如何将分布式锁封装的更优雅 _分布式锁

分布式锁通常有很多选择，基于 redis 的，基于 Zookeeper 的，基于数据库等等方案。
Redis 用于缓存数据，在项目中都有使用，所以使用 Redis 来做分布式锁的会稍微多些。
如果用 Redis 来做锁，可以直接用开源的方案，比如redisson 。
最常见的使用方式如下所示：
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");lock.lock();run();lock.unlock();获取锁对象，调用 lock()加锁，执行业务逻辑，调用 unlock()释放锁。
尽管框架提供的使用方式已经很简洁了，但是我们还是有必要对锁做一层包装。做包装的目的是为了提高扩展性和易用性。
抽象接口如果说我们直接使用 redisson 的原生 API 做加锁，那么很多地方都会出现 RLock 相关的代码，突然有一天，由于某些原因，需要将锁进行替换，这个时候改动的范围就比较大了。每个使用了 RLock 的地方都得改。
如下图：很多 Service 都用到了 RLock.lock()方法，当我们需要替换锁的时候，所有涉及到的类和方法都得修改，改动的点如红色部分所示。

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所以我们需要做一层抽象，可以定义一个 DistributedLock 接口来提供锁相关的能力，提供多种实现，这样方便替换和扩展。
如下图：每个 Service 中都是用的 DistributedLock 接口来加锁，当我们需要替换锁的实现时，使用的地方不需要改动，只需要替换 DistributedLock 的实现即可。

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自动释放自动释放指的是对于加锁之后，业务逻辑执行完毕需要自动关闭锁。按照前面 Redisson 的方式我们需要手动调用 unlock()来释放持有的锁。
当然 Redisson 也提供了超时释放的功能，正常情况下肯定是业务执行完毕就要释放锁了，同一个锁的下个请求才能继续接着处理。
手动释放资源最容易出现的问题就是忘记释放，所以在 JDK7 中引入了 try-with-resources 来自动释放资源，相信大家都很熟悉。
所以我们在封装的时候，尽量不要让使用者去手动释放，减少出错的概率。对于有结果的我们可以使用 Supplier 来传递你的逻辑，对于没有返回结果的可以用 Runnable 来传递你的逻辑。

/** * 加锁 * @param key 锁Key * @param waitTime 尝试加锁 ， 等待时间 (ms) * @param leaseTime 上锁后的失效时间 (ms) * @param success 锁成功执行的逻辑 * @param fail 锁失败执行的逻辑 * @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("进来了 。。。。");try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return "success";}, () -> {System.out.println("加锁失败 。。。。");return "fail";});

容灾处理另一个需要注意的问题就是锁的可用性，万一对应的 Redis 出问题了，这个时候去加锁肯定会失败，如果不做任何处理，就会影响正常的业务操作，导致业务不可用。
我们除了实现 Redis 的锁之外，还可以实现其他的锁，比如数据库锁。当 Redis 锁不可用的时候降级为数据库锁，虽然性能有所影响，但是不会影响业务。

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如果数据库锁也不可用了（题外话：所有都不可用可能性非常小），那还是让业务操作失败比较好。因为我们用加锁的场景，肯定是为了防止并发场景带来的问题，如果当锁不可用时，你将异常消费了，让业务操作继续下去，就有可能出现没有加锁的业务问题。
当然监控也非常需要， Redis, 数据库等监控。在出故障的时候，及时有人员介入。
监控体系Redis, 数据库， Zookeeper 这些承载分布式实现的中间件的监控肯定是必须要有的。另一个监控就是更细粒度的对应锁这个动作的监控。