基于Redis实现的分布式锁

什么是分布式锁

• 单体单机部署中可以为一个操作加上锁，这样其他操作就会等待锁释放才能操作
• 但是随业务的不断发展，单机应用常会被分布式集群系统所取代

在分布式集群中存在多台机器，如果给某台机器上加普通的锁，此锁只针对当前机器有效（因为jvm不能跨系统进行锁的控制），因此一种对所有机器都有效的锁应运而生，此即为分布式锁。

即随业务不断发展，需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁机制要解决的问题！

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分布式锁主流的实现方案

分布式锁主流实现方案：

• 1. 基于数据库实现分布式锁
• 2. 基于缓存（Redis等）
• 3. 基于Zookeeper

每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：

• 1. 性能：redis最高
• 2. 可靠性：zookeeper最高

这里，我们就基于redis实现分布式锁进行讲解。

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Redis分布式锁

Redis中的setex命令就是针对分布式锁操作的一个命令。

回顾setex命令：（setnx中的“nx”表示“not exist：不存在”）

• setnx key value：只有在key 不存在时，才能设置 key 的值。如下图：
  
  使用setnx命令相当于加了一把锁，只有当锁释放的时候此操作才可以继续进行。

思考此锁如何释放？

①首先我们想到的就是del命令删除数据，删除后锁释放，可以再次setnx。 如下图:

但此方案有缺陷。如果锁一直不释放，其他操作就只能等待。所以这样设计不合理！

②于是我们想到expire设置过期时间自动释放锁。如下图：

setnx上锁之后，设置过期时间（通过ttl命令可以查看key剩余多久过期）。过期之后，锁释放。即可再次进行setnx操作。

但上述方式依旧存在问题。

我们提倡的是原子操作，以上setnx操作和使用expire设置过期时间分了两步进行。如果setnx操作执行之后，还没有设置过期时间服务器就断电挂掉了，就不能设置过期时间。针对上锁之后出现异常的情况，引入第三种情况。

③上锁的同时设置上过期时间即可保证原子性操作
（ex表示expire：过期）

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Redis分布式锁的Java代码体现

接下来我们通过编写Java代码用一个简单的例子进行演示：

①首先，创建一个SpringBoot空项目，将Redis整合进此项目

②存入redis一条数据，可以把此步骤看作一些具体业务

③Controller新增接口中写入如下代码

@GetMapping("testLock")public void testLock(){//1，获取锁，setnxBoolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock","111");  //此处相当于setnx的同时设置过期时间为3s//2，获取锁成功，则从Redis中查询num的值if(lock){Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");//判断num为空则直接returnif(StringUtils.isEmpty(value)){return;}//有值就转成成intint num = Integer.parseInt(value+"");//把redis的num加1redisTemplate.opsForValue().set("num", ++num);//释放锁，delredisTemplate.delete("lock");}else{//3获取锁失败，则每隔0.1秒再获取try {Thread.sleep(100);testLock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}

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优化一：使用UUID防止误删除

以上的代码还是存在问题的，可能会释放掉其他服务器的锁（即锁释放错的问题）。

异常场景：

两个操作分别记为a、b，设置锁在10秒内过期。
如果a先上锁，在a执行业务操作过程中，其服务器突然卡顿超过10秒。此时分布式锁就会过期而自动释放（此时a的业务操作还未结束）。b拿到这把锁，b拿到之后会先上锁并执行业务操作，b在业务操作过程中，a的服务器卡顿结束，就需要继续完成a的业务操作，并手动释放锁（但a的锁已经过期自动释放了，此时手动释放锁就会释放掉b的锁），显然这是存在问题的。

解决上述问题的一个很好的方法是使用uuid防止误删除。

• 上锁的时候 set key uuid nx ex 10，上锁时设置value为一个唯一的随机值
• 利用uuid的唯一性，表示不同的操作
• 释放锁的时候补充判断当前uuid和要释放锁的uuid是否一致，一致则释放，否则不释放

代码优化如下：

 	@GetMapping("testLock")public void testLock(){//1，生成uuidString uuid = UUID.randomUUID().toString();//2，获取锁，setnx （设置value为uuid）Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock",uuid,10,TimeUnit.SECONDS); //3，获取锁成功，则从Redis中查询num的值if(lock){Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");//判断num为空则直接returnif(StringUtils.isEmpty(value)){return;}//有值就转成成intint num = Integer.parseInt(value+"");//把redis的num加1redisTemplate.opsForValue().set("num", ++num);//释放锁，del （释放之前判断当前的uuid是否一致，一致则释放）String lock1 = (String) redisTemplate.opsForValue().get("lock");if (lock1.equals(uuid)) {redisTemplate.delete("lock");}}else{//3,获取锁失败，则每隔0.1秒再获取try {Thread.sleep(100);testLock();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}

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优化二：LUA保证删除原子性

上一个环节，我们通过uuid解决了误删除问题。但优化后的代码依然存在问题：缺乏原子性。

异常场景：

两个操作分别记为a、b，设置锁在10秒内过期。

如果a先上锁，a执行完成业务操作需要释放锁，假设判断发现uuid一致，此时即将进行释放锁。但服务器此时突然卡顿超过10秒。此时分布式锁就会过期而自动释放（此时a的锁还未释放）。b拿到这把锁，b拿到之后会先上锁并执行业务操作，b在业务操作过程中，a的服务器卡顿结束，就需要继续释放锁（但a的锁已经过期自动释放了，此时手动释放锁就会释放掉b的锁），显然这是存在原子性问题的。

解决上述问题的一个很好的方法是使用lua脚本（特点：支持原子性操作）。

将复杂的或多步骤的Redis操作，写为一个脚本，一次性提交给Redis执行，减少反复连接Redis，提高性能。

LUA脚本类似Redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些类似Redis事务性的操作。

注意：LUA脚本只有Redis 2.6以上版本可用。

	@GetMapping("testLockLua")public void testLockLua() {//1 声明一个uuid ,将做为一个value 放入我们的key所对应的值中String uuid = UUID.randomUUID().toString();//2 定义一个锁：lua 脚本可以使用同一把锁，来实现删除！String skuId = "25"; // 访问skuId 为25号的商品 100008348542String locKey = "lock:" + skuId; // 锁住的是每个商品的数据// 3 获取锁Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(locKey, uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);// 第一种： lock 与过期时间中间不写任何的代码。// 如果trueif (lock) {// 执行的业务逻辑开始// 获取缓存中的num 数据Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num");// 如果是空直接返回if (StringUtils.isEmpty(value)) {return;}// 不是空 int num = Integer.parseInt(value + "");// 使num 每次+1 放入缓存redisTemplate.opsForValue().set("num", String.valueOf(++num));/*使用lua脚本来释放锁*/// 定义lua 脚本String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";// 使用redis执行lua执行DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();redisScript.setScriptText(script);// 设置一下返回值类型 为Long// 因为删除判断的时候，返回的0,给其封装为数据类型。如果不封装那么默认返回String 类型，// 那么返回字符串与0 会有发生错误。redisScript.setResultType(Long.class);// 第一个要是script 脚本 ，第二个需要判断的key，第三个是value值。redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(locKey), uuid);} else {// 其他线程等待try {// 睡眠Thread.sleep(1000);// 睡醒了之后，调用方法。testLockLua();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}

总结：

为确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

• 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
• 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
• 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能释放掉别人加的锁。
• 加锁和解锁必须具有原子性。