1 分布式锁(分别通过数据库、Redis、Zookeeper三种方式实现)
1、什么是锁
场景描述
锁在JAVA中是一个非常重要的概念，尤其是在当今的互联网时代，高并发的场景，更是离不开锁。那么锁到底是什么呢？在计算机科学中，锁(lock)或互斥(mutex)是一种同步机制，用于在有许多执行线程的环境中强制对资源的访问限制。锁旨在强制实施互斥排他、并发控制策略。咱们举一个生活中的例子：大家都去过超市买东西，如果你随身带了包呢，要放到储物柜里。咱们把这个例子再极端一下，假如柜子只有一个，现在同时来了3个人A，B，C都要往这个柜子里放东西。这个场景就构造了一个多线程，多线程自然离不开锁。如下图所示：
A，B，C都要往柜子里放东西，可是柜子只能放一件东西，那怎么办呢？这个时候就引出了锁的概念，3个人谁抢到了柜子的锁，谁就可以使用这个柜子，其他人只能等待。比如：C抢到了锁，C可以使用这个柜子。A和B只能等待，等C使用完了，释放锁以后，A和B再争抢锁，谁抢到了，再继续使用柜子。
代码实例
我们再将上面的场景反映到程序中，首先创建一个柜子的类：
public class Cabinet {
//柜子中存储的数字
private int storeNumber;
public void setStoreNumber(int storeNumber){
this.storeNumber = storeNumber;
}
public int getStoreNumber(){
return this.storeNumber;
}
}
柜子中存储的是数字。
然后我们将3个用户抽象成一个类：
public class User {
//柜子
private Cabinet cabinet;
//存储的数字
private int storeNumber;
public User(Cabinet cabinet,int storeNumber){
this.cabinet = cabinet;
this.storeNumber = storeNumber;
}
//使用柜子
public void useCabinet(){
cabinet.setStoreNumber(storeNumber);
}
}
在用户的构造方法中，需要传入两个参数，一个是要使用的柜子，另一个是要存储的数字。到这里，柜子和用户都已经抽象成了类，接下来我们再写一个启动类，模拟一下3个用户使用柜子的场景：
public class Starter {
public static void main(String[] args){
Cabinet cabinet = new Cabinet();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 3; i++){
final int storeNumber = i;
es.execute(()->{
User user = new User(cabinet,storeNumber);
user.useCabinet();
System.out.println("我是用户"+storeNumber+",我存储的数字是："+cabinet.getStoreNumber());
});
}
es.shutdown();
}
}
我们仔细看一下这个main函数的过程：
- 首先创建一个柜子的实例，由于场景中只有一个柜子，所以我们只创建了一个柜子实例。
- 然后我们新建了一个线程池，线程池中有3个线程，每个线程执行一个用户的操作。
- 再来看看每个线程具体的执行过程，新建用户实例，传入的是用户使用的柜子，我们这里只有一个柜子，所以传入这个柜子的实例，然后传入这个用户要存储的数字，分别是1,2,3，也分别对应着用户A，用户B和用户C。
- 再调用使用柜子的操作，也就是向柜子中放入要存储的数字，然后立即从柜子中取出数字并打印出来。
我们运行一下main函数，看看打印的结果是什么？
我是用户0,我存储的数字是：2
我是用户2,我存储的数字是：2
我是用户1,我存储的数字是：2
从结果中我们可以看出，3个用户在柜子中存储的数字都变成了2。我们再次运行程序，结果如下：
我是用户1,我存储的数字是：1
我是用户2,我存储的数字是：1
我是用户0,我存储的数字是：1
这次又变成了1。这是为什么呢？问题就出在user.useCabinet()这个方法上，这是因为柜子这个实例没有加锁的原因，3个用户并行的执行，向柜子中存储他们的数字，虽然是3个用户并行的同时操作，但是在具体赋值时，也是有顺序的，因为变量storeNumber只占有一块内存，storeNumber只存储一个值，存储最后的线程所设置的值。至于哪个线程排在最后，则完全不确定。赋值语句完成后，进入到打印语句，打印语句取storeNumber的值并打印，这时storeNumber存储的是最后一个线程所设置的值，3个线程取到的值是相同的，就像上面打印的结果一样。
那么如何解决这个文体呢？这就引出了我们要讲解的重点内容——锁。我们在赋值语句上加锁，这样当多个线程(本文当中的多个用户)同时赋值时，谁抢到了这把锁，谁才能赋值。这样保证同一时刻只能有一个线程进行赋值操作，避免了之前的混乱的情况。
那个在程序中如何加锁呢？这就要使用JAVA中的一个关键字——synchronized。synchronized分为synchronized方法和synchronized同步代码块。下面我们看一下两者的具体用法：
- synchronized方法，顾名思义，是吧synchronized关键字写在方法上，它表示这个方法是加了所的，当多个线程同时调用这个方法时，只有获得锁的线程才可以执行。我们看一下下面的例子：
public synchronized String getTicket(){
return "xxx";
}
我们可以看到getTicket()方法加了锁，当多个线程并发执行的时候，只有获得锁的线程才可以执行，其他线程只能等待。
- 我们再来看看synchronized块，synchronized块语法是：
synchronized (对象锁){
……
}
我们将需要加锁的语句都写在synchronized块内，而在对象锁的位置，需要填写锁的对象，他的含义是，当多个线程并发执行时，只有获得你写的这个对象的锁，才能执行后面的语句，其他的线程只能等待。synchronized块通常的写法是synchronized(this)，这个this是当前类的实例，也就是说获得当前这个类的对象的锁，才能执行这个方法，这样写的效果和synchronized方法时一样的。
再回到我们的示例当中，如何解决storeNumber混乱的问题呢？咱们可以在设置storeNumber的方法上加锁，这样保证同时只有一个线程能调用这个方法。如下所示：
public class Cabinet {
//柜子中存储的数字
private int storeNumber;
public synchronized void setStoreNumber(int storeNumber){
this.storeNumber = storeNumber;
}
public int getStoreNumber(){
return this.storeNumber;
}
}
我们在set方法上加了synchronized关键字，这样在存储数字时，就不会并行的执行了，而是哪个用户抢到锁，哪个用户执行存储数字的方法。我们再运行一下main函数，看看运行的结果：
我是用户1,我存储的数字是：1
我是用户2,我存储的数字是：1
我是用户0,我存储的数字是：1
咦？结果还是混乱的，为什么？我们再检查一下代码：
es.execute(()->{
User user = new User(cabinet,storeNumber);
user.useCabinet();
System.out.println("我是用户"+storeNumber+",我存储的数字是："+cabinet.getStoreNumber());
});
我们可以看到在useCabinet和打印的方法是两个语句，并没有保持原子性，虽然在set方法上加了锁，但是在打印时又存在了一个并发，打印语句是有锁的，但是不能确定哪个线程去执行。所以这里，我们要保证useCabinet和打印的方法的原子性，我们使用synchronized块，但是synchronized块里的对象我们使用谁的？这又是一个问题，user还是cabinet？当然是cabinet，因为每个每个线程都初始化了user，总共有3个user对象了，而cabinet对象只有一个，所以synchronized要用cabinet对象。如下：
synchronized (cabinet){
user.useCabinet();
System.out.println("我是用户"+storeNumber+",我存储的数字是："+cabinet.getStoreNumber());
}
我们再去运行一下：
我是用户1,我存储的数字是：1
我是用户2,我存储的数字是：2
我是用户0,我存储的数字是：0
由于我们加了synchronized块，保证了存储和取出的原子性，这样用户存储的数字和取出的数字就对应上了，不会造成混乱。
最后我们通过一张图说明一下上面的整体情况：
如上图所示，线程A，线程B，线程C同时调用cabinet类的setStoreNumber方法，线程B获得了锁，所以线程B可以执行setStoreNumber的方法，线程A和线程C只能等待。
2、Java中单体应用锁的局限性&分布式锁
前面内容中讲到的锁都是由JDK官方提供的锁的解决方案，也就是说这些锁只能在一个JVM进程内有效，我们把这种锁叫做单体应用锁。但是，在互联网告诉发展的今天，单体应用锁能够满足我们的需求吗？
互联网系统架构的演进
在互联网系统发展之初，系统比较简单，消耗资源小，用户访问量也比较少，我们只部署一个Tomcat应用就可以满足需求。系统架构图如下：
一个Tomcat可以看做是一个JVM进程，当大量的请求并发到达系统时，所有的请求都落在这唯一的一个Tomcat上，如果某些请求方法是需要加锁的，比如：秒杀扣减库存，是可以满足需求的，这和我们前面章节所讲的内容是一样的。但是随着访问量的增加，导致一个Tomcat难以支撑，这时我们就要集群部署Tomcat，使用多个Tomcat共同支撑整个系统。系统架构图如下：
上图中，我们部署了两个Tomcat，共同支撑系统。当一个请求到达系统时，首先会经过Nginx，Nginx主要是做负载转发的，它会根据自己配置的负载均衡策略将请求转发到其中一个Tomcat中。当大量的请求并发访问时，两个Tomcat共同承担所有的访问量，这时，我们同样在秒杀扣减库存的场景中，使用单体应用锁还能满足要求吗？
单体应用锁的局限性
如上图所示，在整个系统架构中，存在两个Tomcat，每个Tomcat是一个JVM。在进行秒杀业务的时候，由于大家都在抢购秒杀商品，大量的请求同时到达系统，通过Nginx分发到两个Tomcat上。我们通过一个极端的案例场景，可以更好地理解单体应用的局限性。假如，秒杀商品的数量只有1个，这时，这些大量的请求当中，只有一个请求可以成功的抢到这个商品，这就需要在扣减库存的方法上加锁，扣减库存的动作只能一个一个去执行，而不能同时去执行，如果同时执行，这1个商品可能同时被多个人抢到，从而产生超卖现象。加锁之后，扣减库存的动作一个一个去执行，凡是将库存扣减为负数的，都抛出异常，提示该用户没有抢到商品。通过加锁看似解决了秒杀的问题，但是事实真的是这样吗？
我们看到系统中存在两个Tomcat，我们加的锁是JDK官方提供的锁，这种锁只能在一个JVM下起作用，也就是在一个Tomcat内是没问题的。当存在两个或两个以上的Tomcat时，大量的并发请求分散到不同的Tomcat上，在每一个Tomcat中都可以防止并发的产生，但是在多个Tomcat之间，每个Tomcat中获得的这个请求，又产生了并发，从而产生超卖现象。这也就是单体应用锁的局限性，它只能在一个JVM内加锁，而不能从这个应用层面去加锁。
那么这个问题如何解决呢？这就需要使用分布式锁了，在整个应用层面去加锁。什么是分布式锁呢？我们怎么去使用分布式锁呢？
什么是分布式锁
在说分布式锁之前，我们看一下单体应用锁的特点，单体应用锁是在一个JVM进程内有效，无法跨JVM、跨进程。那么分布式锁的定义就出来了，分布式锁就是可以跨越多个JVM、跨越多个进程的锁，这种锁就叫做分布式锁。
分布式锁的设计思路
在上图中，由于Tomcat是由Java启动的，所以每个Tomcat可以看出一个JVM，JVM内部的锁是无法跨越多个进程的。所以，我们要实现分布式锁，我们只能在这些JVM之外去寻找，通过其他的组件来实现分布式锁。系统架构如下图所示：
两个Tomcat通过第三方的组件实现跨JVM、跨进程的分布式锁。这就是分布式锁的解决思路，找到所有JVM可以共同访问的第三方组件，通过第三方组件实现分布式锁。
目前存在的分布式的解决方案
分布式锁都是通过第三方组件来实现的，目前比较流行的分布式锁的解决方案有：
- 数据库，通过数据库可以实现分布式分布式锁，但是在高并发的情况下对数据库压力比较大，所以很少使用。
- Redis，借助Redis也可以实现分布式锁，而且Redis的Java客户端种类很多，使用的方法也不尽相同。
- Zookeeper，Zookeeper也可以实现分布式锁，同样Zookeeper也存在多个Java客户端，使用方法也不相同。
3、Java中锁的解决方案
乐观锁与悲观锁
乐观锁与悲观锁应该是每个开发人员最先接触的两种锁。小编最早接触的就是这两种锁，但是不是在Java中接触的，而是在数据库当中。当时的应用场景主要是在更新数据的时候，更新数据这个场景也是使用锁的非常主要的场景之一。更新数据的主要流程如下：
- 检索出要更新的数据，供操作人员查看；
- 操作人员更改需要修改的数据；
- 点击保存，更新数据。
这个流程看似简单，但是我们用多线程的思维去思考，这也应该算是一种互联网思维吧，就会发现其中隐藏着问题。我们具体看一下：
- A检测出数据；
- B检测出数据；
- B修改了数据；
- A修改数据，系统会修改成功吗？
当然啦，A修改成功与否，要看程序怎么写。咱们抛开程序，从常理考虑，A保存数据的时候，系统要给提示，说“您修改的数据已被其他人修改过，请重新查询确认”。那么我们程序中要怎么实现呢？
- 在检索数据时，将数据的版本号(version)或者最后更新时间一并检索出来；
- 操作员更改数据以后，点击保存，在书库执行update操作；
- 执行update操作时，用步骤1检索出来的版本号或者最后的更新时间与数据库中的记录作比较；
- 如果版本号或者最后更新时间一致，则可以更新；
- 如果不一致，就要给出上面的提示；
上述的流程就是乐观锁的实现方式。在Java中乐观锁并没有确定的方法，或者关键字，他只是一个处理流程、策略。咱们看懂上面的例子之后，再来看看Java中乐观锁。
乐观锁，它是假设一个线程在获取数据的时候不会被其他线程更改数据，就像上面的例子那样，但是在更新数据的时候会校验数据有没有被修改过。它是一种比较交换的机制，简称CAS(Compare And Swap)机制。一旦检测到有冲突产生，也就是上面说到的版本号或者最后更新时间不一致，它是会进行重试，直到没有冲突为止。
乐观锁的机制如图所示：
咱们看一下Java中最常见的i++，咱们思考一个问题，i++它的执行顺序是什么样子的？它是线程安全的吗？当多个线程并发执行i++的时候，会不会有问题？接下来咱们通过程序看一下：
public class Test {
private int i=0;
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
//线程池：50个线程
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
//闭锁
CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(5000);
for (int i = 0;i < 5000; i++){
es.execute(()->{
test.i++;
cdl.countDown();
});
}
es.shutdown();
try {
//等待5000个任务执行完成后，打印出执行结果
cdl.await();
System.out.println("执行完成后，i="+test.i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
上面的程序中，我们模拟了50个线程同时执行i++，总共执行5000次，按照常规的理解，得到的结果应该是5000，我们运行一下程序，看看之心结果如何：
执行完成后，i=4975
执行完成后，i=4986
执行完成后，i=4971
这时我们运行3次以后得到的结果，可以看到每次执行的结果都不一样，而且不是5000，这是为什么？这就说明i++并不是一个原子性的操作，在多线程的情况下并不安全。我们把i++的详细执行步骤拆解一下：
- 从内存中取出i的当前值；
- 将i的值加1；
- 将计算好的值放入到内存当中；
这个流程和我们上面讲解的数据库的操作流程是一样的。在多线程的场景下，我们可以想象一下，线程A和线程B同时从内存中取出i的值，假如i的值是1000，然后线程A和线程B再同时执行+1的操作，然后把值再放入内存当中，这时，内存中的值是1001，而我们期望的值是1002，正是这个原因，导致了上面的错误。那么我们如何解决呢？在Java1.5以后，JDK官方提供了大量的原子类，这些类的内部都是基于CAS机制的，也就是使用了乐观锁。我们将上面的程序稍微改造一下，如下：
public class Test {
private AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(5000);
for (int i = 0;i < 5000; i++){
es.execute(()->{
test.i.incrementAndGet();
cdl.countDown();
});
}
es.shutdown();
try {
cdl.await();
System.out.println("执行完成后，i="+test.i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
我们将变量i的类型改为AtomicInteger，AtomicInteger是一个原子类。我们在之前调用i++的地方改成了i.incrementAndGet()，incrementAndGet()方法采用了CAS机制，也就是说使用了乐观锁。我们再运行一下程序，看看结果如何。
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
我们同样执行了3次，3次的结果都是5000，符合了我们预期。这个就是乐观锁。我们对乐观锁稍加总结，乐观锁在读取数据的时不做任何限制，而是在更新数据的时候，进行数据的比较，保证数据的版本一致时再更新数据。根据他的这个特点，可以看出乐观锁适用于读操作多，而写操作少的场景。
悲观锁与乐观锁恰恰相反，悲观锁从读取数据的时候就显式的加锁，直到数据更新完成，释放锁为止。在这期间只能有一个线程去操作，其他的线程只能等待。在java中，悲观锁可以使用synchronized关键字或者ReentrantLock类来实现。还是上面的例子，我们分别使用这两种方式来实现一下。首先是使用synchronized关键字来实现：
public class Test {
private int i=0;
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(5000);
for (int i = 0;i < 5000; i++){
es.execute(()->{
//修改部分 开始
synchronized (test){
test.i++;
}
//修改部分 结束
cdl.countDown();
});
}
es.shutdown();
try {
cdl.await();
System.out.println("执行完成后，i="+test.i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
我们唯一的改动就是增加了synchronized块，它锁住的对象是test，在所有线程中，谁获得了test对象的锁，谁才能执行i++操作。我们使用了synchronized悲观锁的方式，使得i++线程安全。我们运行一下，看看结果如何。
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
我们运行3次，结构都是5000，符合预期。接下来，我们再使用ReentrantLock类来实现悲观锁。
public class Test {
//添加了ReentrantLock锁
Lock lock = new ReentrantLock();
private int i=0;
public static void main(String[] args) {
Test test = new Test();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(50);
CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(5000);
for (int i = 0;i < 5000; i++){
es.execute(()->{
//修改部分 开始
test.lock.lock();
test.i++;
test.lock.unlock();
//修改部分 结束
cdl.countDown();
});
}
es.shutdown();
try {
cdl.await();
System.out.println("执行完成后，i="+test.i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
我们在类中显式的增加了Lock lock = new ReentrantLock();，而且在i++之前增加了lock.lock()，加锁操作，在i++之后增加了lock.unlock()释放锁的操作。我们同样运行3次，看看结果。
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
执行完成后，i=5000
3次运行结果都是5000，完全符合预期。我们再来总结一下悲观锁，悲观锁从读取数据的时候就加了锁，而且在更新数据的时候，保证只有一个线程在执行更新操作，没有像乐观锁那样进行数据版本的比较。所以悲观锁适用于读相对少，写相对多的操作。
公平锁与非公平锁
从名字不难看出，公平锁在多线程情况下，对待每个线程都是公平的；而非公平锁恰好与之相反。从字面上理解还是有些晦涩难懂，我们还是举例说明，场景还是去超市买东西，在储物柜存东西的例子。储物柜只有一个，同时来了3个人使用储物柜，这时A先抢到了柜子，A去使用，B和C自觉进行排队。A使用完以后，后面排队的第一个人将继续使用柜子，这就是公平锁。在公平锁当中，所有的线程都自觉排队，一个线程执行完以后，排在后面的线程继续使用。
非公平锁则不然，A在使用柜子的时候，B和C并不会排队，A使用完以后，将柜子的钥匙往后一抛，B和C谁抢到了谁用，甚至可能突然跑来一个D，这个D抢到了钥匙，那么D将使用柜子，这个就是非公平锁。
公平锁如图所示：
多个线程同时执行方法，线程A抢到了锁，A可以执行方法。其他线程则在队列里进行排队，A执行完方法后，会从队列里取出下一个线程B，再去执行方法。以此类推，对于每一个线程来说都是公平的，不会存在后加入的线程先执行的情况。
非公平锁如下图所示：
多个线程同时执行方法，线程A抢到了锁，A可以执行方法。其他的线程并没有排队，A执行完方法，释放锁后，其他的线程谁抢到了锁，谁去执行方法。会存在后加入的线程，反而先抢到锁的情况。
公平锁与非公平锁都在ReentrantLock类里给出了实现，我们来看一下ReentrantLock的源码：
/**
* Creates an instance of {@code ReentrantLock}.
* This is equivalent to using {@code ReentrantLock(false)}.
*/
public ReentrantLock() {
sync = new NonfairSync();
}
/**
* Creates an instance of {@code ReentrantLock} with the
* given fairness policy.
*
* @param fair {@code true} if this lock should use a fair ordering policy
*/
public ReentrantLock(boolean fair) {
sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}
ReentrantLock有两个构造方法，默认的构造方法中，sync = new NonfairSync();我们可以从字面意思看出它是一个非公平锁。再看看第二个构造方法，它需要传入一个参数，参数是一个布尔型，true是公平锁，false是非公平锁。从字面的源代码我们可以看出sync有两个实现类，分别是FairSync和NonfairSync，我们再看看获取锁的核心方法，收拾公平锁FairSync的，
@ReservedStackAccess
protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
if (c == 0) {
if (!hasQueuedPredecessors() &&
compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0)
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}
然后是非公平锁NonfairSync的，
@ReservedStackAccess
final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
if (c == 0) {
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0) // overflow
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}
通过对比两个方法，我们可以看出唯一不同之处在于!hasQueuedPredecessors()这个方法，很明显这个方法是一个队列，由此可以推断，公平锁是将所有的线程放在一个队列中，一个线程执行完成后，从队列中取出下一个线程，而非公平锁则没有这个队列。这些都是公平锁与非公平锁底层的实现原理，我们在使用的时候不用追到这么深层次的代码，只需要了解公平锁与非公平锁的含义，并且在调用构造方法时，传入true和false即可。
4、Redisson介绍
Redis有很多Java客户端，我们比较常用的有Jedis，spring-data-redis，lettuce等。今天我们介绍一个非常好用的Redis的Java客户端——Redission。我们先看一下Redis官网中介绍的Java客户端列表：
在这个列表中，我们可以看到Redission的后面有星，说明还是比较受欢迎的。再看看后面的简介，Redission是一个在Redis服务至上的，分布式、可扩展的Java数据结构。我们进入Redission的官网，看看官网是怎么介绍的。
上面一段话看起来有点晦涩难懂，总结起来可以归结为以下几点：
- Redission提供了使用Redis的最简单和最快捷的方法；
- 开发人员不需要过分关注Redis，集中精力关注业务即可；
- 基于Redis，提供了在Java中具有分布式特性的工具类；
- 使Java中的并发工具包获得了协调多机多线程并发的能力；
Redission特性
上面我们对Redission有了一个整体的印象，接下来我们来看看它有哪些特点。
支持Redis配置
Redission支持多种Redis配置，无论你的Redis是单点、集群、主从还是哨兵模式，它都是支持的。只需要在Redission的配置文件中，增加相应的配置就可以了。
支持的Java实体
Redission支持多种Java实体，使其具有分布式的特性。我们比较常用的有：AtomicLong(原子Long)、AtomicDouble(原子Double)、PublishSubscribe(发布订阅)等。
Java分布式锁与同步器
Redission支持Java并发包中的多种锁，比如：Lock(可重入锁)、FairLock(公平锁)、MultiLock(联锁)、RedLock(红锁)、ReadWriteLock(读写锁)、Semaphore(信号量)、CountDownLatch(闭锁)等。我们注意到这些都是Java并发包中的类，Redission借助于Redis又重新实现了一套，使其具有分布式的特点。以后我们在使用Redission中的这些类的时候，可以跨进程跨JVM去使用。
分布式Java集合
Redission对Java的集合也进行了封装，使其具有分布式的特性。如：Map、Set、List、Queue、Deque、BlockingQueue等。以后我们就可以在分布式的环境中使用这些集合了。
与Spring框架整合
Redission可以与Spring大家族中的很多框架进行整合，其中包括：Spring基础框架、Spring Cache、Spring Session、Spring Data Redis、Spring Boot等。在项目中我们可以轻松的与这些框架整合，通过简单的配置就可以实现项目的需求。
5、实战解决电商超卖问题
Synchronized在方法上加锁，由于事务提交是交由spring管理，在锁释放后，该线程所在的事务有可能未提交，MySQL innodb的默认隔离级别是RR，这就会导致下一个事务并不能及时获取到更新后的值，从而导致超卖。解决方案是手动提交事务，并且提交事务的操作必须在锁的控制方法内。
import com.lvxiaosha.distributeDemo.dao.OrderItemMapper;
import com.lvxiaosha.distributeDemo.dao.OrderMapper;
import com.lvxiaosha.distributeDemo.dao.ProductMapper;
import com.lvxiaosha.distributeDemo.model.Order;
import com.lvxiaosha.distributeDemo.model.OrderItem;
import com.lvxiaosha.distributeDemo.model.Product;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
import org.springframework.transaction.TransactionDefinition;
import org.springframework.transaction.TransactionStatus;
import javax.annotation.Resource;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@Service
@Slf4j
public class OrderService {
@Resource
private OrderMapper orderMapper;
@Resource
private OrderItemMapper orderItemMapper;
@Resource
private ProductMapper productMapper;
//购买商品id
private int purchaseProductId = 100100;
//购买商品数量
private int purchaseProductNum = 1;
@Autowired
private PlatformTransactionManager platformTransactionManager;
@Autowired
private TransactionDefinition transactionDefinition;
private Lock lock = new ReentrantLock();
// @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Integer createOrder() throws Exception{
Product product = null;
lock.lock();
try {
TransactionStatus transaction1 = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
product = productMapper.selectByPrimaryKey(purchaseProductId);
if (product==null){
platformTransactionManager.rollback(transaction1);
throw new Exception("购买商品："+purchaseProductId+"不存在");
}
//商品当前库存
Integer currentCount = product.getCount();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"库存数："+currentCount);
//校验库存
if (purchaseProductNum > currentCount){
platformTransactionManager.rollback(transaction1);
throw
new Exception("商品"+purchaseProductId+"仅剩"+currentCount+"件，无法购买");
}
productMapper.updateProductCount(purchaseProductNum,"xxx",new Date(),product.getId());
platformTransactionManager.commit(transaction1);
}finally {
lock.unlock();
}
TransactionStatus transaction = platformTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
Order order = new Order();
order.setOrderAmount(product.getPrice().multiply(new BigDecimal(purchaseProductNum)));
order.setOrderStatus(1);//待处理
order.setReceiverName("xxx");
order.setReceiverMobile("13311112222");
order.setCreateTime(new Date());
order.setCreateUser("xxx");
order.setUpdateTime(new Date());
order.setUpdateUser("xxx");
orderMapper.insertSelective(order);
OrderItem orderItem = new OrderItem();
orderItem.setOrderId(order.getId());
orderItem.setProductId(product.getId());
orderItem.setPurchasePrice(product.getPrice());
orderItem.setPurchaseNum(purchaseProductNum);
orderItem.setCreateUser("xxx");
orderItem.setCreateTime(new Date());
orderItem.setUpdateTime(new Date());
orderItem.setUpdateUser("xxx");
orderItemMapper.insertSelective(orderItem);
platformTransactionManager.commit(transaction);
return order.getId();
}
}数据库表设计：
/*
Navicat MySQL Data Transfer
Source Server : 本地数据库
Source Server Version : 80014
Source Host : localhost:3306
Source Database : distribute
Target Server Type : MYSQL
Target Server Version : 80014
File Encoding : 65001
Date: 2020-07-21 14:09:14
*/
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
-- ----------------------------
-- Table structure for distribute_lock
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `distribute_lock`;
CREATE TABLE `distribute_lock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`business_code` varchar(255) NOT NULL,
`business_name` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
-- ----------------------------
-- Records of distribute_lock
-- ----------------------------
INSERT INTO `distribute_lock` VALUES ('1', 'demo', 'demo演示');
-- ----------------------------
-- Table structure for order
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order`;
CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_status` int(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '订单状态 1：待支付；',
`receiver_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '收货人姓名',
`receiver_mobile` varchar(11) NOT NULL COMMENT '收货人手机号',
`order_amount` decimal(11,2) NOT NULL COMMENT '订单金额',
`create_time` time NOT NULL COMMENT '创建时间',
`create_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '创建人',
`update_time` time NOT NULL COMMENT '更新时间',
`update_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '更新人',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=46 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
-- ----------------------------
-- Records of order
-- ----------------------------
INSERT INTO `order` VALUES ('35', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '16:53:27', 'xxx', '16:53:27', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('36', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '16:53:27', 'xxx', '16:53:27', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('37', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '16:56:14', 'xxx', '16:56:14', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('38', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '16:56:14', 'xxx', '16:56:14', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('39', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:06:10', 'xxx', '17:06:10', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('40', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:09:49', 'xxx', '17:09:49', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('41', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:11:07', 'xxx', '17:11:07', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('42', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:11:07', 'xxx', '17:11:07', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('43', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:12:53', 'xxx', '17:12:53', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('44', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '17:40:24', 'xxx', '17:40:24', 'xxx');
INSERT INTO `order` VALUES ('45', '1', 'xxx', '13311112222', '5.00', '18:03:06', 'xxx', '18:03:06', 'xxx');
-- ----------------------------
-- Table structure for order_item
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order_item`;
CREATE TABLE `order_item` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_id` int(11) NOT NULL COMMENT '订单id',
`product_id` int(11) NOT NULL COMMENT '商品数量',
`purchase_price` decimal(11,2) NOT NULL COMMENT '购买金额',
`purchase_num` int(3) NOT NULL COMMENT '购买数量',
`create_time` time NOT NULL COMMENT '创建时间',
`create_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '创建人',
`update_time` time NOT NULL COMMENT '更新时间',
`update_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '更新人',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=46 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
-- ----------------------------
-- Records of order_item
-- ----------------------------
INSERT INTO `order_item` VALUES ('35', '35', '100100', '5.00', '1', '16:53:27', 'xxx', '16:53:27', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('36', '36', '100100', '5.00', '1', '16:53:27', 'xxx', '16:53:27', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('37', '37', '100100', '5.00', '1', '16:56:14', 'xxx', '16:56:14', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('38', '38', '100100', '5.00', '1', '16:56:14', 'xxx', '16:56:14', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('39', '39', '100100', '5.00', '1', '17:06:10', 'xxx', '17:06:10', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('40', '40', '100100', '5.00', '1', '17:09:49', 'xxx', '17:09:49', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('41', '41', '100100', '5.00', '1', '17:11:07', 'xxx', '17:11:07', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('42', '42', '100100', '5.00', '1', '17:11:07', 'xxx', '17:11:07', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('43', '43', '100100', '5.00', '1', '17:12:53', 'xxx', '17:12:53', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('44', '44', '100100', '5.00', '1', '17:40:24', 'xxx', '17:40:24', 'xxx');
INSERT INTO `order_item` VALUES ('45', '45', '100100', '5.00', '1', '18:03:06', 'xxx', '18:03:06', 'xxx');
-- ----------------------------
-- Table structure for product
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `product`;
CREATE TABLE `product` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`product_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '商品名称',
`price` decimal(11,2) NOT NULL COMMENT '商品金额',
`count` int(5) NOT NULL COMMENT '数量',
`product_desc` varchar(255) NOT NULL COMMENT '商品描述',
`create_time` time NOT NULL COMMENT '创建时间',
`create_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '创建人',
`update_time` time NOT NULL COMMENT '更新时间',
`update_user` varchar(255) NOT NULL COMMENT '更新人',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100101 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
-- ----------------------------
-- Records of product
-- ----------------------------
INSERT INTO `product` VALUES ('100100', '测试商品', '5.00', '1', '测试商品', '11:01:57', 'xxx', '18:03:06', 'xxx');
详细代码请见github地址：https://github.com/lvdapiaoliang/996-dev/tree/master/all-learning/DistributeLock/Distribute-demo
6、基于数据库的分布式锁
import com.lvxiaosha.distributeLock.dao.DistributeLockMapper;
import com.lvxiaosha.distributeLock.model.DistributeLock;
import com.lvxiaosha.distributeLock.model.DistributeLockExample;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@RestController
@Slf4j
public class DemoController {
@Resource
private DistributeLockMapper distributeLockMapper;
@RequestMapping("singleLock")
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public String singleLock() throws Exception {
log.info("我进入了方法！");
DistributeLock distributeLock = distributeLockMapper.selectDistributeLock("demo");
if (distributeLock==null) throw new Exception("分布式锁找不到");
log.info("我进入了锁！");
try {
Thread.sleep(20000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "我已经执行完成！";
}
}DistributeLock selectDistributeLock(@Param("businessCode") String businessCode);7、基于Redis的分布式锁
Coding演示：
- 启动redis
Redis的安装配置请参考我的另外一篇文章：
1.2 redis7.0.4安装与配置开机自启动_Iamlvxiaosha的博客-CSDN博客
- 添加Maven依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
- 在application.properties里面添加SpringBoot的Redis相关依赖
spring.redis.host=192.168.110.130
- 编写代码
import com.lvxiaosha.distributeLock.lock.RedisLock;
import com.lvxiaosha.distributeLock.lock.ZkLock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@Slf4j
public class RedisLockController {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@RequestMapping("redisLock")
public String redisLock(){
log.info("我进入了方法！");
try (RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate,"redisKey",30)){
if (redisLock.getLock()) {
log.info("我进入了锁！！");
Thread.sleep(15000);
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("方法执行完成");
return "方法执行完成";
}
}import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
@Slf4j
public class RedisLock implements AutoCloseable {
private RedisTemplate redisTemplate;
private String key;
private String value;
//单位：秒
private int expireTime;
public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate,String key,int expireTime){
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.key = key;
this.expireTime=expireTime;
this.value = UUID.randomUUID().toString();
}
/**
* 获取分布式锁
* @return
*/
public boolean getLock(){
RedisCallback redisCallback = connection -> {
//设置NX
RedisStringCommands.SetOption setOption = RedisStringCommands.SetOption.ifAbsent();
//设置过期时间
Expiration expiration = Expiration.seconds(expireTime);
//序列化key
byte[] redisKey = redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key);
//序列化value
byte[] redisValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(value);
//执行setnx操作
Boolean result = connection.set(redisKey, redisValue, expiration, setOption);
return result;
};
//获取分布式锁
Boolean lock = (Boolean)redisTemplate.execute(redisCallback);
return lock;
}
public boolean unLock() {
String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
" return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
RedisScript redisScript = RedisScript.of(script,Boolean.class);
List keys = Arrays.asList(key);
Boolean result = (Boolean)redisTemplate.execute(redisScript, keys, value);
log.info("释放锁的结果："+result);
return result;
}
@Override
public void close() throws Exception {
unLock();
}
} 8、基于Zookeeper与curator的分布式锁
Zookeeper的下载与安装请参考我的另外一篇文章：
1、Kafka急速入门_Iamlvxiaosha的博客-CSDN博客
运行Zookeeper，在Zookeeper里面创建lock节点：
基于 zookeeper的瞬时有序节点 和 zookeeper的观察器实现
持久节点:会话消失不会持久节点不会消失
瞬时节点: 连接zookeeper会话中断或者zookeeer关闭，那么瞬时节点就会消失;
瞬时节点不能有子节点
瞬时节点是有序的: 名称可排序
观察器: 监测节点发生的变化，并通知客户端
可以检测 getData()获取数据方法, getChildren()获取子节点方法，exists()判断当前节点是否存在
节点数据发生变化，发送给客户端
观察器只能监控一次，再监控需要重新设置(新版zookeeper可以解决这个缺点)
实现原理:
Zookeeper不像Redis那样，并发请求进来的时候会形成队列，zookeeper会并发的创建瞬时节点，这些节点可能是在同一时间创建的，但是这个节点会是有序的
这时我们可以规定，序号最小的线程获得 锁，其他瞬时节点的线程处于等待状态
其他线程监听自己序号的前一个序号，
当前一个线程执行完成，则删除自己序号节点，这时观察器会监测到节点发生变化，那么就会发送通知，则下一个线程就获得锁继续执行
org.apache.zookeeper
zookeeper
3.8.0
org.apache.curator
curator-recipes
5.3.0
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
@Slf4j
public class ZkLock implements AutoCloseable, Watcher {
private ZooKeeper zooKeeper;
private String znode;
public ZkLock() throws IOException {
this.zooKeeper = new ZooKeeper("http://192.168.110.1130:2181",
10000,this);
}
public boolean getLock(String businessCode) {
try {
//创建业务 根节点
Stat stat = zooKeeper.exists("/" + businessCode, false);
if (stat==null){
zooKeeper.create("/" + businessCode,businessCode.getBytes(),
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
}
//创建瞬时有序节点 /order/order_00000001
znode = zooKeeper.create("/" + businessCode + "/" + businessCode + "_", businessCode.getBytes(),
ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
//获取业务节点下 所有的子节点
List childrenNodes = zooKeeper.getChildren("/" + businessCode, false);
//子节点排序
Collections.sort(childrenNodes);
//获取序号最小的（第一个）子节点
String firstNode = childrenNodes.get(0);
//如果创建的节点是第一个子节点，则获得锁
if (znode.endsWith(firstNode)){
return true;
}
//不是第一个子节点，则监听前一个节点
String lastNode = firstNode;
for (String node:childrenNodes){
if (znode.endsWith(node)){
zooKeeper.exists("/"+businessCode+"/"+lastNode,true);
break;
}else {
lastNode = node;
}
}
synchronized (this){
wait();
}
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
@Override
public void close() throws Exception {
zooKeeper.delete(znode,-1);
zooKeeper.close();
log.info("我已经释放了锁！");
}
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
if (event.getType() == Event.EventType.NodeDeleted){
synchronized (this){
notify();
}
}
}
} import com.lvxiaosha.distributezklock.lock.ZkLock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestController
@Slf4j
public class ZookeeperController {
@Autowired
private CuratorFramework client;
@RequestMapping("zkLock")
public String zookeeperLock(){
log.info("我进入了方法！");
try (ZkLock zkLock = new ZkLock()) {
if (zkLock.getLock("order")){
log.info("我获得了锁");
Thread.sleep(10000);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
log.info("方法执行完成！");
return "方法执行完成！";
}
@RequestMapping("curatorLock")
public String curatorLock(){
log.info("我进入了方法！");
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/order");
try{
if (lock.acquire(30, TimeUnit.SECONDS)){
log.info("我获得了锁！！");
Thread.sleep(10000);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
log.info("我释放了锁！！");
lock.release();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
log.info("方法执行完成！");
return "方法执行完成！";
}
}import com.lvxiaosha.distributezklock.lock.ZkLock;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Slf4j
public class DistributeZkLockApplicationTests {
@Test
public void contextLoads() {
}
@Test
public void testZkLock() throws Exception {
ZkLock zkLock = new ZkLock();
boolean lock = zkLock.getLock("order");
log.info("获得锁的结果："+lock);
zkLock.close();
}
@Test
public void testCuratorLock(){
RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
client.start();
InterProcessMutex lock = new InterProcessMutex(client, "/order");
try {
if ( lock.acquire(30, TimeUnit.SECONDS) ) {
try {
log.info("我获得了锁！！！");
}
finally {
lock.release();
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
client.close();
}
}注：比较推荐curator的分布式锁实现方法，实现更简单。
9、基于Redisson实现分布式锁
maven依赖引入：
org.redisson
redisson-spring-boot-starter
3.17.6
修改application.properties配置文件，添加Redis配置：
spring.redis.host=192.168.110.130
创建RedissonLockController：
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestController
@Slf4j
public class RedissonLockController {
@Autowired
private RedissonClient redisson;
@RequestMapping("redissonLock")
public String redissonLock() {
RLock rLock = redisson.getLock("order");
log.info("我进入了方法！！");
try {
rLock.lock(30, TimeUnit.SECONDS);
log.info("我获得了锁！！！");
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
log.info("我释放了锁！！");
rLock.unlock();
}
log.info("方法执行完成！！");
return "方法执行完成！！";
}
}