一、加锁原因
在一些比较高并发的业务场景，经常听到通过加锁的方法实现线程安全。
下面简单介绍一下
1.1 加锁方式
数据库锁
数据库本身提供了锁机制，比如乐观锁、悲观锁等等。下面给出我之前写的一篇博客，介绍一下mysql数据库的锁机制
Mysql的锁机制
单体环境
Java线程层面，Java的jdk本身就提供了，比如synchronized和ReentrantLock可重入锁。这是实现单体环境锁的一种方法，这里简单介绍一下，并不对synchronized和ReentrantLock进行详细介绍。
分布式环境
上面介绍的都是单体环境的和数据库层面的，下面介绍一下分布式环境的解决方法。分布式环境有两种比较常用的解决方法，一种是通过Zookeeper实现分布式；一种是通过Redis实现分布式锁。本博客比较详细地介绍一下redis分布式锁，对于Zookeeper分布式锁有时间再写博客介绍。
1.2 业务场景
为什么加锁？从业务来说其实就是有业务场景，技术层面是为了保证线程安全性，也就是说保证线程操作是原子操作。
下面简单介绍一下一些业务场景
比如电商的秒杀场景，这就是一个高并发场景了，假如一个用户购买了库存只有10的8件商品，另外一个用户也要购买5件商品，这两个用户是同时进行的，第一个用户买了8件，库存就只有2件了，第二个用户再买5件，注意是和第一个用户操作同时进行的，这时也是10-5，库存只有5件了。假如第一个用户抢占了，库存优先减8了，第一个用户进行操作，同时进行，获取到的库存是10，这时就会出现业务问题了。
二、原子操作
原子操作定义
博客介绍一下原子操作，为什么说到原子操作呢？貌似和分布式锁不搭边，其实不是的，我们说加锁，其本质目的就是为了实现线程操作是原子性的，也就是原子操作。
原子操作：是指不会被线程调度机制打断的操作，而且期间不会有任何上下文切换(context switch)。
2.1 context switch
上面介绍一下上下文切换(context switch)，上下文切换是计算机的cpu从一个任务，或者说进程，从一个任务(进程)切换到另外一个任务(进程)，期间确保任务(进程)不冲突的过程。
在国外的whatis.techtarget网站有进行了比较详细的定义
三、分布式锁
3.1 实现方式
可以实现方式 setnx+expire
在Redis中实现分布式锁，可以通过setnx和expire实现，setnx命令意思是set key if not exist，就是说已经有一个线程占用了，就不执行set key操作
语法：setnx key value;expire是设置key的时间
这里setnx key为tkey,value为tvalue
>setnx tkey tvalue OK >get tkey tvalue >expire tkey 5 OK >del tkey (integer) 1
先setnx，然后再给key加一个时间5秒，5秒后自动释放锁。当然一个进程执行过程还没5秒也可以就直接删除key。那么假如在setnx过程出现异常，锁就不能释放。
为了避免上面所说的分布式锁不能释放问题，开源社区有很多分布式解决方案，很多第三方库，直到redis2.8版本，作者给出了一个很好的解决方案。
redis2.8版本对setnx命令和expire命令进行了拓展，使这两个命令可以同时执行，也可以理解为同个事务了。
语法：
setnx key ex time nx
例子，设置tkey,时间为5秒
setnx tkey ex 5 nx
四、分布式锁常见问题
4.1 超时问题
假如在释放锁和另一个线程重新占用锁之间，执行时间过长，超过了锁的超时设置，这时候就会出现，第一个线程的锁已经被标记为过期了，可是在临界区的执行程序还没执行，也就是说锁并没有真正释放。这时候如果第二个线程持有了锁，就会出现临界区的代码不能正常串行执行，因为第一个线程的锁在临界区还没真正释放。
这是一种比较常见的Redis锁不能释放的超时问题。
通过网上资料，有提供了一种解决方案思路，是通过在set key的时候给value值加一个时间戳字符串或者一个特定的随机数，比如uuid，可以表示特定线程的标识，这个标识要唯一。
然后在删除key，重新加锁的时候，校验这个value是否为第一个线程的，匹配正确才删除key，这是一种方案，当然并不是很好的解决方案，只能说是相对安全的，因为在高并发情况下面，线程的调用机制还是可以支持另外的线程持有锁的。
4.2 集群环境
下面介绍一下集群环境的锁问题，业务场景，假如一个线程在主服务器(master)释放锁的时候，master突然冗机了，也是就是说锁还没被释放。这时集群环境检测到master机器冗机，就切换从服务器(slave)作为主服务器，这时候，另外一个线程进来了，占有了同一个锁，也就是出现了两个线程同时占有同一个锁的情况了。通过keepalive和redis实现主从服务器自动failover的方式或许可以解决问题。因为并没有实践过，所以不做详细解释。这篇博客
Redis自从自动failover或许可以参考。
ReadLock算法
集群环境的锁同步是一个难题。上面的仅仅是我的想法并没有实践过，最近找到一个算法可以解决，ReadLock算法。readlock-py库已经有对改算法进行实践。ReadLock算法简单原理就是通过先检测set是否成功，set成功之后才向所有节点发送指令，释放锁。本博客并不对ReadLock算法做详细介绍，有机会再写博客介绍。