并发是程序开发中不可避免的问题，根据系统面向用户、功能场景的不同，并发的重视程度会有不同。从程序的角度来说，并发意味着相同的时间点执行了相同的代码，而有些情况是不被允许的，比如：转账、抢购占库存等，如果没有做好临界条件的验证，会带来非常严重的后果。追根结底是因为并发引起的数据不一致问题，面对并发，我们通常会采用锁来优化。
场景模拟
如下模拟抢购的示例代码（C#）：
// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;
public bool Buy()
{
// 模拟执行的逻辑代码花费的时间
Thread.Sleep(new Random().Next(100,500));
if (stockCount > 0)
{
stockCount--;
return true;
}
return false;
}
var test = new Test();
Parallel.For(1, 16, (i) =>
{
var stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
var data = test.Buy();
stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}");
});
Console.ReadKey();
模拟并行调用 Buy 方法 15 次（内部使用的是线程池，所以 ThreadId 会有重复），实际上只有 10 个库存，返回结果却显示 11 个请求都购买成功了。
单机部署模式解决方案
在单机部署模式下，我们只需要加 lock(){} 就可以解决问题：
// 有10个商品库存
private static int stockCount = 10;
private static object obj = new object();
public bool Buy()
{
lock (obj)
{
// 模拟执行的逻辑代码花费的时间
Thread.Sleep(new Random().Next(100, 500));
if (stockCount > 0)
{
stockCount--;
return true;
}
return false;
}
}
从输出结果中可以看出，确实只有10个请求是显示购买成功，但同时发现部分请求的执行时间明显变长，这就是加锁带来的最直观影响，当某个线程获得锁之后，在没有释放之前，其他线程只能继续等待，并发越高，更多的线程需要等待轮流被处理。
各种语言一般都提供了锁的实现，用法大同小异，语言本身实现的锁只能作用于当前进程内，所以在单机模式部署的系统中使用基本没什么问题。
集群部署模式解决方案（分布式锁）
在集群模式下，系统部署于多台机器（一个系统运行在多个进程中），语言本身实现的锁只能确保当前进程内有效（基于内存），多进程就没办法共享锁状态，这时我们就得考虑采用分布式锁，分布式锁可以采用 数据库、ZooKeeper、Redis 等来实现，最终都是为了达到在不同的进程、线程内能共享锁状态的目的。
这里将介绍基于 Redis 的 RedLock.net 来解决分布式下的并发问题，RedLock.net 是 RedLock 分布式锁算法的 .NET 版实现 (大部分语言都有对应的实现，查看) ，RedLock 分布式锁算法是由 Redis 的作者提出。
RedLock 简介
RedLock 的思想是使用多台 Redis Master ，节点完全独立，节点间不需要进行数据同步，因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave，被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁，另一个客户端就可以再次拿到锁。锁通过 setNX（原子操作） 命令设置，在有效时间内当获得锁的数量大于 (n/2+1) 代表成功，失败后需要向所有节点发送释放锁的消息。
获取锁：
SET resource_name my_random_value NX PX 30000
释放锁：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
RedLock.net 集成
创建 .NETCore API 项目
-
NuGet 安装 RedLock.net
Install-Package RedLock.net -
appsettings.json 添加 redis 配置
{ "RedisUrl": "127.0.0.1:6379", // 多个用,分割 ... } -
添加 ProductService.cs，模拟商品购买
// 有10个商品库存，如果同时启动多个API服务进行测试，这里改成存数据库或其他方式 private static int stockCount = 10; public async Task<bool> BuyAsync() { // 模拟执行的逻辑代码花费的时间 await Task.Delay(new Random().Next(100, 500)); if (stockCount > 0) { stockCount--; return true; } return false; } -
修改 Startup.cs ，创建 RedLockFactory
定义 RedLockFactory 变量：
private RedLockFactory lockFactory;添加方法：
private RedLockFactory GetRedLockFactory() { var redisUrl = Configuration["RedisUrl"]; if (string.IsNullOrEmpty(redisUrl)) { throw new ArgumentException("RedisUrl 不能为空"); } var urls = redisUrl.Split(",").ToList(); var endPoints = new List<RedLockEndPoint>(); foreach (var item in urls) { var arr = item.Split(":"); endPoints.Add(new DnsEndPoint(arr[0], Convert.ToInt32(arr[1]))); } return RedLockFactory.Create(endPoints); }在 ConfigureServices 注入 IDistributedLockFactory：
lockFactory = GetRedLockFactory(); services.AddSingleton(typeof(IDistributedLockFactory), lockFactory); services.AddScoped(typeof(ProductService));修改 Configure，应用程序结束时释放 lockFactory ：
public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env, IApplicationLifetime lifetime) { ... lifetime.ApplicationStopping.Register(() => { lockFactory.Dispose(); }); } -
在 Controller 添加方法 DistributedLockTest
private readonly IDistributedLockFactory _distributedLockFactory; private readonly ProductService _productService; public HomeController(IDistributedLockFactory distributedLockFactory, ProductService productService) { _distributedLockFactory = distributedLockFactory; _productService = productService; } [HttpGet] public async Task<bool> DistributedLockTest() { var productId = "id"; // resource 锁定的对象 // expiryTime 锁定过期时间，锁区域内的逻辑执行如果超过过期时间，锁将被释放 // waitTime 等待时间,相同的 resource 如果当前的锁被其他线程占用,最多等待时间 // retryTime 等待时间内，多久尝试获取一次 using (var redLock = await _distributedLockFactory.CreateLockAsync(productId, TimeSpan.FromSeconds(5), TimeSpan.FromSeconds(1), TimeSpan.FromMilliseconds(20))) { if (redLock.IsAcquired) { var result = await _productService.BuyAsync(); return result; } else { Console.WriteLine($"获取锁失败：{DateTime.Now}"); } } return false; } -
调用接口测试
Parallel.For(1, 16, (i) => { var stopwatch = new Stopwatch(); stopwatch.Start(); var data = GetAsync($"http://localhost:5000/home/distributedLockTest").Result; stopwatch.Stop(); Console.WriteLine($"ThreadId:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}, Result:{data}, Time:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}"); });redLock
关于 RedLock 分布式锁算法的争议大家可以参考：
How to do distributed locking
Is Redlock safe?
总结
如果使用锁，必然对性能上会有一定影响，我们需要根据实际场景来判断是真正需要。在指定锁过期时间时要相对合理，避免出现锁已过期，但逻辑还没执行完成，这样就失去了锁的意义，当然这种情况下我们还可以考虑重入锁。
最后推荐一下微软开源的一个基于 Actor 模型的分布式框架 Orleans，也可以达到分布式锁的效果。
