit(transaction1);    }
    TransactionStatus transaction2 = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    // ... 省略 Set    orderItemMapper.insertSelective(orderItem);    platformTransactionManager.commit(transaction2);    return order.getId();

正确示例：使用Lock

private Lock lock = new ReentrantLock();
public Long createOrder() throws Exception{      Product product = null;
    lock.lock();
    TransactionStatus transaction1 = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);    try {        product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);        if (product==null){            throw new Exception("购买商品："+purchaseProductId+"不存在");        }
        //商品当前库存        Integer currentCount = product.getCount();        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"库存数："+currentCount);        //校验库存        if (purchaseProductNum > currentCount){            throw new Exception("商品"+purchaseProductId+"仅剩"+currentCount+"件，无法购买");        }
        productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum,new Date(),product.getId());        platformTransactionManager.commit(transaction1);    } catch (Exception e) {        platformTransactionManager.rollback(transaction1);    } finally {        // 注意抛异常的时候锁释放不掉，分布式锁也一样，都要在这里删掉        lock.unlock();    }
    TransactionStatus transaction = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);    Order order = new Order();    // ... 省略 Set    orderMapper.insertSelective(order);
    OrderItem orderItem = new OrderItem();    // ... 省略 Set    orderItemMapper.insertSelective(orderItem);    platformTransactionManager.commit(transaction);    return order.getId();}

3.常见分布式锁的使用

上面使用的方法只能解决单体项目，当部署多台机器的时候就会失效，因为锁本身就是单机的锁，所以需要使用分布式锁来实现。

3.1 数据库乐观锁

数据库中的乐观锁，加一个version字段，利用CAS来实现，乐观锁的方式支持多台机器并发安全。但是并发量大的时候会导致大量的update失败

3.2 数据库分布式锁

db操作性能较差，并且有锁表的风险，一般不考虑。

3.2.1 简单的数据库锁

select for update

直接在数据库新建一张表：锁的code预先写到数据库中，抢锁的时候，使用select for update查询锁对应的key，也就是这里的code，阻塞就说明别人在使用锁。

// 加上事务就是为了 for update 的锁可以一直生效到事务执行结束// 默认回滚的是 RunTimeException@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public String singleLock() throws Exception {    log.info("我进入了方法！");    DistributeLock distributeLock = distributeLockMapper.        selectDistributeLock("demo");    if (distributeLock==null) {        throw new Exception("分布式锁找不到");    }    log.info("我进入了锁！");    try {        Thread.sleep(1000);    } catch (InterruptedException e) {        e.printStackTrace();    }    return "我已经执行完成！";}

<select id="selectDistributeLock" resultType="com.deltaqin.distribute.model.DistributeLock">  select * from distribute_lock  where businessCode = #{businessCode,jdbcType=VARCHAR}  for update</select>

使用唯一键作为限制，插入一条数据，其他待执行的SQL就会失败，当数据删除之后再去获取锁，这是利用了唯一索引的排他性。

insert lock

直接维护一张锁表：

@Autowiredprivate MethodlockMapper methodlockMapper;
@Overridepublic boolean tryLock() {    try {        //插入一条数据   insert into        methodlockMapper.insert(new Methodlock("lock"));    }catch (Exception e){        //插入失败        return false;    }    return true;}
@Overridepublic void waitLock() {    try {        Thread.sleep(10);    } catch (InterruptedException e) {        e.printStackTrace();    }}
@Overridepublic void unlock() {    //删除数据   delete    methodlockMapper.deleteByMethodlock("lock");    System.out.println("-------释放锁------");}

3.3 Redis setNx

Redis 原生支持的，保证只有一个会话可以设置成功，因为Redis自己就是单线程串行执行的。

<dependency>  <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

spring.redis.host=localhost

封装一个锁对象：

@Slf4jpublic class RedisLock implements AutoCloseable {
    private RedisTemplate redisTemplate;    private String key;    private String value;    //单位：秒    private int expireTime;
    /**     * 没有传递 value，因为直接使用的是随机值     */    public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate,String key,int expireTime){        this.redisTemplate = redisTemplate;        this.key = key;        this.expireTime=expireTime;        this.value = UUID.randomUUID().toString();    }
    /**     * JDK 1.7 之后的自动关闭的功能     */    @Override    public void close() throws Exception {        unLock();    }
    /**     * 获取分布式锁     * SET resource_name my_random_value NX PX 30000     * 每一个线程对应的随机值 my_random_value 不一样，用于释放锁的时候校验     * NX 表示 key 不存在的时候成功，key 存在的时候设置不成功，Redis 自己是单线程，串行执行的，第一个执行的才可以设置成功     * PX 表示过期时间，没有设置的话，忘记删除，就会永远不过期     */    public boolean getLock(){        RedisCallback<Boolean> redisCallback = connection -> {            //设置NX            RedisStringCommands.SetOption setOption = RedisStringCommands.SetOption.ifAbsent();            //设置过期时间            Expiration expiration = Expiration.seconds(expireTime);            //序列化key            byte[] redisKey = redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key);            //序列化value            byte[] redisValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(value);            //执行setnx操作            Boolean result = connection.set(redisKey, redisValue, expiration, setOption);            return result;        };
        //获取分布式锁        Boolean lock = (Boolean)redisTemplate.execute(redisCallback);        return lock;    }
    /**     * 释放锁的时候随机数相同的时候才可以释放，避免释放了别人设置的锁（自己的已经过期了所以别人才可以设置成功）     * 释放的时候采用 LUA 脚本，因为 delete 没有原生支持删除的时候校验值，证明是当前线程设置进去的值     * 脚本是在官方文档里面有的     */    public boolean unLock() {        // key 是自己才可以释放，不是就不能释放别人的锁        String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +                "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +                "else\n" +                "    return 0\n" +                "end";        RedisScript<Boolean> redisScript = RedisScript.of(script,Boolean.class);        List<String> keys = Arrays.asList(key);
        // 执行脚本的时候传递的 value 就是对应的值        Boolean result = (Boolean)redisTemplate.execute(redisScript, keys, value);        log.info("释放锁的结果："+result);        return result;    }}

每次获取的时候，自己线程需要new对应的RedisLock：

public String redisLock(){    log.info("我进入了方法！");    try (RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate,"redisKey",30)){        if (redisLock.getLock()) {            log.info("我进入了锁！！");            Thread.sleep(15000);        }    } catch (InterruptedException e) {        e.printStackTrace();    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    }    log.info("方法执行完成");    return "方法执行完成";}

3.4 zookeeper 瞬时znode节点 + watcher监听机制

临时节点具备数据自动删除的功能。当client与ZooKeeper连接和session断掉时，相应的临时节点就会被删除。zk有瞬时和持久节点，瞬时节点不可以有子节点。会话结束之后瞬时节点就会消失，基于zk的瞬时有序节点实现分布式锁：

多线程并发创建瞬时节点的时候，得到有序的序列，序号最小的线程可以获得锁；
其他的线程监听自己序号的前一个序号。前一个线程执行结束之后删除自己序号的节点；
下一个序号的线程得到通知，继续执行；
以此类推，创建节点的时候，就确认了线程执行的顺序。

<dependency>  <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>  <artifactId>zookeeper</artifactId>  <version>3.4.14</version>  <exclusions>    <exclusion>      <groupId>org.slf4j</groupId>      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>    </exclusion>  </exclusions></dependency>

zk 的观察器只可以监控一次，数据发生变化之后可以发送给客户端，之后需要再次设置监控。exists、create、getChildren三个方法都可以添加watcher ，也就是在调用方法的时候传递true就是添加监听。注意这里Lock 实现了Watcher和AutoCloseable：

当前线程创建的节点是第一个节点就获得锁，否则就监听自己的前一个节点的事件：

/** * 自己本身就是一个 watcher，可以得到通知 * AutoCloseable 实现自动关闭，资源不使用的时候 */@Slf4jpublic class ZkLock implements AutoCloseable, Watcher {
    private ZooKeeper zooKeeper;
    /**     * 记录当前锁的名字     */    private String znode;
    public ZkLock() throws IOException {        this.zooKeeper = new ZooKeeper("localhost:2181",                10000,this);    }
    public boolean getLock(String businessCode) {        try {            //创建业务 根节点            Stat stat = zooKeeper.exists("/" + businessCode, false);            if (stat==null){                zooKeeper.create("/" + businessCode,businessCode.getBytes(),                        ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,                        CreateMode.PERSISTENT);            }
            //创建瞬时有序节点  /order/order_00000001            znode = zooKeeper.create("/" + businessCode + "/" + businessCode + "_", businessCode.getBytes(),                    ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,                    CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            //获取业务节点下 所有的子节点            List<String> childrenNodes = zooKeeper.getChildren("/" + businessCode, false);            //获取序号最小的（第一个）子节点            Collections.sort(childrenNodes);            String firstNode = childrenNodes.get(0);            //如果创建的节点是第一个子节点，则获得锁            if (znode.endsWith(firstNode)){                return true;            }            //如果不是第一个子节点，则监听前一个节点            String lastNode = firstNode;            for (String node:childrenNodes){                if (znode.endsWith(node)){                    zooKeeper.exists("/"+businessCode+"/"+lastNode,true);                    break;                }else {                    lastNode = node;                }            }            synchronized (this){                wait();            }            return true;        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }        return false;    }
    @Override    public void close() throws Exception {        zooKeeper.delete(znode,-1);        zooKeeper.close();        log.info("我已经释放了锁！");    }
    @Override    public void process(WatchedEvent event) {        if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted){            synchronized (this){                notify();            }        }    }}

3.5 zookeeper curator

在实际的开发中，不建议去自己“重复造轮子”，而建议直接使用Curator客户端中的各种官方实现的分布式锁，例如其中的InterProcessMutex可重入锁。

<dependency>  <groupId>org.apache.curator</groupId>  <artifactId>curator-recipes</artifactId>  <version>4.2.0</version>  <exclusions>    <exclusion>      <artifactId>slf4j-api</artifactId>      <groupId>org.slf4j</groupId>    </exclusion>  </exclusions></dependency>

@Bean(initMethod="start",destroyMethod = "close")public CuratorFramework getCuratorFramework() {    RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);    CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.        newClient("localhost:2181", retryPolicy);    return client;}

框架已经实现了分布式锁。zk的Java客户端升级版。使用的时候直接指定重试的策略就可以。

官网中分布式锁的实现是在curator-recipes依赖中，不要引用错了。

@Autowiredprivate CuratorFramework client;
@Testpublic void testCuratorLock(){    InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/order");    try {        if ( lock.acquire(30, TimeUnit.SECONDS) ) {            try  {                log.info("我获得了锁！！！");            }            finally  {                lock.release();            }        }    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    }    client.close();}

3.6 Redission

重新实现了Java并发包下处理并发的类，让其可以跨JVM使用，例如CHM等。

3.6.1 非SpringBoot项目引入

https://redisson.org/引入Redisson的依赖，然后配置对应的XML即可：

<dependency>  <groupId>org.redisson</groupId>  <artifactId>redisson</artifactId>  <version>3.11.2</version>  <exclusions>    <exclusion>      <artifactId>slf4j-api</artifactId>      <groupId>org.slf4j</groupId>    </exclusion>  </exclusions></dependency>

编写相应的redisson.xml

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"       xmlns:redisson="http://redisson.org/schema/redisson"       xsi:schemaLocation="       http://www.springframework.org/schema/beans       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd       http://www.springframework.org/schema/context       http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd       http://redisson.org/schema/redisson       http://redisson.org/schema/redisson/redisson.xsd">
    <redisson:client>        <redisson:single-server address="redis://127.0.0.1:6379"/>    </redisson:client></beans>

配置对应@ImportResource("classpath*:redisson.xml")资源文件。

3.6.2 SpringBoot项目引入

或者直接使用springBoot的starter即可，点击。

<dependency>  <groupId>org.redisson</groupId>  <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>  <version>3.19.1</version></dependency>

修改application.properties即可：#spring.redis.host=

3.6.3 设置配置类

@Beanpublic RedissonClient getRedissonClient() {    Config config = new Config();    config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");    return Redisson.create(config);}

3.6.4 使用

@Testpublic void testRedissonLock() {    RLock rLock = redisson.getLock("order");    try {        rLock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);        log.info("我获得了锁！！！");        Thread.sleep(10000);    } catch (InterruptedException e) {        e.printStackTrace();    }finally {        log.info("我释放了锁！！");        rLock.unlock();    }}

3.7 Etcd

参考以下文章，普通项目不会为了一把锁引入etcd，此处不再赘述,详见：

4.常见分布式锁的原理

4.1 Redisson

Redis 2.6之后才可以执行lua脚本，比起管道而言，这是原子性的，模拟一个商品减库存的原子操作：

//lua脚本命令执行方式：redis-cli --eval /tmp/test.lua , 10jedis.set("product_stock_10016", "15");  //初始化商品10016的库存String script = " local count = redis.call('get', KEYS[1]) " +        " local a = tonumber(count) " +        " local b = tonumber(ARGV[1]) " +        " if a >= b then " +        "   redis.call('set', KEYS[1], a-b) " +        "   return 1 " +        " end " +        " return 0 ";Object obj = jedis.eval(script, Arrays.asList("product_stock_10016"),                         Arrays.asList("10"));System.out.println(obj);

4.1.1 尝试加锁的逻辑

上面的org.redisson.RedissonLock#lock()通过调用自己方法内部的lock方法的org.redisson.RedissonLock#tryAcquire方法。之后调用 org.redisson.RedissonLock#tryAcquireAsync：首先调用内部的org.redisson.RedissonLock#tryLockInnerAsync：设置对应的分布式锁到这里获取锁的逻辑就结束了，如果这里没有获取到，在Future的回调里面就会直接return，会在外层有一个while true的循环，订阅释放锁的消息准备被唤醒。如果说加锁成功，就开始执行锁续命逻辑。 4.1.2 锁续命逻辑

lua脚本最后是以毫秒为单位返回key的剩余过期时间。成功加锁之后org.redisson.RedissonLock#scheduleExpirationRenewal中将会调用org.redisson.RedissonLock#renewExpiration，这个方法内部就有锁续命的逻辑，是一个定时任务，等10s执行。执行的时候尝试执行的续命逻辑使用的是Lua脚本，当前的锁有值，就续命，没有就直接返回0：返回0之后外层会判断，延时成功就会再次调用自己，否则延时调用结束，不再为当前的锁续命。所以这里的续命不是一个真正的定时，而是循环调用自己的延时任务。

4.1.3 循环间隔抢锁机制

如果一开始就加锁成功就直接返回。如果一开始加锁失败，没抢到锁的线程就会在while循环中尝试加锁，加锁成功就结束循环，否则等待当前锁的超时时间之后再次尝试加锁。所以实现逻辑默认是非公平锁：里面有一个subscribe的逻辑，会监听对应加锁的key，当锁释放之后publish对应的消息，此时如果没有到达对应的锁的超时时间，也会尝试获取锁，避免时间浪费。

4.1.4 释放锁和唤醒其他线程的逻辑

前面没有抢到锁的线程会监听对应的queue，后面抢到锁的线程释放锁的时候会发送一个消息。订阅的时候指定收到消息时候的逻辑：会唤醒阻塞之后执行while循环

4.1.5 重入锁的逻辑

存在对应的锁，就对对应的hash结构的value直接+1，和Java重入锁的逻辑是一致的。

4.2 RedLock解决非单体项目的Redis主从架构的锁失效

查看Redis官方文档，对于单节点的Redis ，使用setnx和lua del删除分布式锁是足够的，但是主从架构的场景下：锁先加在一个master节点上，默认是异步同步到从节点，此时master挂了会选择slave为master，此时又可以加锁，就会导致超卖。但是如果使用zookeeper来实现的话，由于zk是CP的，所以CP不存在这样的问题。Redis文档中给出了RedLock的解决办法，使用redLock真的可以解决吗？

4.2.1 RedLock 原理

基于客户端的实现，是基于多个独立的Redis Master节点的一种实现（一般为5）。client依次向各个节点申请锁，若能从多数个节点中申请锁成功并满足一些条件限制，那么client就能获取锁成功。它通过独立的N个Master节点，避免了使用主备异步复制协议的缺陷，只要多数Redis节点正常就能正常工作，显著提升了分布式锁的安全性、可用性。注意图中所有的节点都是master节点。加锁超过半数成功，就认为是成功。具体流程：

获取锁

获取当前时间T1，作为后续的计时依据；
按顺序地，依次向5个独立的节点来尝试获取锁 SET resource_name my_random_value NX PX 30000；
计算获取锁总共花了多少时间，判断获取锁成功与否；
时间：T2-T1；
多数节点的锁（N/2+1）；
当获取锁成功后的有效时间，要从初始的时间减去第三步算出来的消耗时间；
如果没能获取锁成功，尽快释放掉锁。

释放锁

向所有节点发起释放锁的操作，不管这些节点有没有成功设置过。

public String redlock() {    String lockKey = "product_001";    //这里需要自己实例化不同redis实例的redisson客户端连接，这里只是伪代码用一个redisson客户端简化了    RLock lock1 = redisson.getLock(lockKey);    RLock lock2 = redisson.getLock(lockKey);    RLock lock3 = redisson.getLock(lockKey);
    /**     * 根据多个 RLock 对象构建 RedissonRedLock （最核心的差别就在这里）     */    RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);    try {        /**         * waitTimeout 尝试获取锁的最大等待时间，超过这个值，则认为获取锁失败         * leaseTime   锁的持有时间,超过这个时间锁会自动失效（值应设置为大于业务处理的时间，确保在锁有效期内业务能处理完）         */        boolean res = redLock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);        if (res) {            //成功获得锁，在这里处理业务        }    } catch (Exception e) {        throw new RuntimeException("lock fail");    } finally {        //无论如何, 最后都要解锁        redLock.unlock();    }
    return "end";}

但是，它的实现建立在一个不安全的系统模型上的，它依赖系统时间，当时钟发生跳跃时，也可能会出现安全性问题。分布式存储专家Martin对RedLock的分析文章，Redis作者的也专门写了一篇文章进行了反驳。

Martin Kleppmann：How to do distributed locking

Antirez：Is Redlock safe?

4.2.2 RedLock 问题一：持久化机制导致重复加锁

如果是上面的架构图，一般生产都不会配置AOF的每一条命令都落磁盘，一般会设置一些间隔时间，比如1s，如果ABC节点加锁成功，有一个节点C恰好是在1s内加锁，还没有落盘，此时挂了，就会导致其他客户端通过CDE又会加锁成功。

4.2.3 RedLock 问题二：主从下重复加锁

除非多部署一些节点，但是这样会导致加锁时间变长，这样比较下来效果就不如zk了。

4.2.4 RedLock 问题三：时钟跳跃导致重复加锁

C节点发生了时钟跳跃，导致加上的锁没有到达实际的超时时间，就被误以为超时而释放，此时其他客户端就可以重复加锁了。

4.3 Curator

InterProcessMutex 可重入锁的分析

5.业务中使用分布式锁的注意点

获取的锁要设置有效期，假设我们未设置key自动过期时间，在Set key value NX 后，如果程序crash或者发生网络分区后无法与Redis节点通信，毫无疑问其他 client 将永远无法获得锁，这将导致死锁，服务出现中断。SETNX和EXPIRE命令去设置key和过期时间，这也是不正确的，因为你无法保证SETNX和EXPIRE命令的原子性。自己使用 setnx 实现Redis锁的时候，注意并发情况下不要释放掉别人的锁（业务逻辑执行时间超过锁的过期时间），导致恶性循环。一般：1）加锁的时候需要指定value的内容是当前进程中的当前线程的唯一标记，不要使用线程ID作为当前线程的锁的标记，因为不同实例上的线程ID可能是一样的。2）释放锁的逻辑会写在finally ，释放锁时候要判断锁对应的value，而且要使用lua脚本实现原子 del 操作。因为if逻辑判断完之后也可能失效导致删除别人的锁。3）针对扣减库存这个逻辑，lua脚本里面实现Redis比较库存、扣减库存操作的原子性。通过判断Redis Decr命令的返回值即可。此命令会返回扣减后的最新库存，若小于0则表示超卖。

5.1 自己实现分布式锁的坑

setnx不关心锁的顺序导致删除别人的锁

锁失效之后，别人加锁成功，自己把别人的锁删了。我们无法预估程序执行需要的锁的时间。

public String deductStock() {    String lockKey = "lock:product_101";    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "deltaqin");    stringRedisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);
    try {        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock")        if (stock > 0) {            int realStock = stock - 1;            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + ""); // jedis.set(key,value)            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);        } else {            System.out.println("扣减失败，库存不足");        }    } finally {        stringRedisTemplate.delete(lockKey);    }
    return "end";}

setnx关心锁的顺序还是删除了别人的锁

并发会卡在各种地方，卡住的时候过期了，就会删掉别人加的锁：错误的原因还是因为解锁的逻辑不是原子性的，这里可以参考Redisson的解锁逻辑使用lua脚本实现。

public String deductStock() {    String lockKey = "lock:product_101";    String clientId = UUID.randomUUID().toString();    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS); //jedis.setnx(k,v)    if (!result) {        return "error_code";    }    try {        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock")); // jedis.get("stock")        if (stock > 0) {            int realStock = stock - 1;            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + ""); // jedis.set(key,value)            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);        } else {            System.out.println("扣减失败，库存不足");        }    } finally {        if (clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {            // 卡在这里，锁过期了，其他线程又可以加锁，此时又把其他线程新加的锁删掉了            stringRedisTemplate.delete(lockKey);        }    }    return "end";}

解决办法

这种问题解决的办法就是使用锁续命，比如使用一个定时任务间隔小于锁的超时时间，每隔一段时间就给锁续命，除非线程自己主动删除。这也是Redisson的实现思路。

5.2 锁优化：分段加锁逻辑

针对一个商品，要开启秒杀的时候，会将商品的库存预先加载到Redis缓存中，比如有100个库存，此时可以分为5个key，每一个key有20个库存。可以把分布式锁的性能提升5倍。例如：

product_10111_stock = 100

product_10111_stock1 = 20
product_10111_stock2 = 20
product_10111_stock3 = 20
product_10111_stock4 = 20
product_10111_stock5 = 20

请求来了可以随机可以轮询，扣减完之后就标记不要下次再分配到这个库存。

6.分布式锁的真相与选择

6.1 分布式锁的真相

需要满足的几个特性

互斥：不同线程、进程互斥。
超时机制：临界区代码耗时导致，网络原因导致。可以使用额外的线程续命保证。
完备的锁接口：阻塞的和非阻塞的接口都要有，lock和tryLock。
可重入性：当前请求的节点+ 线程唯一标识。
公平性：锁唤醒时候，按照顺序唤醒。
正确性：进程内的锁不会因为报错死锁，因为崩溃的时候整个进程都会结束。但是多实例部署时死锁就很容易发生，如果粗暴使用超时机制解决死锁问题，就默认了下面这个假设：

锁的超时时间 >> 获取锁的时延 + 执行临界区代码的时间 + 各种进程的暂停（比如 GC）
但上述假设其实无法保证的。

将分布式锁定位为，可以容忍非常小概率互斥语义失效场景下的锁服务。一般来说，一个分布式锁服务，它的正确性要求越高，性能可能就会越低。

6.2 分布式锁的选择

数据库：db操作性能较差，并且有锁表的风险，一般不考虑。

优点：实现简单、易于理解
缺点：对数据库压力大

Redis：适用于并发量很大、性能要求很高而可靠性问题可以通过其他方案去弥补的场景。

优点：易于理解
缺点：自己实现、不支持阻塞
Redisson：相对于Jedis其实更多用在分布式的场景。

优点：提供锁的方法，可阻塞

Zookeeper：适用于高可靠（高可用），而并发量不是太高的场景。

优点：支持阻塞
缺点：需理解Zookeeper、程序复杂

Curator

优点：提供锁的方法
缺点：Zookeeper，强一致，慢

Etcd：安全和可靠性上有保证，但是比较重。

不推荐自己编写的分布式锁，推荐使用Redisson和Curator实现的分布式锁。

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