1、抛出问题

就比如下面这块代码，我们要对一个产品进行大促抢购，在高并发的场景下，会出现什么样的问题呢？

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@RequestMapping("/deduct_stock")
public void deductStock() {
    // 执行 get 命令，取出 stock 这个 key 的 value
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if (stock > 0) {
        int realStock = stock - 1;
        // 执行 set 命令，设置 stock 这个 key 的 value
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
        System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
    } else {
        System.out.println("扣减失败，库存不足");
    }
}

2、产生的问题和分析的过程

产生的问题：首先很明显的看出，当多个线程同时操作的时候，我们是无法保证它的并发安全的。

问题分析步骤如下：

2.1、加入 synchronized 同步锁

我们第一反应就是增加一个类似于 synchronized 的同步锁，但是其实这样是不行的，因为 synchronized 锁是基于Jvm的，在集群的情况下，它是无法保证线程安全的。

2.2、解决 synchronized ，加入setnx锁

解决思路：接着我们大家都知道 redis 为我们提供了一个分布式锁 setnx ，就是在 redis 里面设置一个值，如果这个值已经存在，就返回0（false），如果不存在，就返回1（true），代码如下所示。
我们在开始的时候使用 setnx 设置一个值，然后执行具体的业务逻辑，执行完成之后再见锁释放，也就是删除掉前面设置的那个key。

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@RequestMapping("/deduct_stock")
public void deductStock() {
    String lockKey = "product_101";
    // 就相当于 setnx 这个命令，设置一个key-value，相当于锁
    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
    // 没有获取到锁，就直接返回
    if (!result) {
         return "error_code";
     }
    // 执行 get 命令，取出 stock 这个 key 的 value
    int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
    if (stock > 0) {
        int realStock = stock - 1;
        // 执行 set 命令，设置 stock 这个 key 的 value
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
        System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
    } else {
        System.out.println("扣减失败，库存不足");
    }
    // 删除上面业务逻辑执行前设置的key-value。
    stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}

存在的问题：如果在业务逻辑执行的过程中发生了异常或者宕机，那么这个锁就永远不会被删除掉了，所以我们应该分析在发生了这种情况下该如何处理。

2.2、解决2.1，加入try-catch和锁过期时间

解决思路：加入try-catch的原因是为了避免在业务逻辑的处理过程中抛出异常，加入锁的过期时间是防止在加完分布式锁之后，突然宕机的情况。
代码如下：

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@RequestMapping("/deduct_stock")
public void deductStock() {
    String lockKey = "product_101";
    /*// 就相当于 setnx 这个命令
    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
    // 设置锁的过期时间为10s
    stringRedisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);*/
    // 上面的这两个命令可能也在第一个设置完锁之后，还没有设置过期时间呢，就发生了宕机
    // 结果锁就无法释放了，可以改成下面行，将两行代码合并了，是一个原子操作
    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock", 30, TimeUnit.SECONDS);
    // 没有获取到锁，就直接返回
    if (!result) {
         return "error_code";
     }
    // 执行 get 命令，取出 stock 这个 key 的 value
    try{
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0) {
            int realStock = stock - 1;
            // 执行 set 命令，设置 stock 这个 key 的 value
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
        } else {
            System.out.println("扣减失败，库存不足");
        }
    }finally {
        // 在 finally 中执行锁的消除，无论发不发生异常，都可以执行到这一行
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
}

存在的问题：现在我们设置的锁失效的时间是10s，但是现在有一个线程t1执行一个任务需要的时间是15s，那么当t1在执行到10时，这段业务逻辑的中间时，锁就已经失效了，此时线程t2发现可以加锁了，就直接给上面加锁，假设t2执行需要15s（只要是5s以上就行），当t2执行到5s时，t1执行完了，这时t1去释放锁，但是释放的是t2的锁，以此类推，就会发现当大量线程进来的时候，可能每个人释放的都不是自己的锁，就会产生很大的问题，如下图所示：

2.3、解决2.2，加入UUID作为分布式锁的唯一标识

解决思路：刚才我们出现了锁错乱释放的情况，现在我们在设置分布式锁的时候将它的value值换成一个UUID，这样，每个线程加的锁就是唯一的了，在释放锁的时候拿出相应的value值先去判断一下，如果是自己加的就释放，如果不是，就不能释放，这样就不会出现锁错乱释放的那种情况了。
代码示例如下

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@RequestMapping("/deduct_stock")
public void deductStock() {
    String lockKey = "product_101";
    String clientId = UUID.randomUUID().toString();
    // 上面的这两个命令可能也在第一个设置完锁之后，还没有设置过期时间呢，就发生了宕机
    // 结果锁就无法释放了，可以改成下面行，将两行代码合并了，是一个原子操作
    Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS);
    // 执行 get 命令，取出 stock 这个 key 的 value
    try{
        int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
        if (stock > 0) {
            int realStock = stock - 1;
            // 执行 set 命令，设置 stock 这个 key 的 value
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
            System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
        } else {
            System.out.println("扣减失败，库存不足");
        }
    }finally {
        // 获取到当前的 value 值，看是否是之前生成的 UUID
        if (clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
            // 在 finally 中执行锁的消除，无论发不发生异常，都可以执行到这一行
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}

存在的问题：这里只是解决掉了锁的错乱释放，但是还是没有解决，t1还没有执行完呢，锁就被释放了，t2就已经加入进来了，还是会线程不安全，以及在最后释放锁的时候，判断value以及释放锁的两步操作也不是原子性的，所以也可能中间出现宕机问题。

2.4、解决2.3，增加锁续命功能控制一次只能有一个线程访问资源

每次只有一个一个线程访问资源的意思是，每次只能有一个线程去执行业务代码的逻辑，这里我们直接使用一个 Redisson 工具去解决。
引入 Redisson 的包，并在相应业务逻辑代码前后加锁和解锁。加锁和解锁的操作就是我们前面分析的那些逻辑加上锁续命等功能，里面的原子操作采用的是lua脚本。

@Autowired
    private Redisson redisson;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/deduct_stock")
    public String deductStock() {

        try {
            // 加锁，并实现锁续命
            redissonLock.lock();
            // 执行 get 命令，取出 stock 这个 key 的 value
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if (stock > 0) {
                int realStock = stock - 1;
                // 执行 set 命令，设置 stock 这个 key 的 value
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
                System.out.println("扣减成功，剩余库存:" + realStock);
            } else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        } finally {
            redissonLock.unlock();
        }

        return "end";
    }

10、辅助知识

10.1、锁续命大概原理

当某个线程给某个资源加锁成功后，会开启一个定时任务，这个定时任务会以指定现成的1/3为周期去循环调用，如果判断线程还存在，就将过期时间重置，如果判断线程已经不存在，就将定时任务这个线程删掉。