锁和分布式锁

锁的由来 ：

多线程环境中，经常遇到多个线程访问同一个 共享资源 ，这时候作为开发者必须考虑如何维护数据一致性，这就需要某种机制来保证只有满足某个条件（获取锁成功）的线程才能访问资源，而不满足条件（获取锁失败）的线程只能等待，在下一轮竞争中来获取锁才能访问资源。

两个知识点：

1.高级缓存Cache

CPU为了提高处理速度，不和内存直接进行交互，而是使用Cache。

可能引发的问题：

如果多个处理器同时对共享变量进行读改写操作 （i++就是经典的读改写操作），那么共享变量就会被多个处理器同时进行操作，这样读改写操作就不是原子的了，操作完之后共享变量的值会和期望的不一致。

造成此结果的原因：

多个处理器同时从各自的缓存中读取变量i，分别进行加1操作，然后分别写入 系统内存中。

处理器层面的解决方案：

处理器使用总线锁就是来解决这个问题的。所谓总线锁就是使用处理器提供的一个 LOCK＃信号，当一个处理器在总线上输出此信号时，其他处理器的请求将被阻塞住，那么该处理器可以独占共享内存。

2.CAS(Compare And Swap)+volatile

CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。执行CAS操作的时候，将内存位置的值与预期原值比较，如果相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。

java的Atomic以及一些它自带的类中的cas操作都是通过借助cmpxchg指令完成的。他保证同一时刻只能有一个线程cas成功。

举个例子

以AtomicIneger的源码为例来看看CAS操作：

for（；；）表示循环，只有当if判断为true才退出。而if判断的内容就是是否CAS成功。

volatile的作用：

1）将当前处理器缓存行的数据写回到系统内存。

2）这个写回内存的操作会使在其他CPU里缓存了该内存地址的数据无效。

循环CAS+volatile是实现锁的关键。

Lock锁的部分细节

不同场景锁的表现不同：独占？共享？读写？

分布式锁(redis的简单实现)

分布式锁实现的三个核心要素：

• 1.加锁

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。

若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。
时间复杂度：
O(1)
返回值：
设置成功，返回 1 。
设置失败，返回 0 。

当一个线程执行setnx返回1，说明key原本不存在，该线程成功得到了锁；当一个线程执行setnx返回0，说明key已经存在，该线程抢锁失败。

• 2.解锁

有加锁就得有解锁。当得到锁的线程执行完任务，需要释放锁，以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式是执行del指令，伪代码如下：

del（key）

释放锁之后，其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。

• 3.设置超时时间

如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住，别的线程再也别想进来。

所以，setnx的key必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。setnx不支持超时参数，所以需要额外的指令，伪代码如下：

expire（key， 30）

综合起来，我们分布式锁实现的第一版伪代码如下：

if（setnx（key，1） == 1）{
    expire（key，30）
    do something ......
    del（key）
    }

上述代码的问题：

• 1 setnx和expire的非原子性

setnx刚执行成功，还未来得及执行expire指令，节点1 Duang的一声挂掉了。

这样一来，这个锁就长生不死了。

解决方案：

Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，伪代码如下：

set（key，1，30，NX）

• 2 del 导致误删

可以在del释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁

至于具体的实现，可以在加锁的时候把当前的线程ID当做value，并在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的ID。

加锁：

String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）

解锁：

if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
    del(key)
}

这样做又隐含了一个新的问题，判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。

这一块要用 Lua 脚本来实现：

String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));

redis官方说：eval命令在执行lua脚本时会当作一个命令去执行，并且直到命令执行完成 redis 才会去执行其他命令，所以就变成了一个原子操作。

• 3出现并发的可能性

进程1在超时时间内未执行完代码，此时进程2是可以获取锁的，会出现两个进程同时访问一个资源的情况。

解决方案：可以在进程1所在的jvm环境中开一个线程专门用来“续命”，当需要解锁的时候，通知这个续命线程结束执行。

private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";

    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 线程Id
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }

private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */
    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;

    }