双重检查锁定（DCL，Double-Checked Locking）
双重检查锁定（Double-Checked Locking）是一种并发设计模式，该模式减少了同步的开销，提高了执行效率。该模式通过两次检查锁定，确保被检查的代码的线程安全性。在第一次检查中，如果发现变量不满足条件，才进行加锁操作。然后在锁定的区块内再进行一次检查，如果仍不满足条件，才进行相关操作。
高并发环境下DCL的应用和优势
在高并发环境下，DCL可以显著提高性能。在使用单例模式时，如果没有并发考虑，可能每次访问单例对象时都需要获取同步锁，这会大大影响程序的执行效率。而DCL模式可以避免这个问题，它只在第一次实例化时加锁，之后的访问都不需要获取锁，这大大降低了锁的开销，提高了程序的执行效率。
————————————————上面内容来源：作者冰点(icepip.blog.csdn.com)原文链接：https://blog.csdn.net/wangshuai6707/article/details/132989903
本文主要讲DCL在各种应用场景中的代码实现。
单例模式的DCL
这里指的是懒汉式单例。懒汉式单例类似于懒加载，即只有在首次访问单例对象时，才把对象加载到内存中，进行对象的实例化创建。
public class Singleton {
// 类级别的实例
private volatile static Singleton instance;
private Singleton() {}
// 获取实例（含实例初始化）
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}
新增数据库记录
void insertData(data) // data，要插入的数据
{
if(!exist(data)) {
synchronized {
if(!exist(data)) {
repo.insert(data);
}
}
}
🍀问题：锁实际是在哪里释放的？ ---->看下面两种代码示意，哪个正确？
void insertData(data) // data，要插入的数据
{
if(!exist(data)){
synchronized {
try{
if(!exist(data)){
repo.insert(data);
}
} finally{ releaseLock; }
}
}
| void insertData(data) // data，要插入的数据
{
if(!exist(data)){
synchronized {
if(!exist(data)){
try{
repo.insert(data);
} finally{ releaseLock; }
}
}
}
|
答：前者是正确的。
分布式锁的在新增数据库记录中的应用
这里，我们讨论的场景是：同步插入数据库记录。就是说，在并发请求新增数据的情况下，实现按顺序逐条插入数据库。（这种场景很少见）
void insertData(data) // data，要插入的数据
{
if(!exist(data)){
locked = redis.synchronized(..)
if(locked){
try {
if(!exist(data)){
repo.insert(data);
}
} finally{ releaseLock; }
} else{
// 新增数据未拿到锁，程序异常。
throw Exception;
}
}
分布式锁在累计交易金额中的应用
这里，我们讨论的场景是：按日累加交易的金额。就是说，将当天的每笔交易累加求和，持久化为数据库里的一条记录。其中有一个细节是，当天的第一笔交易时，要先新增记录，后面的交易则在这个记录上做金额的累加。见下方图示
| 当天交易数据 | 动作 | 数据记录变动情况 |
|---|---|---|
第1笔交易 ORD001，金额5 | 新增记录 | yyyyMMdd，累计金额=5 |
第2笔交易 ORD002，金额8 | 修改记录 | yyyyMMdd，累计金额=13 |
第3笔交易 ORD003，金额10 | 修改记录 | yyyyMMdd，累计金额=23 |
并发情况下，要对新增记录做并发控制。代码实现如下。
void summarize(transData) // 入参，交易数据
{
var date = convert2Date(transData.transTime)；// 获得交易日
var record = repo.getByDate(date);
if(record==null) { // 不存在数据记录，加锁新增
bool locked = redis.synchronized(key:date, ttl:3s, retry:30ms)
record = repo.getByDate(date);
if(!locked && record==null) {
// 新增数据未拿到锁，数据库里也不存在数据，则抛出异常。
throw Exception;
}
try {
if(record==null){
repo.insert(date, transData.amount);
} else { // 并发同步等待后，发现已经存在数据记录，进行数据库累加
repo.summarizeDelta(record.id, transData.amount);
}
} finally{ releaseLock(key:date); }
} else { // 存在数据记录，进行数据库累加
repo.summarizeDelta(record.id, transData.amount);
}
}
怎么拿没拿到锁都查库了呢？ 看下面这种直观的实现方式你就明白了。
void summarize(transData) // 入参，交易数据
{
var date = convert2Date(transData.transTime)；// 获得交易日
var record = repo.getByDate(date);
if(record==null) { // 不存在数据记录，加锁新增
bool locked = redis.synchronized(key:date, ttl:3s, retry:30ms)
if(!locked) {
// 新增数据未拿到锁，这时，要看其他线程是不是已经保存数据了。
record = repo.getByDate(date);
if(record==null){
//如果数据库里也不存在数据，则抛出异常。
throw Exception;
} else { // 发现已经存在数据记录，进行数据库累加
repo.summarizeDelta(record.id, transData.amount);
}
} else {
try {
record = repo.getByDate(date);
if(record==null){
repo.insert(date, transData.amount);
} else { // 并发同步等待后，发现已经存在数据记录，进行数据库累加
repo.summarizeDelta(record.id, transData.amount);
}
} finally{ releaseLock(key:date); }
}
} else { // 存在数据记录，进行数据库累加
repo.summarizeDelta(record.id, transData.amount);
}
}
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