Redis实现分布式锁的原理：常见问题解析及解决方案、源码解析Redisson的使用
0、引言：分布式锁的引出
锁常常用于多线程并发的场景下保证数据的一致性，例如防止超卖、一人一单等场景需求 。通过加锁可以解决在单机情况下安全问题，但是在集群模式下就不行了。集群模式，即部署了多个服务器、并配置了负载均衡后，原来加的锁会失效，具体原因如下：
由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的；
但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥。
这就是集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。
1、分布式锁的基本原理
Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法(具体使用可看我的这篇文章http://t.csdn.cn/U7Z6y)，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁。同时增加过期时间，防止死锁，此方法可以保证加锁和增加过期时间具有原子性
Redis锁的代码实现
private static final String KEY_PREFIX="lock:"
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标示
String threadId = Thread.currentThread().getId()
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
public void unlock() {
//通过del删除锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}2. 分布式锁将遇到的问题与解决方案
2.1 如何避免死锁
当用户1拿到锁以后，若进程挂了、或因为别的原因，没有机会主动释放锁，会导致已经获得锁的客户端一直占用锁，其他客户端永远无法获取到锁。
解决方案：
为了解决以上死锁问题，最容易想到的方案是：在申请锁时，在Redis中实现时，给锁设置一个过期时间，假设操作共享资源的时间不会超过10s，那么加锁时，给这个key设置10s过期即可。并且Redis 2.6.12之后，Redis扩展了SET命令的参数，可以在SET的同时指定EXPIRE时间，这条操作是原子的，例如以下命令是设置锁的过期时间为10秒。
SET lock_key 1 EX 10 NX
2.2 Redis分布式锁误删
对于2.1情况下，并不是完美的解决方案，例如在遇到这种情况时：
1. 持有锁的线程1在锁的内部出现了阻塞，而他的锁超时自动释放（del了），这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁（setnx了）；
2.然后线程2在持有锁执行过程中，线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除（把线程2的setnx的值del了）。
3. 因为线程2还没有执行完，其锁就被释放，如果此时线程3进入获取到了锁，则两个线程会同时操作数据，造成不安全的情况。
解决方案：
在每一次释放锁之前，判断当前的锁是否属于自己这个线程，这样就避免了释放别人锁的情况。
核心逻辑：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除。
改进后的代码：
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
// 获取线程标示
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
// 获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);
}
public void unlock() {
// 获取线程标示
String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
// 获取锁中的标示
String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
// 判断标示是否一致
if(threadId.equals(id)) {
// 释放锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}
}2.3 Redis分布式锁原子性问题
在2.1、2.2两次改进的基础上，感觉没什么问题了，但又有新的神秘bug出现：对于上述的操作流程如下图所示，我们说假如啊，假如，在程序进入最后的“判断锁标识是否是自己”这个判断句，已经进入了（已经判断完以后），就要执行释放锁操作了：
但是由于判断id、删除id，这两个步骤并不是原子性的：假如在del的时候发生了阻塞，而导致超时释放锁，将造成以下后果：
此时线程2获取到了锁，正在嘎嘎执行业务的时候，线程1的del阻塞结束了，但由于在判断句内部，这个锁仍然会被释放（即线程2的锁仍然被认为是线程1的，被释放了）
这时候线程3进来，又会发生一样的安全问题。
解决方案：Lua脚本解决多命令原子性问题
Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。 lua脚本如下：
-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
-- 一致，则删除锁
return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0对应的，用java代码调用此脚本的方法如下：
private static final DefaultRedisScript UNLOCK_SCRIPT;
static {
UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
public void unlock() {
// 调用lua脚本
stringRedisTemplate.execute(
UNLOCK_SCRIPT,
Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
} 3、redission替代setnx分布式锁
实际上，setnx这种分布式锁的实现方式存在以下问题：
实现Redis的分布式锁，除了自己基于redis client原生api来实现之外，其实还可以使用开源框架：Redission
Redisson是一个企业级的开源Redis Client，也提供了分布式锁的支持，并且拥有上述Redis没有的优点。
3.1 Redisson实现可重入锁（01）与锁重试（02）
在redission中也支持支持可重入锁。在分布式锁中，他采用hash结构用来存储锁，其中大key表示表示这把锁是否存在，用小key表示当前这把锁被哪个线程持有。value标识这把锁有多少个方法正在使用：
源码解析：tryAcquire、tryAcquireAsync实现
watiTime是传入的等待时间：超过这个时间，线程还拿不到锁，那就不等了，获取锁失败。
要注意区分，这个时间并不是锁的有效时间、超时释放的最大存活时间。
如上图源码，实现可重入的方式是通过String字符串的方式替代lua脚本，这个地方一共有3个参数：
KEYS[1] ： 锁名称
ARGV[1]： 锁失效时间
ARGV[2]： id + ":" + threadId; 锁的小key
exists: 判断数据是否存在 name：
是lock是否存在,如果==0，就表示当前这把锁不存在；
redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);此时他就开始往redis里边去写数据 ，写成一个hash结构：
Lock{
id+":"+threadld:1
}
如果当前这把锁存在，则第一个条件不满足，再判断：
redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1
此时需要通过大key+小key判断当前这把锁是否是属于自己的，如果是自己的，则进行：
redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1)
将当前这个锁的value进行+1 ，即重入
成功拿到锁，则返回null
没成功拿到锁：
redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
然后再对其设置过期时间，如果以上两个条件都不满足，则表示当前这把锁抢锁失败，最后返回pttl，即为当前这把锁的剩余有效期。
返回ttl后，会在源码处进行while(true)的自旋重复获取锁：
//能运行到这里，说明time剩余等待时间仍然>0
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
// waiting for message
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (ttl >= 0 && ttl < time) {
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
}
} finally {
unsubscribe(subscribeFuture, threadId);
}
}3.2 WatchDog防止锁超时释放机制（03）
在3.1节中，不论是直接一次性获取到锁（ttl为null），还是说在while循环反复尝试后获得到锁，都是可以拿到锁，然后去执行业务的。但锁有自己的寿命，运行一定时间会自己超时释放：
我们希望锁的释放是因为业务执行完释放，而不是因为阻塞超时导致的释放。
因此，我们把锁的寿命无限延长：
原理：
Redisson提供的分布式锁是支持锁自动续期的，也就是说，如果线程仍旧没有执行完，那么redisson会自动给redis中的目标key延长超时时间，锁不会因为超时而被释放。这在Redisson中称之为 Watch Dog 机制。
默认情况下，看门狗的续期时间是30s，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。另外Redisson 还提供了可以指定leaseTime参数的加锁方法来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了，不会延长锁的有效期。
注意：这个30秒不是你传的leaseTime参数为30，而是你不传leaseTime或者传-1时，Redisson配置中默认给你的30秒。所以，如果你想解决由于线程执行慢或者阻塞，造成锁超时释放的问题，就不要在两个方法中传release。
源码解析：
private RFuture tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
//如果自己设置了leaseTime（且不是-1）
//那么直接return，也就不会执行看门狗的延时函数scheduleExpirationRenewal了
if (leaseTime != -1) {
return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
}
//如果获取锁成功，ttlRemainingFuture 就是null，失败则为剩余有效时间
RFuture ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,
commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),
TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
if (e != null) {
return;
}
// lock acquired 如果已经获取锁成功了，解决有效期的问题：scheduleExpirationRenewal
if (ttlRemaining) {
scheduleExpirationRenewal(threadId);
//这是针对当前线程，无限延长对应的锁的寿命。
//但也不能一直无限长寿命，在业务结束后，线程主动释放锁以后，
//将关闭看门狗。
}
});
//不管怎样，都会return回去，返回获取锁的结果如何。
return ttlRemainingFuture;
} 分布式锁原理的总结：
4. Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性
4.1 RedLock算法
集群情况下分布式锁的问题：
Redis 主从复制模式中的数据是异步复制的，这样导致分布式锁的不可靠性。
如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁（也就是说，新的主节点中并没有setnx过这一组k-v，那么再次获取锁、即，再次setnx相同的k-v，会成功。也就是会获取到锁），所以多个应用服务就可以同时获取到锁。
RedLock思路：
现在的问题是，如果只用1主多从的情况，会导致如果这1主宕机、从机上位顶替后，锁丢失的问题，从而导致多个线程同时获取锁，导致隔离性问题。
redlock的思路就是针对此，我们多部署几个相互无关的Redis节点，每一个都setnx，都去尝试，那么就算有宕机的，只要其他大多数不宕机，仍然可以判断出是否成功获取到锁，这样就更保险。
Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的节点成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。具体过程如下：
- 第一步是，客户端获取当前时间（t1）。
- 第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 节点执行加锁操作：
- 加锁操作使用 SET 命令，带上 NX，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。
- 如果某个 Redis 节点发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock 算法能够继续运行，我们需要给「加锁操作」设置一个超时时间（不是对「锁」设置超时时间，而是对「加锁操作」设置超时时间），加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的过期时间，一般也就是设置为几十毫秒。
- 第三步是，一旦客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 节点上成功获取到了锁，就再次获取当前时间（t2），然后计算计算整个加锁过程的总耗时（t2-t1）。如果 t2-t1 < 锁的过期时间，此时，认为客户端加锁成功，否则认为加锁失败。
4.2 Redission的实现方法，解决主从一致性问题
那么MutiLock 加锁原理是什么呢？
当我们去设置了多个锁时，redission会将多个锁添加到一个集合中，然后用while循环去不停去尝试拿锁，但是会有一个总共的加锁时间，这个时间是用需要加锁的个数 * 1500ms ，假设有3个锁，那么时间就是4500ms，假设在这4500ms内，所有的锁都加锁成功， 那么此时才算是加锁成功，如果在4500ms有线程加锁失败，则会再次去进行重试.