目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。

选用Redis实现分布式锁原因

Redis有很高的性能
Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

使用命令介绍

SETNX

SETNX key val
当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。

expire

expire key timeout
为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。

delete

delete key
删除key

在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

实现

使用的是jedis来连接Redis。

实现思想

获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

分布式锁的核心代码如下：

import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.JedisPool;import redis.clients.jedis.Transaction;import redis.clients.jedis.exceptions.JedisException;import java.util.List;import java.util.UUID;/**
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */public class DistributedLock {    private final JedisPool jedisPool;    public DistributedLock(JedisPool jedisPool) {        this.jedisPool = jedisPool;
    }    /**
     * 加锁
     * @param locaName  锁的key
     * @param acquireTimeout  获取超时时间
     * @param timeout   锁的超时时间
     * @return 锁标识
     */
    public String lockWithTimeout(String locaName,                                  long acquireTimeout, long timeout) {
        Jedis conn = null;
        String retIdentifier = null;        try {            // 获取连接
            conn = jedisPool.getResource();            // 随机生成一个value
            String identifier = UUID.randomUUID().toString();            // 锁名，即key值
            String lockKey = "lock:" + locaName;            // 超时时间，上锁后超过此时间则自动释放锁
            int lockExpire = (int)(timeout / 1000);            // 获取锁的超时时间，超过这个时间则放弃获取锁
            long end = System.currentTimeMillis() + acquireTimeout;            while (System.currentTimeMillis() < end) {                if (conn.setnx(lockKey, identifier) == 1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);                    // 返回value值，用于释放锁时间确认
                    retIdentifier = identifier;                    return retIdentifier;
                }                // 返回-1代表key没有设置超时时间，为key设置一个超时时间
                 想学习更多java知识的朋友可以进群：874811168 一起学习 还有全套的免费资料领取
                if (conn.ttl(lockKey) == -1) {
                    conn.expire(lockKey, lockExpire);
                }                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        } catch (JedisException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {            if (conn != null) {
                conn.close();
            }
        }        return retIdentifier;
    }    /**
     * 释放锁
     * @param lockName 锁的key
     * @param identifier    释放锁的标识
     * @return
     */
    public boolean releaseLock(String lockName, String identifier) {
        Jedis conn = null;
        String lockKey = "lock:" + lockName;        boolean retFlag = false;        try {
            conn = jedisPool.getResource();            while (true) {                // 监视lock，准备开始事务
                conn.watch(lockKey);                // 通过前面返回的value值判断是不是该锁，若是该锁，则删除，释放锁
                if (identifier.equals(conn.get(lockKey))) {
                    Transaction transaction = conn.multi();
                    transaction.del(lockKey);
                    List<Object> results = transaction.exec();                    if (results == null) {                        continue;
                    }
                    retFlag = true;
                }
                conn.unwatch();                break;
            }
        } catch (JedisException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {            if (conn != null) {
                conn.close();
            }
        }        return retFlag;
    }
}

测试

下面就用一个简单的例子测试刚才实现的分布式锁。
例子中使用50个线程模拟秒杀一个商品，使用--运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

模拟秒杀服务，在其中配置了jedis线程池，在初始化的时候传给分布式锁，供其使用。

import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;/**
 * Created by liuyang on 2017/4/20.
 */public class Service {    private static JedisPool pool = null;    static {
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();        // 设置最大连接数
        config.setMaxTotal(200);        // 设置最大空闲数
        config.setMaxIdle(8);        // 设置最大等待时间
        config.setMaxWaitMillis(1000 * 100);        // 在borrow一个jedis实例时，是否需要验证，若为true，则所有jedis实例均是可用的
        config.setTestOnBorrow(true);
         想学习更多java知识的朋友可以进群：874811168 一起学习 还有全套的免费资料领取
        pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 3000);
    }

    DistributedLock lock = new DistributedLock(pool);    int n = 500;    public void seckill() {        // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
        String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
        System.out.println(--n);        lock.releaseLock("resource", indentifier);
    }
}

// 模拟线程进行秒杀服务

public class ThreadA extends Thread {    private Service service;    public ThreadA(Service service) {        this.service = service;
    }    @Override
    public void run() {
        service.seckill();
    }
}public class Test {    public static void main(String[] args) {
        Service service = new Service();        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            ThreadA threadA = new ThreadA(service);
            threadA.start();
        }
    }
}

结果如下，结果为有序的。

若注释掉使用锁的部分

public void seckill() {    // 返回锁的value值，供释放锁时候进行判断
    //String indentifier = lock.lockWithTimeout("resource", 5000, 1000);
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得了锁");
    想学习更多java知识的朋友可以进群：874811168 一起学习 还有全套的免费资料领取
    System.out.println(--n);    //lock.releaseLock("resource", indentifier);}

从结果可以看出，有一些是异步进行的。

在分布式环境中，对资源进行上锁有时候是很重要的，比如抢购某一资源，这时候使用分布式锁就可以很好地控制资源。
当然，在具体使用中，还需要考虑很多因素，比如超时时间的选取，获取锁时间的选取对并发量都有很大的影响，上述实现的分布式锁也只是一种简单的实现，主要是一种思想。

下一次我会使用zookeeper实现分布式锁，使用zookeeper的可靠性是要大于使用redis实现的分布式锁的，但是相比而言，redis的性能更好。