解决思路
从读到写这段时间的数据不一致问题，根源在于用户并行(个人认为并发是时间概念，并行是空间概念)，
要解决这个问题，需要让用户串行，单个用户原子性。锁 说它可以做到。
锁只有一个目的，就是把并行变为串行，但是上锁的方式 五花八门。
1. Java应用内存锁
Java中自带很多内存锁，synchronize，各种Lock，但是优惠券服务多机部署，内存锁无法满足需求；
2. Mysql数据库锁
优惠券服务使用MySql(一个写节点)，innodb存储引擎，innodb 支持 行锁。
利用innodb的行锁机制，可以使用两种方式实现用户领券的原子性：
第一种，读取之前上锁, 更新之后解锁
select ... from table where ... for update;
update table set ....
优点： 简单明了； 缺点： select 和 update 之间处理 出异常或应用异常终止 会产生死锁。
第二中，利用update 锁行机制，加上where 条件 判断数据，也是读取前上锁，更新后解锁。
update table set .... where ....
优点：简单明了； 缺点： 效率不高
另外更新操作直接命中数据库会对数据库产生很大的压力，所以数据库锁无法满足抢券业务；
3. Redis分布式内存锁
优惠券服务使用单节点Redis，Redis 支持setnx命令。
利用setnx命令，可以在应用中自建锁及维护锁的生命周期。
基本思路是领券前将优惠券的key通过 setnx 命令写进 redis，成功则之后便执行后续的三次读取 比较 和更新，
最后 del 命令删除优惠券的key。
优点：逻辑简单，实现简单，total_got，user_got，user_today_got 三个值 存哪里不受任何限制。
缺点：不太可靠，setnx 成功后，应用出现异常，没有执行最后的del , 会产生死锁；也可以在 setnx 后再
设置一个过期时间，是的，这是一个办法，只需要保证过期时间大于 接口的最大执行时间。
另外，也可以使用 官方推荐的 分布式Redis锁 开源实现 Redisson。
以redis为例：
@RequestMapping("testRedisson")
@ResponseBody
public String testRedisson(){
Jedis jedis = redisUtil.getJedis();
RLock lock = redissonClient.getLock("lock");// 声明锁
lock.lock();//上锁
try {
String v = jedis.get("k");
if (StringUtils.isBlank(v)) {
v = "1";
}
System.out.println("->" + v);
jedis.set("k", (Integer.parseInt(v) + 1) + "");
}finally {
jedis.close();
lock.unlock();// 解锁
}
return "success";
}
