带你轻松掌握Redis分布式锁

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1. 什么是分布式锁

分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程，而数据只有一份（或有限制），也就是说单机的共享内存已解决不了一致性写问题，此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。

当在分布式模型下，分布式锁还是可以将标记存在内存，只是该内存不是某个进程分配的内存而是公共内存（Redis、Memcache）。至于利用数据库、文件等做锁与单机的实现是一样的，只要保证标记能互斥就行。

2. 分布式锁该具备的特性

最好是可重入锁（避免死锁）
最好是一把阻塞锁（根据业务需求决定）
最好是一把公平锁（根据业务需求决定）
有高可用、高性能的获取锁和释放锁功能

3. 基于数据库做分布式锁

基于乐观锁，CAS，但如果是insert的情况采用主键冲突防重，在大并发情况下有可能会造成锁表现象
基于悲观锁，也就是排他锁，会有各种各样的问题（操作数据库需要一定的开销，使用数据库的行级锁并不一定靠谱，性能不靠谱）

如果按分布式该具备的特性来逐条匹配，特别是高可用（存在单点）、高性能是硬伤

4. 基于Redis做分布式锁

一般都使用 setnx(set if not exists) 指令，只允许被一个客户端占有，先来先得，用完后再通过 del 指令释放。

如果中间逻辑执行时发生异常，可能会导致 del 指令没有被执行，这样就会陷入死锁，怎么破？

对，给锁加个过期时间（即使出现异常也可以保证几秒之后锁会自动释放）！

但setnx 和 expire 之间redis服务器突然挂掉，怎么破？

其实该问题的根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令而不是原子指令。为了解决这个疑难，Redis 开源社区涌现了一堆分布式锁的解决方案。为了治理这个乱象，Redis 2.8 版本中加入了 set 指令的扩展参数，使得 setnx 和 expire 指令可以一起执行，彻底解决了分布式锁的乱象。

总之，setnx 和 expire 组合就是分布式锁的奥义所在。

4.1 超时问题

如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长，超出了超时限制，怎么破？

也就是说第一个线程持有的锁过期了但临界区的逻辑还没有执行完，这个时候第二个线程就提前重新持有了这把锁，导致每个请求执行临界区代码时不能严格的串行执行。

Redis 的分布式锁不能解决超时问题，建议分布式锁不要用于较长时间的任务。

稍微安全一点的方案是为 set 指令的 value 参数设置为一个随机数，释放锁时先匹配随机数是否一致，一致的话再删除 key，这是可以确保当前线程占有的锁不会被其它线程释放，但是并不能解决锁被redis服务器自动释放的。

int tag = random.nextint()//随机数
boolean nx=true;
int ex=5;
if(redis.set(key, tag, nx, ex)){
    do_something()
    redis.delifequals(key, tag)//不存在这样的命令
}

但是匹配 value 和删除 key 不是一个原子操作，怎么破？

需要使用 Lua 脚本来处理了，因为 Lua 脚本可以保证连续多个指令的原子性执行。

#delifequals.lua文件，下面的是社区热门代码
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call('del', KEYS[1])
else
    return 0
end
//java调用
public void delifequals(){
    String script = readScript("delifequals.lua");
    int tag = 5;
    String key = "key";
    Object eval = jedis.eval(script, Lists.newArrayList(key), Lists.newArrayList(tag));
    System.out.println(eval);
}

4.2 可重入锁

redis有类似Java 语言里有个 ReentrantLock 就是可重入锁吗？

要支持可重入，需要对jedis 的 set 方法进行包装，思路是：使用 Threadlocal 存储当前持有锁的计数。可重入锁加重了客户端的复杂性，精确一点还需要考虑内存锁计数的过期时间，代码复杂度将会继续升高。

public class JedisWithReentrantLock {
    private Jedis jedis;
    /**
     * 当前线程的锁及计数
     */
    private ThreadLocal<Map<String, Integer>> lockers = new ThreadLocal<>();
    public JedisWithReentrantLock(Jedis jedis) {
        this.jedis = jedis;
    }
    private boolean set(String key) {
        return jedis.set(key, "", "nx", "ex", 5L) != null;
    }
    private void del(String key) {
        jedis.del(key);
    }
    private Map<String, Integer> getLockers() {
        Map<String, Integer> refs = lockers.get();
        if (refs != null) {
            return refs;
        }
        lockers.set(Maps.newHashMap());
        return lockers.get();
    }
 
    public boolean lock(String key) {
        Map<String, Integer> refs = getLockers();
        Integer refCount = refs.get(key);
        if (refCount != null) {
            refs.put(key, refCount + 1);
            return true;
        }
        if (!this.set(key)) {
            return false;
        }
        refs.put(key, 1);
        return true;
    }
 
    public boolean unlock(String key) {
        Map<String, Integer> refs = getLockers();
        Integer refCount = refs.get(key);
        if (refCount == null) {
            return false;
        }
        refCount -= 1;
        if (refCount > 0) {
            refs.put(key, refCount);
        } else {
            refs.remove(key);
            this.del(key);
        }
        return true;
    }
}
    @Test
    public void runJedisWithReentrantLock() {
        JedisWithReentrantLock redis = new JedisWithReentrantLock(jedis);
        System.out.println(redis.lock("alex"));
        System.out.println(redis.lock("alex"));
        System.out.println(redis.unlock("alex"));
        System.out.println(redis.unlock("alex"));
    }

4.3 集群环境的缺陷

在集群环境下，这种方式是有缺陷的（数据不一致的情况）。比如在 Sentinel 集群中，主节点挂掉时（原先第一个客户端在主节点中申请成功了一把锁），从节点A 会取而代之并晋升为主（但是这把锁还没有来得及同步），虽然客户端上却并没有明显感知，但是这时另一个客户端过来请求从节点A 可以成功加锁，这样就会导致系统中同样一把锁被两个客户端同时持有。

主从发生故障转移，一般持续时间极短，数据不一致的情况基本上都是小概率事件。