“锁”代表安全。在程序中（这里指java）尤其多线程环境下，有了锁的帮助，会给数据安全带来保障，帮助线程更好的运作，避免竞争和互斥。
锁共有15种算法：乐观锁、悲观锁、自旋锁、重入锁、读写锁、公平锁、非公平锁、共享锁、独占锁、重量级锁、轻量级锁、偏向锁、分段锁、互斥锁、同步锁....一口气输出真的累，谁记这个啊。我们要吃现成的。ok，上面的一大堆在咱java里就是：
ReentrantLock，Synchronieed，ReentrantReadWriteLock，Atomic 全家桶，Concurrent全家桶
已上在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。
ReentrantLock是一个互斥的可重入锁。互斥的意思就是排他，独占，只能一个线程获取到锁。可重入的意思就是单个线程可以多次重复获取锁。它实现了悲观锁、重入锁、独占锁、非公平锁和互斥锁的算法。
常用方法
| 方法名 | 说明 | 异常 |
|---|---|---|
| lock() | 一直阻塞获取锁，直到获取成功 | 无 |
| lockInterruptibly() | 尝试获取锁，直到获取锁或者线程被中断 | InterruptedException |
| tryLock() | 尝试获取空闲的锁，获取成功返回true，获取失败返回false，不会阻塞，立即返回 | 无 |
| tryLock(long time, TimeUnit unit) | 尝试在time时间内获取空闲的锁，在等待时间内可以被中断 | InterruptedException |
| unLock() | 释放锁 | 无 |
| newCondition() | 返回当前锁的一个condition实例，可以唤醒或等待线程 | 无 |
场景
递归嵌套的业务场景中，例如一棵树型的业务逻辑，方法有嵌套和调用，这时候我从外层加锁后，在递归遍历多次，每次都要是同一把锁，并且递归到其他层级时锁还不能失效。这个时候就可以使用重入锁了。江湖上还有个花名，叫递归锁。
Synchronized是悲观锁，默认是偏向锁，解锁失败后会升级为轻量级锁，当竞争继续加剧，进入CAS自旋10次后会升级为重量级锁。它实现了悲观锁、重入锁（用关键字修饰方法或代码段时）、独占锁，非公平锁、轻量级锁、重量级锁、偏向锁和同步锁算法。
使用方法
| 使用场景 | 说明 |
|---|---|
| 修饰方法 | public synchronized void someMethod() |
| 修饰代码块 | public void someMethod() { synchronized (lockObject) { // 临界区代码 } } |
| 修饰静态方法 | public static synchronized void someStaticMethod() |
| 修饰类 | public class MyClass { public void method1() { synchronized(MyClass.class) { // 同步代码块 } } public synchronized void method2() { // 同步方法 } } |
场景
多个线程访问共享变量，为了保证期原子性就可以使用 synchronized 。一个典型的业务场景是银行转账操作。假设有多个用户在同时进行转账操作，需要确保转账过程的原子性和数据的一致性，避免出现重复转账或者转账金额错误的情况。在这种情况下，可以使用 synchronized 关键字来实现同步访问。
ReentrantReadWriteLock是Java提供的读写锁，它支持多个线程同时读取共享数据，但只允许一个线程进行写操作。 他实现了读写锁和共享锁算法。
常用方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| readLock() | 获取读锁 |
| writeLock() | 获取写锁 |
| readLock().lock() | 获取读锁并加锁 |
| writeLock().lock() | 获取写锁并加锁 |
| readLock().unlock() | 释放读锁 |
| writeLock().unlock() | 释放写锁 |
| newCondition() | 创建与锁相关联的Condition实例，可以唤醒或等待线程 |
场景
读写锁应用在读多写少的情况下。读取时不涉及数据修改，写入时需要互斥操作。现在基本所有的号称效率高的准实时数据库都有实现读写锁的算法。
Atomic全家桶 我们已 AtomicInteger 为例。他的特点是实现了CAS算法，同时解决了ABA问题保证原子性。还实现了自旋锁的CLHLock算法，用于CAS比较失败后自旋等待。它实现了乐观锁、自旋锁和轻量级锁的算法。
常用方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| get(); | 获取当前AtomicInteger对象的值 |
| set(int newValue); | 将AtomicInteger对象的值设置为指定的新值 |
| getAndSet(int newValue) | 将AtomicInteger对象的值设置为指定的新值，并返回设置前的旧值 |
| incrementAndGet() | 将AtomicInteger对象的值递增1，并返回递增后的新值 |
| decrementAndGet() | 将AtomicInteger对象的值递减1，并返回递减后的新值 |
| getAndIncrement() | 先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将其递增1，并返回获取的旧值 |
| getAndDecrement() | 先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将其递减1，并返回获取的旧值 |
| addAndGet(int delta) | 将指定的值加到AtomicInteger对象的当前值上，并返回相加后的结果 |
| getAndAdd(int delta) | 先获取AtomicInteger对象的当前值，然后将指定的值加到当前值上，并返回获取的旧值 |
场景
用来做计数器非常合适，再有就是线程通讯，数据共享。
Concurrent全家桶我们已ConcurrentHashMap为代表。它实现了分段锁算法（Segmented Locking）的策略，将整个数据结构划分成多个Segments，每个段都拥有独立的锁。
常用方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| clear(); | 移除所有关系 |
| containsKey(object value); | 检查指定对象是都为表中的键 |
| containsValue(object value); | 如果此映射将一个或多个健映射到指定值，返回true |
| elements() | 返回此表值的枚举 |
| entrySet() | 返回此映射所包含的映射关系Set视图 |
| get() | 返回指定键映射到的值没如果此映射不包含该键的映射关系，则返回null |
| isEmpty() | 此映射不包含键值则返回true |
| keys() | 返回此表中键的枚举 |
| put(K key, V value) | 指定将健映射到此表中的指定值 |
| putAll(Map<? extends k, ? extends v> m) | 将指定映射中所有的映射关系复制到此映射中 |
| size() | 返回此映射中的键值映射关系数 |
| remove(object key) | 将键从此映射中移除 |
| replace(K key, V value) | 只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目 |
场景
在java中ConcurrentHashMap，就是将数据分为16段，每一段都有单独的锁，并且处于不同锁段的数据互不干扰，以此来提升锁的性能。
比如在秒杀扣库存的场景中，现在的库存中有2000个商品，用户可以秒杀。为了防止出现超卖的情况，通常情况下，可以对库存加锁。如果有1W的用户竞争同一把锁，显然系统吞吐量会非常低。为了提升系统性能，我们可以将库存分段，比如：分为100段，这样每段就有20个商品可以参与秒杀。在秒杀的过程中，先把用户id获取hash值，然后除以100取模。模为1的用户访问第1段库存，模为2的用户访问第2段库存，模为3的用户访问第3段库存，后面以此类推，到最后模为100的用户访问第100段库存。如此一来，在多线程环境中，可以大大的减少锁的冲突。
我们日常开发中用用的最多的场景还是分布式锁。提到分布式锁就不可回避Redisson。WHY？ 他就是权威好用。使用场景最多没有之一。Redisson官方一共提供了8把锁。我们逐一看一下。
基于Redis的Redisson分布式可重入锁**RLock** Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
RLock lock = redisson.getLock("lock");
lock.lock(2, TimeUnit.SECONDS);
Thread t = new Thread() {
public void run() {
RLock lock1 = redisson.getLock("lock");
lock1.lock();
lock1.unlock();
};
};
t.start();
t.join();
redisson.shutdown();
}
大家都知道，如果负责储存这个分布式锁的Redisson节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。
另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 加锁以后10秒钟自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
if (res) {
try {
...
} finally {
lock.unlock();
}
}
Redisson同时还为分布式锁提供了异步执行的相关方法：
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lockAsync();
lock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = lock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
RLock对象完全符合Java的Lock规范。也就是说只有拥有锁的进程才能解锁，其他进程解锁则会抛出IllegalMonitorStateException错误。但是如果遇到需要其他进程也能解锁的情况，请使用分布式信号量Semaphore 对象.
基于Redis的Redisson分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。它保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时，优先分配给先发出请求的线程。所有请求线程会在一个队列中排队，当某个线程出现宕机时，Redisson会等待5秒后继续下一个线程，也就是说如果前面有5个线程都处于等待状态，那么后面的线程会等待至少25秒。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
RLock lock = redisson.getFairLock("test");
int size = 10;
List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
final int j = i;
Thread t = new Thread() {
public void run() {
lock.lock();
lock.unlock();
};
};
threads.add(t);
}
for (Thread thread : threads) {
thread.start();
thread.join(5);
}
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
}
同样也有看门狗机制来防止死锁。另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
// 10秒钟以后自动解锁
// 无需调用unlock方法手动解锁
fairLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁以后10秒自动解锁
boolean res = fairLock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
fairLock.unlock();
Redisson同时还为分布式可重入公平锁提供了异步执行的相关方法：
RLock fairLock = redisson.getFairLock("anyLock");
fairLock.lockAsync();
fairLock.lockAsync(10, TimeUnit.SECONDS);
Future<Boolean> res = fairLock.tryLockAsync(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
基于Redis的Redisson分布式联锁**RedissonMultiLock**对象可以将多个RLock对象关联为一个联锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient client = Redisson.create();
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3 所有的锁都上锁成功才算成功。
RLock lock1 = client.getLock("lock1");
RLock lock2 = client.getLock("lock2");
RLock lock3 = client.getLock("lock3");
Thread t = new Thread() {
public void run() {
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
lock.lock();
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
}
lock.unlock();
};
};
t.start();
t.join(1000);
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
lock.lock();
lock.unlock();
}
同样也有看门狗机制来防止死锁。另外Redisson还通过加锁的方法提供了leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。
RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
// 为加锁等待100秒时间，并在加锁成功10秒钟后自动解开
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();
基于Redis的Redisson红锁RedissonRedLock对象实现了Redlock介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。
RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");
RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();
。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient client1 = Redisson.create();
RedissonClient client2 = Redisson.create();
RLock lock1 = client1.getLock("lock1");
RLock lock2 = client1.getLock("lock2");
RLock lock3 = client2.getLock("lock3");
Thread t1 = new Thread() {
public void run() {
lock3.lock();
};
};
t1.start();
t1.join();
Thread t = new Thread() {
public void run() {
RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
lock.lock();
try {
Thread.sleep(3000);
} catch (InterruptedException e) {
}
lock.unlock();
};
};
t.start();
t.join(1000);
lock3.forceUnlock();
RedissonMultiLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
lock.unlock();
client1.shutdown();
client2.shutdown();
}
基于Redis的Redisson分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。其中读锁和写锁都继承了RLock接口。
分布式可重入读写锁允许同时有多个读锁和一个写锁处于加锁状态。
RReadWriteLock rwlock = redisson.getReadWriteLock("anyRWLock");
// 最常见的使用方法
rwlock.readLock().lock();
// 或
rwlock.writeLock().lock();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
final RReadWriteLock lock = redisson.getReadWriteLock("lock");
lock.writeLock().tryLock();
Thread t = new Thread() {
public void run() {
RLock r = lock.readLock();
// 10秒钟以后自动解锁，无需调用unlock方法手动解锁
//lock.readLock().lock(10, TimeUnit.SECONDS);
r.lock();
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
r.unlock();
};
};
t.start();
t.join();
lock.writeLock().unlock();
t.join();
redisson.shutdown();
}
基于Redis的Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。同时还提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test");
s.trySetPermits(5);
s.acquire(3);
Thread t = new Thread() {
@Override
public void run() {
RSemaphore s = redisson.getSemaphore("test");
s.release();
s.release();
}
};
t.start();
//或
s.acquire(4);
redisson.shutdown();
}
基于Redis的Redisson可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）是在RSemaphore对象的基础上，为每个信号增加了一个过期时间。每个信号可以通过独立的ID来辨识，释放时只能通过提交这个ID才能释放。它提供了异步（Async）、反射式（Reactive）和RxJava2标准的接口。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test");
s.trySetPermits(1);
// 获取一个信号，有效期只有2秒钟。
String permitId = s.tryAcquire(100, 2, TimeUnit.SECONDS);
Thread t = new Thread() {
public void run() {
RPermitExpirableSemaphore s = redisson.getPermitExpirableSemaphore("test");
try {
String permitId = s.acquire();
s.release(permitId);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
};
};
t.start();
t.join();
s.tryRelease(permitId);
}
基于Redisson的Redisson分布式闭锁（CountDownLatch）Java对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// connects to 127.0.0.1:6379 by default
RedissonClient redisson = Redisson.create();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
final RCountDownLatch latch = redisson.getCountDownLatch("latch1");
latch.trySetCount(1);
// 在其他线程或其他JVM里
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
latch.countDown();
}
});
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
latch.await(550, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
}
接着我们再看zookeeper的锁。zk不是为高可用性设计的，但它使用**ZAB**协议达到了极高的一致性。所以它经常被选作注册中心、配置中心、分布式锁等场景。它的性能是非常有限的，而且API并不是那么好用。xjjdog倾向于使用基于**Raft**协议的**Etcd**或者**Consul**，它们更加轻量级一些。我们看一下zk的加锁时序图。
Curator是netflix公司开源的一套zookeeper客户端，目前是Apache的顶级项目。与Zookeeper提供的原生客户端相比，Curator的抽象层次更高，简化了Zookeeper客户端的开发量。Curator解决了很多zookeeper客户端非常底层的细节开发工作，包括连接重连、反复注册wathcer和NodeExistsException 异常等。Curator由一系列的模块构成，对于一般开发者而言，常用的是curator-framework和curator-recipes，我们跳过他的其他能力，直接看分布式锁。
Shared意味着锁是全局可见的， 客户端都可以请求锁。 Reentrant和JDK的ReentrantLock类似， 意味着同一个客户端在拥有锁的同时，可以多次获取，不会被阻塞。 它是由类InterProcessMutex来实现。 通过acquire获得锁，并提供超时机制。通过release()方法释放锁。 InterProcessMutex 实例可以重用。 Revoking ZooKeeper recipes wiki定义了可协商的撤销机制。 为了撤销mutex, 调用makeRevocable方法。我们来看示例：
public class ExampleClientThatLocks {
private final InterProcessMutex lock;
private final FakeLimitedResource resource;
private final String clientName;
public ExampleClientThatLocks(
CuratorFramework client, String lockPath, FakeLimitedResource resource, String clientName) {
this.resource = resource;
this.clientName = clientName;
lock = new InterProcessMutex(client, lockPath);
}
public void doWork(long time, TimeUnit unit) throws Exception {
if (!lock.acquire(time, unit)) {
throw new IllegalStateException(clientName + " could not acquire the lock");
}
try {
System.out.println(clientName + " has the lock");
resource.use();
} finally {
System.out.println(clientName + " releasing the lock");
//释放锁
lock.release();
}
}
}
使用InterProcessSemaphoreMutex，调用方法类似，区别在于该锁是不可重入的，在同一个线程中不可重入。
类似JDK的ReentrantReadWriteLock. 一个读写锁管理一对相关的锁。 一个负责读操作，另外一个负责写操作。 读操作在写锁没被使用时可同时由多个进程使用，而写锁使用时不允许读 (阻塞)。 此锁是可重入的。一个拥有写锁的线程可重入读锁，但是读锁却不能进入写锁。 这也意味着写锁可以降级成读锁， 比如请求写锁 —>读锁 —->释放写锁。 从读锁升级成写锁是不成的。 主要由两个类实现：
InterProcessReadWriteLock
InterProcessLock
一个计数的信号量类似JDK的Semaphore。 JDK中Semaphore维护的一组许可(permits)，而Cubator中称之为租约(Lease)。注意，所有的实例必须使用相同的numberOfLeases值。 调用acquire会返回一个租约对象。 客户端必须在finally中close这些租约对象，否则这些租约会丢失掉。 但是， 但是，如果客户端session由于某种原因比如crash丢掉， 那么这些客户端持有的租约会自动close， 这样其它客户端可以继续使用这些租约。 租约还可以通过下面的方式返还：
public void returnAll(Collection<Lease> leases)
public void returnLease(Lease lease)
注意一次你可以请求多个租约，如果Semaphore当前的租约不够，则请求线程会被阻塞。 同时还提供了超时的重载方法:
public Lease acquire()
public Collection<Lease> acquire(int qty)
public Lease acquire(long time, TimeUnit unit)
public Collection<Lease> acquire(int qty, long time, TimeUnit unit)
主要类有:
InterProcessSemaphoreV2
Lease
SharedCountReader
Multi Shared Lock是一个锁的容器。 当调用acquire， 所有的锁都会被acquire，如果请求失败，所有的锁都会被release。 同样调用release时所有的锁都被release(失败被忽略)。 基本上，它就是组锁的代表，在它上面的请求释放操作都会传递给它包含的所有的锁。 主要涉及两个类：
InterProcessMultiLock
InterProcessLock
它的构造函数需要包含的锁的集合，或者一组ZooKeeper的path。
public InterProcessMultiLock(List<InterProcessLock> locks)
public InterProcessMultiLock(CuratorFramework client, List<String> paths)
我们再看一个官方完整锁示例：
public class LockingExample {
private static final int QTY = 5;
private static final int REPETITIONS = QTY * 10;
private static final String PATH = "/examples/locks";
public static void main(String[] args) throws Exception {
// all of the useful sample code is in ExampleClientThatLocks.java
// FakeLimitedResource simulates some external resource that can only be access by one process at a time
final FakeLimitedResource resource = new FakeLimitedResource();
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY);
final TestingServer server = new TestingServer();
try {
for (int i = 0; i < QTY; ++i) {
final int index = i;
Callable<Void> task = new Callable<Void>() {
@Override
public Void call() throws Exception {
CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(
server.getConnectString(), new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
try {
client.start();
ExampleClientThatLocks example =
new ExampleClientThatLocks(client, PATH, resource, "Client " + index);
for (int j = 0; j < REPETITIONS; ++j) {
example.doWork(10, TimeUnit.SECONDS);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
// log or do something
} finally {
CloseableUtils.closeQuietly(client);
}
return null;
}
};
service.submit(task);
}
service.shutdown();
service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
} finally {
CloseableUtils.closeQuietly(server);
}
}
}
分布式环境中，我们始终绕不开CAP理论，这也是Redisson锁和ZK锁的本质区别。CAP指的是在一个分布式系统中：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。
这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据一致性。那么请使用CP类型的分布式锁，比如：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据一般不会丢。
如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据高可用性。那么请使用AP类型的分布式锁，比如：Redisson，它是基于内存的，性能比较好，但有丢失数据的风险。
其实，在我们绝大多数分布式业务场景中，使用Redisson分布式锁就够了，真的别太较真。因为数据不一致问题，可以通过最终一致性方案解决。但如果系统不可用了，对用户来说是暴击一万点伤害。
以上就是我对锁的总结和。分布式锁不是完美的，总会有问题；如：在redis中，lockName和已有的key不能重名 ！unlock的前提是lock成功！必须要设计自己的兜底方案......
回顾整个锁界，兄弟们都掌握了哪些锁呢？在分布式锁的场景中都遇到哪些疑难杂症？我们评论区继续
redisson：
curator：
作者：京东保险 管顺利
来源：京东云开发者社区 转载请注明来源