前言

今天跟大家探討一下分布式鎖的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

• 分布式鎖概述
• 數(shù)據(jù)庫(kù)分布式鎖
• Redis分布式鎖
• Zookeeper分布式鎖
• 三種分布式鎖對(duì)比

1. 分布式鎖概述

我們的系統(tǒng)都是分布式部署的，日常開發(fā)中，秒殺下單、搶購(gòu)商品等等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為了防?庫(kù)存超賣，都需要用到分布式鎖。

分布式鎖其實(shí)就是，控制分布式系統(tǒng)不同進(jìn)程共同訪問共享資源的一種鎖的實(shí)現(xiàn)。如果不同的系統(tǒng)或同一個(gè)系統(tǒng)的不同主機(jī)之間共享了某個(gè)臨界資源，往往需要互斥來防止彼此干擾，以保證一致性。

業(yè)界流行的分布式鎖實(shí)現(xiàn)，一般有這3種方式：

• 基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的分布式鎖
• 基于Redis實(shí)現(xiàn)的分布式鎖
• 基于Zookeeper實(shí)現(xiàn)的分布式鎖

2. 基于數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式鎖

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)悲觀鎖實(shí)現(xiàn)的分布式鎖

可以使用select ... for update 來實(shí)現(xiàn)分布式鎖。我們自己的項(xiàng)目，分布式定時(shí)任務(wù)，就使用類似的實(shí)現(xiàn)方案，我給大家來展示個(gè)簡(jiǎn)單版的哈

表結(jié)構(gòu)如下：

CREATE TABLE `t_resource_lock` (
  `key_resource` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '資源主鍵',
  `status` char(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'S,F,P',
  `lock_flag` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '1是已經(jīng)鎖 0是未鎖',
  `begin_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '開始時(shí)間',
  `end_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '結(jié)束時(shí)間',
  `client_ip` varchar(45) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '搶到鎖的IP',
  `time` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '60' COMMENT '方法生命周期內(nèi)只允許一個(gè)結(jié)點(diǎn)獲取一次鎖，單位：分鐘',
  PRIMARY KEY (`key_resource`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

加鎖lock方法的偽代碼如下：

@Transcational //一定要加事務(wù)
public boolean lock(String keyResource，int time){
   resourceLock = 'select * from t_resource_lock where key_resource ='#{keySource}' for update';
   
   try{
    if(resourceLock==null){
      //插入鎖的數(shù)據(jù)
      resourceLock = new ResourceLock();
      resourceLock.setTime(time);
      resourceLock.setLockFlag(1);  //上鎖
      resourceLock.setStatus(P); //處理中
      resourceLock.setBeginTime(new Date());
      int count = "insert into resourceLock"; 
      if(count==1){
         //獲取鎖成功
         return true;
      }
      return false;
   }
   }catch(Exception x){
      return false;
   }
   
   //沒上鎖并且鎖已經(jīng)超時(shí)，即可以獲取鎖成功
   if(resourceLock.getLockFlag=='0'&&'S'.equals(resourceLock.getstatus)
    && new Date()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
      resourceLock.setLockFlag(1);  //上鎖
      resourceLock.setStatus(P); //處理中
      resourceLock.setBeginTime(new Date());
      //update resourceLock;
      return true;
   }else if(new Date()>=resourceLock.addDateTime(resourceLock.getBeginTime(,time)){
     //超時(shí)未正常執(zhí)行結(jié)束,獲取鎖失敗
     return false;
   }else{
     return false;
   } 
}

解鎖unlock方法的偽代碼如下：

public void unlock(String v，status){
      resourceLock.setLockFlag(0);  //解鎖
      resourceLock.setStatus(status); S:表示成功，F(xiàn)表示失敗
      //update resourceLock;
      return ;
}

整體流程：

try{
if(lock(keyResource,time)){ //加鎖
   status = process();//你的業(yè)務(wù)邏輯處理。
 }
} finally{
    unlock(keyResource,status); //釋放鎖
}

其實(shí)這個(gè)悲觀鎖實(shí)現(xiàn)的分布式鎖，整體的流程還是比較清晰的。就是先select ... for update 鎖住主鍵key_resource那個(gè)記錄，如果為空，則可以插入一條記錄，如果已有記錄判斷下狀態(tài)和時(shí)間，是否已經(jīng)超時(shí)。這里需要注意一下哈，必須要加事務(wù)哈。

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)樂觀鎖實(shí)現(xiàn)的分布式鎖

除了悲觀鎖，還可以用樂觀鎖實(shí)現(xiàn)分布式鎖。樂觀鎖，顧名思義，就是很樂觀，每次更新操作，都覺得不會(huì)存在并發(fā)沖突，只有更新失敗后，才重試。它是基于CAS思想實(shí)現(xiàn)的。我以前的公司，扣減余額就是用這種方案。

搞個(gè)version字段，每次更新修改，都會(huì)自增加一，然后去更新余額時(shí)，把查出來的那個(gè)版本號(hào)，帶上條件去更新，如果是上次那個(gè)版本號(hào)，就更新，如果不是，表示別人并發(fā)修改過了，就繼續(xù)重試。

大概流程如下：

查詢版本號(hào)和余額

select version,balance from account where user_id ='666';

假設(shè)查到版本號(hào)是oldVersion=1.

邏輯處理，判斷余額

if(balance<扣減金額){
   return；
}

left_balance = balance - 扣減金額;

進(jìn)行扣減余額

update account set balance = #{left_balance} ,version = version+1 where version 
= #{oldVersion} and balance>= #{left_balance} and user_id ='666';

大家可以看下這個(gè)流程圖哈：

這種方式適合并發(fā)不高的場(chǎng)景，一般需要設(shè)置一下重試的次數(shù)

3.基于Redis實(shí)現(xiàn)的分布式鎖

Redis分布式鎖一般有以下這幾種實(shí)現(xiàn)方式：

• setnx + expire
• setnx + value值是過期時(shí)間
• set的擴(kuò)展命令（set ex px nx）
• set ex px nx + 校驗(yàn)唯一隨機(jī)值,再刪除
• Redisson
• Redisson + RedLock

3.1 setnx + expire

聊到Redis分布式鎖，很多小伙伴反手就是setnx + expire，如下：

if（jedis.setnx(key,lock_value) == 1）{ //setnx加鎖
    expire（key，100）; //設(shè)置過期時(shí)間
    try {
        do something  //業(yè)務(wù)處理
    }catch(){
    }
  finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}

這段代碼是可以加鎖成功，但是你有沒有發(fā)現(xiàn)問題，加鎖操作和設(shè)置超時(shí)時(shí)間是分開的。假設(shè)在執(zhí)行完setnx加鎖后，正要執(zhí)行expire設(shè)置過期時(shí)間時(shí)，進(jìn)程crash掉或者要重啟維護(hù)了，那這個(gè)鎖就長(zhǎng)生不老了，別的線程永遠(yuǎn)獲取不到鎖啦，所以分布式鎖不能這么實(shí)現(xiàn)！

3.2 setnx + value值是過期時(shí)間

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系統(tǒng)時(shí)間+設(shè)置的過期時(shí)間
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果當(dāng)前鎖不存在，返回加鎖成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {
        return true;
} 
// 如果鎖已經(jīng)存在，獲取鎖的過期時(shí)間
String currentValueStr = jedis.get(key);

// 如果獲取到的過期時(shí)間，小于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間，表示已經(jīng)過期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

     // 鎖已過期，獲取上一個(gè)鎖的過期時(shí)間，并設(shè)置現(xiàn)在鎖的過期時(shí)間（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官網(wǎng)看下哈）
    String oldValueStr = jedis.getSet(key, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
         // 考慮多線程并發(fā)的情況，只有一個(gè)線程的設(shè)置值和當(dāng)前值相同，它才可以加鎖
         return true;
    }
}
        
//其他情況，均返回加鎖失敗
return false;
}

日常開發(fā)中，有些小伙伴就是這么實(shí)現(xiàn)分布式鎖的，但是會(huì)有這些缺點(diǎn)：

• 過期時(shí)間是客戶端自己生成的，分布式環(huán)境下，每個(gè)客戶端的時(shí)間必須同步。
• 沒有保存持有者的唯一標(biāo)識(shí)，可能被別的客戶端釋放/解鎖。
• 鎖過期的時(shí)候，并發(fā)多個(gè)客戶端同時(shí)請(qǐng)求過來，都執(zhí)行了jedis.getSet()，最終只能有一個(gè)客戶端加鎖成功，但是該客戶端鎖的過期時(shí)間，可能被別的客戶端覆蓋。

3.3 set的擴(kuò)展命令(set ex px nx)

這個(gè)命令的幾個(gè)參數(shù)分別表示什么意思呢？跟大家復(fù)習(xí)一下：

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

• EX second ：設(shè)置鍵的過期時(shí)間為second秒。
• PX millisecond ：設(shè)置鍵的過期時(shí)間為millisecond毫秒。
• NX ：只在鍵不存在時(shí)，才對(duì)鍵進(jìn)行設(shè)置操作。
• XX ：只在鍵已經(jīng)存在時(shí)，才對(duì)鍵進(jìn)行設(shè)置操作。

if（jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業(yè)務(wù)處理
    }catch(){
  }
  finally {
       jedis.del(key); //釋放鎖
    }
}

這個(gè)方案可能存在這樣的問題：

• 鎖過期釋放了，業(yè)務(wù)還沒執(zhí)行完。
• 鎖被別的線程誤刪。

有些伙伴可能會(huì)有個(gè)疑問，就是鎖為什么會(huì)被別的線程誤刪呢？假設(shè)并發(fā)多線程場(chǎng)景下，線程A獲得了鎖，但是它沒釋放鎖的話，線程B是獲取不到鎖的，所以按道理它是執(zhí)行不到加鎖下面的代碼滴，怎么會(huì)導(dǎo)致鎖被別的線程誤刪呢？

假設(shè)線程A和B，都想用key加鎖，最后A搶到鎖加鎖成功，但是由于執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯的耗時(shí)很長(zhǎng)，超過了設(shè)置的超時(shí)時(shí)間100s。這時(shí)候，Redis就自動(dòng)釋放了key鎖。這時(shí)候線程B就可以加鎖成功了，接下啦，它也執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯處理。假設(shè)碰巧這時(shí)候，A執(zhí)行完自己的業(yè)務(wù)邏輯，它就去釋放鎖，但是它就把B的鎖給釋放了。

3.4 set ex px nx + 校驗(yàn)唯一隨機(jī)值,再刪除

為了解決鎖被別的線程誤刪問題?？梢栽?code>set ex px nx的基礎(chǔ)上，加上個(gè)校驗(yàn)的唯一隨機(jī)值，如下：

if（jedis.set(key, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加鎖
    try {
        do something  //業(yè)務(wù)處理
    }catch(){
  }
  finally {
       //判斷是不是當(dāng)前線程加的鎖,是才釋放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key))) {
          jedis.del(key); //釋放鎖
        }
    }
}

在這里，判斷當(dāng)前線程加的鎖和釋放鎖不是一個(gè)原子操作。如果調(diào)用jedis.del()釋放鎖的時(shí)候，可能這把鎖已經(jīng)不屬于當(dāng)前客戶端，會(huì)解除他人加的鎖。

一般可以用lua腳本來包一下。lua腳本如下：

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then 
   return redis.call('del',KEYS[1]) 
else
   return 0
end;

這種方式比較不錯(cuò)了，一般情況下，已經(jīng)可以使用這種實(shí)現(xiàn)方式。但是還是存在：鎖過期釋放了，業(yè)務(wù)還沒執(zhí)行完的問題。

3.5 Redisson

對(duì)于可能存在鎖過期釋放，業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完的問題。我們可以稍微把鎖過期時(shí)間設(shè)置長(zhǎng)一些，大于正常業(yè)務(wù)處理時(shí)間就好啦。如果你覺得不是很穩(wěn)，還可以給獲得鎖的線程，開啟一個(gè)定時(shí)守護(hù)線程，每隔一段時(shí)間檢查鎖是否還存在，存在則對(duì)鎖的過期時(shí)間延長(zhǎng)，防止鎖過期提前釋放。

當(dāng)前開源框架Redisson解決了這個(gè)問題?？梢钥聪翿edisson底層原理圖：

只要線程一加鎖成功，就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)watch dog看門狗，它是一個(gè)后臺(tái)線程，會(huì)每隔10秒檢查一下，如果線程1還持有鎖，那么就會(huì)不斷的延長(zhǎng)鎖key的生存時(shí)間。因此，Redisson就是使用watch dog解決了鎖過期釋放，業(yè)務(wù)沒執(zhí)行完問題。

3.6 Redisson + RedLock

前面六種方案都只是基于Redis單機(jī)版的分布式鎖討論，還不是很完美。因?yàn)?strong>Redis一般都是集群部署的：

如果線程一在Redis的master節(jié)點(diǎn)上拿到了鎖，但是加鎖的key還沒同步到slave節(jié)點(diǎn)。恰好這時(shí)，master節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，一個(gè)slave節(jié)點(diǎn)就會(huì)升級(jí)為master節(jié)點(diǎn)。線程二就可以順理成章獲取同個(gè)key的鎖啦，但線程一也已經(jīng)拿到鎖了，鎖的安全性就沒了。

為了解決這個(gè)問題，Redis作者antirez提出一種高級(jí)的分布式鎖算法：Redlock。它的核心思想是這樣的：

部署多個(gè)Redis master，以保證它們不會(huì)同時(shí)宕掉。并且這些master節(jié)點(diǎn)是完全相互獨(dú)立的，相互之間不存在數(shù)據(jù)同步。同時(shí)，需要確保在這多個(gè)master實(shí)例上，是與在Redis單實(shí)例，使用相同方法來獲取和釋放鎖。

我們假設(shè)當(dāng)前有5個(gè)Redis master節(jié)點(diǎn)，在5臺(tái)服務(wù)器上面運(yùn)行這些Redis實(shí)例。

RedLock的實(shí)現(xiàn)步驟:

• 獲取當(dāng)前時(shí)間，以毫秒為單位。
• 按順序向5個(gè)master節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求加鎖?？蛻舳嗽O(shè)置網(wǎng)絡(luò)連接和響應(yīng)超時(shí)時(shí)間，并且超時(shí)時(shí)間要小于鎖的失效時(shí)間。（假設(shè)鎖自動(dòng)失效時(shí)間為10秒，則超時(shí)時(shí)間一般在5-50毫秒之間,我們就假設(shè)超時(shí)時(shí)間是50ms吧）。如果超時(shí)，跳過該master節(jié)點(diǎn)，盡快去嘗試下一個(gè)master節(jié)點(diǎn)。
• 客戶端使用當(dāng)前時(shí)間減去開始獲取鎖時(shí)間（即步驟1記錄的時(shí)間），得到獲取鎖使用的時(shí)間。當(dāng)且僅當(dāng)超過一半（N/2+1，這里是5/2+1=3個(gè)節(jié)點(diǎn)）的Redis master節(jié)點(diǎn)都獲得鎖，并且使用的時(shí)間小于鎖失效時(shí)間時(shí)，鎖才算獲取成功。（如上圖，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
• 如果取到了鎖，key的真正有效時(shí)間就變啦，需要減去獲取鎖所使用的時(shí)間。
• 如果獲取鎖失敗（沒有在至少N/2+1個(gè)master實(shí)例取到鎖，有或者獲取鎖時(shí)間已經(jīng)超過了有效時(shí)間），客戶端要在所有的master節(jié)點(diǎn)上解鎖（即便有些master節(jié)點(diǎn)根本就沒有加鎖成功，也需要解鎖，以防止有些漏網(wǎng)之魚）。

簡(jiǎn)化下步驟就是：

• 按順序向5個(gè)master節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求加鎖
• 根據(jù)設(shè)置的超時(shí)時(shí)間來判斷，是不是要跳過該master節(jié)點(diǎn)。
• 如果大于等于3個(gè)節(jié)點(diǎn)加鎖成功，并且使用的時(shí)間小于鎖的有效期，即可認(rèn)定加鎖成功啦。
• 如果獲取鎖失敗，解鎖！

Redisson實(shí)現(xiàn)了redLock版本的鎖，有興趣的小伙伴，可以去了解一下哈~

4. Zookeeper分布式鎖

在學(xué)習(xí)Zookeeper分布式鎖之前，我們復(fù)習(xí)一下Zookeeper的節(jié)點(diǎn)哈。

Zookeeper的節(jié)點(diǎn)Znode有四種類型：

• 持久節(jié)點(diǎn)：默認(rèn)的節(jié)點(diǎn)類型。創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的客戶端與zookeeper斷開連接后，該節(jié)點(diǎn)依舊存在。
• 持久節(jié)點(diǎn)順序節(jié)點(diǎn)：所謂順序節(jié)點(diǎn)，就是在創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)時(shí)，Zookeeper根據(jù)創(chuàng)建的時(shí)間順序給該節(jié)點(diǎn)名稱進(jìn)行編號(hào)，持久節(jié)點(diǎn)順序節(jié)點(diǎn)就是有順序的持久節(jié)點(diǎn)。
• 臨時(shí)節(jié)點(diǎn)：和持久節(jié)點(diǎn)相反，當(dāng)創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的客戶端與zookeeper斷開連接后，臨時(shí)節(jié)點(diǎn)會(huì)被刪除。
• 臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)：有順序的臨時(shí)節(jié)點(diǎn)。

Zookeeper分布式鎖實(shí)現(xiàn)應(yīng)用了臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)。這里不貼代碼啦，來講下zk分布式鎖的實(shí)現(xiàn)原理吧。

4.1 zk獲取鎖過程

當(dāng)?shù)谝粋€(gè)客戶端請(qǐng)求過來時(shí)，Zookeeper客戶端會(huì)創(chuàng)建一個(gè)持久節(jié)點(diǎn)locks。如果它（Client1）想獲得鎖，需要在locks節(jié)點(diǎn)下創(chuàng)建一個(gè)順序節(jié)點(diǎn)lock1.如圖

接著，客戶端Client1會(huì)查找locks下面的所有臨時(shí)順序子節(jié)點(diǎn)，判斷自己的節(jié)點(diǎn)lock1是不是排序最小的那一個(gè)，如果是，則成功獲得鎖。

這時(shí)候如果又來一個(gè)客戶端client2前來嘗試獲得鎖，它會(huì)在locks下再創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)lock2

客戶端client2一樣也會(huì)查找locks下面的所有臨時(shí)順序子節(jié)點(diǎn)，判斷自己的節(jié)點(diǎn)lock2是不是最小的，此時(shí)，發(fā)現(xiàn)lock1才是最小的，于是獲取鎖失敗。獲取鎖失敗，它是不會(huì)甘心的，client2向它排序靠前的節(jié)點(diǎn)lock1注冊(cè)Watcher事件，用來監(jiān)聽lock1是否存在，也就是說client2搶鎖失敗進(jìn)入等待狀態(tài)。

此時(shí)，如果再來一個(gè)客戶端Client3來嘗試獲取鎖，它會(huì)在locks下再創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)lock3

同樣的，client3一樣也會(huì)查找locks下面的所有臨時(shí)順序子節(jié)點(diǎn)，判斷自己的節(jié)點(diǎn)lock3是不是最小的，發(fā)現(xiàn)自己不是最小的，就獲取鎖失敗。它也是不會(huì)甘心的，它會(huì)向在它前面的節(jié)點(diǎn)lock2注冊(cè)Watcher事件，以監(jiān)聽lock2節(jié)點(diǎn)是否存在。

4.2 釋放鎖

我們?cè)賮砜纯瘁尫沛i的流程，Zookeeper的客戶端業(yè)務(wù)完成或者發(fā)生故障，都會(huì)刪除臨時(shí)節(jié)點(diǎn)，釋放鎖。如果是任務(wù)完成，Client1會(huì)顯式調(diào)用刪除lock1的指令

如果是客戶端故障了，根據(jù)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)得特性，lock1是會(huì)自動(dòng)刪除的

lock1節(jié)點(diǎn)被刪除后，Client2可開心了，因?yàn)樗恢北O(jiān)聽著lock1。lock1節(jié)點(diǎn)刪除，Client2立刻收到通知，也會(huì)查找locks下面的所有臨時(shí)順序子節(jié)點(diǎn)，發(fā)下lock2是最小，就獲得鎖。

同理，Client2獲得鎖之后，Client3也對(duì)它虎視眈眈，啊哈哈~

• Zookeeper設(shè)計(jì)定位就是分布式協(xié)調(diào)，簡(jiǎn)單易用。如果獲取不到鎖，只需添加一個(gè)監(jiān)聽器即可，很適合做分布式鎖。
• Zookeeper作為分布式鎖也缺點(diǎn)：如果有很多的客戶端頻繁的申請(qǐng)加鎖、釋放鎖，對(duì)于Zookeeper集群的壓力會(huì)比較大。

5. 三種分布式鎖對(duì)比

5.1 數(shù)據(jù)庫(kù)分布式鎖實(shí)現(xiàn)

優(yōu)點(diǎn)：

簡(jiǎn)單，使用方便，不需要引入Redis、zookeeper等中間件。

缺點(diǎn)：

• 不適合高并發(fā)的場(chǎng)景
• db操作性能較差；

5.2 Redis分布式鎖實(shí)現(xiàn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 性能好，適合高并發(fā)場(chǎng)景
• 較輕量級(jí)
• 有較好的框架支持，如Redisson

缺點(diǎn)：

• 過期時(shí)間不好控制
• 需要考慮鎖被別的線程誤刪場(chǎng)景

5.3 Zookeeper分布式鎖實(shí)現(xiàn)

缺點(diǎn)：

• 性能不如redis實(shí)現(xiàn)的分布式鎖
• 比較重的分布式鎖。

優(yōu)點(diǎn)：

• 有較好的性能和可靠性
• 有封裝較好的框架，如Curator

5.4 對(duì)比匯總

• 從性能角度（從高到低）Redis > Zookeeper >= 數(shù)據(jù)庫(kù)；
• 從理解的難易程度角度（從低到高）數(shù)據(jù)庫(kù) > Redis > Zookeeper；
• 從實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性角度（從低到高）Zookeeper > Redis > 數(shù)據(jù)庫(kù)；
• 從可靠性角度（從高到低）Zookeeper > Redis > 數(shù)據(jù)庫(kù)。

到此這篇關(guān)于SpringCloud 分布式鎖的多種實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringCloud 分布式鎖 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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