新接手的專案，偶爾會出現賬不平的問題。之前的技術老大臨走時給的解釋是：排查了，沒找到原因，之後太忙就沒再解決，可能是框架的原因……

　　既然專案交付到手中，這樣的問題是必須要解決的。梳理了所有賬務處理邏輯，最終找到了原因：資料庫併發操作熱點賬戶導致。就這這個問題，來聊一聊分散式系統下基於Redis的分散式鎖。順便也分解一下問題形成原因及解決方案。

　　原因分析

　　系統併發量並不高，存在熱點賬戶，但也不至於那麼嚴重。問題的根源在於系統架構設計，人為的製造了併發。場景是這樣的：商戶批量匯入一批資料，系統會進行前置處理，並對賬戶餘額進行增減。

　　此時，另外一個定時任務，也會對賬戶進行掃描更新。而且對同一賬戶的操作分佈到各個系統當中，熱點賬戶也就出現了。

　　針對此問題的解決方案，從架構層面可以考慮將賬務系統進行抽離，集中在一個系統中進行處理，所有的資料庫事務及執行順序由賬務系統來統籌處理。從技術方面來講，則可以通過鎖機制來對熱點賬戶進行加鎖。

　　本篇文章就針對熱點賬戶基於分散式鎖的實現方式進行詳細的講解。

　　鎖的分析

　　在Java的多執行緒環境下，通常有幾類鎖可以使用：

　　JVM記憶體模型級別的鎖，常用的有：synchronized、Lock等；資料庫鎖，比如樂觀鎖，悲觀鎖等；分散式鎖；

　　JVM記憶體級別的鎖，可以保證單體服務下執行緒的安全性，比如多個執行緒訪問/修改一個全域性變數。但當系統進行叢集部署時，JVM級別的本地鎖就無能為力了。

　　悲觀鎖與樂觀鎖

　　像上述案例中，熱點賬戶就屬於分散式系統中的共享資源，我們通常會採用資料庫鎖或分散式鎖來進行解決。

　　資料庫鎖，又分為樂觀鎖和悲觀鎖。

　　悲觀鎖是基於資料庫（Mysql的InnoDB）提供的排他鎖來實現的。在進行事務操作時，通過select ... for update語句，MySQL會對查詢結果集中每行資料都新增排他鎖，其他執行緒對該記錄的更新與刪除操作都會阻塞。從而達到共享資源的順序執行（修改）；

　　樂觀鎖是相對悲觀鎖而言的，樂觀鎖假設資料一般情況不會造成衝突，所以在資料進行提交更新的時候，才會正式對資料的衝突與否進行檢測。如果衝突則返回給使用者異常資訊，讓使用者決定如何去做。樂觀鎖適用於讀多寫少的場景，這樣可以提高程式的吞吐量。在樂觀鎖實現時通常會基於記錄狀態或新增version版本來進行實現。

　　悲觀鎖失效場景

　　專案中使用了悲觀鎖，但悲觀鎖卻失效了。這也是使用悲觀鎖時，常見的誤區，下面來分析一下。

　　正常使用悲觀鎖的流程：

　　通過select ... for update鎖定記錄；計算新餘額，修改金額並存儲；執行完成釋放鎖；

　　經常犯錯的處理流程：

　　查詢賬戶餘額，計算新餘額；通過select ... for update鎖定記錄；修改金額並存儲；執行完成釋放鎖；

　　錯誤的流程中，比如A和B服務查詢到的餘額都是100，A扣減50，B扣減40，然後A鎖定記錄，更新資料庫為50；A釋放鎖之後，B鎖定記錄，更新資料庫為60。顯然，後者把前者的更新給覆蓋掉了。解決的方案就是擴大鎖的範圍，將鎖提前到計算新餘額之前。

　　通常悲觀鎖對資料庫的壓力是非常大的，在實踐中通常會根據場景使用樂觀鎖或分散式鎖等方式來實現。

　　下面進入正題，講講基於Redis的分散式鎖實現。

　　Redis分散式鎖實戰演習

　　這裡以Spring Boot、Redis、Lua指令碼為例來演示分散式鎖的實現。為了簡化處理，示例中Redis既承擔了分散式鎖的功能，也承擔了資料庫的功能。

　　場景構建

　　叢集環境下，對同一個賬戶的金額進行操作，基本步驟：

　　從資料庫讀取使用者金額；程式修改金額；再將最新金額儲存到資料庫；

　　下面從最初不加鎖，不同步處理，逐步推演出最終的分散式鎖。

　　基礎整合及類構建

　　準備一個不加鎖處理的基礎業務環境。

　　首先在Spring Boot專案中引入相關依賴：

　　

　　org.springframework.boot

　　spring-boot-starter-data-redis

　　

　　

　　org.springframework.boot

　　spring-boot-starter-web

　　

　　賬戶對應實體類UserAccount：

　　public class UserAccount {

　　//使用者ID

　　private String userId;

　　//賬戶內金額

　　private int amount;

　　//新增賬戶金額

　　public void addAmount(int amount) {

　　this.amount=this.amount + amount;

　　}

　　// 省略構造方法和getter/setter

　　}

　　建立一個執行緒實現類AccountOperationThread：

　　public class AccountOperationThread implements Runnable {

　　private final static Logger logger=LoggerFactory.getLogger(AccountOperationThread.class);

　　private static final Long RELEASE_SUCCESS=1L;

　　private String userId;

　　private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

　　public AccountOperationThread(String userId, RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate) {

　　this.userId=userId;

　　thisisTemplate=redisTemplate;

　　}

　　@Override

　　public void run() {

　　noLock();

　　}

　　/**

　　* 不加鎖

　　*/

　　private void noLock() {

　　try {

　　Random random=new Random();

　　// 模擬執行緒進行業務處理

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(100) + 1);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　}

　　//模擬資料庫中獲取使用者賬號

　　UserAccount userAccount=(UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);

　　// 金額+1

　　userAccount.addAmount(1);

　　logger(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());

　　//模擬存回資料庫

　　redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);

　　}

　　}

　　其中RedisTemplate的例項化交給了Spring Boot：

　　@Configuration

　　public class RedisConfig {

　　@Bean

　　public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {

　　RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate=new RedisTemplate<>();

　　redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);

　　Jackson2JsonRedisSerializer

　　ObjectMapper objectMapper=new ObjectMapper();

　　objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);

　　objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);

　　jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);

　　// 設定value的序列化規則和 key的序列化規則

　　redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);

　　redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

　　redisTemplate.afterPropertiesSet();

　　return redisTemplate;

　　}

　　}

　　最後，再準備一個TestController來進行觸發多執行緒的執行：

　　@RestController

　　public class TestController {

　　private final static Logger logger=LoggerFactory.getLogger(TestController.class);

　　private static ExecutorService executorService=Executors.newFixedThreadPool(10);

　　@Autowired

　　private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

　　@GetMapping("/test")

　　public String test() throws InterruptedException {

　　// 初始化使用者user_001到Redis，賬戶金額為0

　　redisTemplate.opsForValue().set("user_001", new UserAccount("user_001", 0));

　　// 開啟10個執行緒進行同步測試，每個執行緒為賬戶增加1元

　　for (int i=0; i < 10; i++) {

　　logger("建立執行緒i=" + i);

　　executorService.execute(new AccountOperationThread("user_001", redisTemplate));

　　}

　　// 主執行緒休眠1秒等待執行緒跑完

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);

　　// 查詢Redis中的user_001賬戶

　　UserAccount userAccount=(UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get("user_001");

　　logger("user id : " + userAccount.getUserId() + " amount : " + userAccount.getAmount());

　　return "success";

　　}

　　}

　　執行上述程式，正常來說10個執行緒，每個執行緒加1，結果應該是10。但多執行幾次，會發現，結果變化很大，基本上都要比10小。

　　[pool-1-thread-5] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-5 : user id : user_001 amount : 1

　　[pool-1-thread-4] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-4 : user id : user_001 amount : 1

　　[pool-1-thread-3] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-3 : user id : user_001 amount : 1

　　[pool-1-thread-1] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 1

　　[pool-1-thread-1] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 2

　　[pool-1-thread-2] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-2 : user id : user_001 amount : 2

　　[pool-1-thread-5] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-5 : user id : user_001 amount : 2

　　[pool-1-thread-4] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-4 : user id : user_001 amount : 3

　　[pool-1-thread-1] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-1 : user id : user_001 amount : 4

　　[pool-1-thread-3] c.sis.thread.AccountOperationThread : pool-1-thread-3 : user id : user_001 amount : 5

　　[nio-8080-exec-1] c.sis.controller.TestController : user id : user_001 amount : 5

　　以上述日誌為例，前四個執行緒都將值改為1，也就是後面三個執行緒都將前面的修改進行了覆蓋，導致最終結果不是10，只有5。這顯然是有問題的。

　　Redis同步鎖實現

　　針對上面的情況，在同一個JVM當中，我們可以通過執行緒加鎖來完成。但在分散式環境下，JVM級別的鎖是沒辦法實現的，這裡可以採用Redis同步鎖實現。

　　基本思路：第一個執行緒進入時，在Redis中進記錄，當後續執行緒過來請求時，判斷Redis是否存在該記錄，如果存在則說明處於鎖定狀態，進行等待或返回。如果不存在，則進行後續業務處理。

　　/**

　　* 1.搶佔資源時判斷是否被鎖。

　　* 2.如未鎖則搶佔成功且加鎖，否則等待鎖釋放。

　　* 3.業務完成後釋放鎖,讓給其它執行緒。

　　*

　　* 該方案並未解決同步問題，原因：執行緒獲得鎖和加鎖的過程，並非原子性操作，可能會導致執行緒A獲得鎖，還未加鎖時，執行緒B也獲得了鎖。

　　*/

　　private void redisLock() {

　　Random random=new Random();

　　try {

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(1000) + 1);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　}

　　while (true) {

　　Object lock=redisTemplate.opsForValue().get(userId + ":syn");

　　if (lock==null) {

　　// 獲得鎖 -> 加鎖 -> 跳出迴圈

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":獲得鎖");

　　redisTemplate.opsForValue().set(userId + ":syn", "lock");

　　break;

　　}

　　try {

　　// 等待500毫秒重試獲得鎖

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　}

　　}

　　try {

　　//模擬資料庫中獲取使用者賬號

　　UserAccount userAccount=(UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);

　　if (userAccount !=null) {

　　//設定金額

　　userAccount.addAmount(1);

　　logger(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());

　　//模擬存回資料庫

　　redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);

　　}

　　} finally {

　　//釋放鎖

　　redisTemplate.delete(userId + ":syn");

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":釋放鎖");

　　}

　　}

　　在while程式碼塊中，先判斷對應使用者ID是否在Redis中存在，如果不存在，則進行set加鎖，如果存在，則跳出迴圈繼續等待。

　　上述程式碼，看起來實現了加鎖的功能，但當執行程式時，會發現與未加鎖一樣，依舊存在併發問題。原因是：獲取鎖和加鎖的操作並不是原子的。比如兩個執行緒發現lock都是null，都進行了加鎖，此時併發問題依舊存在。

　　Redis原子性同步鎖

　　針對上述問題，可將獲取鎖和加鎖的過程原子化處理。基於spring-boot-data-redis提供的原子化API可以實現：

　　// 該方法使用了redis的指令：SETNX key value

　　// 1.key不存在，設定成功返回value，setIfAbsent返回true；

　　// 2.key存在，則設定失敗返回null，setIfAbsent返回false；

　　// 3.原子性操作；

　　Boolean setIfAbsent(K var1, V var2);

　　上述方法的原子化操作是對Redis的setnx命令的封裝，在Redis中setnx的使用如下例項：

　　redis> SETNX mykey "Hello"

　　(integer) 1

　　redis> SETNX mykey "World"

　　(integer) 0

　　redis> GET mykey

　　"Hello"

　　第一次，設定mykey時，並不存在，則返回1，表示設定成功；第二次設定mykey時，已經存在，則返回0，表示設定失敗。再次查詢mykey對應的值，會發現依舊是第一次設定的值。也就是說redis的setnx保證了唯一的key只能被一個服務設定成功。

　　理解了上述API及底層原理，來看看執行緒中的實現方法程式碼如下：

　　/**

　　* 1.原子操作加鎖

　　* 2.競爭執行緒迴圈重試獲得鎖

　　* 3.業務完成釋放鎖

　　*/

　　private void atomicityRedisLock() {

　　//Spring data redis 支援的原子性操作

　　while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn", "lock")) {

　　try {

　　// 等待100毫秒重試獲得鎖

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　}

　　}

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":獲得鎖");

　　try {

　　//模擬資料庫中獲取使用者賬號

　　UserAccount userAccount=(UserAccount) redisTemplate.opsForValue().get(userId);

　　if (userAccount !=null) {

　　//設定金額

　　userAccount.addAmount(1);

　　logger(Thread.currentThread().getName() + " : user id : " + userId + " amount : " + userAccount.getAmount());

　　//模擬存回資料庫

　　redisTemplate.opsForValue().set(userId, userAccount);

　　}

　　} finally {

　　//釋放鎖

　　redisTemplate.delete(userId + ":syn");

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":釋放鎖");

　　}

　　}

　　再次執行程式碼，會發現結果正確了，也就是說可以成功的對分散式執行緒進行了加鎖。

　　Redis分散式鎖的死鎖

　　雖然上述程式碼執行結果沒問題，但如果應用異常宕機，沒來得及執行finally中釋放鎖的方法，那麼其他執行緒則永遠無法獲得這個鎖。

　　此時可採用setIfAbsent的過載方法：

　　Boolean setIfAbsent(K var1, V var2, long var3, TimeUnit var5);

　　基於該方法，可以設定鎖的過期時間。這樣即便獲得鎖的執行緒宕機，在Redis中資料過期之後，其他執行緒可正常獲得該鎖。

　　示例程式碼如下：

　　private void atomicityAndExRedisLock() {

　　try {

　　//Spring data redis 支援的原子性操作,並設定5秒過期時間

　　while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn",

　　System.currentTimeMillis() + 5000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {

　　// 等待100毫秒重試獲得鎖

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":嘗試迴圈獲取鎖");

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);

　　}

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":獲得鎖--------");

　　// 應用在這裡宕機，程序退出，無法執行 finally;

　　Thread.currentThread().interrupt();

　　// 業務邏輯...

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　} finally {

　　//釋放鎖

　　if (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {

　　redisTemplate.delete(userId + ":syn");

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":釋放鎖");

　　}

　　}

　　}

　　業務超時及守護執行緒

　　上面添加了Redis所的超時時間，看似解決了問題，但又引入了新的問題。

　　比如，正常情況下執行緒A在5秒內可正常處理完業務，但偶發會出現超過5秒的情況。如果將超時時間設定為5秒，執行緒A獲得了鎖，但業務邏輯處理需要6秒。此時，執行緒A還在正常業務邏輯，執行緒B已經獲得了鎖。當執行緒A處理完時，有可能將執行緒B的鎖給釋放掉。

　　在上述場景中有兩個問題點：

　　第一，執行緒A和執行緒B可能會同時在執行，存在併發問題。第二，執行緒A可能會把執行緒B的鎖給釋放掉，導致一系列的惡性迴圈。

　　當然，可以通過在Redis中設定value值來判斷鎖是屬於執行緒A還是執行緒B。但仔細分析會發現，這個問題的本質是因為執行緒A執行業務邏輯耗時超出了鎖超時的時間。

　　那麼就有兩個解決方案了：

　　第一，將超時時間設定的足夠長，確保業務程式碼能夠在鎖釋放之前執行完成；第二，為鎖新增守護執行緒，為將要過期釋放但未釋放的鎖增加時間；

　　第一種方式需要全行大多數情況下業務邏輯的耗時，進行超時時間的設定。

　　第二種方式，可通過如下守護執行緒的方式來動態增加鎖超時時間。

　　public class DaemonThread implements Runnable {

　　private final static Logger logger=LoggerFactory.getLogger(DaemonThread.class);

　　// 是否需要守護 主執行緒關閉則結束守護執行緒

　　private volatile boolean daemon=true;

　　// 守護鎖

　　private String lockKey;

　　private RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate;

　　public DaemonThread(String lockKey, RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate) {

　　this.lockKey=lockKey;

　　thisisTemplate=redisTemplate;

　　}

　　@Override

　　public void run() {

　　try {

　　while (daemon) {

　　long time=redisTemplate.getExpire(lockKey, TimeUnit.MILLISECONDS);

　　// 剩餘有效期小於1秒則續命

　　if (time < 1000) {

　　logger("守護程序: " + Thread.currentThread().getName() + " 延長鎖時間 5000 毫秒");

　　redisTemplate.expire(lockKey, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);

　　}

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);

　　}

　　logger(" 守護程序: " + Thread.currentThread().getName() + "關閉 ");

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　}

　　}

　　// 主執行緒主動呼叫結束

　　public void stop() {

　　daemon=false;

　　}

　　}

　　上述執行緒每隔300毫秒獲取一下Redis中鎖的超時時間，如果小於1秒，則延長5秒。當主執行緒呼叫關閉時，守護執行緒也隨之關閉。

　　主執行緒中相關程式碼實現：

　　private void deamonRedisLock() {

　　//守護執行緒

　　DaemonThread daemonThread=null;

　　//Spring data redis 支援的原子性操作,並設定5秒過期時間

　　String uuid=UUID.randomUUID().toString();

　　String value=Thread.currentThread().getId() + ":" + uuid;

　　try {

　　while (!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId + ":syn", value, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {

　　// 等待100毫秒重試獲得鎖

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":嘗試迴圈獲取鎖");

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);

　　}

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":獲得鎖----");

　　// 開啟守護執行緒

　　daemonThread=new DaemonThread(userId + ":syn", redisTemplate);

　　Thread thread=new Thread(daemonThread);

　　thread.start();

　　// 業務邏輯執行10秒...

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　e.printStackTrace();

　　} finally {

　　//釋放鎖 這裡也需要原子操作,今後通過 Redis + Lua 講

　　String result=(String) redisTemplate.opsForValue().get(userId + ":syn");

　　if (value.equals(result)) {

　　redisTemplate.delete(userId + ":syn");

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":釋放鎖-----");

　　}

　　//關閉守護執行緒

　　if (daemonThread !=null) {

　　daemonThread.stop();

　　}

　　}

　　}

　　其中在獲得鎖之後，開啟守護執行緒，在finally中將守護執行緒關閉。

　　基於Lua指令碼的實現

　　在上述邏輯中，我們是基於spring-boot-data-redis提供的原子化操作來保證鎖判斷和執行的原子化的。在非Spring Boot專案中，則可以基於Lua指令碼來實現。

　　首先定義加鎖和解鎖的Lua指令碼及對應的DefaultRedisScript物件，在RedisConfig配置類中新增如下例項化程式碼：

　　@Configuration

　　public class RedisConfig {

　　//lock script

　　private static final String LOCK_SCRIPT=" if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1])==1 " +

　　" then redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) " +

　　" return 1 " +

　　" else return 0 end ";

　　private static final String UNLOCK_SCRIPT="if redis.call('get', KEYS[1])==ARGV[1] then return redis.call" +

　　"('del', KEYS[1]) else return 0 end";

　　// ... 省略部分程式碼

　　@Bean

　　public DefaultRedisScript lockRedisScript() {

　　DefaultRedisScript defaultRedisScript=new DefaultRedisScript<>();

　　defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);

　　defaultRedisScript.setScriptText(LOCK_SCRIPT);

　　return defaultRedisScript;

　　}

　　@Bean

　　public DefaultRedisScript unlockRedisScript() {

　　DefaultRedisScript defaultRedisScript=new DefaultRedisScript<>();

　　defaultRedisScript.setResultType(Long.class);

　　defaultRedisScript.setScriptText(UNLOCK_SCRIPT);

　　return defaultRedisScript;

　　}

　　}

　　再通過在AccountOperationThread類中新建構造方法，將上述兩個物件傳入類中（省略此部分演示）。然後，就可以基於RedisTemplate來呼叫了，改造之後的程式碼實現如下：

　　private void deamonRedisLockWithLua() {

　　//守護執行緒

　　DaemonThread daemonThread=null;

　　//Spring data redis 支援的原子性操作,並設定5秒過期時間

　　String uuid=UUID.randomUUID().toString();

　　String value=Thread.currentThread().getId() + ":" + uuid;

　　try {

　　while (!redisTemplate.execute(lockRedisScript, Collections.singletonList(userId + ":syn"), value, 5)) {

　　// 等待1000毫秒重試獲得鎖

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":嘗試迴圈獲取鎖");

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);

　　}

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":獲得鎖----");

　　// 開啟守護執行緒

　　daemonThread=new DaemonThread(userId + ":syn", redisTemplate);

　　Thread thread=new Thread(daemonThread);

　　thread.start();

　　// 業務邏輯執行10秒...

　　TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);

　　} catch (InterruptedException e) {

　　logger.error("異常", e);

　　} finally {

　　//使用Lua指令碼：先判斷是否是自己設定的鎖，再執行刪除

　　// key存在,當前值=期望值時,刪除key;key存在,當前值!=期望值時,返回0;

　　Long result=redisTemplate.execute(unlockRedisScript, Collections.singletonList(userId + ":syn"), value);

　　logger("redis解鎖:{}", RELEASE_SUCCESS.equals(result));

　　if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {

　　if (daemonThread !=null) {

　　//關閉守護執行緒

　　daemonThread.stop();

　　logger(Thread.currentThread().getName() + ":釋放鎖---");

　　}

　　}

　　}

　　}

　　其中while迴圈中加鎖和finally中的釋放鎖都是基於Lua指令碼來實現了。

　　Redis鎖的其他因素

　　除了上述例項，在使用Redis分散式鎖時，還可以考慮以下情況及方案。

　　Redis鎖的不可重入

　　當執行緒在持有鎖的情況下再次請求加鎖，如果一個鎖支援一個執行緒多次加鎖，那麼這個鎖就是可重入的。如果一個不可重入鎖被再次加鎖，由於該鎖已經被持有，再次加鎖會失敗。Redis可通過對鎖進行重入計數，加鎖時加 1，解鎖時減 1，當計數歸 0時釋放鎖。

　　可重入鎖雖然高效但會增加程式碼的複雜性，這裡就不舉例說明了。

　　等待鎖釋放

　　有的業務場景，發現被鎖則直接返回。但有的場景下，客戶端需要等待鎖釋放然後去搶鎖。上述示例就屬於後者。針對等待鎖釋放也有兩種方案：

　　客戶端輪訓：當未獲得鎖時，等待一段時間再重新獲取，直到成功。上述示例就是基於這種方式實現的。這種方式的缺點也很明顯，比較耗費伺服器資源，當併發量大時會影響伺服器的效率。使用Redis的訂閱釋出功能：當獲取鎖失敗時，訂閱鎖釋放訊息，獲取鎖成功後釋放時，傳送釋放訊息。叢集中的主備切換和腦裂

　　在Redis包含主從同步的叢集部署方式中，如果主節點掛掉，從節點提升為主節點。如果客戶端A在主節點加鎖成功，指令還未同步到從節點，此時主節點掛掉，從節點升為主節點，新的主節點中沒有鎖的資料。這種情況下，客戶端B就可能加鎖成功，從而出現併發的場景。

　　當叢集發生腦裂時，Redis master節點跟slave 節點和 sentinel 叢集處於不同的網路分割槽。sentinel叢集無法感知到master的存在，會將 slave 節點提升為 master 節點，此時就會存在兩個不同的 master 節點。從而也會導致併發問題的出現。Redis Cluster叢集部署方式同理。

　　小結

　　通過生產環境中的一個問題，排查原因，尋找解決方案，到最終對基於Redis分散式的深入研究，這便是學習的過程。

　　同時，每當面試或被問題如何解決分散式共享資源時，我們會脫口而出”基於Redis實現分散式鎖“，但通過本文的學習會發現，Redis分散式鎖並不是萬能的，而且在使用的過程中還需要注意超時、死鎖、誤解鎖、叢集選主/腦裂等問題。

　　Redis以高效能著稱，但在實現分散式鎖的過程中還是存在一些問題。因此，基於Redis的分散式鎖可以極大的緩解併發問題，但要完全防止併發，還是得從資料庫層面入手。