我们来看一下代码
//扣除商品库存
//产品id: productId
//扣除数量: count
public void reduce(int productId,int count){
//步骤1 从数据库获得产品实体
Product product = getProduct(productId);
//步骤2 获得当前库存数量
int stockCount = product.getStock();
if(stockCount >= count){
//步骤3 扣除库存
product.setStock(stockCount - count);
//步骤4 把产品实体更新到数据库
productService.update(product);
log.info("购买成功！")
}else{
log.info("库存不足，无法购买！")
}
}购买场景
当前产品的库存数为10
请求A买了2个产品，那应该扣除2
请求B买了3个产品，那应该再扣除3
那最终的库存剩余为5
上面代码在分布式环境中，只要稍微流量大点，这边就会出现扣减库存不是预期的情况。原因就是
两个请求同时到来时，都同时执行了步骤1，在同一时刻都获取到了同一个产品库存当前库存都为10；但在步骤3的时候都是用10减count值，那么不管是请求A和请求B哪个先执行步骤4，库存剩余要么剩余是8或者7；都不是最终的5。
原因知道了，那怎么解决？小伙伴想到的就是弄个锁，而且还要分布式锁。
分布式锁登场
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上面的问题很多小伙伴应该都知道要用分布式锁，那用什么技术方案呢？我相信很多小伙伴都会说用redis方案，很简单setnx就行了。
setnx命令 是redis的一条原生命令大意为 set if not exists， 在指定的key不存在的情况下，命令执行成功，如果key存在就命令执行不成功。
这个方案是很多公司都这么用的，那我们调整一下代码
需要考虑到一些业务异常，需要把锁释放掉，加上try/finally，这个千万不要忘了
当是还是有一些问题，就是如果加锁成功后，业务没有完成。突然断电或者运维人员用kill -9命令把线程删除了；那就导致了锁一直没有释放，因为不会执行finally里面的代码了。
那怎么办呢？有经验的小伙伴应该就知道解决方案了
优化分布式锁
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方案还是比较简单的，加个过期时间就行了
这样即使断电，过了10秒钟之后锁也会自动过期，也就是失效；别的请求就可以正常请求了
现在到了这里，就是很多公司应用分布式锁的常用方案了。小伙伴们这样就没有问题了吗
问题分析
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我们来看看问题出现在哪里？我们来调整一下业务代码
因为我们扣库存的业务，不可能像写的很简单的业务；正式场景中业务是比较多的，不可能就这么简单；如果业务代码执行的时间超出了锁的过期时间，那么锁到期失效了，但业务代码还没有执行完；这种场景就会导致数据错乱。
那这个问题怎么解决呢？
解决思路
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这个问题的本质是锁在没有执行完成业务时，到期失效了；那我们**可以不让他失效不就行了吗？**那怎么不让他失效呢？
方案很简单
启动一个后台线程，可以每3秒或者5秒执行一次，找到这个锁的key，延长这个锁key的过期时间；这样就达到了锁过期时间续期的功能了。是不是很简单？
我们自己写代码去实现是没有问题的，但是现在市面上已经有了轮子了，不需要我们自己再去写这个代码了，直接用人家的轮子；这个就是大名鼎鼎的Redisson。
分布式锁Redisson
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redisson是针对redis分布锁的强大的工具包，他提供了自动续期的功能，以及重入锁的功能，只需要引入
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.13.2</version>
</dependency>然后实例化
@Bean
publicRedisson redisson(){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://xxx:6379").setPassword("*
").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}修改代码
