面试被吊打！正确打开Redis分布式锁的七种方案，涨见识了

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。

面试被吊打！正确打开Redis分布式锁的七种方案，涨见识了

• 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：

面试被吊打！正确打开Redis分布式锁的七种方案，涨见识了

• 「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。

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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：

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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，那么就会不断地延长锁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：

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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。

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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，又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~

以上就是有关Redis锁的七种方案，希望可以对大家学习Redis有所帮助，喜欢的小伙伴可以帮忙转发+关注，感谢大家！LZ也会不定时更新干货！