Redis分布式锁--java实现

Redis分布式锁

方案：SETNX + EXPIRE

基本原理

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。

redis语法：

使用 SETNX 命令设置键，值为锁的标识
键名为 lock_key，值为锁标识 lock_value
SETNX 返回 1 表示成功设置，0 表示键已存在
SETNX lock_key lock_value
使用 EXPIRE 命令设置键的过期时间（例如，设置为 10 秒）
EXPIRE lock_key 10

用java来实现：

 ValueOperations<String, String> valueOps = redisTemplate.opsForValue();
        // 使用 setIfAbsent 方法设置键值对，仅当键不存在时才进行设置
        boolean isSet = valueOps.setIfAbsent(key, value);
        if (isSet) {
            // 如果成功设置，再使用 expire 方法设置过期时间
            redisTemplate.expire(key, ttlInSeconds, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
            System.out.println("Key set successfully with TTL!");
        } else {
            System.out.println("Key already exists, not set.");
        }

比较好的实现

  private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功

     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }

第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value？原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作；若key已经存在，则不做任何操作；
第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。
第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

会产生四个问题

1、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。
2、超时解锁会导致并发问题，如果两个线程同时要获取锁，此时所恰好过期，此时这两个线程能够同时进入，产生并发问题
3、不可重入，同一个线程想要同时获得这个锁两次实际是是不支持的
4、无法等待锁释放，在没有获取锁的时候会直接返回，没有等待时间。

其中原子性问题是一个最重要的问题，因此有了下面的解决方案。

几种解决原子性的方案

方案：SETNX + value值是（系统时间+过期时间）

实际上是一种逻辑过期时间，将过期的时间作为value用setnx的value值里，如果加锁失败则拿出value校验一下即可。
java实现

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;
}

方案：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

实现原理，调用lua代码，一个lua脚本是原子的。

if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then
   redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])
else
   return 0
end;

java代码：

 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);

方案：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

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
例如：SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]，它也是原子性的！
语法如下：

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

java代码：

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
    }
}

会出现的问题

这种方案能解决方案一的原子性问题，但是依然会存在很大的问题，如下所示：
1、时钟不同步：如果不同的节点的系统时钟不同步，可能导致锁的过期时间计算不准确。
解决方案：使用相对时间而非绝对时间，或者使用时钟同步工具确保系统时钟同步。
2、死锁：在某些情况下，可能出现死锁，例如由于网络问题导致锁的释放操作未能执行。
解决方案：使用带有超时和重试的锁获取和释放机制，确保在一定时间内能够正常操作。
3、锁过期与业务未完成：如果业务逻辑执行时间超过了设置的过期时间，锁可能在业务未完成时自动过期，导致其他客户端获取到锁。
解决方案：可以设置更长的过期时间，确保业务有足够的时间完成。或者在业务未完成时，通过更新锁的过期时间来延长锁的生命周期。
4、锁的争用：多个客户端同时尝试获取锁，可能导致锁的频繁争用。
解决方案：可以使用带有重试机制的获取锁操作，或者采用更复杂的锁实现，如 Redlock 算法。
5、锁的释放问题：客户端获取锁后发生异常或未能正常释放锁，可能导致其他客户端无法获取锁。
解决方案：使用 SET 命令设置锁的值，并在释放锁时检查当前值是否匹配。只有匹配时才执行释放锁的操作。
6、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。
解决方案：SET EX PX NX + 校验唯一随机值，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，需要用乱

方案: 开源框架:Redisson

总结一下上面的解决问题的历程和问题，用SETNX+EXPIRE可以解决分布式锁的问题，但是这种方式不是原子性操作。因此，在提出的三种原子性操作解决方法，但是依然会出现几个问题，在会出现的问题中简单罗列了几种问题与解决方法，其中问题3中有锁过期与业务未完成有一个系统的解决方案，即接下来介绍的Redison。
Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 驱动库，提供了分布式、高性能的 Java 对象操作服务，这里只探讨分布式锁的原理：

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。

Watchdog 定期续期锁：
当客户端成功获取锁后，Redisson 启动一个 Watchdog 线程，该线程会定期（通常是锁过期时间的一半）检查锁是否过期，并在过期前对锁进行续期。
Watchdog 使用 Lua 脚本确保原子性：
为了确保 Watchdog 操作的原子性，Redisson 使用 Lua 脚本执行 Watchdog 操作。这样在 Watchdog 检查和续期锁的过程中，可以保证整个操作是原子的，防止出现竞争条件。
Watchdog 续期锁的过期时间：
Watchdog 线程会通过使用 PEXPIRE 或者 EXPIRE 命令来续期锁的过期时间。这样在业务未完成时，锁的过期时间会不断延长，直到业务完成释放锁。

方案：多机实现的分布式锁Redlock

Redisson分布式锁会有个缺陷，就是在Redis哨兵模式下:客户端1 对某个 master节点 写入了redisson锁，此时会异步复制给对应的 slave节点。但是这个过程中一旦发生master节点宕机，主备切换，slave节点从变为了 master节点。
这时 客户端2 来尝试加锁的时候，在新的master节点上也能加锁，此时就会导致多个客户端对同一个分布式锁完成了加锁。
这时系统在业务语义上一定会出现问题， 导致各种脏数据的产生 。
因此有了Redlock
Redlock：全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁
使用场景：多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求（防止关键业务出现并发攻击）；
基本原理：
按顺序向5个master节点请求加锁（注意这五个节点不是哨兵和master-slaver）
根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
如果大于等于三个节点加锁成功，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！
1、时钟漂移问题：
问题描述： 不同的服务器上的系统时钟可能存在一定的漂移，导致在不同节点上计算锁的过期时间不一致。
解决方案： 使用 NTP 等工具同步服务器时钟，确保各个节点时钟同步。此外，可以选择使用更精确的锁实现，如 Redisson 的 Redlock 的改进版本，可以在获取锁时计算一个时钟偏移量，使得各个节点的时钟更一致。
2. 网络分区和节点故障：
问题描述： 网络分区或节点故障可能导致锁的不一致状态。
解决方案： 针对网络分区，可以采用心跳机制定期检测节点的健康状态。对于节点故障，可以使用更多的节点（超过一半）以确保容错性。另外，可以考虑使用 Redis Sentinel 或 Redis Cluster 等 Redis 提供的高可用性方案，以降低节点故障的影响。
3. 性能代价问题：
问题描述： Redlock 的性能代价相对较高，因为需要在多个节点上执行锁的获取和释放操作。
解决方案： 对于一些对性能要求较高的场景，可以考虑使用更轻量级的锁算法，例如基于单一节点的分布式锁实现。在一些场景下，性能可能更为重要。
4. 容错性和安全性：
问题描述： 由于 Redis 是基于内存的数据库，节点故障可能导致数据丢失。另外，需要确保所有的 Redis 节点都是可信任的。
解决方案： 在容错性方面，可以通过配置 Redis Sentinel 或 Redis Cluster 来提高 Redis 的高可用性。在安全性方面，需要确保 Redis 部署在受信任的网络中，并采取相应的网络安全措施，例如使用密码保护 Redis。

因此可以看出，实际上这种方案也有很大的问题，需要谨慎的去使用，总之系统服务不能假定所有的客户端都表现的符合预期。从安全角度讲，服务端必须防范这种来自客户端的滥用。

总结

在单体redis中通过SETNX + EXPIRE方式可以为多个JVM加一个分布式锁，但是由于操作的非原子性会导致并发问题，因此出现了几种原子性解决方法，包括SETNX+时间value、lua脚本和SET扩展命令的方式解决，但是，依然会出现事务还没完成时间就失效，产生了新一轮并发，因此，通过添加一个看门狗线程定期检查能够解决这个问题，对于一个Java开发来说有一个Redisson框架实际上封装了lua脚本来实现。
哨兵和主从模式下的分布式redis，如果一个主机更新了锁，但是恰好此时master发生了意外，还没有同步到slaver，此时新出现的master没有加锁，依然会产生问题。由此出现了Redlock+Rerdisson的解决方案，但是多个redis的集群会带来一些性能的损耗，而且由于时钟不同步，意外情况的发生也不能保证这种方案是一定的。

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/8fdBKAyHZrfHmSajXT_dnA
https://xiaomi-info.github.io/2019/12/17/redis-distributed-lock/
https://juejin.cn/post/6936956908007850014#heading-2
https://zhuanlan.zhihu.com/p/440865954
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NjU3NTkwMQ==&mid=2247505097&idx=1&sn=5c03cb769c4458350f4d4a321ad51f5a&source=41#wechat_redirect