锁的作用

从根本上讲，锁的作用是保证数据的一致性，只要能保证分布式并发下抢占同一资源是有序性（排队），那么就能保证数据的一致性，这样来想，锁的实现可以是数据库、缓存等方式，利用排他性让各个请求顺序进行

这里需要理解：分布式锁必然是一个介于服务应用之外的参照组件，与单机架构相比，使用网络通信肯定会降低性能。同时分布式的核心作用是分治，将请求压力分散到各个服务器上，提高并发性能，而不是单次请求性能，所以分布式对于单个请求来说性能是低下的

单体架构中的锁

在单体架构中，不考虑性能的话，解决并发问题使用synchronized就能解决功能性问题

但需要注意的是：synchronized只在同一个JVM中有效，如果是分布式的架构，多个环境（多个JVM）运行，synchronized就不起作用了

还需要JVM锁吗

其实在不同的场景下，考虑维度是不一样的，而且并不是有了分布式就提高了服务的性能，这跟机器多少联系不大，有个误区是服务器多了就能忽略IO和吞吐等性能问题

考虑性能的话有了分布式锁其实还是要考虑JVM锁的，并发过来的请求同一时刻最终也只有一个能抢到锁，如果JVM没有锁，所有请求都会压到锁服务上，加上JVM锁后，就减少了对获取锁的请求，Tomcat获取锁后JVM分配给各个用户请求，较少IO，提高性能

分布式锁应该具备的条件

在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行
高可用的获取锁与释放锁
高性能的获取锁与释放锁
具备可重入特性
具备锁失效机制，防止死锁
具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败

CAP理论

任何一个分布式系统都无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance），最多只能同时满足两项

所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍，在互联网领域的绝大多数的场景中，容错性都必须要保证，所以会选择牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终一致性是在用户可以接受的范围内即可

基于Redis实现分布式锁

因为Redis的数据在内存中，读写性能高，所以大部分分布式锁方案都是基于Redis实现，其核心是Redis的setnx命令

在SpringBoot中的核心代码

Boolean setFlagResult = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("flag", "test", 5, TimeUnit.SECONDS);

Redission

Redission是一种基于Redis实现的分布式锁，可以用于分布式系统中协调并发访问同一资源

// 第一步：引入依赖
<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.14.0</version>
</dependency>

// 第二步：创建Redisson客户端，连接到Redis服务
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

// 第三步：使用，“myLock”是锁的名称
RLock lock = redisson.getLock("myLock");
lock.lock(); //加锁
try {
    //执行业务逻辑
} finally {
    lock.unlock(); //释放锁
}

// 其他操作
//判断锁是否被当前线程持有
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
    //执行业务逻辑
}
//获取锁的状态信息
LockState lockState = lock.getState();