学会用数据说话-分布式锁究竟可以多少并发？
程序员萌萌在浏览关于分布式锁的文章，突然下面的话引起了萌萌的注意：
在锁操作的客户端打日志
获取锁：
| T13:31:51.230 | redis | name-lock:hsetnx | ||
| E13:31:51.230 | GetConnection | 10.X.X.X | ||
| T13:31:51.231 | redis | name-lock:hsetnx |
设置超时时间：
| T13:31:51.230 | redis | name-lock:hsetnx | ||
| E13:31:51.230 | GetConnection | 10.X.X.X | ||
| T13:31:51.231 | redis | name-lock:hsetnx |
释放锁：
| T13:31:51.230 | redis | name-unlock:hsetnx | ||
| E13:31:51.230 | GetConnection | 10.X.X.X | ||
| T13:31:51.231 | redis | name-unlock:hsetnx |
从上面数据可以看到一个正常分布式锁操作，操作时间在1ms，因为是从客户端获取的，因为粒度只能是毫秒级。再从服务端看看是什么情况。
上面显示了大于1ms的慢查询情况，可以看到每秒几百个的QPS不会造成分布式锁本身的慢查询。耗时超过1ms的都是集群操作，分布式锁的lock和unlock操作时间都是us级。
如果lock和unlock中间没有任何逻辑的理想情况下，同一个锁可以支持每秒：
1000ms/ (1ms的lock+1ms的设置超时+1ms的unlock)=333(个)
结论
分布式锁本身lock和unlock耗时是us级，在理想情况下大概可支持每秒1000个原子操作，300多个从分配到释放流程结束。
举个栗子🌰：
秒杀场景下，秒杀的产品有1000件。如果使用了分布式锁，理想情况下可以在1m内处理完所有的秒杀成功请求，其他请求直接返回秒杀结束。
既然秒杀都没有问题，一般情况下，分布式锁不会是性能瓶颈。如果出现了性能问题，首先先排查业务逻辑。
目录
1：一个线程里lock成功，unlock失败？
2：有哪些抓手可以确定哪些逻辑耗时太多？
3：锁内部要避免的操作有哪些？
4：循环获取锁的时间间隔怎么算合理？
5：获取锁重试次数怎么算合理？
6：多次获取锁失败原因有哪些？
7：加了分布式锁还出现了并发问题？
1：一个线程里lock成功，unlock失败？
Q: 日志里报了多次的unlock失败，什么原因？
A: 之前的代码里try finally模式的unlock，是否lock成功都会unlock。
Q:加上了lock成功才unlock，还是有unlock失败？
A:这是锁住的逻辑耗时太多，超过了expire的时间，自动释放锁了。
2：有哪些抓手可以确定哪些逻辑耗时太多？
Q: 日志可以吗？
A: 目前的日志可以找到有问题的traceId，看整个链路都进行了哪些处理，大概几步时间消耗，但是具体sql的耗时分析没有
Q：CAT监控可以吗？
A：CAT监控可以找到耗时多的几个请求，看到每条sql的耗时情况，超过5秒的sql都是需要注意的
3：锁内部要避免的操作有哪些？
Q：逻辑上的？
A：避免显式的和隐式的循环。如：.stream().
Q：性能上的？
A：数据查询的条件是否建立了索引
4：循环获取锁的时间间隔怎么算合理？
A：获取锁与服务器通讯时间可以忽略不计，在跨机房的情况下理论上也不超过2ms
所以锁可以获取到的时间=一段分布式锁中间执行时间平均值
5：获取锁重试次数怎么算合理？
A：获取锁的重试次数理论上如果获取锁时间间隔合理的话，就与允许的同时扩容最大容器数接近，不大于最大容器数20%。
6：多次获取锁失败原因有哪些？
A：如果不符合可获取到的时间间隔计算，则考虑是否特定场景下有耗时操作。具体可参考 3：锁内部要避免的操作有哪些？
7：加了分布式锁还出现了并发问题？
Q：锁获取失败是怎么处理的？
A：锁获取失败并没有按请求失败处理，而是在无锁状态下继续执行会引发并发问题。
Q：锁获取成功了还是出现并发问题？
A：执行太慢了，超过了expire的时间锁失效了。
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