分布式锁概念

在多线程环境下，为了保证数据的线程安全，锁保证同一时刻，只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用 synchronized 锁、Lock 锁保证线程安全。

synchronized 锁是 Java 提供的一种内置锁，在单个 JVM 进程中提供线程之间的锁定机制，控制多线程并发。只适用于单机环境下的并发控制。

想要在多个节点中提供锁定，在分布式系统并发控制共享资源，确保同一时刻只有一个访问可以调用，避免多个调用者竞争调用和数据不一致问题，保证数据的一致性，就需要分布式锁。

分布式锁：控制分布式系统不同进程访问共享资源的一种锁的机制。不同进程之间调用需要保持互斥性，任意时刻，只有一个客户端能持有锁。

共享资源包含：

数据库
文件硬盘
共享内存
分布式锁特性：

互斥性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除
锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁
可重入性：一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效
安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除

创建锁

使用Redis实现分布式锁可以通过setnx（set if not exists）命令实现，但当我们使用setnx创建键值成功时，则表中加锁成功，否则代码加锁失败，实现示例如下：

127.0.0.1:6379> setnx lock true
(integer) 1#创建锁成功
#逻辑业务处理..

 当我们重复加锁时，只有第一次会加锁成功

127.8..1:6379> setnx lock true # 第一次加锁
(integer) 1
127.8.8.1:6379> setnx lock true # 第二次加锁
(integer) 0

 从上述命令可以看出，我们可以看执行结果返回是不是1，就可以看出是否加锁成功

释放分布式锁 

127.0.0.1:6379> de1 lock
(integer) 1 #释放锁

 然而，如果使用 setnx ock true 实现分布式锁会存在死锁问题，以为 setnx 如未设置过期时间，锁忘记删了或加锁线程宕机都会导致死锁，也就是分布式锁一直被占用的情况

解决死锁问题

死锁问题可以通过设置超时时间来解决，如果超过了超时时间，分布锁会自动释放，这样就不会存在死锁问题了也就是 setnx和 expire 配合使用，在 Redis 2.6.12 版本之后，新增了一个强大的功能，我们可以使用一个原子操作也就是一条命令来执行 setnx 和expire 操作了，实现示例如下:
 

127.0.0.1:6379> set lock true ex 3 nx
OK #创建锁成功
127...1:6379> set lock true ex 3 nx
(ni1) #在锁被占用的时候，企图获取锁失败

其中ex为设置超时时间， nx 为元素非空判断，用来判断是否能正常使用锁的。
因此，我们在 Redis 中实现分布式锁最直接的方案就是使用 set key value ex timeout nx 的方式来实现

超卖问题

这是因为在并发环境下，多个线程下单操作，前面的线程还未更新库存，后面的线程已经请求进来，并获取到了未更新的库存，后续扣减库存都不是扣减最近的库存。线程越多，扣减的库存越少。这就是在高并发场景下发生的超卖问题。

很明显，上述问题是出现了线程安全的问题，我们首先能想到的肯定是给它加 synchronized 锁。

是的，没问题，但是我们知道，synchronized 锁是属于JVM 级别的，也就是我们所谓的“单机锁”，如果是多机部署的环境中，还能保证数据的一致性吗？

答案肯定是不能的。这个时候，就需要用到了我们 Redis 分布式锁

用 Redis 实现分布式锁的几种方案，都是用 SETNX 命令（设置 key 等于某 value）。只是高阶方案传的参数个数不一样，以及考虑了异常情况