一、为什么使用分布式锁？

·>本地锁的局限性:

本地锁只能锁住当前服务，只能保证自己的服务，只有一个线程可以访问，但是在服务众多的分布式环境下，其实是有多个线程同时访问的同一个数据，这显然是不符合要求的。

·>分布式锁的概念:

分布式锁指的是，所有服务中的所有线程都去获得同一把锁，但只有一个线程可以成功的获得锁，其他没有获得锁的线程必须全部等待，等到获得锁的线程释放掉锁之后获得了锁才能进行操作。Redis官网中，set key value有个带有NX参数的命令，这是一个原子性加锁的命令，指的是此key没有被lock是，当前线程才能加锁，如果已经被占用，就不能加锁。

二、redis实现分布式锁的原理？

1.抢占分布式锁：

Java代码中的实现：

Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent( "lock","111");
·如果加锁成功（lock = true）**，就先执行相应的业务，
 然后释放掉锁：redisTemplate .delete(key: "lock" );
·如果加锁失败（lock = false）**，就通过自旋的方式进行重试（比如递归调用当前方法）。

注意：
为了防止在执行删锁操作之前，程序因为出现异常导致在还没有执行到删锁命令之前，程序就直接抛出异常退出，导致锁没有释放造成最终死锁的问题。(可能会有人想到，把删锁操作放在finally里以保证删锁操作一定被执行到，但是万一在执行删锁操作的过程中，电脑死机了呢！结果锁还是没有被成功的释放掉，依然会出现死锁现象。)于是，初步想到的解决方式就是在加锁的时候，就给这个锁设置一个过期时间。这样的话，即使我们由于各种原因没有成功的释放锁，redis也会根据过期时间，自动的帮助我们释放掉锁。

2.加锁的同时设置过期时间：

在成功获取到锁之后，执行删锁操作之前，给锁lock设置一个过期时间，例如30秒。

redisTemplate.expire( "lock" , 30, TimeUnit.SECONDS);

这样一来，即使我们自己没有删除掉锁，到到了过期时间后，redis也会帮我们自动删除掉。

注意：
由于加锁和设置锁的过期时间这两步操作不是原子性的，所以可能会在这之间出现问题，导致还没来得及设置锁的过期时间，程序就中断了。所以，需要加锁和设置过期时间这两步必须是原子性不可分割的操作。
Redis中的原子性命令，set lock 111 EX 30 NX ,表示key为lock，值为111，有效时间是30秒，是个NX的原子性加锁操作，可以保证加锁和过期时间这两个操作要么同时成功，要么同时失败。
Java中的代码是：

Boolean lock = redisTemp1ate.opsForValue().setIfAbsent("lock" , "111"，30，TimeUnit.SECONDS)；

3.使用redis脚本解锁：

上面，我们通过在加锁的同时就给锁设置过期时间的方式，解决了自己因为各种原因无法成功删除掉锁的问题。但是，即使我们利用redis自动删除过期键的方式成功防止了出现死锁的问题，但是在删锁这里，依旧还会出现问题。
例如：
线程一在加锁的时候设置了30秒的过期时间，他成功的获得了锁，然后开始执行自己的业务逻辑部分，如果他的操作过于费事，需要执行40秒种，那么，当他的业务逻辑执行到30秒的时候，由于最开始设置了过期时间是30秒，此时，redis根据过期时间，将线程一占到的锁释放掉，其他线程立马前来占锁，如果线程二此时占锁成功，也开始执行自己的业务逻辑部分，刚执行了10秒，此时线程一执行完了所有的业务逻辑，准备删锁离开，那么线程一此时删锁操作删掉的其实是线程二的锁。但是此时此刻，线程二是需要用这个锁的，却意外的被线程一给释放掉了，这显然是不合理的。所以我们应该在删锁之前先判断一下，当前的锁是否是自己当时加的那把锁，以防止删错删成了别人的锁。

Java代码根据key得到value:

String lockValue = redisTemplate.opsForvalue( ).get("lock" );

将当前的值与最开始存进去的值进行比较，如果相同在执行删锁操作。

但这又会出现问题，试想，如果当前锁的有效时间是10秒，我们的逻辑代码执行了9秒，然后去远程redis中，取当前key对应的value。例如，从本地发送请求到redis查数据的过程花费了0.5秒，redis接收的命令并将对应的值查到共花费了0.3秒，到这里一共是9.8秒，然后，redis将查到的值传回来需要0.6秒，此时已经花费了10.4秒。此时此刻，我们从redis中得到的返回值确实是我们之前存进去的那个值，但实际上，在数据从redis传回来的半路上，我们的值就已经在redis中过期了，此时此刻，redis中存的数据，其实是其他线程存进去的，并不是我们当初存进去的那个数据了，我们此时执行的删锁操作，其实删除的还是其他人的锁。

到这里我们可以知道，删锁出现问题的原因同上面加锁时是一样的，加锁问题解决的方式是：让加锁和设置过期时间的操作是个原子不可分割的过程。同理，那删锁时，我们如果能够保证去redis获取值和删锁操作也是个原子不可分割的过程，就可以解决上述问题了。
为此，redis官网http://redis.cn/commands/set.html提供了一个用于解决此问题的解锁脚本。

Java代码通过解锁脚本进行删锁操作：

String script =
    "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
//使用函数执行删锁脚本
stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script,Integer.class),Arrays.asList("lock"),uuid);

三、Java代码实现redis分布式锁

综上，使用redis实现分布式锁的java代码如下：