为什么要使用锁
锁（Locks）是并发编程中一个非常重要的概念，它主要用于解决多线程环境下的数据访问冲突问题。使用锁的主要原因如下：
- 数据一致性：在多线程环境中，如果多个线程同时访问并修改共享数据，可能会导致数据不一致。使用锁可以确保在任何时刻只有一个线程能够访问和修改共享数据。
- 避免竞态条件：竞态条件（Race Condition）是指在多线程程序中，由于线程的执行顺序不确定，导致程序的行为不可预测。锁可以防止这种情况的发生。
- 实现线程同步：锁提供了一种机制，允许线程之间进行同步。一个线程可能需要等待另一个线程完成某些操作后才能继续执行。
- 保护临界区：临界区（Critical Section）是一段代码，其中包含对共享资源的访问。使用锁可以确保在任何时刻只有一个线程能够执行临界区的代码。
- 简化编程模型： 锁提供了一种相对简单的方式来处理并发问题，使得开发者可以更容易地编写并发程序。
锁的常用类型
锁在并发编程中有多种类型，每种锁都有其特定的使用场景和特点。以下是一些常见的锁类型及其使用场景：
- 互斥锁（Mutex）
- 作用： 确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。
- 使用场景： 保护共享数据，防止多个线程同时修改。
- 读写锁（Reader-Writer Lock）
- 作用： 允许多个读操作同时进行，但写操作是互斥的。
- 使用场景： 当读操作远多于写操作时，可以提高性能。
- 自旋锁（Spinlock）
- 作用： 在尝试获取锁时不会立即阻塞，而是循环检查锁是否可用。
- 使用场景： 在锁持有时间短且线程不希望在等待时放弃CPU时间的情况下。
- 乐观锁
- 作用： 通过数据版本控制（如CAS操作）来实现，不实际锁定数据，而是在更新时检查数据是否被其他线程修改。
- 使用场景： 适用于冲突较少的场景，可以减少锁的开销。
- 悲观锁
- 作用： 假设会发生冲突，因此在访问数据时直接加锁。
- 使用场景： 在高冲突环境中，确保数据一致性。
- 分布式锁
- 作用： 在分布式系统中，用于确保跨多个节点的资源访问一致性。
- 使用场景： 在分布式数据库或缓存中同步数据。
实际案例
在网约车派单场景下，最近团队接到一个需求，要能够支持一个订单可以派送两个司机。每轮派单时，先派送一个司机；派送完第一个司机后，可以继续支持派送第二个司机。订单派送第一个司机和第二个司机的策略不同，需要进行区分。
开发人员的解决方案：
- 在订单上增加一个策略标识，订单派送第一个司机时标识为A策略，再派送第二个司机时标识为B策略。
现在面临并发冲突的场景是：
- 订单已经派送完了第一个司机，但是由于司机拒绝接单，第一次派单结果需要废弃，重新进行派单处理。
- 订单第一次派单结果废弃通知时，线程1来处理；此时订单正好派送第二个司机，线程2来处理。
开发人员的解决方案：
- 由于第一次派单结果废弃经过线程1处理会影响订单的派单策略；订单第二次派送完成经过线程2处理也会影响订单的派单策略。当两个独立的线程需要对同一资源进行修改时，此时就需要加锁 控制，来避免出现竞态条件。
- 上面的锁是互斥锁：当一个线程占用锁时，另一个线程再来抢占锁，直接提示抢占失败，防止出现等待时间过长，影响接口的性能。
上面的方案以及并发冲突进行的加锁控制，从表面上来看好像都是正常逻辑，没有什么问题。但是我们仔细一琢磨，就会发现不对劲，第一个司机拒绝订单导致的结果，和订单派送第二个司机，业务上理解并没有出现共享数据的问题，为什么需要锁来解决？
原来一开始的解决方案设计就出现了问题，不能针对订单增加标识来解决。针对同一个订单，由于需要派送两个司机，当两个司机并发处理操作时，就必然对订单这个共享资源产生了并发竞争问题。
解决方案：
- 订单派送完第一个司机A后，不再增加标识，而是新增一个订单和司机A的关系；后面订单再派送第二个司机B时，和第一个司机A对订单的操作，从资源上就隔离了。派单时，基于订单和司机的关系统计派送的司机数，来决定使用什么策略。
- 针对同一个订单，A司机和B司机的操作，不再影响派单策略；同时，由于不加锁，也进一步提升了接口的性能。
总结
在我们的日常工作中，对加锁这个词要提高敏感度，尽量避免加锁引起的复杂度和低效问题。对每个加锁场景仔细确认清楚下面三个问题：
- 共享的资源，是否设计合理，有没有优化的空间。
- 多线程竞争资源，能否避免，使用单线程来解决。
- 能否使用CAS的原子性操作来避免锁的问题，同时又不增加过多的复杂度。
如果以上三个场景，确实都无法覆盖，再考虑使用哪种类型的锁，来解决不同场景的问题。