Redis实现分布式锁

前言

日常开发中，秒杀下单、抢红包等业务场景，都需要使用分布式事务、分布式锁等技术来保证数据最终一致性。有时我们需要保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行，这时就需要用到分布式锁。在单机（单进程）环境中，JAVA提供了很多并发相关API，但在多机（多进程）环境中就无能为力了。而Redis非常适合作为分布式锁使用。

一、什么是分布式锁

分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。

一把靠谱的分布式锁应该具有以下特征：

• 互斥性：任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
• 锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。
• 可重入性：一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
• 高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。
• 安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除

二、Redis分布式锁原理

锁的实现主要基于redis 的

SETNX

（SET if Not eXists 如果不存在，则 SET）命令

SETNX key value

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。【设置成功，返回 1； 设置失败，返回 0】。

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下：

1. 使用SETNX命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功
2. 为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态，需要为该key设置一个“合理”的过期时间
3. 释放锁，使用DEL命令将锁数据删除

三、Redis分布式锁实现方案

方案一：SETNX + EXPIRE

提到Redis的分布式锁，很多小伙伴马上就会想到

setnx+ expire

命令。即先用

setnx

来抢锁，如果抢到之后，再用

expire

给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value，如果 key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：

if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value)==1）{//加锁
    expire（key_resource_id，100）;//设置过期时间try{do something  //业务请求}catch(){}finally{
       jedis.del(key_resource_id);//释放锁}}

但是这个方案中，

setnx

和

expire

两个命令分开了，不是原子操作。如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或者要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了，别的线程永远获取不到锁。

方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

为了解决方案一，发生异常锁得不到释放的场景，有小伙伴认为，可以把过期时间放到

setnx

的value值里面。如果加锁失败，再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下：

long expires =System.currentTimeMillis()+ expireTime;//系统时间+设置的过期时间String expiresStr =String.valueOf(expires);// 如果当前锁不存在，返回加锁成功if(jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr)==1){returntrue;}// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期if(currentValueStr !=null&&Long.parseLong(currentValueStr)<System.currentTimeMillis()){// 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);if(oldValueStr !=null&& oldValueStr.equals(currentValueStr)){// 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁returntrue;}}//其他情况，均返回加锁失败returnfalse;}

这个方案的优点是，巧妙移除expire单独设置过期时间的操作，把过期时间放到setnx的value值里面来。解决了方案一发生异常，锁得不到释放的问题。但是这个方案还有别的缺点：

• 过期时间是客户端自己生成的（System.currentTimeMillis()是当前系统的时间），必须要求分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。
• 如果锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖
• 该锁没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁。

方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

实际上，我们还可以使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令），lua脚本如下：

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1])==1then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])elsereturn0end;

加锁代码如下：

String lua_scripts ="if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then"+" redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";Object result = jedis.eval(lua_scripts,Collections.singletonList(key_resource_id),Collections.singletonList(values));//判断是否成功return result.equals(1L);

方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

除了使用Lua脚本，保证

SETNX + EXPIRE

两条指令的原子性，还可以巧用Redis的SET指令扩展参数，（

SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

），它也是原子性的。

SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

• NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
• EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
• PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒
• XX: 仅当key存在时设置值

伪代码如下：

if（jedis.set(key_resource_id, lock_value,"NX","EX",100s)==1）{//加锁try{do something  //业务处理}catch(){}finally{
       jedis.del(key_resource_id);//释放锁}}

但是这个方案还是可能存在问题：

• 问题一：锁过期释放了，业务还没执行完。假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。但是100s过去后，它还没执行完。但是，这时候锁已经过期了，此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。那么问题就来了，临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。
• 问题二：锁被别的线程误删。假设线程a执行完后，去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。

方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值，再删除

既然锁可能被别的线程误删，那我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下，不就OK了嘛。伪代码如下：

if（jedis.set(key_resource_id, uni_request_id,"NX","EX",100s)==1）{//加锁try{do something  //业务处理}catch(){}finally{//判断是不是当前线程加的锁,是才释放if(uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))){
        jedis.del(lockKey);//释放锁}}}

在这里，判断是不是当前线程加的锁 和 释放锁不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。

为了更严谨，一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下：

if redis.call('get',KEYS[1])== ARGV[1]thenreturn redis.call('del',KEYS[1])elsereturn0end;

方案六：Redisson框架

方案五还是可能存在 锁过期释放，业务没执行完 的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。

当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们来看下Redisson底层原理图吧：

只要线程一加锁成功，就会启动一个

watch dog

看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了 锁过期释放，业务没执行完 问题。

方案七：多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面六种方案都是基于单机版的讨论，而Redis一般都是集群部署的：

如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。

为了解决这个问题，Redis作者 antirez提出一种高级的分布式锁算法：Redlock。Redlock核心思想是这样的：

搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

我们假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。

RedLock的实现步骤:如下

• 1.获取当前时间，以毫秒为单位。
• 2.按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
• 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
• 如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
• 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

简化下步骤就是：

• 按顺序向5个master节点请求加锁
• 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
• 如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。
• 如果获取锁失败，解锁！

Redisson实现了redLock版本的锁，可以去了解一下。

四、总结

Redis锁的实现方式很多，到时多多少少都有点问题，相对比较完美的方案是使用lua脚本。最完美的解决方案就是使用Redission这个框架里边的RedissionRedLock。

参考：Redis实现分布式锁的8大坑！切记！