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单机锁
锁是解决并发问题的一种手段，从操作系统到应用代码都有它的身影。
独享锁
独享锁，互斥锁：锁⼀次只能被⼀个资源所持有，其他的按照设计的策略行事，java中Synchronized而言，会进入Entry set列表等待；
共享锁
共享锁，读写锁：锁一些可以被多个资源持有
读写锁中写写是互斥的
公平锁
公平锁是指按照申请锁的顺序来获取锁；
⾮公平锁是指获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的⽐先申请的优先获取锁，有可能会造成优先级反转或者饥饿现象。
乐观锁
对共享数据的操作很少或者不会发生修改的。采取的策略是更新数据的时候尝试更新，如果不对继续重试，如CAS。
分布式锁
原本单机的任务因业务发展需要分解到多机执行，又或者多机上的不同任务共享一部分业务数据等，如上文所述：解决数据正确性问题产生了分布式锁概念和编程策略。
利用现成的锁
如下利用数据库提供的锁：
创建一张锁表lockTable
- 通过插入删除
当我们要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录insert into lockTable(c1,c2...) values (...)，想要释放锁的时候就删除这条记录delete from lockTable where...，方法或资源对应的列做唯一性约束，如此多个请求插入的时候，数据库保证只有一个请求成功。
public boolean lock(){
connection.setAutoCommit(false)
while(true){
try{
result = select * from lockTable where ... for update;
if(result==null){
return true;
}
}catch(Exception e){
}
sleep(1000);
}
return false;
}
public void unlock(){
connection.commit();
}
Redis
基于redis的事务性操作实现分布式锁。
加锁然后设置过期时间，防止任务挂了锁没释放：
127.0.0.1:6379> SETNX lock $uuid // 加锁
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXPIRE lock 10 // 10s后自动过期
(integer) 1
要保证两条命令的事务性操作(要么全成功要么全失败)
在2.6.12 之后，redis扩展了SET命令参数，用这一条命令就可以了
// 一条命令保证原子性执行
127.0.0.1:6379> SET lock $uuid EX 10 NX
OK
$uuid:加锁时设置只有自己知道的标识，防止锁释放错误
// 锁是自己的，才释放
if(redis.get("lock") == $uuid){
redis.del("lock")
}
上述释放锁是两个命令执行的，存在事务性问题，可以通过Lua脚本来解决：
// 判断锁是自己的，才释放
if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
return 0
end
redis 处理每一个请求是单线程执行的，在执行一个 Lua 脚本时，其它请求必须等待，直到这个 Lua 脚本处理完成，这样一来，GET + DEL 之间就不会插入其它命令了，要么DEL成功，要么就是没有DEL，客户端添加确认成功与否逻辑即可
锁的过期时间不好评估问题
可以设计这样的方案：加锁时，先设置一个过期时间，然后我们开启一个守护线程，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行续期，重新设置过期时间。
库Redisson已封装实现
redis集群化可以参考Redis的作者提出一种@R_502_6280@案Redlock。
zookeeper
基于zookeeper临时有序节点可以实现分布式锁。
过程如下：
- 客户端 1 和 2 都尝试创建临时节点，例如 /lock；
- 假设客户端 1 先到达，则加锁成功，客户端 2 加锁失败；
- 客户端 1 操作共享资源；
- 客户端 1 删除 /lock 节点，释放锁；
使用 Zookeeper，无法保证进程 GC、网络延迟异常场景下的安全性。
客户端与zk服务器维护一个Session，这个Session会依赖客户端定时心跳来维持连接，如果zk长时间收不到客户端的心跳，就认为这个 Session 过期了，会把这个临时节点删除。
参考：
https://blog.csdn.net/wuzhiwei549/article/details/80692278
https://mp.weixin.qq.com/s/JwXtmEzlHfkMhaoCWzIWJQ
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