为什么要使用分布式锁？
在互联网中很多场景下，我们为了保证数据的一致性，需要保证同一个方法，在同一时间，只能有一个线程在执行。这在单机环境中，我们有很多办法实现，在java.util.concurrent包下，java提供了很多并发相关API，但这些API在分布式场景下就无能为力了。
常见的几种方案？
基于数据库的锁
基于缓存的锁（Redis、Memcached）
基于分布式算法的锁（Zookeeper）
使用Mysql实现：
可以使用Mysql中的悲观锁或者排他锁来实现，具体步骤如下：
1、创建一张数据库表，用于保存锁记录
2、方法开始执行时，执行一条insert语句插入到锁记录表中，将要锁定的资源作为主键或者唯一性索引插入，这个主键或者唯一性索引可以保证，同一时刻，只有一个线程执行成功
3、方法执行完毕后，删除这条数据
使用上面Mysql实现，有如下几个问题：
1、数据库是单点的，当数据库挂掉，会造成服务不可用
2、不能设置锁的超时时间
3、这把锁是不可重入的，同一个线程在没有释放锁之前，无法再获取该锁
使用Zookeeper实现：
此种方式不太常用，性能也比较低，但理论上也是最安全的，可以使用Curator框架实现，使用其中InterProcessMutex类可以非常方便的实现分布式锁
使用Redis实现：
这种方式最为常见，具体步骤如下：
1、方法开始执行时，通过如下命令，向Redis获取一个锁
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
NX表示，只有当resource_name对应的key不存在时，才能SET成功，这保证了只有第一个请求的客户端才能获得锁，而其它客户端在锁被释放之前都无法获得锁。
PX 30000 是一个自动过期时间，客户端可以根据自己的业务常见，选择合适的过期时间。
上面的命令如果执行成功，则客户端成功获取到了锁；而如果上面的命令执行失败，则说明获取锁失败。
2、方法执行完毕后，可以通过如下lua脚本删除锁
local v = redis.call('GET', KEYS[1]);
local r= 0;
if v == ARGV[1] then
r =redis.call('DEL',KEYS[1]);
end
return r
使用上面Redis实现，有如下几个问题：
1、必须设置超时时间，假如没有设置超时时间，当一个程序获取到锁后，他崩溃了，或者因为网络问题，导致它再也无法和Redis通讯了，那么它会一直持有这个锁，而其他的客户端永远无法获取到这个锁
2、这个my_random_value是很有必要的，它保证了一个客户端释放的锁，一定是自己的锁
2、加锁的过程，依然不支持可重入性，如果想实现可重入性，可以将 MAC地址 + jvm进程ID + 线程ID 作为my_random_value设置进缓存
3、依然是单点的，当redis挂掉，会导致服务不可用，假如给这个Redis挂一个Slave，但由于Redis的服务是异步的，会丧失锁的安全性
4、释放锁的过程使用lua脚本，是为了保证原子性，网上有人将加锁过程分为两步执行，先使用SETNX命令加锁，再使用PEXPIRE命令设置锁的超时时间，将这两步放在lua脚本中，也是为了保证原子性
5、超时时间应该设置成多少呢？假如方法执行时间过长，超过了设置的超时时间，当Redis已经自动删除的key，而方法依然在执行，这可能会导致程序出现发生不一致性，出现严重BUG，这看起来是个两难的问题
使用Redlock算法解决单点问题：
针对于上面第3个问题，Redis的作者antirez提出了一个更安全的实现，称为Redlock，算是对于实现分布式锁的官方指导规范，因为在此之前，很多人使用Redis锁，都是基于单节点的，而Redlock是基于多节点（都是Master）的一种实现。
Redlock简单直白的说，就是采用N（通常是5）个独立的redis节点，同时setnx，如果多数节点成功，就拿到了锁，这样就可以允许少数（2个或以下）的节点挂掉了。释放锁的过程则比较简单，向所有节点发起释放锁的请求，无论这个节点之前有没有成功加锁，这一点很重要，因为可能这个几点已经成功加锁，但是在返回给客户端的时候，响应包丢失了。
在Redis官网上，有Redlock算法的详细过程。
在实现开发过程中，我们可以使用redisson框架中的RedissionClient类来实现Redlock算法的分布式锁。
Redlock看似完美，假如我们有5个节点（A、B、C、D、E），假设发生了如下情况：
1、service1成功锁住了其中的3个节点A、B、C，而D和E没有锁住
2、节点C突然间发生了崩溃，所有的缓存全部丢失，没有持久化下来
3、将C节点进行重启
4、service2成功锁住了其中的3个节点C、D、E，获取锁成功
这样，service1和service2就获取到了同一把锁。
当然我们可以通过修改redis配置，将每次修改数据都进行fsync，持久化起来，但这会严重降低性能。
为了解决这一问题，Redis作者antirez又提出了延迟重启(delayed restarts)的概念。办法很简单，也就是说，当其中一个节点崩溃后，先不立即重启它，而是等待一段时间再重启，等里面的缓存全部都自动过期。这样的话，这个节点在重启前，所参与的锁全部都会过期，它在重启后就不会对以前的锁造成影响。
超时时间应该如何设置？
大多数情况下，我们应该根据业务场景给出一个超时时间，这个超时时间可能是一个经验值，也可能是经过严格测试计算出来的。
但假如我们的方法执行时间过长，担心超时时间小于方法的执行时间，在加锁时，不想设置超时时间，而是让程序自动检测，当方法执行完毕后，再释放锁，应该怎么做呢？
我们下次再来分析这个问题，有不同意见和想法的欢迎进群交流：236283328
