SpringBoot中使用Redis实现分布式锁

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一。Redis实现分布式锁原理

以下内容为转载部分，主要介绍Redis实现分布式锁的背景：
转载博客：https://blog.csdn.net/fuzhongmin05/article/details/119251590

为什么需要分布式锁

在聊分布式锁之前，有必要先解释一下，为什么需要

分布式锁

。

与分布式锁相对就的是单机锁，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来互斥以保证共享变量的正确性，其使用范围是在同一个进程中。如果换做是多个进程，需要同时操作一个共享资源，如何互斥呢？现在的业务应用通常是微服务架构，这也意味着一个应用会部署多个进程，多个进程如果需要修改MySQL中的同一行记录，为了避免操作乱序导致脏数据，此时就需要引入分布式锁了。

想要实现分布式锁，必须借助一个外部系统，所有进程都去这个系统上申请加锁。而这个外部系统，必须要实现互斥能力，即两个请求同时进来，只会给一个进程加锁成功，另一个失败。这个外部系统可以是数据库，也可以是Redis或Zookeeper，但为了追求性能，我们通常会选择使用Redis或Zookeeper来做。

Redis本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁。而且 Redis 的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。本文主要探讨如何基于Redis实现分布式锁以及实现过程中可能面临的问题。

分布式锁如何实现

作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis可以使用键值对来保存锁变量，在接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么，键值对的键和值具体是怎么定的呢？我们要赋予锁变量一个变量名，把这个变量名作为键值对的键，而锁变量的值，则是键值对的值，这样一来，Redis就能保存锁变量了，客户端也就可以通过Redis的命令操作来实现锁操作。

想要实现分布式锁，必须要求Redis有互斥的能力。可以使用SETNX命令，其含义是SET IF NOT EXIST，即如果key不存在，才会设置它的值，否则什么也不做。两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。

以下展示了Redis使用key/value对保存锁变量，以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。

加锁操作完成后，加锁成功的客户端，就可以去操作共享资源，例如，修改MySQL的某一行数据。操作完成后，还要及时释放锁，给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢？直接使用DEL命令删除这个key即可。这个逻辑非常简单，整体的流程写成伪代码就是下面这样。

// 加锁
SETNX lock_key 1// 业务逻辑DO THINGS
// 释放锁
DEL lock_key

但是，以上实现存在一个很大的问题，当客户端1拿到锁后，如果发生下面的场景，就会造成死锁。

1. 程序处理业务逻辑异常，没及时释放锁
2. 进程挂了，没机会释放锁

以上情况会导致已经获得锁的客户端一直占用锁，其他客户端永远无法获取到锁。

如何避免死锁

为了解决以上死锁问题，最容易想到的方案是在申请锁时，在Redis中实现时，给锁设置一个过期时间，假设操作共享资源的时间不会超过10s，那么加锁时，给这个key设置10s过期即可。

但以上操作还是有问题，

加锁、设置过期时间是2条命令，有可能只执行了第一条，第二条却执行失败

，例如：

1.SETNX执行成功，执行EXPIRE时由于网络问题，执行失败
2.SETNX执行成功，Redis异常宕机，EXPIRE没有机会执行
3.SETNX执行成功，客户端异常崩溃，EXPIRE没有机会执行

总之这

两条命令如果不能保证是原子操作，就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧有可能发生死锁问题

。幸好在Redis 2.6.12之后，Redis扩展了SET命令的参数，可以在SET的同时指定EXPIRE时间，这条操作是原子的，例如以下命令是设置锁的过期时间为10秒。

SET lock_key 1 EX 10 NX

至此，解决了死锁问题，但还是有其他问题。想像下面这个这样一种场景：

1. 客户端1加锁成功，开始操作共享资源
2. 客户端1操作共享资源耗时太久，超过了锁的过期时间，锁失效（锁被自动释放）
3. 客户端2加锁成功，开始操作共享资源
4. 客户端1操作共享资源完成，在finally块中手动释放锁，但此时它释放的是客户端2的锁。

这里存在两个严重的问题：

• 锁过期
• 释放了别人的锁

第1个问题是

评估操作共享资源的时间不准确导致的，如果只是一味增大过期时间，只能缓解问题降低出现问题的概率，依旧无法彻底解决问题。原因在于客户端在拿到锁之后，在操作共享资源时，遇到的场景是很复杂的，既然是预估的时间，也只能是大致的计算，不可能覆盖所有导致耗时变长的场景

。

第2个问题是释放了别人的锁，原因在于释放锁的操作是无脑操作，并没有检查这把锁的归属，这样解锁不严谨。如何解决呢？

锁被别人给释放了

解决办法是，客户端在加锁时，

设置一个只有自己知道的唯一标识进去，例如可以是自己的线程ID

，如果是redis实现，就是SET key unique_value EX 10 NX。之后在释放锁时，要先判断这把锁是否归自己持有，只有是自己的才能释放它。

//释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放if redis.get("key")== unique_value then
    return redis.del("key")

这里释放锁使用的是GET + DEL两条命令，这时又会遇到

原子性

问题了。

1. 客户端1执行GET，判断锁是自己的
2. 客户端2执行了SET命令，强制获取到锁（虽然发生概念很低，但要严谨考虑锁的安全性）
3. 客户端1执行DEL，却释放了客户端2的锁

由此可见，以上GET + DEL两个命令还是必须原子的执行才行。怎样原子执行两条命令呢？答案是Lua脚本，可以把以上逻辑写成Lua脚本，让Redis执行。

因为Redis处理每个请求是单线程执行的，在执行一个Lua脚本时其它请求必须等待，直到这个Lua脚本处理完成

，这样一来GET+DEL之间就不会有其他命令执行了。

以下是使用Lua脚本（unlock.script）实现的释放锁操作的伪代码，其中，KEYS[1]表示lock_key，ARGV[1]是当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 Lua脚本时作为参数传入的。

//Lua脚本语言，释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放if redis.call("get",KEYS[1])==ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])elsereturn0
end

最后我们执行以下命令，即可

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value 

这样一路优先下来，整个加锁、解锁流程就更严谨了，先小结一下，基于Redis实现的分布式锁，一个严谨的流程如下：

1. 加锁时要设置过期时间SET lock_key unique_value EX expire_time NX
2. 操作共享资源
3. 释放锁：Lua脚本，先GET判断锁是否归属自己，再DEL释放锁

有了这个严谨的锁模型，我们还需要重新思考之前的那个问题，锁的过期时间不好评估怎么办。

如何确定锁的过期时间

前面提到过，过期时间如果评估得不好，这个锁就会有提前过期的风险，一种妥协的解决方案是，尽量冗余过期时间，降低锁提前过期的概率，但这个方案并不能完美解决问题。是否可以设置这样的方案，

加锁时，先设置一个预估的过期时间，然后开启一个守护线程，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行续期，重新设置过期时间

。

这是一种比较好的方案，已经有一个库把这些工作都封装好了，它就是Redisson。Redisson是一个Java语言实现的Redis SDK客户端，在使用分布式锁时，它就采用了自动续期的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般叫它看门狗线程。这个SDK提供的API非常友好，它可以像操作本地锁一样操作分布式锁。客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗线程，它是一个后台线程，会每隔一段时间（这段时间的长度与设置的锁的过期时间有关）检查一下，如果检查时客户端还持有锁key（也就是说还在操作共享资源），那么就会延长锁key的生存时间。

那如果客户端在加锁成功后就宕机了呢？宕机了那么看门狗任务就不存在了，也就无法为锁续期了，锁到期自动失效。

Redis的部署方式对锁的影响

上面讨论的情况，都是锁在单个Redis 实例中可能产生的问题，并没有涉及到Redis的部署架构细节。

Redis发展到现在，几种常见的部署架构有：

• 单机模式；
• 主从模式；
• 哨兵（sentinel）模式；
• 集群模式；

我们使用Redis时，

一般会采用主从集群+哨兵的模式部署，哨兵的作用就是监测redis节点的运行状态。普通的主从模式，当master崩溃时，需要手动切换让slave成为master，使用主从+哨兵结合的好处在于，当master异常宕机时，哨兵可以实现故障自动切换，把slave提升为新的master，继续提供服务，以此保证可用性

。那么当主从发生切换时，分布式锁依旧安全吗？

想像这样的场景：

1. 客户端1在master上执行SET命令，加锁成功
2. 此时，master异常宕机，SET命令还未同步到slave上（主从复制是异步的）
3. 哨兵将slave提升为新的master，但这个锁在新的master上丢失了，导致客户端2来加锁成功了，两个客户端共同操作共享资源

可见，当引入Redis副本后，分布式锁还是可能受到影响。即使Redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况。

集群模式+Redlock实现高可靠的分布式锁

为了避免Redis实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis的开发者 Antirez提出了分布式锁算法Redlock。Redlock算法的基本思路，

是让客户端和多个独立的Redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败

。这样一来，即使有单个Redis实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。

来具体看下Redlock算法的执行步骤。Redlock算法的实现要求Redis采用集群部署模式，无哨兵节点，需要有N个独立的Redis实例（官方推荐至少5个实例）。接下来，我们可以分成3步来完成加锁操作。

第一步是，客户端获取当前时间。
第二步是，客户端按顺序依次向N个Redis实例执行加锁操作。

这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用SET命令，带上NX、EX/PX选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个Redis实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。如果客户端在和一个Redis实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个Redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。

第三步是，一旦客户端完成了和所有Redis实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足两个条件时，才能认为是加锁成功，条件一是客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的Redis实例上成功获取到了锁；条件二是客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

为什么大多数实例加锁成功才能算成功呢？多个Redis实例一起来用，其实就组成了一个分布式系统。在分布式系统中总会出现异常节点，所以在谈论分布式系统时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不影响整个系统的正确运行。这是一个分布式系统的容错问题，这个问题的结论是：如果只存在故障节点，只要大多数节点正常，那么整个系统依旧可以提供正确服务。

在满足了这两个条件后，我们需要

重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成共享资源操作，锁就过期了的情况

。

当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，

客户端就要向所有Redis节点发起释放锁的操作

。为什么释放锁，要操作所有的节点呢，不能只操作那些加锁成功的节点吗？因为在某一个Redis节点加锁时，可能因为网络原因导致加锁失败，

例如一个客户端在一个Redis实例上加锁成功，但在读取响应结果时由于网络问题导致读取失败，那这把锁其实已经在Redis上加锁成功了。所以释放锁时，不管之前有没有加锁成功，需要释放所有节点上的锁以保证清理节点上的残留的锁

。

在Redlock算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua脚本就可以了。这样一来，只要N个Redis实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过Redlock算法来实现。

二。代码实现Redis分布式锁

1.SpringBoot整合redis用到最多的当然属于我们的老朋友RedisTemplate，pom依赖如下：

<!-- springboot整合redis --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

2.Redis配置类:

packagecom.example.redisdemo.config;importcom.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;importcom.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;importcom.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;importorg.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;importorg.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;importorg.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/**
 * @description: Redis配置类
 * @author Keson
 * @date 21:20 2022/11/14
 * @Param
 * @return
 * @version 1.0
 */@ConfigurationpublicclassRedisConfig{@BeanpublicRedisTemplate<String,Object>redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory){// 设置序列化Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer =newJackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);ObjectMapper om =newObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL,JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES,false);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);// 配置redisTemplateRedisTemplate<String,Object> redisTemplate =newRedisTemplate<String,Object>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);RedisSerializer<?> stringSerializer =newStringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);// key序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// value序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);// Hash key序列化
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// Hash value序列化
        redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}}

3.Service层面

packagecom.example.redisdemo.service;importcom.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;importjava.util.concurrent.Callable;/**
 * @author Keson
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2022/11/14 15:12
 */publicinterfaceRedisService{<T>TcallWithLock(CustomerBalance customerBalance,Callable<T> callable)throwsException;}

packagecom.example.redisdemo.service.impl;importcom.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;importcom.example.redisdemo.service.RedisService;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;importorg.springframework.data.redis.connection.ReturnType;importorg.springframework.data.redis.core.RedisCallback;importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;importorg.springframework.data.redis.core.types.Expiration;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.util.UUID;importjava.util.concurrent.Callable;importjava.util.concurrent.TimeUnit;/**
 * @author Keson
 * @version 1.0
 * @description: TODO Redis实现分布式锁
 * @date 2022/11/14 15:13
 */@Service@Slf4jpublicclassRedisServiceImplimplementsRedisService{//设置默认过期时间privatefinalstaticintDEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME=20;//自定义lock key前缀privatefinalstaticStringLOCK_PREFIX="LOCK:CUSTOMER_BALANCE";@AutowiredprivateRedisTemplate redisTemplate;@Overridepublic<T>TcallWithLock(CustomerBalance customerBalance,Callable<T> callable)throwsException{//自定义lock keyString lockKey =getLockKey(customerBalance.getCustomerNumber(), customerBalance.getSubAccountNumber(), customerBalance.getCurrencyCode());//将UUID当做value，确保唯一性String lockReference =UUID.randomUUID().toString();try{if(!lock(lockKey, lockReference,DEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME,TimeUnit.SECONDS)){thrownewException("lock加锁失败");}return callable.call();}finally{unlock(lockKey, lockReference);}}//定义lock keyStringgetLockKey(String customerNumber,String subAccountNumber,String currencyCode){returnString.format("%s:%s:%s:%s",LOCK_PREFIX, customerNumber, subAccountNumber, currencyCode);}//redis加锁privatebooleanlock(String key,String value,long timeout,TimeUnit timeUnit){Boolean locked;try{//SET_IF_ABSENT --> NX: Only set the key if it does not already exist.//SET_IF_PRESENT --> XX: Only set the key if it already exist.
            locked =(Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
                    connection.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),Expiration.from(timeout, timeUnit),RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));}catch(Exception e){
            log.error("Lock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);
            locked =false;}return locked !=null&& locked;}//redis解锁privatebooleanunlock(String key,String value){try{//使用lua脚本保证删除的原子性，确保解锁String script ="if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] "+"then return redis.call('del', KEYS[1]) "+"else return 0 end";Boolean unlockState =(Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
                    connection.eval(script.getBytes(),ReturnType.BOOLEAN,1,
                            key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));return unlockState ==null||!unlockState;}catch(Exception e){
            log.error("unLock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);returnfalse;}}}

4.业务调用实现分布式锁示例：

@OverridepublicintupdateById(CustomerBalance customerBalance)throwsException{return redisService.callWithLock(customerBalance,()-> customerBalanceMapper.updateById(customerBalance));}