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目录
一、案例引入
1.1 模拟并发安全问题
1.2 解决办法：加锁！
二、锁失效情况
1.1 错误使用本地锁
1.2 集群模式下本地锁失效
1.3 单实例微服务中本地锁的风险
三、解决办法
3.1 调整sql语句
3.2 分布式锁
四、基于Redis的分布式锁
4.1 介绍
4.2 Redisson
4.2.1 导入依赖
4.2.2 创建配置类
4.2.3 lock锁
（1）思考
（2）小结
4.2.4 lock锁 - 公平锁
4.2.5 lock锁 - 读写锁
（1）演示
（2）小结
4.2.6 信号量
4.2.7 闭锁
五、疑问解答
5.1 单体应用需要使用分布式锁吗
5.2 为什么实际工作代码中很多写操作都不加锁
5.3 有了分布式锁，还需要引入数据库锁吗？
5.4 有了分布式锁还需要本地锁吗
一、案例引入
1.1 模拟并发安全问题
创建一张数据库表，库存表，我们暂且只记录一条记录。
调用/stock/reduce接口，模拟实现减库存
减库存业务逻辑如下：
首先查询数据库中指定商品在目标仓库的当前库存量。
当确认该商品库存存在且数量大于零时，再执行库存扣减操作。
启动项目，我们通过调用该接口，模拟试一试！
我们连续点击了10次，按理说数据库减少库存10件，还剩4990，我们查看一下
没有问题。可见在没有并发调用时，接口一切正常。
但是并发情况下呢？
接下来先把数据库的剩余库存改回5000，我们通过jmeter模拟一下并发：
开启100个线程，每个线程执行50次，按理说，就可以把5000库存清零。
通过jmeter的聚合报告，发现5000次全部执行完成，未出现异常
我们看看数据库的变化
未清零，还剩4487，出现并发安全问题。
这是为什么呢？
每个请求都可视为独立的线程。当这些线程并发执行时，由于库存修改操作需要时间处理，在某个特定时刻，多个查询线程可能会获取到相同的库存数量值，从而导致数据一致性问题。
1.2 解决办法：加锁！
将数据库数据还原5000，重新模拟并发：
可以看到，我们加上锁以后，吞吐量变小了。但是是否就解决了并发安全问题呢？看看库存量是否清零就行了。
还剩2488，并没有清零。不是说加锁就可以解决吗？
其实啊，原因在这里。
我们加上了@Transactional事务注解，上面这段代码的执行顺序变成了
开启事务 -> 获取锁 -> 执行业务代码 -> 解锁 -> 事务提交
事务默认是在方法执行前开启，方法结束后提交。然而我们的锁加在了这个方法的内部，导致当前事务尚未提交时就释放了锁，其他线程趁机进入了该方法执行操作，从而引发数据安全问题。
所以不加事务是不会有这个问题的，但通常情况下，我们是会选择使用@Transactional注解的，保证事务一致性。所以还有一个方法：可以修改一下执行顺序。例如：
执行效率上明显更慢了，但是并发安全问题得到了保障！
二、锁失效情况
1.1 错误使用本地锁
像前面的案例，我们一开始把锁加在事务方法内部，导致事务还未提交就解锁了，引发了并发安全问题。
1.2 集群模式下本地锁失效
当我们某个应用部署了多个实例，搭建集群，这种情况下本地锁也会导致失效。
多实例下并发竞争问题更明显，前面单体单实例部署的解决方案用普通锁，但在多实例下是行不通的。因为普通锁不能跨进程生效。
我们举个例子演示一遍就知道了
使用Nginx进行负载均衡。
这里我们就使用window版的，这样方便些，启动前修改配置文件nginx.conf
然后启动Nginx，打开jmeter进行压测。记得数据库库存改回去。
可以看到集群模式，我们的吞吐量上来了，但是并发安全问题还是没有解决，也就是本地锁失效！
1.3 分布式（微服务）架构琐
所以说，集群模式下也好，分布式架构下包括微服务也好，并发情况下，本地锁都会有并发安全问题。
那么微服务系统每个服务只有一台机器呢？，一旦牵扯到服务之间的调用，只要