分布式锁
- 为什么要使用分布式锁？
因为存在并发产生的数据安全问题。
在生产环境中，通常会出现并发的场景，多个用户请求同一个接口时，若接口不对并发进行处理，则会造成数据的不安全，传统单体架构的应用我们可以使用synchronized锁或者是lock锁进行解决，但是在现在，多数应用都是集群部署，使用synchronized只是在单应用层面对JVM进行加锁，对集群部署的应用几乎没用，所以需要使用分布式锁。我的理解是，高并发实际上就是多个线程在争抢唯一的一块资源，需要使用锁来证明是哪个线程拿到了这块资源，谁拿到这块资源，谁就可以执行自己的业务逻辑代码，证明谁拿到这块资源需要将锁放在所有线程都能看到的地方（存放在Redis），所以使用synchronized就力不从心，使用synchronized相当于是在自己的JVM内锁住，可是相同的方法不值存在于一台JVM的方法栈中。若以下代码是单体架构部署，则不会出现线程安全问题，若是集群部署，则会出现线程安全问题。
- 测试可能存在并发问题的接口。
使用Jmeter压测接口，可以发现上图代码在单体架构线程安全，可是在集群部署很容易出现线程间数据不安全的问题
如何使用Jmeter：我还没写（回头写，先挖个坑（逃））
- 如何解决上图代码集群部署线程不安全问题？
答：使用分布式锁。问：如何实现分布式锁？答：借助Redis单线程以及setnx的特性实现分布式锁。问：什么是setnx？答：
---setnx key value---setnx Grover 666 执行成功---setnx Grover 777 执行失败（因为Grover的key已存在）对上图线程不安全代码进行改进(入门级别分布式锁)
加锁：
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey，v. "zhuge");释放锁：
stringRedisTemplate.delete(lockkey);
问：上述修改后的入门分布式锁有没有什么问题?
答：死锁问题：当程序拿到锁在执行业务逻辑时，可能会出现抛异常的情况，这个时候程序代码就不能执行到释放锁的代码，此时别的线程也拿不到锁，就出现了死锁问题。
答：那抛异常可以使用try-catch-finally解决，将释放锁的代码放在finally代码块中。
问：那要是服务宕机呢？
答：我可以给锁的key设置一个过期时间，只要超过过期时间自动释放锁。
像这样：
问：那要是第一行执行成功后就宕机了呢？
答：那就保证这个操作的原子性（不可分割的最小部分），这样写：
问：这个代码还存在什么问题吗？
答：存在锁永久失效的可能。图解：线程一执行业务逻辑到了10s，线程一的锁被释放，此时线程二拿到锁，线程一继续执行剩下的5s的业务代码，执行完毕后该释放锁，此时锁已经是线程二的锁了，线程一释放了线程二的锁，以此类推 ，相当于锁的永久失效。
问：如何解决锁永久失效的问题？
答：现在的问题是线程一释放掉线程二的锁，线程二释放线程三的锁，只要保证当前线程只能释放自己的锁就好。
代码如下:给每个线程一个clientID,没次释放锁的时候通过clientId判断一下当前释放的锁锁是不是当前线程的锁。
问：有的公司确实这样实现分布式锁屏，可是当前代码是否还存在什么问题？
答：有，还是会可能出现锁失效的可能，假如线程一花费了9.9s已经执行完finally中的if判断，正准备去释放锁，此时出现了系统卡顿的情况 ，释放锁的代码并没有被执行，可是10s已经到了（系统卡顿代码未执行与redis无关，redis该到期就到期），此时线程一释放的就是线程二的锁了。
问：你说的还是释放锁的代码原子性的问题，如何解决呢？
答：我们先不探讨代码原子性问题，先试着可以将锁超时时间变得久一点看行不行。
问：那也无法根本解决问题，业务逻辑的执行时间仍然不确定，而且锁的时间越久，出现问题后用户等待的时间也就越久，所以锁不宜设置的太久，设置的时间太久也没有意义，有没有什么其他方案保证线程安全呢？
答：可以使用锁续期的解决方案，锁续期就是除了主线程之外，每条线程再配备一个B线程，B线程定时去判断当前主线程的锁是否还存在，若存在，就将锁进行续期，若不存在，就说明锁已经被释放，不需要续期。需要注意的是，锁的失效时间大于B线程定时任务判断锁是否存在的任务时间，若锁失效时间是10s,定时任务时间要小于10s.
问：可是我给代码加定时任务，加超时时间，加那么多的控制线程安全的代码，我怕写错或者考虑欠缺，总是没有安全感，怎么办呢？
答：可以使用Redisson.
Redisson-Github问：什么是Redisson呢？
答：可以理解为Java操作Redis的客户端，和Jedis性质一样。Redisson特别善于解决分布式问题。
- 如何使用Redisson?
- 在项目中加入Redisson的依赖
- 配置Redis,创建Bean
此处创建的是Redis单机模式(只有一台Redis)，在生产环境中有很多模式,如下图的哨兵模式，主从模式，集群等等。
- 使用Redisson解决高并发问题(三行代码搞定)
- Redisson底层 .lock()实现原理
redisson.lock();最核心的加锁代码如下：
问：上面带那种script是什么东西呀？
答：是
Lua脚本。
问：什么是Lua脚本？
答：Lua脚本就是一段运行在服务端的脚本语言，可以被多个语言调用，Redis2.6之后推出了Lua脚本功能，也就是说，可以在Redis中运行一段Lua脚本，而在Redis中运行Lua脚本的好处有以下几点。
问：那上面那段Lua脚本是什么意思呢?
答：上面那段Lua代表，设置一个hset key value;
key为当前锁的名称（redisson.getLock(锁名称)）；
value为当前主线程ID。
并设置一个默认过期时间30s;
问：那锁续期在哪里实现呢？
答：在以下定时任务中这段Lua脚本中实现，判断当前线程锁是否存在，若存在，则续期。（这个定时任务循环调用自己，并且是延时执行，相当于是30/3=10s秒钟执行一次）
以下代码还存在其他问题吗？
大多数互联网公司使用Redisson直接这样使用就可以解决并发问题，还需要注意的就是redis的集群问题，因为多数公司的redis都不止一台。
还存在哪些问题？
问题一：当线程一使用Redis的主节点加锁成功后，线程一继续执行自己的业务代码，这时，Redis的主节点挂了，由于Redis主从复制是异步操作，加锁信息还没有同步到子节点，这时候线程二访问Redis,发现没有加锁信息，于是线程二也开始执行业务代码，就出现了Redis在主从切换时，key丢失导致锁失效的问题。
如何解决Redis在主从切换时，key丢失导致锁失效的问题？
使用zk替换redis作为分布式锁
- 首先要知道的是:Redis遵循CAP原则中的AP原则-可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），在加锁成功之后，redis直接将加锁成功的信息返回给业务逻辑主线程，这时候业务逻辑线程开始执行。
- 再了解一下Zookeeper的机制：Zookeeper遵循CAP中的CP-一致性（Consistency）、分区容错性（Partition tolerance），他的机制是在加锁成功后，先将加锁信息传递给半数以上子节点后，再将加锁成功的信息返回给业务逻辑主线程，这时候业务逻辑线程开始执行。若zk的leader节点挂了之后，zk中的选举机制会保证同步成功的子节点变为leader节点。而且zk有主节点才允许被写入key。使用Zookeeper就不会出现主从切换key丢失的问题。
使用Redlock红锁解决（不推荐，红锁中还存在很多小问题）
- 每次加锁的时候也给半数以上节点加锁，才能算是加锁成功，才能继续执行业务逻辑代码。
问题二：性能问题，分布式锁其实就是将原本应该并行执行的场景进行串行化，只能等待前一个线程执行完毕释放锁之后，之后等待的线程才有可能执行。
如何解决加锁后的性能问题？
- 将加锁的粒度降低：将加锁代码的范围减少，只对处理可能产生并发的代码段进行加锁。
- 使用分段锁的机制提高锁的性能（ConcurrentHashMap中使用的也是分段锁）
- 分段锁：
现在要对Product_101的商品进行秒杀100份
我们将Product_101分为若干个小份
Product_101_0 20份
Product_101_1 20份
Product_101_2 20份
… … . … … … .20份
此时就有5个线程可以并发执行，以Product_101_n为加锁的key.
在高并发场景下，例如12306抢票或者双11秒杀，一定有redis集群，我们还可以将Product_101_n通过某些方式放在不同的redis上提高性能。
完结撒花~
