掌握分布式事務鎖，這個大廠實戰訂單鎖你一定要會

分布式趨勢

目前幾乎很多大型網站及應用都是分布式部署的，分布式場景中我們也都會遇到一個非常重要的問題：數據一致性。正如分布式的CAP理論說的一樣：“任何一個分布式系統都無法同時滿足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition tolerance），最多只能同時滿足兩項。”所以，很多系統在設計之初就要對這三者進行取舍。在互聯網領域的絕大多數的場景中，都需要犧牲強一致性來換取系統的高可用性，系統往往只需要保證“最終一致性”，只要這個最終時間是在用戶可以接受的范圍內即可。

在很多場景中，我們為了保證數據的最終一致性，需要很多的技術方案來支撐，比如分布式事務、分布式鎖、定時任務調度等。盡管Java提供了很多并發處理API，但這些API在分布式場景中就顯得無能為力了。

所以針對分布式鎖的實現我們需要借助別的工具，目前比較常用的有以下幾種方案：

1. 基于數據庫實現分布式鎖
2. 基于緩存（redis，memcached，tair）實現分布式鎖
3. 基于Zookeeper實現分布式鎖

本篇發文我們主要說下基于Redis的分布式鎖實戰。

實際編寫代碼之前，我們說下首要條件

分布式鎖可用的四個條件：

1. 互斥性。在任意時刻，只有一個客戶端能持有鎖。
2. 不會發生死鎖。即使有一個客戶端在持有鎖的期間崩潰而沒有主動解鎖，也能保證后續其他客戶端能加鎖。
3. 具有容錯性。只要大部分的Redis節點正常運行，客戶端就可以加鎖和解鎖。
4. 解鈴還須系鈴人。加鎖和解鎖必須是同一個客戶端，客戶端自己不能把別人加的鎖給解了。

分布式鎖實戰步驟：

編寫ILock接口

編寫ILock接口實現

LockGetter抽象類

從圖示我們可以看出，通過LockGetter抽象類進行具體的加鎖成功或則失敗的具體業務走向。這一個思想同學們要謹記于心。能夠熟練應用的話，他會使你在編程之路上走的更加順暢。

此外，可以看到，我們實際加鎖就一行代碼：jedis.set(fieldKey, value, "NX", "EX", seconds);，這個set()方法一共有五個形參：

第一個參數為key，我們使用key來當鎖，因為key是唯一的。

第二個參數為value，我們傳的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作為鎖不就夠了嗎，為什么還要用到value？原因就是我們在上面講到可靠性時，分布式鎖要滿足第四個條件解鈴還須系鈴人，通過給value賦值為requestId，我們就知道這把鎖是哪個請求加的了，在解鎖的時候就可以有依據。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

第三個參數為nxxx，這個參數我們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當key不存在時，我們進行set操作；若key已經存在，則不做任何操作；

第四個參數為expx，這個參數我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期的設置，具體時間由第五個參數決定。

第五個參數為time，與第四個參數相呼應，代表key的過期時間。

總的來說，執行上面的set()方法之后會出現兩種情況：

1. 當前沒有鎖（key不存在），那么就進行加鎖操作，并對鎖設置個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。
2. 鎖已經存在，redis不做任何操作。

總結：

使用緩存來實現分布式鎖優點：

1. 可以提供更好的性能，同時很多緩存服務都是集群部署的，可以避免單點問題。
2. 很多緩存服務都提供了可以用來實現分布式鎖的方法，比如redis的setnx方法等。
3. 緩存服務也都提供了對數據的過期自動刪除的支持，可以直接設置超時時間來控制鎖的釋放。

使用緩存實現分布式鎖盡管性能好，實現起來較為方便。但也不是沒有缺點，有時候我們的程序內部出現異常后可能會發生死鎖，這就需要開發時候注意代碼編寫，后續測試人員測試時候測試案例要盡可能覆蓋。