Redis 实现分布式锁的 7 种方案

痛定思痛。 2023-09-26 04:22 38阅读 0赞

### 前言 ###

日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开，跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，一起学习一起进步。

*  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 ###

> ❝
> 
> 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。
> 
> ❞

我们先来看下，一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：

![08f9a065688395120163347fa9c605b0.png][]

*  **「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。

> ❝
> 
> 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：

> ❝
> 
>  *  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。
> 
> ❞

### 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！

> ❝
> 
> 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。

![7c5780337d7ef4c2b4289f3edd960d23.png][]

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：

![4bc78adb6564a6c2aa4f3c26093d70ce.png][]

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：

![3ebca8ddfbfa5c4c236fd0f782be9d83.png][]

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。

![57938e43f4fd8ce1fbce2fab555745fd.png][]

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，有兴趣的小伙伴，可以去了解一下哈~

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