锁 最为常见的应用就是 高并发的情况下，库存的控制。本次只做简单的单机锁介绍。直接看代码：每请求一次库存-1. 假如库存1000，在1000个人请求之后，库存将变为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("库存用尽！");            }            return r;    }

本次测试使用Jmeter进行测试。先初始化库存为1000。

Jmeter 设置如下，一个线程请求1000次，再去查看库存刚好为0，没有任何问题：

(资料图)

调整一下测试参数，5个人同时请求，各请求200次。再去查看库存

发现请求后，还有279的库存。明明请求了1000次。但是还有279的库存，明显不对。

造成次问题的原因很简单，就是在库存还没完全减的情况下，有另外一个、或多个线程同时发出了请求，而库存只减少了1

只要还有库存，就可以继续请求，到了库存完全为0的时候，已经超过1000个人进行了请求。与实际库存不符合。

为了解决这个问题。我们简单调整一下代码：

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("库存用尽！");                }                return r;            }        }

声明一个静态变量，然后再方法体内 使用lock。调整代码后，再次进行测试：

发现 请求1000次后，库存为0。调整测试参数 100人*10次。测试结果依然为0。

到此为止，问题解决。

但是，实际应用场景中，高并发的应用，都会多机分布式部署。分布式部署要怎么解决？大家思考一下。

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