细说Redis分布式锁：setnx/redisson/redlock？了解一波？
细说Redis分布式锁：setnx/redisson/redlock？了解一波？
正文-开门见山
**谈起redis锁，下面三个，算是出现最多的高频词汇：
- setnx
- redLock
- redisson
setnx
其实目前通常所说的setnx命令，并非单指redis的setnx key value这条命令。
一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使用， set这个命令，目前已经支持这么多参数可选：
SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL]
当然了，就不在文章中默写Api了，基础参数还有不清晰的，可以蹦到官网。
上图是笔者画的setnx大致原理，主要依托了它的key不存在才能set成功的特性，进程A拿到锁，在没有删除锁的Key时，进程B自然获取锁就失败了。
那么为什么要使用PX 30000去设置一个超时时间？
是怕进程A不讲道理啊，锁没等释放呢，万一崩了，直接原地把锁带走了，导致系统中谁也拿不到锁。
就算这样，还是不能保证万无一失。
如果进程A又不讲道理，操作锁内资源超过笔者设置的超时时间，那么就会导致其他进程拿到锁，等进程A回来了，回手就是把其他进程的锁删了，如图：
还是刚才那张图，将T5时刻改成了锁超时，被redis释放。
进程B在T6开开心心拿到锁不到一会，进程A操作完成，回手一个del，就把锁释放了。
当进程B操作完成，去释放锁的时候（图中T8时刻）：
找不到锁其实还算好的，万一T7时刻有个进程C过来加锁成功，那么进程B就把进程C的锁释放了。 以此类推，进程C可能释放进程D的锁，进程D…(禁止套娃)，具体什么后果就不得而知了。
所以在用setnx的时候，key虽然是主要作用，但是value也不能闲着，可以设置一个唯一的客户端ID，或者用UUID这种随机数。
当解锁的时候，先获取value判断是否是当前进程加的锁，再去删除。
伪代码：
这回看起来是不是稳了。
相反，这回的问题更明显了，在finally代码块中，get和del并非原子操作，还是有进程安全问题。
为什么有问题还说这么多呢？
第一，搞清劣势所在，才能更好的完善。
第二点，其实上文中最后这段代码，还是有很多公司在用的。
大小项目悖论：大公司实现规范，但是小司小项目虽然存在不严谨，可并发倒也不高，出问题的概率和大公司一样低。 – 鲁迅
那么删除锁的正确姿势之一，就是可以使用lua脚本，通过redis的eval/evalsha命令来运行：
– lua删除锁：
– KEYS和ARGV分别是以集合方式传入的参数，对应上文的Test和uuid。
– 如果对应的value等于传入的uuid。
if redis.call(‘get’, KEYS[1]) == ARGV[1]
then
– 执行删除操作
return redis.call(‘del’, KEYS[1])
else
– 不成功，返回0
return 0
end
通过lua脚本能保证原子性的原因说的通俗一点：
就算你在lua里写出花，执行也是一个命令(eval/evalsha)去执行的，一条命令没执行完，其他客户端是看不到的。
那么既然这么麻烦，有没有比较好的工具呢？ 就要说到redisson了。
介绍redisson之前，笔者简单解释一下为什么现在的setnx默认是指set命令带上nx参数，而不是直接说是setnx这个命令。
因为redis版本在2.6.12之前，set是不支持nx参数的，如果想要完成一个锁，那么需要两条命令：
- setnx Test uuid
- expire Test 30
即放入Key和设置有效期，是分开的两步，理论上会出现1刚执行完，程序挂掉，无法保证原子性。
但是早在2013年，也就是7年前，Redis就发布了2.6.12版本，并且官网(set命令页)，也早早就说明了“SETNX, SETEX, PSETEX可能在未来的版本中，会弃用并永久删除”。
笔者曾阅读过一位大佬的文章，其中就有一句指导入门者的面试小套路，具体文字忘记了，大概意思如下：
说到redis锁的时候，可以先从setnx讲起，最后慢慢引出set命令的可以加参数，可以体现出自己的知识面。
如果有缘你也阅读过这篇文章，并且学到了这个套路，作为本文的笔者我要加一句提醒：
请注意你的工作年限！首先回答官网表明即将废弃的命令，再引出set命令七年前的“新特性”，如果是刚毕业不久的人这么说，面试官会以为自己穿越了。
你套路面试官，面试官也会套路你。 – vt・沃兹基硕德
**
redisson
Redisson是java的redis客户端之一，提供了一些api方便操作redis。
但是redisson这个客户端可有点厉害，笔者在官网截了仅仅是一部分的图：
这个特性列表可以说是太多了，是不是还看到了一些JUC包下面的类名，redisson帮我们搞了分布式的版本，比如AtomicLong，直接用RedissonAtomicLong就行了，连类名都不用去新记，很人性化了。
锁只是它的冰山一角，并且从它的wiki页面看到，对主从，哨兵，集群等模式都支持，当然了，单节点模式肯定是支持的。
本文还是以锁为主，其他的不过多介绍。
Redisson普通的锁实现源码主要是RedissonLock这个类，还没有看过它源码的盆友，不妨去瞧一瞧。
源码中加锁/释放锁操作都是用lua脚本完成的，封装的非常完善，开箱即用。
这里有个小细节，加锁使用setnx就能实现，也采用lua脚本是不是多此一举？ 笔者也非常严谨的思考了一下：这么厉害的东西哪能写废代码？
其实笔者仔细看了一下，加锁解锁的lua脚本考虑的非常全面，其中就包括锁的重入性，这点可以说是考虑非常周全，我也随手写了代码测试一下：
的确用起来像jdk的ReentrantLock一样丝滑，那么redisson实现的已经这么完善，redLock又是什么？
RedLock
redLock的中文是直译过来的，就叫红锁。
红锁并非是一个工具，而是redis官方提出的一种分布式锁的算法。
就在刚刚介绍完的redisson中，就实现了redLock版本的锁。也就是说除了getLock方法，还有getRedLock方法。
笔者大概画了一下对红锁的理解：
如果你不熟悉redis高可用部署，那么没关系。redLock算法虽然是需要多个实例，但是这些实例都是独自部署的，没有主从关系。
RedLock作者指出，之所以要用独立的，是避免了redis异步复制造成的锁丢失，比如：主节点没来的及把刚刚set进来这条数据给从节点，就挂了。
有些人是不是觉得大佬们都是杠精啊，天天就想着极端情况。 其实高可用嘛，拼的就是99.999…% 中小数点后面的位数。
回到上面那张简陋的图片，红锁算法认为，只要2N + 1个节点加锁成功，那么就认为获取了锁， 解锁时将所有实例解锁。 流程为：
顺序向五个节点请求加锁
根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点
三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期
认定加锁成功
也就是说，假设锁30秒过期，三个节点加锁花了31秒，自然是加锁失败了。
这只是举个例子，实际上并不应该等每个节点那么长时间，就像官网所说的那样，假设有效期是10秒，那么单个redis实例操作超时时间，应该在5到50毫秒(注意时间单位)
还是假设我们设置有效期是30秒，图中超时了两个redis节点。 那么加锁成功的节点总共花费了3秒，所以锁的实际有效期是小于27秒的。
即扣除加锁成功三个实例的3秒，还要扣除等待超时redis实例的总共时间。
看到这，你有可能对这个算法有一些疑问，那么你不是一个人。
回头看看Redis官网关于红锁的描述
就在这篇描述页面的最下面，你能看到著名的关于红锁的神仙打架事件
即Martin Kleppmann和antirez的redLock辩论. 一个是很有资历的分布式架构师，一个是redis之父。
官方挂人，最为致命。
开个玩笑，要是质疑能被官方挂到官网，说明肯定是有价值的。
所以说如果项目里要使用红锁，除了红锁的介绍，不妨要多看两篇文章，即：
- Martin Kleppmann的质疑贴
- antirez的反击贴
总结
看了这么多，是不是发现如何实现，都不能保证**100%**的稳定。
程序就是这样，没有绝对的稳定，所以做好人工补偿环节也是重要的一环，毕竟：技术不够，人工来凑～
作者：Vt
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111354065
最后分享Java相关学习资料：
redis相关视频：https://www.bilibili.com/video/BV1TA411v7oT/
jvm虚拟机分析与优化：https://www.bilibili.com/video/BV1rh411o7wn/