什么是分布式锁？

我们在学多线程的时候遇到过ReetrantLock，这种锁主要应用于多线程竞争资源。如果是多进程竞争资源的话就需要引入分布式锁的概念了。比如在微服务架构中，多个用户进程修改同一条数据且只能有一个用户修改成功，就需要用到分布式锁，今天我们就来讲讲如何用redis来实现分布式锁。

如何用Redis实现分布式锁？

使用redis中的String类型。
redis中有set NX（set if not exists）命令可以实现当key不存在时才插入，如果key已经存在，则不做任何操作。

• 如果key不存在，那么插入成功，表示获取锁成功。
• 如果key存在，那么插入失败，表示获取锁失败。

获取锁：
假设客户端A已经使用setnx命令实现了获取锁的操作（获取锁成功会返回1）

setnx try_lock 1

那么此时客户端B再次使用setnx命令时会失败（获取锁失败会返回0）
释放锁：
只有当客户端A使用del命令释放锁，客户端B才能获取锁成功

del try_lock 

以上只是简单的获取锁和释放锁的操作，还存在很多弊端：

• 设想一种情况，如果客户端A在获取锁之后宕机了，那么try_lock也就永远不会被删除，所以就会一直存在redis中，也就是说其他客户端永远拿不到锁，无法执行业务，这个bug太大了！
• 还有一个缺点就是，任何客户端都可以释放这把锁，所以我们需要为这把锁设置一个唯一标识，只有设置这把锁的用户才有权利释放这把锁。

setnx key unique_value

//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")

可以看到释放锁的步骤具体由GET和DEL操作实现，因为这是两个操作，所以就涉及到原子性问题了，具体问题如下：

• 客户端A执行get命令判断锁是自己的
• 客户端B重新加锁（假设客户端A加的锁刚好过期的时候）
• 客户端A执行del命令释放锁（那么客户端A释放的就是客户端B加的锁）

为了解决上述问题，可以使用Lua脚本(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)：
KEYS[1]即为try_lock，ARVG[1]是客户端的唯一表示

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARVG[1] then
   return redis.call("del",KEYS[1])
else
   return 0
end

分布式锁的改进

基于以上try_lock永远无法被删除的情况，可以引入过期时间。这样一来，如果某个客户端在获取锁之后宕机了，因为有过期时间的存在，所以key在一定时间之后也会失效，其他客户端就可以继续获取锁进行操作了。

比如：
设置一个serverLock，并且10s之后过期

set serverLock 1 nx ex 10

就可以解决上述问题了，但是又会发生新的问题：

如果一个业务执行的时间过长，导致在获取锁之后的10s内无法完成，所以redis就会在业务执行完之前释放锁，释放锁之后，后进来的第二个进程就可以重新加锁，并且也可以执行业务操作，假设第一个进程在第15s执行完业务，由于在第10s的时候锁已经过期（第二个进程在第11s进行可以加锁），那么第一个进程执行完业务之后所释放的就是第二个进程加的锁，并且在第11s到第15s之间第一个进程和第二个进程在同时执行业务，就会导致数据冲突。

锁过期处理

基于以上锁过期问题，我们可能会想到延长锁的过期时间。比如本来过期时间是10s，我们改为100s。但是这样的话，回到最初的问题，如果客户端在获取锁之后宕机，100s之后这个锁才会过期，也就意味着整整100s内其余客户端是无法获取锁的！对于高并发的应用来说，100s的时间是相当长的！

既然延长锁的过期时间行不通，那怎么办？

我们可以在执行业务的过程中延长锁的过期时间，其实本质上还是延长过期时间，只不过这种做法效率比较高。

如果在业务执行过程中，锁快要过期了，我们可以适当延长锁的过期时间（延长的时间短一些，延长的次数多一些）这样就不会发生在长时间内其余客户端无法获取锁的情况了。
具体实现就是为锁设置一个守护线程，定时去检测锁的过期时间，如果锁快过期了，就为锁延长过期时间。

集群环境下Redis宕机问题

我们都知道为了保证高可用，redis一般都是基于集群来分布的，并且redis主从节点之间的数据传输是异步的。假设redis主节点获取锁之后宕机，数据还没有来得及同步到从节点，由于数据不一致问题，执行切主操作之后新的主节点依然可以获取锁，所以会产生数据冲突。

RedLock的引入

基于集群环境下分布式锁产生的问题，可以引入RedLock（红锁）。不过要想使用RedLock需要一个特定的环境，即至少有五个节点，这五个节点都是主节点且孤立存在。

RedLock的基本思想就是对所有的主节点进行加锁操作，如果能对半数以上的节点加锁，那么就认为客户端加锁成功，否则的话加锁失败。这样一来，如果集群环境下某个主节点获取锁之后宕机了，那么此时其余主节点也依然拥有锁，所以客户端依然可以进行后续的操作，锁住的数据也不会丢失。

RedLock的实现步骤

• 客户端先获取当前时间T1
• 客户端向N个主节点开始加锁，加锁时需要使用set nx命令并且为锁设置过期时间并且需要带上客户端的唯一标识。还需要另外给加锁操作设置一个超时时间，这个超时时间要远小于锁的过期时间。
• 客户端一旦对半数以上的节点加锁成功，那么客户端会再次获取一个当前时间T2，然后计算T2-T1的值，如果这个值小于锁的过期时间，那么就认为加锁成功。
• 如果加锁成功，可以继续后面的业务操作；如果加锁失败，需要释放掉所有的锁

可见，RedLock加锁需要满足两个条件：

• 能对半数以上的节点加锁成功
• T2-T1的值小于锁的过期时间

RedLock带来的弊端

• 需要额外部署redis主节点，花费很高，并且运维的成本也比较高。
• 通过RedLock的加锁操作可以看出RedLock锁比较重，操作起来很麻烦。
• 主从切换的情况很少见，所以为了极少情况的发生选用RedLock性价比不高。