我是廖志伟，一名Java开发工程师、幕后大佬社区创始人、Java领域优质创作者、CSDN博客专家。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。
博主：java_wxid
社区：幕后大佬
本文的大概内容：
一、如何实现
redis使用setnx作为分布式锁，在多线程环境下面，只有一个线程会拿到这把锁，拿到锁的线程执行业务代码，执行业务代码需要一点时间，所以这段时间拒绝了很多等待获取锁的请求，直到有锁的线程最后释放掉锁，其他线程才能获取锁，这个就是redis的分布式锁的使用。
二、使用redis锁会有很多异常情况，如何处理这些异常呢
1.redis服务挂掉了，抛出异常了，锁不会被释放掉，新的请求无法进来，出现死锁问题
添加try finally处理
2.服务器果宕机了，导致锁不能被释放的现象
设置超时时间
3.锁的过期时间比业务执行时间短，会存在多个线程拥有同一把锁的现象
如果有一个线程执行需要15s，过期时间只有10s，当执行到10s时第二个线程进来拿到这把锁，会出现多个线程拿到同一把锁执行。
续期超时时间，当一个线程执行5s后对超时时间续期10s，续期设置可以借助redission工具，加锁成功，后台新开一个线程，每隔10秒检查是否还持有锁，如果持有则延长锁的时间，如果加锁失败一直循环（自旋）加锁。
4.锁的过期时间比业务执行时间短，锁永久失效
如果有一个线程执行需要15s，过期时间只有10s，当执行到10s时第二个线程进来拿到这把锁，会出现多个线程拿到同一把锁执行，在第一个线程执行完时会释放掉第二个线程的锁，以此类推，导致锁的永久失效。
给每个线程都设置一个唯一标识，避免出现程序执行的时间超过设置的过期时间，导致其他线程删除了自己的锁，只允许自己删除自己线程的锁
三、代码
/**
* 分布式锁底层实现原理
* @return
*/
@GetMapping("distributedLock")
public Object distributedLock(){
String lockKey = "distributedLockKey";
//给每个线程都设置一个唯一标识，避免出现程序执行的时间超过设置的过期时间，导致其他线程删除了自己的锁
String clientId = UUID.randomUUID().toString();
try {
//添加过期时间保证线程运行到一半的时候，程序崩了，导致缓存中的key一直存在
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (!result) {
return "error_code";
}
// Todo 实现业务逻辑
redisTemplate.opsForValue().set(TestConstant.KEY_TEST,String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
} finally {
//判断是不是自己的线程删除自己的锁
if (clientId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {
redisTemplate.delete(lockKey);
}
}
//Todo 当前代码未实现锁续命功能，锁续命功能：由于程序执行时间可能超过设置缓存中锁的过期时间，导致后续一部分业务未执行，一直被其他线程抢占，需要对锁进行续命,但是由于续命的时间不好确定，这个时候就需要单独开启子线程，定时任务不断的去判断当前锁，还在不在，如果不在了，说明业务已经执行完成了，如果还在，重新设置过期时间,一般而言，定时任务的时间为缓存设置的过期时间三分之一就可以了。
return "end";
}
总结
以上就是今天要讲的内容，分布式锁保证了数据的准确性，但是减低了并发能力，同一个锁key，同一时间只能有一个客户端拿到锁，其他客户端会陷入无限的等待来尝试获取那个锁，只有获取到锁的客户端才能执行业务逻辑。还希望各位读者大大能够在评论区积极参与讨论，给文章提出一些宝贵的意见或者建议，合理的内容，我会采纳更新博文，重新分享给大家。
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