什么是分布式锁

 

方案一：SETNX + EXPIRE

方案二：SETNX + value值是（系统时间+过期时间）

方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值,再释放锁

方案六: 开源框架~Redisson

方案七：多机实现的分布式锁Redlock

什么是分布式锁

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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。

 

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我们先来看下，一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：

 

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「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

Redis分布式锁方案一：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。

 

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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。

 

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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啦」。

 

Redis分布式锁方案二：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) {

        return true;

} 

// 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

         return true;

    }

}

        

//其他情况，均返回加锁失败

return false;

}

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：

 

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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。

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Redis分布式锁方案三：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]) == 1 then

   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])

else

   return 0

end;

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);

这个方案，跟方案二对比，你觉得哪个更好呢？

 

Redis分布式锁方案方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

除了使用，使用Lua脚本，保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性，我们还可以巧用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！

 

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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

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伪代码demo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

    }

}

但是呢，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。

 

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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] then 

   return redis.call('del',KEYS[1]) 

else

   return 0

end;

Redis分布式锁方案六：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。我们一起来看下Redisson底层原理图吧：

 

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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。

 

Redis分布式锁方案七：多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面六种方案都只是基于单机版的讨论，还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的：

 

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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：

 

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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。

 

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我们假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上