分布式锁概念

为什么使用分布式锁

假设有这样一个场景，双十一抢iphone15ProMax手机场景，可以抢多台。操作数据库接口如下：

	void reduceInventory(Long id,int count) {//1.拿到数量信息Product product = mapper.selectById(id);//2.修改数量信息int newCount = product.getProductCount() - count;product.setProductCount(newCount);int i = mapper.updateById(product);System.out.println("修改成功！->" +i);}

在单个应用情况下可以使用synchronized或者lock锁解决并发问题，因为只有这一个应用可以调用这个接口。那么在微服务应用下呢？多个请求
同时访问这个接口，步骤1是可以同时执行的，在同一时间可能拿到的数量是相同的；假设A服务和B服务各有一个请求访问这个接口，那么A应用要抢
5个，B应用要抢1个，这样就导致A应用要更新数据库的时候数量是95，B应用要更新的数量是99，不管谁先拿到数据库的锁，都会后拿到数据库锁的
覆盖掉前面的数据，导致数据不正确。那么如何解决这个问题呢？答案就是分布式锁。

加分布式锁的本质就是保证步骤1和步骤2这个逻辑，或者说这块代码无论有多少个并发请求必须保证同步执行。而且，无论多少个服务都能通过
一个公用的组件来控制代码同步执行，比如MySQL、Redis、zookeeper。任何一个服务都能访问到它，而不是通过synchronized或者lock锁，
因为每个服务的synchronized或者lock锁都是只有当前服务能访问，不能实现服务之间的排他性。

分布式锁有三种实现方式

1. MySQL实现分布式锁

原理：

在数据库层面加锁处理，在一个线程修改数据查询数据的时候进行for update处理。这样其他线程在查询数据的时候就会阻塞，必须等当前
线程处理完才能执行for update查询语句。

步骤：

1. 开启事务
2. 执行select * from table where id = ? for update语句
3. 提交事务

问题：

一旦有某个线程处理逻辑时开启了事务，但是抛出异常了，那么就会导致事务无法提交，其他线程永远拿不到数据库锁，导致死锁问题。

2.Redis+RUA脚本实现分布式锁

原理：

1. redis中有nx 和 ex操作，其中nx表示当前key不存在时才执行成功，返回0表示失败，返回1表示成功；ex表示过期时间。
2. 当加锁的时候执行nx操作，如果当前有线程持有锁则设置失败返回0，否则成功返回1.
3. 释放锁的时候执行del操作。
4. ex可以防止死锁问题，如果有个线程执行setnx操作了由于异常不执行del释放锁操作，那么其他线程永远无法拿到锁。

要解决的问题：

1. 如何避免死锁问题：

设置ex过期时间。

2. 如何保证锁不会被其他线程释放：

通过redis存储的value来控制，将value作为线程的唯一标识，只有当前线程的解锁标识和设置的value相同时才能删除当前key。

3. 如何保证在释放锁时如何保证查询value值、必对value值、删除key操作的原子性

使用RUA脚本：f(redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1]) then return redis.call(‘del’, KEYS[1]) end return 0；传入
客户端的唯一标识和redis拿到的value对比，如果相同则删除key，否则不删除。

4. 如何评估redis中key的过期时间

使用守护线程：

1. 守护线程的特点是，当主线程销毁时，守护线程随机销毁
2. 在加锁的时候，开启一个守护线程。
3. 守护线程的操作是，在key将要失效的时候进行续期操作。
4. 这样做的好处是在解决了死锁问题的同时，如果业务逻辑执行比较慢的话也不会导致锁自动失效的问题

5. Redis宕机问题

假设一个客户端在加锁的时候，master实例突然宕机，没有向slave同步数据，其中一个slave升级为master,另一个实例重新获取锁，这种情况下锁的安全性被打破。

redis作者提出RedLock概念：

1. 客户端记录当前时间戳T1,并设置锁的TTL时间
2. 在服务器创建5个redis实例，非集群，不存在数据同步问题。
3. 依次从5个redis实例去获取锁，相同的key-value,获取锁时要设置网络连接和响应的超时时间，该时间要小于锁TTL时间，避免客户端死等。
4. 客户端记录最后一个获取锁成功的时间戳(因为有可能在五个Redis中有宕机发生就获取锁失败了)T2，和获取锁成功的个数n,其中n要大于等于3（半数以上节点获取重构）且T2-T1要小于TTL才算获取成功。
5. 锁的时间为TTL - 取锁的时间；
6. 如果加锁失败，客户端向所有Redis实例发送解锁请求。

其中有三个要解决的问题（NPC）：

1. Network Delay: 网络延迟问题
2. Process Pause: 进程暂停问题
3. Clock Drift: 时钟漂移问题（客户端服务器和Redis服务器时间不一致）

3. Zookeeper实现分布式锁

Zookeeper分布式锁时基于临时顺序节点实现的.
要解决的问题：

1. 如何实现互斥性：Zookeeper中的节点类似文件系统的目录结构，当对其中一个节点加锁，其他线程就不能再创建了。
2. 如何加锁解锁：当客户端连接Zookeeper后创建节点，断开连接删除节点
3. 如何解决高可用问题：使用顺序节点+watch机制，当客户端加锁时会在目录下创建一个字子点并记录创建顺序节点，然后判断创建的顺序节点是否为第一个节点，如果是，加锁成功，如果不是watch上一个节点以此类推，
   如果加锁成功的客户端断开连接，那么监听该顺序节点的客户端就可以去获取锁，这样就减轻了高并发下的zookeeper压力，实现高可用。

实现原理：

1. 创建临时顺序节点：每个客户端访问zk会创建临时节点，（例如/locks）下创建一个临时顺序节点。
2. 获取所有子节点并排序：客户端通过getChildren获取/locks下的所有子节点，并对这些子节点按照它们的序号进行排序。
3. 判断锁的拥有者：客户端检查它创建的节点是不是排序后的第一个节点，如果是，则获取到锁；如果不是，则监视排序后的前一个节点。
4. 等待或者阻塞：如果这个节点不是第一个，客户端就会注册对前一个节点的监视器，并进入等待状态，直到前一个节点被删除释放锁。
5. 释放锁：当客户端完成操作，释放锁时，会删除它创建的临时节点，然后通知监视器上的等待节点。