解决高并发问题的心路历程
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对于很多没有接触过高并发项目的程序员来说，锁这个概念熟悉又陌生。为什么这么说，因为我们常听常看这个概念，却没怎么遇到过这个问题。事实上，对于一个传统的写管理页面的程序员来说，这个问题太少见了，但也并非一定遇不到。下面我就介绍一个做管理页面时遇到的并发问题。
前端框架layui
不少人都写过上传，但这里介绍的是多图片上传，在layui（不局限）中允许你选多张图片来上传，可以在layui官方实例中尝试，点击这里体验。
当你选择多张图片上传后，会发现前端框架发起了多个上传请求，一张图片对应一个请求，而且这些请求发起的时间间隔非常非常短，短到足以让多个请求产生的多个事务争抢，短到会让你发现，原来你之前写的很多代码并不是没问题，只是没有达到触发它们产生问题的条件，也解释了为什么一个项目运行的久了，总有些脏数据，有些脏数据好没道理，让你一度以为肯定是因为莫名其妙的外部因素，绝对不是你的代码问题，但事实上，你的代码真的有可能有很多问题。
这里啰嗦一下，举个简单的栗子来阐述并发问题，就好比你在穿马路的时候，你想要到马路对面去，这时候，你会往前往后看看是否有车辆，如果没有车辆，我们就过马路，并且我们一直都是这么过的，似乎也从没有什么问题，但是这仅仅是在马路上车辆不多，并且车速也不快的情况，试想，如果在你确认马路前后都没有车辆后，后方突然有一辆汽车从拐角处出来，并以极快速度驶来，悲剧可能就发生了。代码也是这个道理。
我这里解释一下我所说的业务场景，以及代码产生问题的原因。（如果不能理解这个业务场景，那下面的处理方式就很难理解了）
场景：当我在前端页面上选择多张图片的时候，后端需要做三个操作，涉及到两张表。
一张上传图片的条件表(product_image)，一张图片表(product_image_list)，product_image_list里面的url记录了上传的图片地址，product_image的主键id与product_image_list的img_id是外键关系，以此形成一对多关系（对于理解非常重要）。这里业务需求简化了说就是在product_image表中，type和product_id这条记录是唯一的，即
上面这条记录在product_image中只可能存在一条，而另一张表中的记录则如下：
上面说了代码要做三个操作：
1、判定product_image中是否存在上面那条记录，如果有，则取这条记录的id，如果没有则新增这条记录，总之我要这条记录的id。
2.上传图片
3.如果图片上传成功，则把上传成功的地址记录到product_image_list中，如上图。
相信这个业务不难理解，上图有三条记录，说明product_id=180019和type=0的上传条件已经上传了三张图片。
结合注释不难理解。(代码中倒数第三行插入数据，mybatis会将主键返回到对象中）
如果没有并发，那么以上代码没有任何问题。
但如果有并发，就会出现一种奇异的错误，现在我同时选两张图片上传，layui同时发起两个请求，两个请求同时到后端，经由前端控制器转发到相应的controller，然后到service时，同时执行上面的代码，然后同时查询这条记录是否存在，然后同时发现，这条记录不存在，然后执行插入操作，结果执行完后，你发现product_image中出现了两条数据，于是就错了。
如果你没理解上面的讲述，那么建议你再看一遍，因为下面我将就上面这个问题，多维度讨论。
1、不是说有事务吗？怎么没生效？
相信很多没接触过这类问题的人都会这么想，毕竟平时写代码只需要考虑这条数据是否写入成功，对于事务只是粗浅的理解到commit和rollback的程度，事务的原子性、持久性、一致性都好理解，但事实上，在处理高并发问题时，事务的隔离性是需要被重点对待的。
这里所用的是MySQL的InnoDB，隔离级别（不做重点讲述）有read-uncommitted、read-committed、repeatable-read、serializable，默认隔离级别为repeatable-read，有些文档上写了这种隔离级别没法避免幻读，但事实上InnoDB是的事务是通过MVCC来实现的，是可以解决幻读的问题的。
那么是事务没生效吗?我们可以试着故意写错代码看事务是否会回滚，会发现它当然是生效的。
上面这段代码可以注解到类上或者方法上，表明事务生效。
isolation = Isolation.DEFAULT这段代码表明，spring框架会沿用数据库的隔离程度，并不会冲突。（不写默认）
那么就是说，数据库的隔离程度生效了，却没能阻止上面的错误，是这样吗？
答案是肯定的。
MVCC实现的可重复读虽然可以避免很多问题，但却没法避免上面的业务问题（具体可以仔细理解可重复读）。
2、那既然事务生效了，而事务又不能解决这个问题，那该怎么办？加锁么？
相信很多人的第一直觉就是这个，因为我们在JAVA SE中学到的唯一对付并发问题的办法就是这个了。那我们是不是只需要在读和写上加个锁就可以了呢？毕竟我们只需要这段代码是原子操作就可以了。
但很可惜的，如果不涉及到数据操作的话，这段代码是可行的。可是数据库中的数据除非已经提交了，否则即便两个请求在锁定的代码块串行了，依旧没法有办法被其它事务读取，那难道要我们把事务隔离程度换成未提交读吗？当然是不行的，事实证明，如果你换成未提交读， 会报出你更看不懂的错误。
这时，你灵机一动，既然锁住的代码块因为没提交而逻辑错误，那我们为什么不锁到一个事务提交完后再让下一个事务进来呢？
可是代码该怎么实现呢？
很简单，我们只需要再controller中加这个锁就可以了，事实证明，这个方法是可行的。
但如果对这个问题仅止步于此，我也不必写这篇文章了。
因为这个方法虽然解决了问题，但这种锁的开销太大了，更何况这里还需一个上传文件的操作，如果上传的时间太长，难道其它请求就这么一直阻塞下去？当然是不行的。
3、所以如果要减小开销，那么这个锁就必定要加在service中了，可是该怎么加呢？
我们刚才在service中加锁是因为数据还没提交，所以下个事务读取的时候，依旧读到的是没有数据，那我们是不是可以用不用提交就能够读取到的数据呢？
这是当然的。
这就好比，我们需要一个信号来判断下一步来怎么操作。在这个业务中，我们需要判断product_image中是否有数据，而这个数据存在与否，其实就是对应一个1或者0，并且是一个不受当前MySQL控制的1或者0，这个信号怎么表达呢？有太多太多方法可以表达，你甚至可以在计算机上用建一个文件是否成功来表达，但这里用这种方法显然不适合（总不见得一条记录一个文件，那岂不是要成千上万个文件），我们这里有更合适的东西，那就是Redis数据库，利用Redis的独立性，我们完全可以用一个KEY来表达这个信息。事实上，这个信息，就是锁，一个更广义的，不局限于JAVA API的抽象的锁的概念。
上面的代码还是很好理解，设定key的规则为product_image:type:productId，那么我们只需要判断这个key在redis中是否存在，如果不存在，则我们在MySQL和Redis中双写这条数据，并将id返回，如果存在，则直接将这个id返回，这里的判断条件成了Redis中的一条数据，不再受MySQL事务的制约，因此看似很完美的解决了这个问题。
当你写完上面的代码，运行结束，发现确实可行的时候，也许大喜过望，这个问题终于得到了解决，然而，我们的眼光应该不局限于此了。因为如果代码不做分布式的话，那确实没什么问题，但如果以上代码被布到不同的服务器上，甚至还做了负载均衡，那么请问sync这样的JAVA API还有用么？
当然没用了，sync只能锁定一个线程，但现在都不在一个服务器上，遑论解决并发？！
还有一个问题，那就是如果Redis做了集群的话，那以上代码会有一致性问题。怎么理解呢？Redis集群中，不算数据分片，只是主从模式的读写是分离的，那么也就是说，写是由主Redis来完成，读是由众多从Redis来完成，但以上代码的设计，如果主和从之间的数据存在延时该怎么办呢？对于这种强一致性问题的业务岂不是完蛋？事实上数据一致性问题也是分布式中常见的问题。
4、这也不行，那也不行，难道就没有完美的解决方案吗？
办法当然有，既然主从存在数据一致性的问题，那么我们是不是可以用写命令来作为信号判断呢？因为写命令就只会由主Redis来处理，这样不就能够解决了？Redis中就有这么一个命令，SETNX这个命令是Redis中分布式锁的基础。
我这个项目中还没集成队列，如果集成队列很多补偿措施就能够写的很好，这里的代码也并非完全没有问题。代码中最后几行是让线程沉睡100ms，事实上如果有队列，重新塞入队列即可。 但我相信，利用setnx来解决这类问题的理念已经传达到了，这就是分布式锁。不再局限于sync，也不受分布式，集群等影响的一个广义的锁的概念。