Redis分布式锁各版本源码分析

Redis分布式锁各版本的源码实践解读）

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前言

与分布式锁相对应的是本地锁，像我们熟悉的synchronized和ReentrantLock都是本地锁，本地锁是作用于JVM内部，单个进程内的操作共享资源互斥。而现在主流都是分布式和微服务架构，会部署多个服务(多个JVM)，为此分布式锁也就应运而生了。
分布式锁主流实现有3种：基于Redis、Zookeeper或Mysql等数据库。
Redis实现分布式锁使用得非常广泛，也是面试的重要考点之一，很多同学都知道这个知识，也大致知道分布式锁的原理，但是具体到细节的掌握上，往往并不完全正确。所以下面就让我们手写Redis分布式锁，以版本迭代的方式，渐进式的解读遇到的问题和对应的解决方案，帮你彻底理解Reids分布式锁。

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一、v1 初出茅庐

setnx （SET if Not eXists） 命令在指定的 key 不存在时，为 key 设置指定的值。

两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。

基本语法：setnx key value 例如两个进程同时加锁，只能成功1个：


释放锁，直接使用 DEL 命令删除这个 key 即可：

基于这个思路，使用RedisTemplate我写下了v1版本的实现代码：

模拟减库存调用如下：

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二、v2 小心死锁

1. 业务逻辑异常导致死锁

解决方案：当lock成功后，对执行的业务逻辑加try finally，保证即使业务逻辑异常，也可以unlock。

2. 服务宕机导致死锁

在执行业务逻辑时，虽然我们加了try finally，但假设获得锁的服务宕机，还没有来的及解锁，那么这个锁将一直被占有，其它客户端也将永远拿不到这个锁了。
解决方案：设置过期时间，服务宕机的话key也会在指定时间内自动过期，不会永远占有锁。

我们修改lock方法，对key加上expire 10s：

public boolean lock() {
    // 等价于原生命令 setnx key 1
    Boolean ok = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1");
    boolean res = Boolean.TRUE.equals(ok);
    if (res) {
        // 等价于原生命令 expire key 10
        stringRedisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
    return res;
}

   
   
     
     
     
     

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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三、v3 彻底搞定死锁

v2的思路是对的，但是这里还有个小问题，如果setnx成功但expire失败呢？ 依然会有死锁的可能，这个问题的根源在于setnx和expire是两条指令而不是原子指令，所以解决原子性问题我们可以采用lua脚本，详见我写的 Redis使用Lua脚本：保证原子性【项目案例分享】
另外，在Redis2.8版本中，作者加入了set指令的扩展参数ex nx，使得setnx和expire指令可以一起执行：

基本语法： set key value ex secords nx 例如：

我们修改lock方法如下：

public boolean lock() {
    // 等价于原生命令 set key 1 ex 10 nx
    Boolean ok = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(ok);
}

   
   
     
     
     
     

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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这样就彻底解决了死锁问题

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四、v4 解铃还需系铃人

上面代码里的unlock方法只是单纯的删除key，这样的代码是不安全的，如果占有锁的线程还在执行业务逻辑，这时被未上锁的线程调用了unlock释放了锁，可想而知，那么这时其它线程就又可以抢锁成功了，结果就不正确了，所以我们要确保解锁还需上锁线程。
解决方案：对每个锁对象生成唯一的id，加锁时保存在value中，解锁时需要判断value=id再解锁。

我们修改代码如下：

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五、v5 解锁 - 原子性

其实unlock还是会有一点小问题的，因为unlock时GET + DEL 是两条指令，又会遇到我们前面讲的原子性问题了。假设持有锁的进程在del之前锁过期自动释放了，这时马上被其它线程加锁了，那么此时再删除就会把别人刚加的锁删除了。
我们修改成执行lua脚本方式：

public void unlock() {
    String script = "if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] ) then " +
            "redis.call('del', KEYS[1]); " +
            "return 1; " +
            "end;" +
            "return 0;";
    executeLua(script, Long.class, Collections.singletonList(key), id);
}

private <T> T executeLua(String script, Class<T> resultType, List<String> keys, Object... args) {
RedisScript<T> redisScript = new DefaultRedisScript<>(script, resultType);
RedisSerializer<String> argsSerializer = new StringRedisSerializer();
RedisSerializer<T> resultSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(resultType);
return (T) stringRedisTemplate.execute(redisScript, argsSerializer, resultSerializer, keys, args);
}

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至此，解锁的流程就更严谨了

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六、v6 可重入性

接下来，我们做一个完善：可重入。
可重入性是指线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持同一个线程的多次加锁，那么这个锁就是可重入的。比如synchronized和ReentrantLock就是可重入锁。
对于可重入性的解决方案：加锁时，增加锁的持有计数; 释放锁时，减少锁的持有计数。
对于锁的持有计数保存在哪？一般会保存在本地，或者Redis服务端。

1. 本地使用ThreadLocal或全局静态变量保存锁的持有计数
2. Redis端将持有计数保存在value中

对于方案2是开源框架Redisson的RedissonLock的解决方案，但是可重入性是在本地就能解决的，所以为了更好的性能我们采用方案1。

增加一个全局静态变量Map：

// 可重入map：key= this.key+threadId; value=重入次数
private final static ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> refMap = new ConcurrentHashMap<>();

 
 
   
   
   
   

 
 
   
   
   
   

    
    
    
    
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加锁：
加锁前调用isShouldAcquire判断是否应该抢锁，加锁成功将持有计数放入refMap

isShouldAcquire方法如下：加锁时如果发现该线程已持有锁，refCount++

解锁：
解锁前调用isShouldUnlock判断是否应该释放锁

isShouldUnlock方法如下：解锁时如果发现该线程已持有锁，refCount--，减1后如果refCount仍大于0，说明是仍持有锁，不应该释放锁。如果需要释放锁，应从refMap中移除。

至此，我们手写的分布式锁就支持可重入了

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七、v7 锁等待

我们抢锁往往不是一锤子买卖，需要不断重试抢锁，直到成功，所以我们来尝试写一个最简单的锁等待，方案就是使用循环 + Thread.sleep不断重试抢锁

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八、v8 锁等待 - 优化

上面的锁等待，运行结果没问题，可能性能稍微差了一点，所以我们做一下优化。

优化方案：

1. 使用Redis的订阅发布功能，锁等待的线程订阅channel，持有锁的线程释放锁时发布channel
2. 使用Semaphore，当锁释放时，通知本进程的锁等待线程。其它进程的锁等待线程依然使用Thread.sleep。

对于方案2是开源框架Redisson的RedissonLock的解决方案，由于引入了订阅发布channel，提高了复杂了度，另外由于Redis发布订阅功能不能持久化，有可能丢失，所以权衡过后为了更稳定我们采用方案2。

这里更改的点较多，慢慢品味：
先增加一个Semaphore计数器，目的是当没有锁等待时，能将Semaphore释放。

static class SemaphoreCounter {
    private final Semaphore semaphore = new Semaphore(0);
    private final AtomicInteger acquireCount = new AtomicInteger(0);
public void tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
    acquireCount.incrementAndGet();
    semaphore.tryAcquire(timeout, unit);
    acquireCount.decrementAndGet();
}

public int getAcquiredCount() {
    return acquireCount.get();
}

public void release() {
    semaphore.release();
}

}

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再增加一个全局静态变量Map：记录当前key的SemaphoreCounter

// 锁等待map：key= this.key; value=信号量
private static final ConcurrentHashMap<String, SemaphoreCounter> waitMap = new ConcurrentHashMap<>();

 
 
   
   
   
   

 
 
   
   
   
   

    
    
    
    
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加锁：
加锁成功，将SemaphoreCounter放入waitMap
加锁失败，如果map中有key，说明本进程其它线程持有锁，使用Semaphore等待锁释放，否则使用Thread.sleep

解锁：
正式解锁前，判断如果本进程没有锁等待，将key从waitMap移除
解锁后：使用Semaphore通知其它等待线程

至此，我们手写的分布式锁就支持锁等待了，我们手写的功能就大功告成了

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测试

我们的共享资源就以内存中减库存为例 (如果分布式锁有效，就不会超卖)

private void deductProduct(Integer productId){
    String count = stringRedisTemplate.opsForValue().get("product:count:" + productId);
    // 假设现在库存1000：内存里--，如果没有分布式锁，就是出现超卖的情况
    int newCount = count == null ? 999 : (Integer.parseInt(count) - 1);
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("product:count:" + productId, String.valueOf(newCount));
}

 
 
   
   
   
   

 
 
   
   
   
   

    
    
    
    
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用Springboot开放一个API：

我们设置一下库存productId为1的库存为1000

用Nginx部署两个实例，用Jmeter测一下：
100个线程在1秒钟之内发起减库存：

最终也在1秒之内结束。

我们看下结果是否正确：

我们再看下两个实例的执行情况（也正是抢到锁100次）：

最后

锁超时问题

如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的时间太长，以至于超出了锁的超时限制，就会出现问题。因为这时侯第一个线程持有的锁过期了，逻辑还没有执行完，而同时第二个线程就提前重新持有了这把锁，导致可能2个线程同时持有一把锁，问题就出现了。
我觉得这是一个棘手的问题，也是一个架构上的问题，笔者也确实没有打算解决它，不要看我的代码里只写了10s的超时时间，正式用的话这个超时时间是需要做成参数来配置的，是需要提供一个方法来重载的，提供更高的灵活性，因为总可能有一些特殊场景是需要特殊处理的。
我的建议是Redis分布式锁不要用于较长时间的任务，在使用分布式锁时我们也应该尽可能缩小锁的控制范围，尽量细粒度，尽可能设置长一些的超时时间，根据你的业务评估一个足够长的过期时间，比如你们业务逻辑普遍都执行在10秒以内，那过期时间设置30秒就差不多了，如果你就是担心，那设置成100秒也是OK的。
当然，这里还有一个解决方案：Redisson帮我们实现的看门狗机制，锁自动延期。关于它的原理简单来说是这样的：抢到锁的线程开启一个守护线程，默认30秒超时，定时每10秒检测一下，如果逻辑未执行完就将锁超时间重新修改为30秒。
这个方案实际要考虑的细节很多，说起来容易但想完善还真不容易，所以我们要感谢Redisson

锁丢失问题

锁超时我们可以避免，但是锁丢失才是Redis做分布式锁的致命缺陷，是无法100%解决的。这里需要提前一些 Redis持久化和 Redis主从复制原理的知识。

单节点：

• 线程1通过SET命令加锁成功
• 此时，单节点宕机，SET命令尚未持久化
• 节点恢复后，线程1依然在执行，但这个锁因为尚未持久化已经无法恢复了，所以其它线程也可以获得锁了

主从/哨兵/集群： 都是基于主从，所以都是一样的问题

• 线程1通过SET命令加锁成功
• 此时，Master节点宕机，SET命令尚未主从复制给Slave节点
• Slave节点通过人工或选举做了Master，线程1依然在执行，但这个锁因为尚未同步，所以在新的Master上丢失了！所以其它线程也可以获得锁了

RedLock

怎么解决这个锁丢失问题？

为此，Redis 的作者提出一种解决方案，就是我们经常听到的 Redlock（红锁）。

Redlock 的方案基于 2 个前提：

1. 不再需要部署从库和哨兵实例，只部署主库
2. 但主库要部署多个，官方推荐至少 5 个实例

也就是说，想用使用 Redlock，你至少要部署 5 个Redis 实例，而且都是主库，它们之间没有任何关系，都是一个个孤立的实例。
然后客户端依次发起加锁，半数以上加锁成功视为加锁成功。

但是，这个方案依然是可能出现锁丢失的，例如现5个Redis实例：A+B+C+D+E：
线程1加锁成功3个节点：A+B+C，拿到锁，刚好这3个中的C节点宕机了，还刚好尚未持久化，会不会有？但此时线程1依然在执行业务逻辑中…
而线程2这时也抢到3个加锁成功节点：D+E+C，这个C是宕机恢复的

所以，无论如何Redis分布式锁是无法100%安全的！但那只是极小概率的，可能一般的业务场景是无法遇到的，所以用Redis做分布式锁的应用仍然非常广泛。

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最好的关系是互相成就，大家的「三连」就是我创作的最大动力！

注：如果本篇博客有任何错误和建议，欢迎大佬们留言！