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前言

鎖最為常見的應用就是高并發的情況下，庫存的控制。本次只做簡單的單機鎖介紹。

正文

直接看代碼

每請求一次庫存-1. 假如庫存1000，在1000個人請求之后，庫存將變為0

public int Reduce0()
{
        int r = 0;
        string key = "stock";
        string stock = Rds.cli.Get(key);
        int.TryParse(stock, out r);
        if (r > 0)
        {
            r--;
            Rds.cli.Set(key, r);
        }
        else
        {
            throw new Exception("庫存用盡！");
        }
        return r;
}

本次測試使用Jmeter進行測試。先初始化庫存為1000。

Jmeter 設置如下，一個線程請求1000次，再去查看庫存剛好為0，沒有任何問題：

調整一下測試參數，5個人同時請求，各請求200次。再去查看庫存

發現請求后，還有279的庫存。明明請求了1000次。但是還有279的庫存，明顯不對。

造成次問題的原因很簡單，就是在庫存還沒完全減的情況下，有另外一個、或多個線程同時發出了請求，而庫存只減少了1

只要還有庫存，就可以繼續請求，到了庫存完全為0的時候，已經超過1000個人進行了請求。與實際庫存不符合。

為了解決這個問題。我們簡單調整一下代碼：

private static object lck = new object();
[HttpGet]
public  int Reduce1()
{
    lock(lck)
    {
        int r = 0;
        string key = "stock";
        string stock = Rds.cli.Get(key);
        r = int.Parse(stock);
        if (r > 0)
        {
            r--;
            Rds.cli.Set(key, r);
        }
        else
        {
            throw new Exception("庫存用盡！");
        }
        return r;
    }
}

聲明一個靜態變量，然后再方法體內 使用lock。調整代碼后，再次進行測試：

發現 請求1000次后，庫存為0。調整測試參數 100人*10次。測試結果依然為0。

到此為止，問題解決。

但是，實際應用場景中，高并發的應用，都會多機分布式部署。分布式部署要怎么解決？大家思考一下。