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一文看分布式锁

news 2025/9/15 3:01:41

为什么会存在分布式锁？

经典场景-扣库存，多人去同时购买一件商品，首先会查询判断是否有剩余，如果有进行购买并扣减库存，没有提示库存不足。假如现在仅存有一件商品，3人同时购买，三个线程同时执行方法，第一人通过了库存>0的校验，此时线程阻塞，第二人通过校验后抢先购买，此时库存已经为0，第一人继续执行扣减，库存就为-1，也就是【超卖】。

首先会想到加锁的方式解决，使用synchronized或者ReentrantLock解决，但如果多个服务器同时对一个共享资源操作时，多个服务器的内存是不共享的，加锁只能锁住当前服务器的进程。但在分布式系统下，例如使用nginx负载均衡，请求会发送到不同的tomcat容器。

1、基于关系型数据库

（1）lock表

基于主键或者唯一索引，一个线程尝试获取锁时往表中插入一条数据，插入成功则表示获取锁成功，获取锁依赖于数据库，架构简单，但是一旦出现宕机等问题，锁就无法释放，需要设置一个定时任务清理数据。并且获取不到锁的线程，需要一直等待，轮询查询什么时候可获取锁。

（2）悲观版本

锁数据提前初始化，抢锁时，使用select ...... for update; 数据库的悲观锁可以自动阻塞其他等待锁的线程，实现锁等待的功能，如果持有锁的节点宕机，数据库事务会自动回滚，锁自然释放。

这种锁可能存在两个问题：

第一个是MySQL可能会对查询做优化，对于小表可能采用表锁代替行锁，表中不同的锁之间就变成串行互斥的关系；

第二个是使用悲观锁需要开启事务，需要一直占用数据库的连接，如果锁过多，则对数据库造成压力。

2、基于Redis

（1）setnx+uuid+finally

setnx命令，只有key不存在时，才能添加成功，达到加锁的目的

void reduceStock() {//uidString uuid = UUID.randomUUID().toString();// 获取锁///Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, "1");// 设置锁过期时间//redisTemplate.expire("lock",30, TimeUnit.SECONDS);// 解决原子性问题boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lock, uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);if (lock) {try{int num = stockMapper.selectNum();if(num > 0) {//扣减库存stockMapper.reduceStock();}else{log.info("库存不足");}} finally {//校验是否是当前线程的锁String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");if(lockValue.equals(uuid)) {redisTemplate.delete("lock");   }        }} else {log.info("未获取锁");}
}

在线程A获取锁之后，如果出现宕机或者代码报错异常，锁不会释放，需要在finally中释放锁。
仍存在一个问题，如果在执行释放锁逻辑的时候服务器宕机，释放锁失败，在重启服务器后，加锁的数据又被恢复，就出现死锁的问题。需要再redis中添加锁的过期时间。
那么又会出现，在获取锁和设置时间之间，如果存在宕机问题，时间会失败，也就是不满足原子性。通过setnx可以同时满足。（Lua脚本，后续阐述）
此时又会出现，在高并发的情况下，如果锁设置30s，线程A获取到锁，但方法执行了35s，线程A的锁已经过期，线程B重新获取锁并开始执行方法执行到5s时，线程A执行finally释放锁，导致线程A将线程B的锁释放。可以设置一个uuid表示当前线程的锁。

（2）redisson

void reduceStock() {RLock lock = redissonClient.getLock("lock");if (lock.tryLock()) {try {int stockNum = stockMapper.selectNum();if (stockNum > 0) {stockMapper.reduceStock();} else {log.info("库存不足");}} finally {lock.unlock();}} else {log.info("未获取锁");}
}

使用：通过getLock方法获取到RLock对象，tryLock或lock()来进行加锁(Lua脚本)；
底层：reids的key是锁的名称，这个key对应的值是一个HASH结构，HASH的key是持有锁的客户端ID+线程ID，value初始化为1表示锁的重入次数，当其他线程去获取锁时，使用redis提的的subcribe特性等待redis的key的变动，方式轮询造成的系统消耗资源。
看门狗：当前持有锁的线程在redission客户端初始化一个watch dog线程，定时刷新key的过期时间，默认是30s，监听主线程是否还在执行，如果还在执行通过LUA脚本每10s给锁续期30秒。这个值可以config自定义。
【注意】加锁时，如果使用 tryLock(long t1,long t2, TimeUnit unit) 或 lock(long t1,long t2, TimeUnit unit) 第二个参数不是-1，则看门狗无法生效；

LUA脚本为什么能保证原子性呢？

因为redis是单线程的，当redis执行lua脚本时，lua脚本将一系列操作封装成一个命令，redis会把lua作为一个整体任务，加入到一个队列，单线程执行任务会按照队列的顺序依次执行，在执行时lua是不会被其他线程请求打断的，从而保证原子性。

优点：

减少网络开销，一次请求和接受一次响应；直接在redis上执行无需解析和转换；

缺点：

新的语言；需要单独存储和管理，需要维护；占用redis资源和时间；

源码解析

首先找到这个方法的实现

    private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {long threadId = Thread.currentThread().getId();//【核心方法】，尝试去获取锁，返回null时表示获取成功Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);if (ttl == null) {return;}//通过线程id去订阅锁CompletableFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);pubSub.timeout(future);RedissonLockEntry entry;if (interruptibly) {entry = commandExecutor.getInterrupted(future);} else {entry = commandExecutor.get(future);}try {//锁自旋while (true) {//尝试获取锁，获取成功后，break跳出循环ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);if (ttl == null) {break;}//获取锁成功，并且获取到锁的线程需要等待一段时间ttlif (ttl >= 0) {try {entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (InterruptedException e) {if (interruptibly) {throw e;}//如果发生中断，根据 interruptibly 参数判断是否重新尝试获取许可entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);}} else {//获取锁成功，但获取到锁的线程无需等待，可以直接执行后续操作if (interruptibly) {entry.getLatch().acquire();} else {entry.getLatch().acquireUninterruptibly();}}}} finally {//取消订阅unsubscribe(entry, threadId);}
//        get(lockAsync(leaseTime, unit));}

首先看核心代码：