業務場景分析

多個并發請求同時修改同一份數據， 比如多個營業員并發對同一個客戶的資料進行修改。 同時修改同一份數據會并發沖突，導致數據不正確的可能，對業務產生不可預估的影響。目前幾乎很多大型網站及應用都是分布式部署的，分布式場景中的數據一致性問題一直是一個比較重要的話題。

解決方案

對于分布式鎖可以基于數據庫實現分布式鎖 ，但帶來的問題是性能不足，無法滿足大型應用的高并發使用場景。這時基于緩存（Redis等）去實現分布式鎖，帶來了顯著性能優勢。

Redis實現分布式鎖的原理是基于: 存在判斷KEY是否存在的命令，以及KEY設置TTL，防止死鎖的機制。

下面是一個簡單的實現思路：

（1）獲取鎖的時候，使用setnx加鎖，并使用expire命令為鎖添加一個超時時間，超過該時間則自動釋放鎖，鎖的value值為一個隨機生成的UUID，通過此在釋放鎖的時候進行判斷。

（2）獲取鎖的時候還設置一個獲取的超時時間，若超過這個時間則放棄獲取鎖。

（3）釋放鎖的時候，通過UUID判斷是不是該鎖，若是該鎖，則執行delete進行鎖釋放。

由于開源已經有非常多成熟的方案， 下面是基于redisson（一個開源的JAVA redis庫）實現分布式鎖，可參考如下示例：

maven

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.25.0</version>
</dependency>

示例代碼

RLock?lock?=?redisson.getLock("myLock");

//?traditional?lock?method
lock.lock();

//?or?acquire?lock?and?automatically?unlock?it?after?10?seconds
lock.lock(10,?TimeUnit.SECONDS);

//?or?wait?for?lock?aquisition?up?to?100?seconds?
//?and?automatically?unlock?it?after?10?seconds
boolean?res?=?lock.tryLock(100,?10,?TimeUnit.SECONDS);
if?(res)?{
???try?{
?????...
???}?finally?{
???????lock.unlock();
???}
}