在单体应用中，如果我们对共享数据不进行加锁操作，会出现数据一致性问题，我们的解决办法通常是加锁。在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题，此时，我们就需要分布式锁来解决问题，下面我们一起聊聊使用redis来实现分布式锁。
从业务场景来分析，有一个共性，共享资源的竞争，比如库存商品，用户，消息，订单等，这些资源在同一时间点只能有一个线程去操作，并且在操作期间，禁止其他线程操作。要达到这个效果，就要实现共享资源互斥，共享资源串行化。其实，就是对共享资源加锁的问题。在单应用（单进程多线程）中使用锁，我们可以使用synchronize、ReentrantLock等关键字，对共享资源进行加锁。在分布式应用（多进程多线程）中，分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。
互斥性
在任意时刻，只有一个客户端可以持有锁（排他性）
高可用，具有容错性
只要锁服务集群中的大部分节点正常运行，客户端就可以进行加锁解锁操作
避免死锁
具备锁失效机制，锁在一段时间之后一定会释放。（正常释放或超时释放）
加锁和解锁为同一个客户端
一个客户端不能释放其他客户端加的锁了
简单版本
/**
* 简单版本
* @author:liyajie
* @createTime:2022/6/22 15:42
* @version:1.0
*/
public class SimplyRedisLock {
// Redis分布式锁的key
public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
public String index(){
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"redis_lock"，value随机生成
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 加锁
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value);
// 加锁失败
if(!flag){
return "抢锁失败！";
}
System.out.println( value+ " 抢锁成功");
// 业务逻辑
String result = template.opsForValue().get("001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
// 如果在抢到所之后，删除锁之前，发生了异常，锁就无法被释放，
// 释放锁操作不能在此操作，要在finally处理
// template.delete(REDIS_LOCK);
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件";
} else {
System.out.println("购买商品失败");
}
return "购买商品失败";
}finally {
// 释放锁
template.delete(REDIS_LOCK);
}
}
}
该种实现方案比较简单，但是有一些问题。假如服务运行期间挂掉了，代码完成了加锁的处理，但是没用走的finally部分，即锁没有释放，这样的情况下，锁是永远没法释放的。于是就有了改进版本。
进阶版本
/**
* 进阶版本
* @author:liyajie
* @createTime:2022/6/22 15:42
* @version:1.0
*/
public class SimplyRedisLock2 {
// Redis分布式锁的key
public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
public String index(){
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"redis_lock"，value随机生成
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 加锁
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
// 加锁失败
if(!flag){
return "抢锁失败！";
}
System.out.println( value+ " 抢锁成功");
// 业务逻辑
String result = template.opsForValue().get("001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
// 如果在抢到所之后，删除锁之前，发生了异常，锁就无法被释放，
// 释放锁操作不能在此操作，要在finally处理
// template.delete(REDIS_LOCK);
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件";
} else {
System.out.println("购买商品失败");
}
return "购买商品失败";
}finally {
// 释放锁
template.delete(REDIS_LOCK);
}
}
}
这种实现方案，对key增加了一个过期时间，这样即使服务挂掉，到了过期时间之后，锁会自动释放。但是仔细想想，还是有问题。比如key值的过期时间为10s，但是业务处理逻辑需要15s的时间，这样就会导致某一个线程处理完业务逻辑之后，在释放锁，即删除key的时候，删除的key不是自己set的，而是其他线程设置的，这样就会造成数据的不一致性，引起数据的错误，从而影响业务。还需要改进。
进阶版本2-谁设置的锁，谁释放
/**
* 进阶版本2-谁设置的锁，谁释放
* @author:liyajie
* @createTime:2022/6/22 15:42
* @version:1.0
*/
public class SimplyRedisLock3 {
// Redis分布式锁的key
public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
public String index(){
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"redis_lock"，value随机生成
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 加锁
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
// 加锁失败
if(!flag){
return "抢锁失败！";
}
System.out.println( value+ " 抢锁成功");
// 业务逻辑
String result = template.opsForValue().get("001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
// 如果在抢到所之后，删除锁之前，发生了异常，锁就无法被释放，
// 释放锁操作不能在此操作，要在finally处理
// template.delete(REDIS_LOCK);
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件";
} else {
System.out.println("购买商品失败");
}
return "购买商品失败";
}finally {
// 谁加的锁，谁才能删除！！！！
if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equals(value)){
template.delete(REDIS_LOCK);
}
}
}
}
这种方式解决了因业务复杂，处理时间太长，超过了过期时间，而释放了别人锁的问题。还会有其他问题吗？其实还是有的，finally块的判断和del删除操作不是原子操作，并发的时候也会出问题，并发就是要保证数据的一致性，保证数据的一致性，最好要保证对数据的操作具有原子性。于是还是要改进。
进阶版本3-Lua版本
/**
* 进阶版本-Lua版本
* @author:liyajie
* @createTime:2022/6/22 15:42
* @version:1.0
*/
public class SimplyRedisLock3 {
// Redis分布式锁的key
public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
public String index(){
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"redis_lock"，value随机生成
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try{
// 加锁
Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
// 加锁失败
if(!flag){
return "抢锁失败！";
}
System.out.println( value+ " 抢锁成功");
// 业务逻辑
String result = template.opsForValue().get("001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
// 如果在抢到所之后，删除锁之前，发生了异常，锁就无法被释放，
// 释放锁操作不能在此操作，要在finally处理
// template.delete(REDIS_LOCK);
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件";
} else {
System.out.println("购买商品失败");
}
return "购买商品失败";
}finally {
// 谁加的锁，谁才能删除，使用Lua脚本，进行锁的删除
Jedis jedis = null;
try{
jedis = RedisUtils.getJedis();
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +
"then " +
"return redis.call('del',KEYS[1]) " +
"else " +
" return 0 " +
"end";
Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));
if("1".equals(eval.toString())){
System.out.println("-----del redis lock ok....");
}else{
System.out.println("-----del redis lock error ....");
}
}catch (Exception e){
}finally {
if(null != jedis){
jedis.close();
}
}
}
}
}
这种方式，规定了谁上的锁，谁才能删除，并且解决了删除操作没有原子性问题。但还没有考虑缓存，以及Redis集群部署下，异步复制造成的锁丢失：主节点没来得及把刚刚set进来这条数据给从节点，就挂了。所以还得改进。
终极进化版
/**
* 终极进化版
* @author:liyajie
* @createTime:2022/6/22 15:42
* @version:1.0
*/
public class SimplyRedisLock5 {
// Redis分布式锁的key
public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";
@Autowired
StringRedisTemplate template;
@Autowired
Redisson redisson;
public String index(){
RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK);
lock.lock();
// 每个人进来先要进行加锁，key值为"redis_lock"
String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
try {
String result = template.opsForValue().get("001");
int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
if (total > 0) {
// 如果在此处需要调用其他微服务，处理时间较长。。。
int realTotal = total - 1;
template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件");
return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件";
} else {
System.out.println("购买商品失败");
}
return "购买商品失败";
}finally {
if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
lock.unlock();
}
}
}
}
这种实现方案，底层封装了多节点redis实现的分布式锁算法，有效防止单点故障，感兴趣的可以去研究一下。
分析问题的过程，也是解决问题的过程，也能锻炼自己编写代码时思考问题的方式和角度。
