一文搞懂Redis分布式锁上篇(单机版)

MaixX
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一、Redis分布式锁的原理

Redis分布式锁的原理就是在Redis里面占住一个“坑位”，当有”其他人“也要占这个坑位的时候，发现已经”坑位“已经被占了，那就加锁失败，就能放弃或者重试。

“占坑”一般使用setex(set if not exists)命令，只允许一个客户端来设置键-值(占坑)。先到先得，用完之后，再使用del命令删除这个key。

关于setnx命令：

一般来说我们使用Redis分布式锁，设置了一个Key之后，需要给它设置一个过期时间。保证出现异常异常的话，可以通过过期时间来删除Key。

setnx lock:foo true   # 抢锁
expire lock：foo 5    # 加过期时间

但是很明显设置键值和加过期时间是两条命令，不是原子命令，如果在这两条命令中间的时间里Redis发生了异常，导致expire命令没有被执行，那么就会造成死锁，在Redis2.8开始，便在set命令添加了扩展参数。使得setnx命令和expire命令可以一起执行。

set命令的扩展参数：

EX seconds – Set the specified expire time, in seconds.
PX milliseconds – Set the specified expire time, in milliseconds.
NX – Only set the key if it does not already exist.
XX – Only set the key if it already exist.
EX seconds – 设置键key的过期时间，单位时秒
PX milliseconds – 设置键key的过期时间，单位时毫秒
NX – 只有键key不存在的时候才会设置key的值
XX – 只有键key存在的时候才会设置key的值

通过在set命令添加上述的参数，已经可以完全取代setnx，setex，psetex命令。

综上所述：

由于setnx命令的缺陷，所以使用set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX]来取代setnx命令。

二、分布式锁必备的条件

  1. 独占性

    既然是锁，那就必须是独占性，任何时刻只能有且仅有一个线程持有。

  2. 高可用

    如果Redis是集群的环境，不能因为某一个节点的的不可用而导致获取锁和释放失败。

  3. 防止死锁

    必须要超时控制机制或者撤销锁的操作，防止不能异常情况不能正确释放锁而导致的死锁。

  4. 不可乱抢

    防止”张冠李戴“，一个客户端设置的锁只能由客户端来释放，不能被其他的客户端释放掉。

  5. 可重入

    锁一般都是具有可重入性，同一个节点的同一个线程获得了锁之后，可以再次去获取这个锁。例如我们常用的synchronizd和Lock，只不过这两个都是本地锁。

三、基于Spring Boot实现Redis分布式锁案例

这里使用Spring Boot进行快速开发，Redis使用6.08版本。关于Redis的安装可自行去搜索安装。

用到的依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

启动类

@SpringBootApplication
public class LockApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LockApplication.class, args);
    }
}

Redis的配置类

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate = new RedisTemplate<>();

        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

        return redisTemplate;
    }
}

配置文件的一些配置

server.port=8080

# Redis数据库索引（默认为0）
spring.redis.database=0
# Redis服务器地址
spring.redis.host=192.168.244.10
# Redis服务器连接端口
spring.redis.port=6379
# Redis服务器连接密码（默认为空）
spring.redis.password=
# 连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） 默认 8
spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认 -1
spring.redis.lettuce.pool.max-wait=-1
# 连接池中的最大空闲连接 默认 8
spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
# 连接池中的最小空闲连接 默认 0
spring.redis.lettuce.pool.min-idle=0

定义controller，因为重点关注的是Redis分布式锁，这里代码便全都在controller里面编写。

@RestController
@RequestMapping("lock")
public class LockTestController {

    private final static String lockKey = "distributed-lock:goods:1";
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LockTestController.class);
    private final int timeout = 10;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @GetMapping("test")
    public Object distributedLockV1() {
        String value = UUID.randomUUID() + Thread.currentThread().getName();

        // 抢锁成功的话，并设置key的过期时间
        try {
            Boolean gotLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
            if (gotLock) {
                logger.info(Thread.currentThread().getName() + ":抢锁成功");
                try {
                    // 这里模拟业务代码的执行时间
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "抢锁成功！";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放资源，即解锁
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
        // 对于抢锁失败的，可以重试抢锁，也可以直接返回友好的失败操作。
        return "抢锁失败";
    }
}

四、Redis分布式锁超时问题

4.1 正确释放锁

在开始的时候，说到为保证Redis异常，没能正确释放锁，应该给Key设置一个过期时间，让这个Key过期了而被删除。

现在讨论上一章节实现的分布式锁：

加入在抢锁成功之后，**在执行业务逻辑的时候时间过长，此时该线程(线程1)设置的Key过期被删除了，其他线程(线程2)会抢锁成功又重新设置了Key，线程1执行完，释放锁的时候，由于线程1设置的Key过期了，此时删除的线程2设置的Key。*这样线程2岂不是就懵！

OIP-C

解决方案：

所以在删除Key的时候，判断一下这个Key是不是该线程抢锁时设置的Key，所以在设置Key的时候也把Value也设置，在删除的时候，判断一下Value时候一致。自己释放自己加的锁。

改进代码：

    @GetMapping("test2")
    public Object distributedLockV2() {
        // 生成随机值，在删除Key时判断
        String value = UUID.randomUUID() + Thread.currentThread().getName();

        // 抢锁成功的话，并设置key的过期时间
        try {
            Boolean gotLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
            if (gotLock) {
                logger.info(Thread.currentThread().getName() + ": 抢锁成功");
                try {
                    // 这里模拟业务代码的执行时间
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "抢锁成功！";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (value.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
                // 释放资源，即解锁
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
            }
        }
        // 对于抢锁失败的，可以重试抢锁，也可以直接返回友好的失败操作。
        return "抢锁失败";
    }

4.2 原子性保证

在这里呢，又仔细想想，上一小节distributedLockV2方法里，finally代码里判断和删除会被分成两条命令，此时这两条命令会被分开执行，这就不是原子命令。如果看过Redis官网的同学，应该知道，官网其实是给出了解决方法：使用Lua脚本执行，Redis在解析Lua脚本时是原子的。

解决这个判断和删除原子性问题的Lua脚本：

@RestController
@RequestMapping("lock")
public class LockTestController {

    private final static String lockKey = "distributed-lock:goods:1";
    // 命令执行成功，返回1，失败返回0
    private final static String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] " +
            "then " +
            "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
            "else " +
            "   return 0 " +
            "end";
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LockTestController.class);
    private final int timeout = 50;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @GetMapping("test3")
    public Object distributedLockV3() {
        String value = UUID.randomUUID() + Thread.currentThread().getName();

        // 抢锁成功的话，并设置key的过期时间
        try {
            Boolean gotLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, value, timeout, TimeUnit.SECONDS);
            if (gotLock) {
                logger.info(Thread.currentThread().getName() + ": 抢锁成功");
                try {
                    // 这里模拟业务代码的执行时间
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return "抢锁成功！";
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class);
            Long result = stringRedisTemplate.execute(script,
                    Collections.singletonList(lockKey),
                    value);
            if (result != null) {
                if (result.equals(1L)) {
                    logger.info("释放锁---" + lockKey + "---成功");
                } else {
                    logger.error("释放Redis分布式锁---" + lockKey + "---失败");
                }
            }
            logger.error("执行lua脚本异常！");
        }
        // 对于抢锁失败的，可以重试抢锁，也可以直接返回友好的失败操作。
        return "抢锁失败";
    }
}

4.3 小总结

1、加了Redis分布式锁，如果出现异常的话，可能无法释放锁，所以在代码层面在finally释放锁。

2、防止因为异常导致代码没有执行到finally，设置的Key需要添加过期时间。

3、释放锁时，需要给Key设置Value值，在释放锁的时候时候，校验一下Value是否一致，防止是放错别人设置的锁。

4、确保判断和删除两条Redis命令是原子的，通过Lua脚本完成。

到这里关于单机Redis下的分布式锁的实现，到这就了。其实还是会有问题：1、Key过期了，但是业务还没执行完，这就要对Key进行续期。2、单机Redis是CP的，集群Redis是AP。主从异步复制可能会导致锁丢失。

下篇就来说一下Redis集群环境下的分布式锁解决方案RedLock算法以及Java语言的实现Redisson

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