Redis 分布式锁

1. Redis分布式锁最简单的实现

想要实现分布式锁，必须要求 Redis 有「互斥」的能力，我们可以使用 SETNX 命令，这个命令表示SET if Not Exists，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。

客户端 1 申请加锁，加锁成功：

客户端 2 申请加锁，因为它后到达，加锁失败：

此时，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，或者调用一个 API 请求。

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？

也很简单，直接使用 DEL 命令删除这个 key 即可，这个逻辑非常简单。

但是，它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

这时，这个客户端就会一直占用这个锁，而其它客户端就「永远」拿不到这把锁了。怎么解决这个问题呢？

2. 如何避免死锁？

我们很容易想到的方案是，在申请锁时，给这把锁设置一个「租期」。

在 Redis 中实现时，就是给这个 key 设置一个「过期时间」。这里我们假设，操作共享资源的时间不会超过 10s，那么在加锁时，给这个 key 设置 10s 过期即可：

SETNX lock 1    // 加锁
EXPIRE lock 10  // 10s后自动过期

这样一来，无论客户端是否异常，这个锁都可以在 10s 后被「自动释放」，其它客户端依旧可以拿到锁。

但现在还是有问题：

现在的操作，加锁、设置过期是 2 条命令，有没有可能只执行了第一条，第二条却「来不及」执行的情况发生呢？例如：

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

总之，这两条命令不能保证是原子操作（一起成功），就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧发生「死锁」问题。

在 Redis 2.6.12 之后，Redis 扩展了 SET 命令的参数，用这一条命令就可以了：

SET lock 1 EX 10 NX

3. 锁被别人释放怎么办？

上面的命令执行时，每个客户端在释放锁时，都是「无脑」操作，并没有检查这把锁是否还「归自己持有」，所以就会发生释放别人锁的风险，这样的解锁流程，很不「严谨」！如何解决这个问题呢？

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，也可以是一个 UUID（随机且唯一），这里我们以UUID 举例：

SET lock $uuid EX 20 NX

之后，在释放锁时，要先判断这把锁是否还归自己持有，伪代码可以这么写：

if redis.get("lock") == $uuid:
    redis.del("lock")

这里释放锁使用的是 GET + DEL 两条命令，这时，又会遇到我们前面讲的原子性问题了。这里可以使用lua脚本来解决。

安全释放锁的 Lua 脚本如下：

if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
    return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
    return 0
end

好了，这样一路优化，整个的加锁、解锁的流程就更「严谨」了。

这里我们先小结一下，基于 Redis 实现的分布式锁，一个严谨的的流程如下：

1、加锁

SET lock_key $unique_id 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

4. Java代码实现分布式锁

package com.msb.redis.lock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.params.SetParams;

import java.util.Arrays;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * 分布式锁的实现
 */
@Component
public class RedisDistLock implements Lock {

    private final static int LOCK_TIME = 5*1000;
    private final static String RS_DISTLOCK_NS = "tdln:";
    /*
     if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else return 0 end
     */
    private final static String RELEASE_LOCK_LUA =
            "if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then\n" +
                    "        return redis.call('del', KEYS[1])\n" +
                    "    else return 0 end";
    /*保存每个线程的独有的ID值*/
    private ThreadLocal<String> lockerId = new ThreadLocal<>();

    /*解决锁的重入*/
    private Thread ownerThread;
    private String lockName = "lock";

    @Autowired
    private JedisPool jedisPool;

    public String getLockName() {
        return lockName;
    }

    public void setLockName(String lockName) {
        this.lockName = lockName;
    }

    public Thread getOwnerThread() {
        return ownerThread;
    }

    public void setOwnerThread(Thread ownerThread) {
        this.ownerThread = ownerThread;
    }

    @Override
    public void lock() {
        while(!tryLock()){
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持可中断获取锁！");
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        if(ownerThread==t){/*说明本线程持有锁*/
            return true;
        }else if(ownerThread!=null){/*本进程里有其他线程持有分布式锁*/
            return false;
        }
        Jedis jedis = null;
        try {
            String id = UUID.randomUUID().toString();
            SetParams params = new SetParams();
            params.px(LOCK_TIME);
            params.nx();
            synchronized (this){/*线程们，本地抢锁*/
                if((ownerThread==null)&&
                "OK".equals(jedis.set(RS_DISTLOCK_NS+lockName,id,params))){
                    lockerId.set(id);
                    setOwnerThread(t);
                    return true;
                }else{
                    return false;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("分布式锁尝试加锁失败！");
        } finally {
            jedis.close();
        }
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持等待尝试获取锁！");
    }

    @Override
    public void unlock() {
        if(ownerThread!=Thread.currentThread()) {
            throw new RuntimeException("试图释放无所有权的锁！");
        }
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            Long result = (Long)jedis.eval(RELEASE_LOCK_LUA,
                    Arrays.asList(RS_DISTLOCK_NS+lockName),
                    Arrays.asList(lockerId.get()));
            if(result.longValue()!=0L){
                System.out.println("Redis上的锁已释放！");
            }else{
                System.out.println("Redis上的锁释放失败！");
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("释放锁失败！",e);
        } finally {
            if(jedis!=null) jedis.close();
            lockerId.remove();
            setOwnerThread(null);
            System.out.println("本地锁所有权已释放！");
        }
    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持等待通知操作！");
    }

}

5. 锁过期时间不好评估怎么办？

看上面这张图，加入key的失效时间是10s，但是客户端C在拿到分布式锁之后，然后业务逻辑执行超过10s，那么问题来了，在客户端C释放锁之前，其实这把锁已经失效了，那么客户端A和客户端B都可以去拿锁，这样就已经失去了分布式锁的功能了！！！

比较简单的妥协方案是，尽量「冗余」过期时间，降低锁提前过期的概率，但是这个并不能完美解决问题，那怎么办呢？

5.1 分布式锁加入看门狗

加锁时，先设置一个过期时间，然后我们开启一个「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。

这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。

为什么要使用守护线程：

6. Redisson中的分布式锁

Redisson把这些工作都封装好了

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.12.3</version>
</dependency>

package com.msb.redis.config;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MyRedissonConfig {
    /**
     * 所有对Redisson的使用都是通过RedissonClient
     */
    @Bean(destroyMethod="shutdown")
    public RedissonClient redisson(){
        //1、创建配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");

        //2、根据Config创建出RedissonClient实例
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

package com.msb.redis.redisbase.adv;


import com.msb.redis.lock.rdl.RedisDistLockWithDog;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
public class TestRedissionLock {

    private int count = 0;
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Test
    public void testLockWithDog() throws InterruptedException {
        int clientCount =3;
        RLock lock = redisson.getLock("RD-lock");
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientCount);
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(clientCount);
        for (int i = 0;i<clientCount;i++){
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"准备进行累加。");
                    Thread.sleep(2000);
                    count++;
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        System.out.println(count);
    }
}

https://github.com/redisson/redisson/

https://redisson.org/ (opens new window)

锁过期时间不好评估怎么办？

7. 集群下的锁还安全么？

基于 Redis 的实现分布式锁，前面遇到的问题，以及对应的解决方案：

1、死锁：设置过期时间

2、过期时间评估不好，锁提前过期：守护线程，自动续期

3、锁被别人释放：锁写入唯一标识，释放锁先检查标识，再释放

之前分析的场景都是，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。

而我们在使用 Redis 时，一般会采用主从集群 +哨兵的模式部署，这样做的好处在于，当主库异常宕机时，哨兵可以实现「故障自动切换」，把从库提升为主库，继续提供服务，以此保证可用性。

但是因为主从复制是异步的，那么就不可避免会发生的锁数据丢失问题（加了锁却没来得及同步过来）。从库被哨兵提升为新主库，这个锁在新的主库上，丢失了！

8. Redlock真的安全吗？

Redis 作者提出的 Redlock方案，是如何解决主从切换后，锁失效问题的。

Redlock 的方案基于一个前提：

不再需要部署从库和哨兵实例，只部署主库；但主库要部署多个，官方推荐至少 5 个实例。

注意：不是部署 Redis Cluster，就是部署 5 个简单的 Redis 实例。它们之间没有任何关系，都是一个个孤立的实例。

做完之后，我们看官网代码怎么去用的：

8. 分布式锁和同步器 · redisson/redisson Wiki · GitHub (opens new window)

红锁（RedLock）

基于Redis的Redisson红锁 RedissonRedLock对象实现了Redlock (opens new window)介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个 RLock对象关联为一个红锁，每个 RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

大家都知道，如果负责储存某些分布式锁的某些Redis节点宕机以后，而且这些锁正好处于锁住的状态时，这些锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout (opens new window)来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了 leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 为加锁等待100秒时间，并在加锁成功10秒钟后自动解开
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

8.1 Redlock实现整体流程

1、客户端先获取「当前时间戳T1」

2、客户端依次向这 5 个 Redis 实例发起加锁请求

3、如果客户端从 >=3 个（大多数）以上Redis 实例加锁成功，则再次获取「当前时间戳T2」，如果 T2 - T1 < 锁的过期时间，此时，认为客户端加锁成功，否则认为加锁失败。

4、加锁成功，去操作共享资源

5、加锁失败/释放锁，向「全部节点」发起释放锁请求。

所以总的来说：客户端在多个 Redis 实例上申请加锁；必须保证大多数节点加锁成功；大多数节点加锁的总耗时，要小于锁设置的过期时间；释放锁，要向全部节点发起释放锁请求。

我们来看 Redlock 为什么要这么做？

1. 为什么要在多个实例上加锁？

本质上是为了「容错」，部分实例异常宕机，剩余的实例加锁成功，整个锁服务依旧可用。

2. 为什么大多数加锁成功，才算成功？

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，在谈论分布式系统问题时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不会影响整个系统的「正确性」。

这是一个分布式系统「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，那么整个系统依旧是可以提供正确服务的。

3. 为什么步骤 3 加锁成功后，还要计算加锁的累计耗时？

因为操作的是多个节点，所以耗时肯定会比操作单个实例耗时更久，而且，因为是网络请求，网络情况是复杂的，有可能存在延迟、丢包、超时等情况发生，网络请求越多，异常发生的概率就越大。

所以，即使大多数节点加锁成功，但如果加锁的累计耗时已经「超过」了锁的过期时间，那此时有些实例上的锁可能已经失效了，这个锁就没有意义了。

4. 为什么释放锁，要操作所有节点？

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，客户端在一个 Redis 实例上加锁成功，但在读取响应结果时，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」的锁，以保证清理节点上「残留」的锁。

好了，明白了 Redlock 的流程和相关问题，看似Redlock 确实解决了 Redis 节点异常宕机锁失效的问题，保证了锁的「安全性」。

但事实真的如此吗？

8.2 RedLock的是是非非

一个分布式系统，更像一个复杂的「野兽」，存在着你想不到的各种异常情况。

这些异常场景主要包括三大块，这也是分布式系统会遇到的三座大山：NPC。

N：Network Delay，网络延迟

P：Process Pause，进程暂停（GC）

C：Clock Drift，时钟漂移

比如一个进程暂停（GC）的例子

1）客户端 1 请求锁定节点 A、B、C、D、E

2）客户端 1 的拿到锁后，进入 GC（时间比较久）

3）所有 Redis 节点上的锁都过期了

4）客户端 2 获取到了 A、B、C、D、E 上的锁

5）客户端 1 GC 结束，认为成功获取锁

6）客户端 2 也认为获取到了锁，发生「冲突」

GC 和网络延迟问题：这两点可以在红锁实现流程的第3步来解决这个问题。

但是最核心的还是时钟漂移，因为时钟漂移，就有可能导致第3步的判断本身就是一个BUG，所以当多个 Redis 节点「时钟」发生问题时，也会导致 Redlock 锁失效。

8.3 RedLock总结

Redlock 只有建立在「时钟正确」的前提下，才能正常工作，如果你可以保证这个前提，那么可以拿来使用。

但是时钟偏移在现实中是存在的：

第一，从硬件角度来说，时钟发生偏移是时有发生，无法避免。例如，CPU 温度、机器负载、芯片材料都是有可能导致时钟发生偏移的。

第二，人为错误也是很难完全避免的。

所以，Redlock尽量不用它，而且它的性能不如单机版 Redis，部署成本也高，优先考虑使用主从+ 哨兵的模式 实现分布式锁（只会有很小的记录发生主从切换时的锁丢失问题）。