前段时间，在写公司的一个项目的时候，用到了分布式锁，一个同事告诉我说，分布式锁解锁在高并发的时候会报错。
go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中读写锁
在开发定时任务时，如果任务执行周期较短，可能会导致任务在前一次执行尚未完成时就再次触发，从而产生重复执行的问题。为了解决这个问题，我们可以借助Redisson的RLock锁机制，确保任务只有在前一次执行完成后才能再次执行。本文将介绍如何使用Redisson RLock锁来避免定时任务的重复执行。
原理简而言之就是：如果有人正在修改某个reids，就上锁，存一个标记到redis中，修改完了就解锁，删除标记。
在使用多线程的应用下，如何保证线程安全，以及线程之间的同步，或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题，也是使用多线程下面临的问题，如果处理不好，会带来较严重的后果，使用python多线程中提供Lock 、Rlock 、Semaphore 、Event 、Condition 用来保证线程之间的同步，后者保证访问共享变量的互斥问题。
自旋锁与互斥锁类似，但是自旋锁不会引起调用者睡眠。如果自旋锁被其他执行单元保持，则调用者会一直循环等待保持者释放锁。
Redis based distributed RedissonMultiLock object groups multiple RLock objects and handles them as one lock. Each RLock object may belong to different Redisson instances.
每个线程互相独立，相互之间没有任何关系，但是在同一个进程中的资源，线程是共享的，如果不进行资源的合理分配，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。
在上一篇文章 golang 重要知识：mutex 里我们介绍了互斥锁 mutex 的相关原理实现。而且在 Go 里除了互斥锁外，还有读写锁 RWMutex，它主要用来实现读共享，写独占的功能。今天我们也顺便分析下读写锁，加深对 Go 锁的理解。
Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口，同时还支持自动过期解锁。
前面已经学习了Redission可重入锁以及公平锁的原理，接着看看Redission是如何来实现RedLock的。
本文介绍为什么要使用Redis的红锁（Redlock）、什么是Redis的红锁以及Redis红锁的原理。
上述代码可以看到，当前锁的失效时间为10s，如果当前扣减库存的业务逻辑执行需要15s时，高并发时会出现问题：
分布式结构就是将一个完整的系统，按业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为”服务”。
java有synchronize和Lock，mysql 修改类的sql也带有锁。锁定数据状态，让数据状态在并发场景，按我们预想逻辑进行状态转移，然而在分布式，集群的情况下，怎么去锁定数据状态呢
从上面的synchronized释放锁可以看出，只有synchronized代码块执行完毕或者异常才会释放，如果代码块中的程序因为IO原因阻塞了，那么线程将永远不会释放锁，但是此时另外的线程还要执行其他的程序，极大的影响了程序的执行效率，现在我们需要一种机制能够让线程不会一直无限的等待下去，能够响应中断，这个通过lock就可以办到 另外如果有一个程序，包含多个读线程和一个写线程，我们可以知道synchronized只能一个一个线程的执行，但是我们需要多个读线程同时进行读，那么使用synchronized肯定是不行的，但是我们使用lock同样可以办到
在应用开发中，特别是web工程开发，通常都是并发编程，不是多进程就是多线程。这种场景下极易出现线程并发性安全问题，此时不得不使用锁来解决问题。在多线程高并发场景下，为了保证资源的线程安全问题，jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁，但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下，如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题，jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时，我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有以下方式：
使用tryLock无参方法时，redisson会自动添加一个定时任务，定时刷新锁的失效时间，如果unlock时失败，则会出现该锁一直不释放的情况。
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅 提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便 捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用 者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。
前言：因为GIL的限制，python的线程是无法真正意义上并行的。相对于异步编程，其性能可以说不是一个等量级的。为什么我们还要学习多线程编程呢，虽然说异步编程好处多，但编程也较为复杂，逻辑不容易理解，学习成本和维护成本都比较高。毕竟我们大部分人还是适应同步编码的，除非一些需要高性能处理的地方采用异步。
Golang中sync包实现了两种锁，Mutex（互斥锁）和RWMutex（读写锁），其中RWMutex是基于Mutex实现的。
Spring Boot使用Redisson特别简单，只要引入一个新的jar就可以，redis的配置跟其他的redis客户端可以兼容，可以不用再额外配置
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
共享变量：multiprocessing.Value 共享数组：multiprocessing.Array
这个99又赋值给n，进程变量就是99，所以每次都是赋值操作，赋值了100次，最终结果99，这样还是出现数据不安全的情况
项目用 Redisson 分布式锁，但是每个地方的代码除了业务代码，其他都差不多一样的，如果要修改的话，就要修改很多,不只修改一个项目，很麻烦的。
本文主要内容：读写锁的理论；通过生活中例子来理解读写锁；读写锁的代码演示；读写锁总结。通过理论(总结)-例子-代码-然后再次总结，这四个步骤来让大家对读写锁的深刻理解。
读写锁 一次只有一个线程可以占有写模式的读写锁, 但是可以有多个线程同时占有读模式的读写锁. 正是因为这个特性, 当读写锁是写加锁状态时, 在这个锁被解锁之前, 所有试图对这个锁加锁的线程都会被阻塞. 当读写锁在读加锁状态时, 所有试图以读模式对它进行加锁的线程都可以得到访问权, 但是如果线程希望以写模式对此锁进行加锁, 它必须直到所有的线程释放锁. 通常, 当读写锁处于读模式锁住状态时, 如果有另外线程试图以写模式加锁, 读写锁通常会阻塞随后的读模式锁请求, 这样可以避免读模式锁长期占用, 而等待的写模式锁请求长期阻塞. 读写锁适合于对数据结构的读次数比写次数多得多的情况. 因为, 读模式锁定时可以共享, 以写模式锁住时意味着独占, 所以读写锁又叫共享-独占锁.
源码来自：https://github.com/deckarep/golang-set
threading.Lock() lock.acquire() lock.release()
多线程锁是python多种同步原语中的其中一种。首先解析一下什么是同步原语，python因为GIL（全局解析锁）的缘故，并没有真正的多线性。另外python的多线程存在一个问题，在多线程编程时，会出现线程同时调用共同的存储空间而导致错误的出现（即‘竞态行为’）。虽然许多专家建议python开发者在处理并发的时候弃用多线程而用多进程，但是在I/O操作这种短时间的操作上（通常GIL锁在这段时间内已经释放），多线程编程还是有很大的优势的。而在计算密集型的编程时，本人还是觉得用多进程比较稳妥。
Mutex 互斥锁严格锁定读和写，这在读多写少的场景，未免显得有些「浪费」，在 Go 语言中，sync 包中的 RWMutex 类型可以解决这类问题，RWMutex 是基于 Mutex 实现的，RWMutex 是读写（reader/writer）互斥锁，RWMutex 在某一特定时间内，只能由若干 reader（读操作） 持有锁或只能由单个 writer（写操作） 持有锁。
因为Java中的锁，只作用于单个JVM实例上。而当下在互联网技术架构中，大家都用的分布式架构了，应用部署到多个服务器，这种情况下，线程之间的锁机制，就没作用了。为了解决这个问题，我们就引入分布式锁。
threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。
在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理，以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：
一丶锁 线程安全: 线程安全能够保证多个线程同时执行时程序依旧运行正确, 而且要保证对于共享的数据,可以由多个线程存取,但是同一时刻只能有一个线程进行存取. import threadin
在Java中，我们对于锁会比较熟悉，常用的有 synchronized、Lock锁，在java并发编程中，我们通过锁，来实现当多个线程竞争同一个共享资源或者变量而造成的数据不一致的问题，但是JVM锁只能针对于单个应用服务，随着我们业务的发展需要，单体单机部署的系统早已演化成分布式系统，由于分布式系统的多线程、多进程而且分布在不同的机器上，这个时候JVM锁的并发控制就没有效果了，为了解决跨JVM锁并且能够控制共享资源的访问，于是有了分布式锁的诞生。
各位早上好～今天来聊聊Go提供的读写互斥锁sync.RWMutex，它可以加任意数量的读锁或者一个写锁。读写锁占用规则：
一直在用concurrent包里的东西，最近想研究一下个中细节，先从ReentrantLock提供的集中获取锁的方式开始吧。
我们在Java中学习过了synchronized及lock锁,这些锁都是本地锁，我们通过一个案例演示本地锁的问题。
上一篇博文介绍了Python中线程、进程与协程的基本概念，通过这几天的学习总结，下面来讲讲Python的threading模块。首先来看看threading模块有哪些方法和类吧。
【Python】python 多线程两种实现方式 目前python提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。 2.7版本之前python对线程的支持还不够完善，不能利用多核CPU，但是2.7版本的python中已经考虑改进这点，出现了multithreading 模块。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化，创建Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式:
前几天看了一篇golang的文章一个和RLock有关的小故事, 发现作者得到的结论是错误的, 实际涉及内容比作者讲解的多一些。
Redisson 是架设在 Redis 基础上的一个 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。充分 的利用了 Redis 键值数据库提供的一系列优势，基于 Java 实用工具包中常用接口，为使用者 提供了一系列具有分布式特性的常用工具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的工 具包获得了协调分布式多机多线程并发系统的能力，大大降低了设计和研发大规模分布式 系统的难度。同时结合各富特色的分布式服务，更进一步简化了分布式环境中程序相互之间 的协作。
sync中包含Mutex、RWMutex两个排他锁，上一篇介绍了最基础的Mutex锁，本篇来说一下基于Mutex实现的RWMutex，RWMutex是一把读写锁，功能上跟Java中的读写锁比较相近，适用于多读少写的场景，而Mutex适用于读写次数不确定的场景。下面来看一下RWMutex的使用及实现。
> 这是并发模型：线程与锁 的第二篇，第一篇地址为： 《并发模型：线程与锁（1）》https://mp.weixin.qq.com/s/6Xxhw31yJNUCh-79Sg8ckQ
在Go语言的并发编程中，互斥锁（sync.Mutex）与读写锁（sync.RWMutex）是实现线程安全、保护共享资源免受竞态条件影响的核心工具。本文将深入浅出地解析这两种锁的特性和用法，探讨常见问题、易错点及应对策略，并通过代码示例加深理解。
如何使用就不再赘述了，和我之前写的redis防止缓存穿透击穿雪崩的那篇博客差不多的
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