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CPU為了提高處理速度，不和內存直接進行交互，而是使用Cache。

可能引發的問題：

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如果多個處理器同時對共享變量進行讀改寫操作 （i++就是經典的讀改寫操作），那麽共享變量就會被多個處理器同時進行操作，這樣讀改寫操作就不是原子的了，操作完之後共享變量的值會和期望的不一致。

造成此結果的原因：

多個處理器同時從各自的緩存中讀取變量i，分別進行加1操作，然後分別寫入 系統內存中。

處理器層面的解決方案：

處理器使用總線鎖就是來解決這個問題的。所謂總線鎖就是使用處理器提供的一個 LOCK＃信號，當一個處理器在總線上輸出此信號時，其他處理器的請求將被阻塞住，那麽該處理器可以獨占共享內存。

2.CAS(Compare And Swap)+volatile

CAS 操作包含三個操作數 —— 內存位置（V）、預期原值（A）和新值(B)。執行CAS操作的時候，將內存位置的值與預期原值比較，如果相匹配，那麽處理器會自動將該位置值更新為新值。否則，處理器不做任何操作。

java的Atomic以及一些它自帶的類中的cas操作都是通過借助cmpxchg指令完成的。他保證同一時刻只能有一個線程cas成功。

舉個例子

以AtomicIneger的源碼為例來看看CAS操作：
 

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for（；；）表示循環，只有當if判斷為true才退出。而if判斷的內容就是是否CAS成功。

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volatile的作用：

1）將當前處理器緩存行的數據寫回到系統內存。

2）這個寫回內存的操作會使在其他CPU裏緩存了該內存地址的數據無效。

循環CAS+volatile是實現鎖的關鍵。

Lock鎖的部分細節

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不同場景鎖的表現不同：獨占？共享？讀寫？

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分布式鎖(redis的簡單實現)

分布式鎖實現的三個核心要素：

1.加鎖
最簡單的方法是使用setnx命令。key是鎖的唯一標識，按業務來決定命名。比如想要給一種商品的秒殺活動加鎖，可以給key命名為 “lock_sale_商品ID” 。而value設置成什麽呢？我們可以姑且設置成1。加鎖的偽代碼如下：

setnx（key，1）

SETNX key value

將 key 的值設為 value ，當且僅當 key 不存在。

若給定的 key 已經存在，則 SETNX 不做任何動作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，則 SET)的簡寫。
時間復雜度：
O(1)
返回值：
設置成功，返回 1 。
設置失敗，返回 0 。
當一個線程執行setnx返回1，說明key原本不存在，該線程成功得到了鎖；當一個線程執行setnx返回0，說明key已經存在，該線程搶鎖失敗。

2.解鎖
有加鎖就得有解鎖。當得到鎖的線程執行完任務，需要釋放鎖，以便其他線程可以進入。釋放鎖的最簡單方式是執行del指令，偽代碼如下：

del（key）
釋放鎖之後，其他線程就可以繼續執行setnx命令來獲得鎖。

3.設置超時時間
如果一個得到鎖的線程在執行任務的過程中掛掉，來不及顯式地釋放鎖，這塊資源將會永遠被鎖住，別的線程再也別想進來。

所以，setnx的key必須設置一個超時時間，以保證即使沒有被顯式釋放，這把鎖也要在一定時間後自動釋放。setnx不支持超時參數，所以需要額外的指令，偽代碼如下：

expire（key， 30）
綜合起來，我們分布式鎖實現的第一版偽代碼如下：

if（setnx（key，1） == 1）{
expire（key，30）
do something ......
del（key）
}
上述代碼的問題：

1 setnx和expire的非原子性

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setnx剛執行成功，還未來得及執行expire指令，節點1 Duang的一聲掛掉了。

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這樣一來，這個鎖就長生不死了。

解決方案：

Redis 2.6.12以上版本為set指令增加了可選參數，偽代碼如下：

set（key，1，30，NX）
2 del 導致誤刪

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可以在del釋放鎖之前做一個判斷，驗證當前的鎖是不是自己加的鎖

至於具體的實現，可以在加鎖的時候把當前的線程ID當做value，並在刪除之前驗證key對應的value是不是自己線程的ID。

加鎖：

String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）
解鎖：

if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
del(key)
}
這樣做又隱含了一個新的問題，判斷和釋放鎖是兩個獨立操作，不是原子性。

這一塊要用Lua腳本來實現：

String luaScript = "if redis.call(‘get‘, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del‘, KEYS[1]) else return 0 end";
redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));
redis官方說：eval命令在執行lua腳本時會當作一個命令去執行，並且直到命令執行完成redis才會去執行其他命令，所以就變成了一個原子操作。

3出現並發的可能性
進程1在超時時間內未執行完代碼，此時進程2是可以獲取鎖的，會出現兩個進程同時訪問一個資源的情況。

解決方案：可以在進程1所在的jvm環境中開一個線程專門用來“續命”，當需要解鎖的時候，通知這個續命線程結束執行。

private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
/**

• 嘗試獲取分布式鎖
• @param jedis Redis客戶端
• @param lockKey 鎖
• @param requestId 線程Id
• @param expireTime 超期時間
• @return 是否獲取成功
  */
  public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
  if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
  return true;
  }
  return false;
  }
  private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
  /**
• 釋放分布式鎖
• @param jedis Redis客戶端
• @param lockKey 鎖
• @param requestId 請求標識
• @return 是否釋放成功
  */
  public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
  String script = "if redis.call(‘get‘, KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call(‘del‘, KEYS[1]) else return 0 end";
  Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
  if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
  return true;
  }
  return false;
  }

鎖和分布式鎖