锁的定义
锁的实现
锁在计算机底层的实现，依赖于CPU提供的CAS指令（compare and swsp），对于一个内存地址，会比较原值以及尝试去修改的值，通过值是否修改成功，来表示是否强占到了这个锁。
JVM中的锁
synchronized
synchronized是java提供的关键字锁，可以锁对象，类，方法。
在JDK1.6以后，对synchronized进行了优化，增加了偏向锁和轻量锁模式，现在synchronized锁的运行逻辑如下：
- 在初始加锁时，会增加偏向锁，即“偏向上一次获取该锁的线程”，在偏向锁下，会直接CAS获取该锁。该模式大大提高了单线程反复获取同一个锁的吞吐情况，在Java官方看来，大部分锁的争抢都发生在同个线程上。
- 如果偏向锁CAS获取失败，说明当前线程与偏向锁偏向的线程不同，偏向锁就会升级成轻量锁，轻量锁的特点就是通过自旋CAS去获取锁。
- 如果自旋获取失败，那么锁就会升级成重量锁，所有等待锁的线程将被JVM挂起，在锁释放后，再由JVM统一通知唤醒，再去尝试CAS锁，如果失败，继续挂起。
轻量锁设计的目的是“在短期内，锁的争抢通过自旋CAS就可以获取到，短时间内的CPU自旋消耗小于线程挂起再唤醒的消耗”。
重量锁就是最初优化前的synchronized的逻辑了。
ReentrantLock
AQS全称AbstractQueueSynchronizer，几乎JUC里所有的工具类，都依赖AQS实现。
AQS在java里，是一个抽象类，但是本质上是一种思路在java中的实现而已。
AQS的实现逻辑如下：
- 构造一个队列
- 队列中维护需要等待锁的线程
- 头结点永远是持有锁（或持有资源）的节点，等待的节点在头结点之后依次连接。
- 头结点释放锁后，会按照顺序去唤醒那些等待的节点，然后那些节点会再次去尝试获取锁。
- 是在java api层面实现的锁，所以可以实现各种并发工具类，操作也更加灵活
- 因为提供了超时时间等机制，操作灵活，所以不易死锁。（相同的，如果发生死锁，将更难排查，因为jstack里将不会有deadlock标识）。
- 可以实现公平锁，而synchronized必定是非公平锁。
- 因为是JavaApi层实现的锁，所以可以响应中断。
到这里你会发现，其实ReentrantLock可以说是synchronized在JavaApi层的实现。
Mysql 锁
共享锁(S 与排它锁(X
作用范围
获取共享锁时，如果该数据被其他事务的排它锁锁住，则无法获取，需要等待排它锁释放。
意向锁
作用范围
意向锁为表锁，在获取表锁之前，一定会检查意向锁。
在事务获得表中某行的共享锁之前，它必须首先获得表上的 IS 锁或更强的锁。
在获取任意表锁的共享锁或排它锁之前，一定会检查该表上的共享锁。
X IX S IS
X Conflict Conflict Conflict Conflict
IX Conflict Compatible Conflict Compatible
S Conflict Conflict Compatible Compatible
IS Conflict Compatible Compatible Compatible
意向锁的作用在于：在获取表锁时，可以通过意向锁来快速判断能否获取。
特别注意的是，意向锁是可以叠加的，即会存在多个，如T1事务获取了意向锁IX1和行级锁X1，T2事务依旧可以获取意向锁IX2和行级锁X2，所以仅在获取表级锁之前，才会检查意向锁。
记录锁
记录锁在没有索引时依旧会生效，因为innodb会为每张表创建一个隐藏的索引。
间隙锁
间隙锁生效在索引上，用于锁定索引值后的行，防止插入，在select from table where index=? for update时会生效，例如index=1，则会锁住index=1索引节点相关的行，防止其他事务插入数据。
但是并不会防止update语句，哪怕update的数据不存在。
Next-Key Locks
Insert Intention Locks
插入意向锁，和意向锁类似。不过是特殊的间隙锁，并不发生在select for update，而是在同时发生insert时产生，例如在两个事务同时insert索引区间为[4,7]时，同时获得该区间的意向锁，此时事务不会阻塞，例如A：insert-5，B：insert-7，此时不会阻塞两个事务。
AUTO-INC Locks
自增锁，这个锁很明显是表级insert锁，为了保证自增主键的表的主键保持原子自增。
常见锁使用的场景和用法
double check
众所周知，mysql的事务对防止重复插入并没有什么卵用，唯一索引又存在很多缺点，业务上最好不要使用，所以一般来说防止重复插入的通用做法就是使用分布式锁，这就有一种比较常用的写法。
final WeekendNoticeReadCountDO weekendNoticeReadCountDO = weekendNoticeReadRepositoryService.selectByNoticeId(noticeRequestDTO.getNoticeId(;
if (weekendNoticeReadCountDO == null {
final String lockKey = RedisConstant.LOCK_WEEKEND_READ_COUNT_INSERT + ":" + noticeRequestDTO.getNoticeId(;
ClusterLock lock = clusterLockFactory.getClusterLockRedis(
RedisConstant.REDIS_KEY_PREFIX,
lockKey
;
if (lock.acquire(RedisConstant.REDIS_LOCK_DEFAULT_TIMEOUT {
//double check
final WeekendNoticeReadCountDO weekendNoticeReadCountDO = weekendNoticeReadRepositoryService.selectByNoticeId(noticeRequestDTO.getNoticeId(;
if (weekendNoticeReadCountDO == null {
try {
lock.execute(( -> {
WeekendNoticeReadCountDO readCountDO = new WeekendNoticeReadCountDO(;
readCountDO.setNoticeId(noticeRequestDTO.getNoticeId(;
readCountDO.setReadCount(1L;
readCountDO.setCreateTime(new Date(;
readCountDO.setUpdateTime(new Date(;
weekendNoticeReadRepositoryService.insert(readCountDO;
return true;
};
} catch (ApiException err {
throw err;
} catch (Exception e {
log.error("插入", e;
throw new ApiException(ErrorEnum.SERVER_ERROR.getCode(, "服务端出错";
}
} else {
weekendNoticeReadRepositoryService.noticeCountAdd(weekendNoticeReadCountDO;
}
} else {
log.warn("redis锁获取超时，key:{}", lockKey;
throw new ApiException(ErrorEnum.SERVER_ERROR.getCode(, "服务器繁忙，请稍后重试";
}
}
在获取到锁之后，可能是经过等待才获取到的锁，此时上一个释放锁的线程可能已经插入了数据了，所以在锁内部，依旧要再次校验一下数据是否存在。
这种写法适合大多数需要唯一性的写场景。
避免死锁
也要注意一些隐性锁，比如数据库。
事务A：
- 插入[5,7]，插入意向锁。
- select for update更新[100,150]，间隙锁。
事务B： - select for update更新[90,120]，间隙锁。
- 插入[4,6]，插入意向锁。
**
顺带谈谈并发场景下常见的问题
读写混乱
比如构建一个static缓存，没有使用ConcurrentHashMap中的putIfAbsent等方法，也没有加锁去构建，导致上面的线程刚put了，下面的线程就删掉了，或者重复构建2次缓存。
Redis或者一些并发操作释放锁或者资源，没有检查是否是当前线程持有
线程A获取到锁，此时B,C在等待，然后A执行时间过长，导致锁超时被自动释放了，此时B获取到了锁，在快乐的执行，然后A执行完了之后，释放锁时没有判断是否还是自己持有，导致B持有的锁被删除了，此时C又获取到了锁，BC同时在执行。