作者：京東云開發(fā)者-京東科技 焦?jié)杀?/p>

單體架構下鎖的實現(xiàn)方案

1. ReentrantLock 全局鎖

ReentrantLock（可重入鎖），指的是一個線程再次對已持有的鎖保護的臨界資源時，重入請求將會成功。 簡單的與我們常用的 Synchronized 進行比較：

	ReentrantLock	Synchronized
鎖實現(xiàn)機制	依賴 AQS	監(jiān)視器模式
靈活性	支持響應超時、中斷、嘗試獲取鎖	不靈活
釋放形式	必須顯示調(diào)用 unlock () 釋放鎖	自動釋放監(jiān)視器
鎖類型	公平鎖 & 非公平鎖	非公平鎖
條件隊列	可關聯(lián)多個條件隊列	關聯(lián)一個條件隊列
可重入性	可重入	可重入

AQS 機制：如果被請求的共享資源空閑，那么就當前請求資源的線程設置為有效的工作線程，將共享資源通過 CAScompareAndSetState設置為鎖定狀態(tài)；如果共享資源被占用，就采用一定的阻塞等待喚醒機制（CLH 變體的 FIFO 雙端隊列）來保證鎖分配。 可重入性：無論是公平鎖還是非公平鎖的情況，加鎖過程會利用一個 state 值

private volatile int state

state 值初始化的時候為 0，表示沒有任何線程持有鎖

當有線程來請求該鎖時，state 值會自增 1，同一個線程多次獲取鎖，就會多次 + 1，這就是可重入的概念

解鎖也是對 state 值自減 1，一直到 0，此線程對鎖釋放。

public class LockExample {

    static int count = 0;
    static ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        Runnable runnable = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {

                try {
                    // 加鎖
                    lock.lock();
                    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                        count++;
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                finally {
                    // 解鎖，放在finally子句中，保證鎖的釋放
                    lock.unlock();
                }
            }
        };

        Thread thread1 = new Thread(runnable);
        Thread thread2 = new Thread(runnable);
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();
        System.out.println("count: " + count);
    }
}

/**
 * 輸出
 * count: 20000
 */

2. Mysql 行鎖、樂觀鎖 樂觀鎖即是無鎖思想，一般都是基于 CAS 思想實現(xiàn)的，而在 MySQL 中通過 version 版本號 + CAS 無鎖形式實現(xiàn)樂觀鎖；例如 T1，T2 兩個事務一起并發(fā)執(zhí)行時，當 T2 事務執(zhí)行成功提交后，會對 version+1，所以 T1 事務執(zhí)行的 version 條件就無法成立了。 對 sql 語句進行加鎖以及狀態(tài)機的操作，也可以避免不同線程同時對 count 值訪問導致的數(shù)據(jù)不一致問題。

// 樂觀鎖 + 狀態(tài)機
update
    table_name
set
    version = version + 1,
    count = count + 1
where
    id = id AND version = version AND count = [修改前的count值];

// 行鎖 + 狀態(tài)機
 update
    table_name
set
    count = count + 1
where
    id = id AND count = [修改前的count值]
for update;

3. 細粒度的 ReetrantLock 鎖 如果我們直接采用 ReentrantLock 全局加鎖，那么這種情況是一條線程獲取到鎖，整個程序全部的線程來到這里都會阻塞；但是我們在項目里面想要針對每個用戶在操作的時候實現(xiàn)互斥邏輯，所以我們需要更加細粒度的鎖。

public class LockExample {
    private static Map lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public static void lock(String userId) {
        // Map中添加細粒度的鎖資源
        lockMap.putIfAbsent(userId, new ReentrantLock());
        // 從容器中拿鎖并實現(xiàn)加鎖
        lockMap.get(userId).lock();
    }
    public static void unlock(String userId) {
        // 先從容器中拿鎖，確保鎖的存在
        Lock locak = lockMap.get(userId);
        // 釋放鎖
        lock.unlock();
    }
}

弊端：如果每一個用戶請求共享資源，就會加鎖一次，后續(xù)該用戶就沒有在登錄過平臺，但是鎖對象會一直存在于內(nèi)存中，這等價于發(fā)生了內(nèi)存泄漏，所以鎖的超時和淘汰機制機制需要實現(xiàn)。

4. 細粒度的 Synchronized 全局鎖

上面的加鎖機制使用到了鎖容器ConcurrentHashMap，該容易為了線程安全的情況，多以底層還是會用到Synchronized機制，所以有些情況，使用 lockMap 需要加上兩層鎖。 那么我們是不是可以直接使用Synchronized來實現(xiàn)細粒度的鎖機制

public class LockExample {
    public static void syncFunc1(Long accountId) {
        String lock = new String(accountId + "").intern();

        synchronized (lock) {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿到鎖了");
            // 模擬業(yè)務耗時
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "釋放鎖了");
        }
    }

    public static void syncFunc2(Long accountId) {
        String lock = new String(accountId + "").intern();

        synchronized (lock) {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "拿到鎖了");
            // 模擬業(yè)務耗時
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "釋放鎖了");
        }
    }

    // 使用 Synchronized 來實現(xiàn)更加細粒度的鎖
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(()-> syncFunc1(123456L), "Thread-1").start();
        new Thread(()-> syncFunc2(123456L), "Thread-2").start();
    }
}

/**
 * 打印
 * Thread-1拿到鎖了
 * Thread-1釋放鎖了
 * Thread-2拿到鎖了
 * Thread-2釋放鎖了
 */

從代碼中我們發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)加鎖的對象其實就是一個與用戶 ID 相關的一個字符串對象，這里可能會有疑問，我每一個新的線程進來，new 的都是一個新的字符串對象，只不過字符串內(nèi)容一樣，怎么能夠保證可以安全的鎖住共享資源呢；

這其實需要歸功于后面的intern()函數(shù)的功能；

intern()函數(shù)用于在運行時將字符串添加到堆空間中的字符串常量池中，如果字符串已經(jīng)存在，返回字符串常量池中的引用。

分布式架構下鎖的實現(xiàn)方案

核心問題：我們需要找到一個多個進程之間所有線程可見的區(qū)域來定義這個互斥量。 一個優(yōu)秀的分布式鎖的實現(xiàn)方案應該滿足如下幾個特性：

分布式環(huán)境下，可以保證不同進程之間的線程互斥

同一時刻，同時只允許一條線程成功獲取到鎖資源

保證互斥量的地方需要保證高可用性

要保證可以高性能的獲取鎖和釋放鎖

可以支持同一線程的鎖重入性

具備合理的阻塞機制，競爭鎖失敗的線程要有相應的處理方案

支持非阻塞式的獲取鎖。獲取鎖失敗的線程可以直接返回

具備合理的鎖失效機制，如超時失效等，可以確保避免死鎖情況出現(xiàn)

Redis 實現(xiàn)分布式鎖

redis 屬于中間件，可獨立部署；

對于不同的 Java 進程來說都是可見的，同時性能也非?？捎^

依賴與 redis 本身提供的指令setnx key value來實現(xiàn)分布式鎖；區(qū)別于普通set指令的是只有當 key 不存在時才會設置成功，key 存在時會返回設置失敗

代碼實例：

// 扣庫存接口
@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",timeOut,TimeUnit.SECONDS);
    // 加上過期時間，可以保證死鎖也會在一定時間內(nèi)釋放鎖
    stringRedisTemplate.expire(lockKey,timeOut,TimeUnit.SECONDS);
    
    if(!flag){
        // 非阻塞式實現(xiàn)
        return "服務器繁忙...請稍后重試?。?！";
    }
    
    // ----只有獲取鎖成功才能執(zhí)行下述的減庫存業(yè)務----        
    try{
        // 查詢庫存信息
        Inventory inventoryResult =
            inventoryService.selectByPrimaryKey(inventory.getInventoryId());
        
        if (inventoryResult.getShopCount() <= 0) {
            return "庫存不足，請聯(lián)系賣家....";
        }
        
        // 扣減庫存
        inventoryResult.setShopCount(inventoryResult.getShopCount() - 1);
        int n = inventoryService.updateByPrimaryKeySelective(inventoryResult);
    } catch (Exception e) { // 確保業(yè)務出現(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 + ",庫存扣減成功?。。?;
    return "端口-" + port + ",庫存扣減失?。。。?;
}

作者：竹子愛熊貓
鏈接：https://juejin.cn/post/7038473714970656775

過期時間的合理性分析：

因為對于不同的業(yè)務，我們設置的過期時間的長短都會不一樣，太長了不合適，太短了也不合適；

所以我們想到的解決方案是設置一條子線程，給當前鎖資源續(xù)命。具體實現(xiàn)是，子線程間隔 2-3s 去查詢一次 key 是否過期，如果還沒有過期則代表業(yè)務線程還在執(zhí)行業(yè)務，那么則為該 key 的過期時間加上 5s。

但是為了避免主線程意外死亡后，子線程會一直為其續(xù)命，造成 “長生鎖” 的現(xiàn)象，所以將子線程變?yōu)橹鳎I(yè)務）線程的守護線程，這樣子線程就會跟著主線程一起死亡。

// 續(xù)命子線程
public class GuardThread extends Thread { 
    private static boolean flag = true;

    public GuardThread(String lockKey, 
        int timeOut, StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        ……
    }

    @Override
    public void run() {
        // 開啟循環(huán)續(xù)命
        while (flag){
            try {
                // 先休眠一半的時間
                Thread.sleep(timeOut / 2 * 1000);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            // 時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)命一半的時間
            stringRedisTemplate.expire(lockKey,expire
                + timeOut/2,TimeUnit.SECONDS);
        }
    }
}


// 創(chuàng)建子線程為鎖續(xù)命
GuardThread guardThread = new GuardThread(lockKey,timeOut,stringRedisTemplate);
// 設置為當前 業(yè)務線程 的守護線程
guardThread.setDaemon(true);
guardThread.start();

作者：竹子愛熊貓 
鏈接：https://juejin.cn/post/7038473714970656775

Redis 主從架構下鎖失效的問題 為了在開發(fā)過程保證 Redis 的高可用，會采用主從復制架構做讀寫分離，從而提升 Redis 的吞吐量以及可用性。但是如果一條線程在 redis 主節(jié)點上獲取鎖成功之后，主節(jié)點還沒有來得及復制給從節(jié)點就宕機了，此時另一條線程訪問 redis 就會在從節(jié)點上面訪問，同時也獲取鎖成功，這時候臨界資源的訪問就會出現(xiàn)安全性問題了。 解決辦法：

紅鎖算法（官方提出的解決方案）：多臺獨立的 Redis 同時寫入數(shù)據(jù)，在鎖失效時間之內(nèi)，一半以上的機器寫成功則返回獲取鎖成功，失敗的時候釋放掉那些成功的機器上的鎖。但這種做法缺點是成本高需要獨立部署多臺 Redis 節(jié)點。

額外記錄鎖狀態(tài)：再額外通過其他獨立部署的中間件（比如 DB）來記錄鎖狀態(tài)，在新線程獲取鎖之前需要先查詢 DB 中的鎖持有記錄，只要當鎖狀態(tài)為未持有時再嘗試獲取分布式鎖。但是這種情況缺點顯而易見，獲取鎖的過程實現(xiàn)難度復雜，性能開銷也非常大；另外還需要配合定時器功能更新 DB 中的鎖狀態(tài)，保證鎖的合理失效機制。

使用 Zookepper 實現(xiàn)

Zookeeper 實現(xiàn)分布式鎖

Zookeeper 數(shù)據(jù)區(qū)別于 redis 的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是實時同步的，主節(jié)點寫入后需要一半以上的節(jié)點都寫入才會返回成功。所以如果像電商、教育等類型的項目追求高性能，可以放棄一定的穩(wěn)定性，推薦使用 redis 實現(xiàn)；例如像金融、銀行、政府等類型的項目，追求高穩(wěn)定性，可以犧牲一部分性能，推薦使用 Zookeeper 實現(xiàn)。

分布式鎖性能優(yōu)化

上面加鎖確實解決了并發(fā)情況下線程安全的問題，但是我們面對 100w 個用戶同時去搶購 1000 個商品的場景該如何解決呢？

可與將共享資源做一下提前預熱，分段分散存儲一份。搶購時間為下午 15：00，提前再 14：30 左右將商品數(shù)量分成 10 份，并將每一塊數(shù)據(jù)進行分別加鎖，來防止并發(fā)異常。

另外也需要在 redis 中寫入 10 個 key，每一個新的線程進來先隨機的分配一把鎖，然后進行后面的減庫存邏輯，完成之后釋放鎖，以便之后的線程使用。

這種分布式鎖的思想就是，將原先一把鎖就可以實現(xiàn)的多線程同步訪問共享資源的功能，為了提高瞬時情況下多線程的訪問速度，還需要保證并發(fā)安全的情況下一種實現(xiàn)方式。