随着互联网技术的飞速发展，分布式已经成为一个绕不开的话题，分布式环境下，“高并发访问共享资源”的场景并不少见，带来的问题也显⽽易见: 共享资源在访问前后出现了数据不一致或非预期结果!!!
单体时代可以⽤JVM提供的ReentrantLock或者Synchronized解决，分布式环境下，JVM就有点力不不从心了。于是乎，“分布式锁”便出现了。
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什么是分布式锁？
在计算机科学中，锁 (lock) 与互斥 (mutex) 是一种同步机制，用于在许多线程执行时对资源的限制。
分布式锁可以理解为， 控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性。
1 、分布式锁应具备哪些特性？
分布式锁是多服务共享锁， 在分布式的 部署环境下，通过锁机制来让客户端互斥的对共享资源进行访问，应该具备以下特性。
互斥性： 同一时间，保证共享资源只能被一个客户端的一个线程能访问，具有排他性。
防死锁： 锁在一段时间后，一定会被释放（正常释放或异常释放）。
高可用： 获取锁的机制必须高可用，性能佳。
阻塞锁（可选）： 当前资源已被加锁，其他客户端或者线程是阻塞等待，还是立即返回。
可重入（可选）： 当前锁的持有者是否能再次进入。
公平性（可选）： 加锁的顺序和请求加锁的顺序是一致，还是随机抢锁。
2 、分布式锁可以解决哪些场景的问题？
分布式锁就是用来 解决高并发访问导致数据不一致的问题 ，这里列举几种常见的场景。
多用户修改数据，造成数据不准确： 多个请求对同一条数据同时进行修改，导致数据不准确。比如 “ 下单减库存 ” 、 “ 互联网秒杀 ” 、 “ 抢红包 ” 、 “ 抢票 ” 、 “ 抢优惠券 ” 、 “ 互联网选号 ” 、“ 转账 ” 等。
多次请求，数据重复： 请求结果暂未返回时， 进行多次操作或重试， 产生多个相同的请求，不加锁的情况下成功，会产生很多重复记录。
分布式协调： 分布式环境下，多台机器都可以执行任务，每次只能一台机器执行，也可以用分布式锁来做标记，只有获取到锁的机器可以执行。
3 、分布式锁有哪些实现方式？
关于锁， Java 提供了种类丰富的锁，每种锁因其特性的不同，在适当的场景下能够展现出非常高的效率。
“ 分布式锁 ” 其实是一种解决方案，并非专有组件或者类，实现这一解决方案仍旧需要额外的组件或者中间件来辅助，甚至某些情况下，需要借助数据库级别的方式来实现。
关于分布式锁的实现方案，在业界流行的有三种：
**基于数据库： **借助数据库锁实现，实现简单，性能是最大问题。（ 不推荐 ）
**基于 Redis ： **CAP 模型属于 AP ，无一致性算法，速度快。（ 高性能场景推荐 ）
**基于 Zookeeper ： **CAP 模型属于 CP ，可靠性高，性能比 Redis 差一些。（ 高可靠场景推荐）
另外，还有使用 etcd 、 consul 来实现的。
到这里，我们已经对分布式锁的特点、使用场景、实现方式有了大致的了解。 那么，一款高性能分布式锁到底应该如何设计？请继续往下看。
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高并发场景下分布式锁如何设计？
因为Redis出色的性能，在高并发环境中 ，使用最多的是Redis方案 ， 实现最复杂，最容易出问题的也是Redis方案。
接下来， 用Redis来实现一个库存加分锁的列子，对分布式锁的设计原理和思路进行阐述。
需求场景：假设库存有100件商品，通过互联网秒杀下单，要求抢完的同时不能超卖。
分布式模拟： 启用2个服务，来模拟分布式环境，前端用Nginx分发请求。
并发工具： 使用JMeter并发模拟多个用户并发请求。
1 、无锁减库存
我们先来看一下无锁的情况，下单减库存会存在什么问题？具体代码如下：
并发请求模拟 :
测试计划 -> 添加线程组（配置线程属性）
线程组 -> 添加 ->Sampler ->HTTP 请求（配置 http 请求地址）
HTTP 请求 -> 添加监听器（图形结果、查看结果树）
选项 -> Log Viewer （打开日志）
执行结果如下：
问题很明显，当库存为 1 时，还成功了 3 个订单，这结果并不是我们所期望的。
这是因为，分布式环境下，当只有 1 个库存时候，同时有 3 个线程读取到了该库存，完成了下单。这种多用户访问导致数据不准确的问题，就可以用分布式锁来解决。
接下来，我们看看用 Redis 怎么实现分布式锁。
2 、分布式锁实现（初级版）
根据前面介绍的，分布式锁，必须具备下面三个特性：
互斥性： 只有获取到锁的线程才能访问。
防死锁： 设置过期自动删除来实现解释失败导致的死锁。
高可用： 通过 Redis Cluster 的高可用来保证。
实现思路很简单： 访问库存前，往 Redis 写入一个锁标志，访问结束删除锁，只有拿到锁的才可以访问。
设置过期时间来清理未被成功删除的锁。
设置加锁人的身份标识，防止被他人误删。
Redis 提供了丰富的命令操作功能， JAVA 可以用 RedisTemplate 操作，代码如下：
再看⼀下结果：
执行结果正常，到这里，一个简单分布式锁就完成了。 作为一个思路严谨的程序员，你可能还有诸多疑问： 如果设置锁成功，设置过期时间失败了怎么办？ 如果过期时间到了，业务没执行完怎么办？如果没获取到锁，想等待锁空闲再获取，该怎么实现？如果加锁方法调用了其他方法，其他方法又调用加锁方法，需多次进入该锁，怎么办？
生产级使用，还需要实现： 原子操作、续期、阻塞获取、支持重入 。
具体实现方法，请接着往下看。
3 、分布式锁实现（高级版）
基于上面的问题，你也许想到了解决方案，比如：
原子操作： 可以通过 Redis 提供的 Lua 脚本功能来实现。
续期： 可以用异步线程自动续期，或者显示调用续期方法。
阻塞获取： 获取锁时设置等待时间，内部用循环自旋获取锁，直到超时。
重入： 可以通过 Redis Hash 结构存储，同时记录 key 和 value ，每次进入 value+1 。
简单介绍一下Lua脚本：
Redis Lua脚本
从redis 2.6.0推出了脚本功能，允许开发者用Lua语言编写脚本，传到Redis中执行。使用脚本好处：
减少网络开销
原子操作
替代Redis的事物功能
接下来，我们分析一下加锁、重入、解锁的完整流程。
加锁（续期）原理
重入原理
数据结构类似Java的Map
数据结构设计：<工程名称+keyName,
每重入一次，value就+1。
解锁原理
解锁时，先判断线程信息（只能操作当前线程的锁），再将加锁次数减1，当次数为0就删除锁。
加锁和重入的 Lua 脚本：
Redis 命令解释：
**EXISTS key ： **检查给定 key 是否存在，存在返回 1 ，否则返回0 。
**HSET key field value **： 将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value 。
**PEXPIRE key milliseconds **： 以毫秒为单位设置 key 的生存时间。
**HEXISTS key field ： **查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在。
**HINCRBY key field increment ： **为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 increment 。
**PTTL key **： 以毫秒为单位返回 key 的剩余生存时间。
解锁 Lua 脚本：
脚本执行：
执行 Lua 脚本，可以通过下面两个方法（一次加载，多次执行）。
String hash = redisCluster .scriptLoad( script , key);
Object result = redisCluster .evalsha( hash , keys, args);
实现了上面这些功能，一个企业级高可用分布式锁基本就完成了。
当然，在实现过程，还需要考虑很多细节问题，比如：脚本加载失败重试、 Redis 集群路由、脚本执行失败重试等等。
顺便说一句，完整版“lock-sdk”已发布在公司maven仓库，可以直接使用。Redis高性能版内部实现了CashCloud接入，注解方式使用锁，后期也会实现Zookeeper高可靠版本。
写在最后的话
本文介绍了分布式锁特性、应用场景、以及实现方式，并以一个基于 Redis 设计分布式锁的例子，介绍了分布式锁的设计原理和思路，希望帮助大家对分布式锁有一个更新的认识。
Redis 实现分布式锁只是其中一种方案，也不能保证 100% 的一致性，比如 Redis 集群 Master 加锁成功，还没来得及同步到 Slave 节点， Master 就挂了，这种场景也会出现数据不一致的问题。如果对可靠性有更高要求，可以选择 Zookeeper 实现方案。 再比如，互联网秒杀场景仅仅基于一个分布式锁也不能完全扛得住，可能需要引入分段库存锁机制来实现。
任何技术都不是万能的，没有哪一种技术方案能解决所有业务场景的问题，希望大家根据业务场景选择合适的技术方案！
希望以上内容能对有需要的人有所帮助