分布式鎖的封裝也很有講究呀
分布式鎖通常有很多選擇，基于 Redis 的，基于 Zookeeper 的，基于數據庫等等方案。
Redis 用于緩存數據，在項目中都有使用，所以使用 Redis 來做分布式鎖的會稍微多些。
如果用 Redis 來做鎖，可以直接用開源的方案，比如redisson。
最常見的使用方式如下所示：
- RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
- lock.lock();
- run();
- lock.unlock();
獲取鎖對象，調用 lock()加鎖，執行業務邏輯，調用 unlock()釋放鎖。
盡管框架提供的使用方式已經很簡潔了，但是我們還是有必要對鎖做一層包裝。做包裝的目的是為了提高擴展性和易用性。
抽象接口
如果說我們直接使用 redisson 的原生 API 做加鎖，那么很多地方都會出現 RLock 相關的代碼，突然有一天，由于某些原因，需要將鎖進行替換，這個時候改動的范圍就比較大了。每個使用了 RLock 的地方都得改。
如下圖：很多 Service 都用到了 RLock.lock()方法，當我們需要替換鎖的時候，所有涉及到的類和方法都得修改，改動的點如紅色部分所示。
所以我們需要做一層抽象，可以定義一個 DistributedLock 接口來提供鎖相關的能力，提供多種實現，這樣方便替換和擴展。
如下圖：每個 Service 中都是用的 DistributedLock 接口來加鎖，當我們需要替換鎖的實現時，使用的地方不需要改動，只需要替換 DistributedLock 的實現即可。
自動釋放
自動釋放指的是對于加鎖之后，業務邏輯執行完畢需要自動關閉鎖。按照前面 Redisson 的方式我們需要手動調用 unlock()來釋放持有的鎖。
當然 Redisson 也提供了超時釋放的功能，正常情況下肯定是業務執行完畢就要釋放鎖了，同一個鎖的下個請求才能繼續接著處理。
手動釋放資源最容易出現的問題就是忘記釋放，所以在 JDK7 中引入了 try-with-resources 來自動釋放資源，相信大家都很熟悉。
所以我們在封裝的時候，盡量不要讓使用者去手動釋放，減少出錯的概率。對于有結果的我們可以使用 Supplier 來傳遞你的邏輯，對于沒有返回結果的可以用 Runnable 來傳遞你的邏輯。
- /**
- * 加鎖
- * @param key 鎖Key
- * @param waitTime 嘗試加鎖，等待時間 (ms)
- * @param leaseTime 上鎖后的失效時間 (ms)
- * @param success 鎖成功執行的邏輯
- * @param fail 鎖失敗執行的邏輯
- * @return
- */
- <T> T lock(String key, int waitTime, int leaseTime, Supplier<T> success, Supplier<T> fail);
使用：
- String result = distributedLock.lock("1001", 1000, () -> {
- System.out.println("進來了。。。。");
- try {
- Thread.sleep(1000);
- } catch (InterruptedException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- return "success";
- }, () -> {
- System.out.println("加鎖失敗。。。。");
- return "fail";
- });
容災處理
另一個需要注意的問題就是鎖的可用性，萬一對應的 Redis 出問題了，這個時候去加鎖肯定會失敗，如果不做任何處理，就會影響正常的業務操作，導致業務不可用。
我們除了實現 Redis 的鎖之外，還可以實現其他的鎖，比如數據庫鎖。當 Redis 鎖不可用的時候降級為數據庫鎖，雖然性能有所影響，但是不會影響業務。
加鎖流程
如果數據庫鎖也不可用了（題外話：所有都不可用可能性非常小），那還是讓業務操作失敗比較好。因為我們用加鎖的場景，肯定是為了防止并發場景帶來的問題，如果當鎖不可用時，你將異常消費了，讓業務操作繼續下去，就有可能出現沒有加鎖的業務問題。
當然監控也非常需要，Redis, 數據庫等監控。在出故障的時候，及時有人員介入。
監控體系
Redis, 數據庫，Zookeeper 這些承載分布式實現的中間件的監控肯定是必須要有的。另一個監控就是更細粒度的對應鎖這個動作的監控。
比如加鎖的時間，釋放鎖的時間，在鎖里面執行業務的時間，鎖的并發量，執行次數，加鎖失敗的次數。
這些數據指標都非常重要，能夠幫助你及時發現問題。比如 10 秒內幾百次加鎖失敗，都降級成了數據庫鎖，這個時候你收到了警報，一看就知道 Redis 出問題了，及時解決。
監控方式就隨便了，每個公司都不一樣，你可以暴露數據給 Prometheus 抓取，也可以集成 Cat 做好埋點，只要能監控，能告警就可以了。
