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在普通的 Java 线程编程中，Semaphore 常用于控制对特定资源的同时访问数，而 CountDownLatch 则常用于等待其他线程把某些工作执行完毕后再继续。但若应用部署在分布式环境，单机版本的对象自然约束在某一 JVM 中，无法跨节点协同控制。此时我们可以借助 Redisson 提供的 RSemaphore 和 RCountDownLatch，让这两种同步模式在分布式下也能“有法可依”。

【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch

在分布式的场景下，有些数据是“读远多于写”的。比如一些基础配置、商品信息等，这类场景往往更适合使用读写锁——对于读操作只要不涉及数据修改，就可以同时进行；一旦需要写操作，就要独占保持一致性。Redisson 在此基础之上封装了分布式的读写锁 API，使得我们可以把单机环境下的读写锁模式，透明地延伸到集群。

【📕分布式锁通关指南 11】源码剖析redisson之读写锁的实现

在分布式环境中，如果我们将数据拆分到不同的 Redis 实例、集群或是不同的 key 上，有时会遇到需要“一次性对 N 个资源都上锁，才算占用资源”的场景。使用 Redisson 的 MultiLock 可以极大地简化这类需求的实现。它提供了一个整合多个 RLock 的抽象，对外暴露成单一的锁接口，使用起来就像在操作一把锁，而内部却是对多把锁的组合操作。

【📕分布式锁通关指南 10】源码剖析redisson之MultiLock的实现

在 Redisson 中，对分布式 Redis 锁的公平性，就是说锁的获取需要按照先来后到排队，避免后来的请求“插队”。

【📕分布式锁通关指南 09】源码剖析redisson之公平锁的实现

lock：默认不响应中断，但可以通过lockInterruptibly方法支持中断

【📕分布式锁通关指南 08】源码剖析redisson可重入锁之释放及阻塞与非阻塞获取

看门狗机制是redisson解决锁续期问题而设置的，在前文中我们也有手写过，这里我们看看“正版”的是如何执行的。

【📕分布式锁通关指南 07】源码剖析redisson利用看门狗机制异步维持客户端锁

它的核心逻辑也很简单：首先检查锁是否存在，如果不存在，则直接加锁，且设置重入次数为1；如果存在，先检查是否是当前线程的锁，如果是，则重入次数+1，如果不是，则返回锁的剩余过期时间。

【📕分布式锁通关指南 06】源码剖析redisson可重入锁之加锁

一句话总结-redis的高性能客户端，我们选择它是因为它内部已经封装好了很多锁的实现，详细介绍可以通过redisson的Github主页来查看。

【📕分布式锁通关指南 05】通过redisson实现分布式锁

先来回顾一下： 我们前面为了解决锁因异常情况（例如执行完加锁逻辑服务宕机了）未执行到释放，从而造成锁一直被占用的情况。而为了解决这个问题，我们给每个锁加上了过期时间，但是这又引申出了新的问题：如果锁到期了，而业务还没执行完，此时就给释放了，锁又被新的线程拿到了，那么就又会产生并发问题了。所以，我们是不希望锁在一定时间后自动过期掉的。那么，为了解决这个问题，我们应该在线程拿到锁后一直延长过期时间，直到业务执行完成后才释放这把锁。我们分析下可以怎么做：

【📕分布式锁通关指南 04】redis分布式锁的细节问题以及RedLock算法原理

官方介绍它是一种轻量小巧的脚本语言，设计的目的是为了嵌入应用程序，从而为应用程序提供灵活的扩展性和定制功能。redis支持嵌入Lua脚本，因此可以很方便地使用。安装过程很简单，本文不做赘述，直接移步官网下载即可，如遇到问题，善用一下你的搜索引擎即可。

【📕分布式锁通关指南 03】通过Lua脚本保证redis操作的原子性

首先，先来看它的概念-控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。所以，它需要满足以下四个特性：互斥性、可重入性、锁超时防死锁、锁释放正确防误删。而01篇中提到的JVM锁在分布式场景中就会存在问题，比如，我们当前有两个服务实例，它们都访问商品库存表进行扣减库存，如果使用JVM锁，其实并没有效果，如图：

【📕分布式锁通关指南 02】基于Redis实现的分布式锁

背景非常简单，就是在电商项目中，用户购买商品和数量后后，系统会对商品的库存进行相应数量的扣减。因此，我们模拟这个场景就需要商品表和库存表两张表，但业务并不是这里的重点，需要简化一下，一张简单的商品库存表足以，如下：

【📕分布式锁通关指南 01】从解决库存超卖开始加锁的初体验

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