Redis分布式锁的实现原理

目前基于Redis实现的分布式锁常用的框架是Redisson,它的使用比较简单，在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁。

Redis分布式锁的底层原理

​ Redisson这个框架对Redis分布式锁的实现原理图如下：

加锁机制

​ 某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个Redis Cluster集群，它首先会根据hash节点选择一台机器，这里注意，仅仅只是选择一台机器。紧接着就会发送一段lua脚本到redis上，lua脚本如下所示：

锁互斥机制

​ 如果这个时候客户端B来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本。第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在。接着第二个if判断，判断myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端B的ID，但明显没有，那么客户端B会获取到pttl myLock返回的一个数字，代表myLock这个锁key的剩余生存时间。此时客户端B会进入一个while循环，不听的尝试加锁。

watch dog自动延期机制

​ 客户端A加锁的锁key默认生存时间只有30秒，如果超过了30秒，客户端A还想一直持有这把锁，怎么办？其实只要客户端A一旦加锁成功，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，如果客户端A还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

可重入加锁机制

释放锁机制

​ 执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁。释放逻辑是：每次对myLock数据结构中的那个加锁次数减1，如果加锁次数为0了，说明客户端已经不再持有锁了，此时就会用“del MyLock”命令，从redis里删除了这个key。然后另外的客户端B就可以尝试完成加锁了。

上述Redis分布式锁的缺点

​ 上面方案的最大问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例，但是这个过程中如果发送redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。

 这就会导致客户端B来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端A也以为自己成功加了锁，此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时就会导致各种脏数据的产生。

​ 所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。