[Redis实战]分布式锁

四、分布式锁

4.1 基本原理和实现方式对比

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路。

分布式锁满足的条件：

可见性：多个线程都能看到相同的结果。注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思。

互斥：互斥是分布式锁最基本的条件，使得程序串行执行。

高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性。

高性能：由于加锁本身就让性能降低，所以对于分布式锁本身需要它有较高的加锁性能和释放锁性能。

安全性：安全是程序中必不可少的一环。

常见的三种分布式锁：

• MySQL：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见。
• 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zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得了锁，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。
• zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案。

4.2 Redis分布式锁的实现核心思路

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：

• 获取锁：

  • 互斥：确保只能有一个线程获取锁
  • 非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false

  

• 释放锁：

  • 手动释放

  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间

    

核心思路：

我们利用redis的setNx方法，当有多个线程进入时，我们就利用该方法，第一个线程进入时，redis中就有这个key了，返回了1，如果结果是1表示他抢到了锁，那么他去执行业务，然后再删除锁，退出锁逻辑，如果没有抢到锁，等待一定时间后重试即可

4.3 实现分布式锁版本一

锁的基本接口

public interface ILock {/*** 尝试获取锁** @param timeoutSec 锁持有的超时时间，过期后自动释放* @return true代表获取锁成功；false代表获取锁失败*/boolean tryLock(long timeoutSec);/*** 释放锁*/void unlock();
}

SimpleRedisLock

利用setnx方法进行加锁，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

public class SimpleRedisLock implements ILock {private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}private static final String KEY_PREFIX = "lock:";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {//获取线程标识long threadId = Thread.currentThread().getId();//获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {//释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX+name);}
}

修改seckillVoucher业务代码

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public Result seckillVoucher(Long voucherId) {//1.查询优惠券信息SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);//2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀尚未开始！");}//3.判断秒杀是否已经结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀已经结束!");}//4.判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {return Result.fail("库存不足！");}Long userId = UserHolder.getUser().getId();//创建锁对象SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);//获取锁boolean isLock = lock.tryLock(1200);//判断释放获取锁成功if (!isLock) {//获取锁失败，返回错误或重试return Result.fail("不允许重复下单！");}try {//获取代理对象（事务）IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);} finally {//释放锁lock.unlock();}
}

4.4 Redis分布式锁误删情况说明

逻辑说明：

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致它的锁超时自动释放，线程2来尝试获得锁，拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，线程1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。

解决方案：在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己。假设还是上面的情况，线程1卡顿，锁超时自动释放，线程2进入到锁的内部执行逻辑，此时线程1反映过来，然后删除锁，但是线程1一看当前这把锁不是属于自己，于是不进行删除锁逻辑，当线程2走到删除锁逻辑时，如果没有卡过自动释放锁的时间点，则判断当前这把锁是属于自己的，于是删除这把锁。

4.5 解决Redis分布式锁误删问题

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：在获取锁时存入线程标识（可以用UUID表示），在释放锁时先获得锁的线程标示，判断是否与当前线程标识一致。

• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

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。

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {//获取线程标识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);
}@Override
public void unlock() {//获取线程标识String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();//获取锁中的标识String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);//判断标识是否一致if (threadId.equals(id)) {//释放锁stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
}

有关代码实操说明：

在我们修改完此处代码后，我们重启工程，然后启动两个线程，第一个线程持有锁后，手动释放锁，第二个线程 此时进入到锁内部，再放行第一个线程，此时第一个线程由于锁的value值并非是自己，所以不能释放锁，也就无法删除别人的锁，此时第二个线程能够正确释放锁，通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。

4.6 分布式锁的原子性问题

更为极端的误删逻辑说明：

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，它正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如它已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，正准备删除锁，但是此时它的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当线程1执行到删除锁那行代码时，相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，是因为线程1的拿到锁，比较锁，删除锁实际上不是一个原子性的，我们要防止刚才的情况发生。

4.7 Lua脚本解决多条命令原子性问题

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是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html，这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用Lua去操作redis，又能保证它的原子性，这样就可以实现拿锁、比较锁和删除锁是一个原子性动作了。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称','key','其他参数',...)

例如，我们要执行set name jack，则脚本是这样的：

# 执行 set name jack
redis.call('set','name','jack')

例如，我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set','name','Rose')
# 再执行 get name
local name=redis.call('get','name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本，语法如下：

#调用脚本
EVAL "return redis.call('set','name','jack')" 0

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

#调用脚本
EVAL "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1])" 1 name Rose

使用Lua脚本实现释放锁的流程

--这里的KEYS[1]就是锁的key，这里的ARGV[1]就是当前线程标识
--获取锁中的标识，判断是否与当前线程标识一致
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

4.8 利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

在RedisTemplate中，可以利用execute方法去执行lua脚本，参数对应关系如图所示

private static final DefaultRedisScript<Long> 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());
}

经过以上改造，我们就可以实现拿锁、比较锁、删除锁的原子性操作了。

测试逻辑：

第一个线程进来，得到了锁，手动删除锁，模拟锁超时了，其他线程会来抢锁，当第一个线程利用lua删除锁时，lua能保证他不能删除别人的锁，第二个线程删除锁时，利用lua同样可以保证不会删除别人的锁，同时还能保证原子性。

4.9 总结

基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex 获取锁，并设置过期时间，保存线程标识
• 释放锁时先判断标识是否与自己一致，一致则删除锁
  • 特性：
    • 利用set nx满足互斥性
    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题开始是利用删之前拿锁、比较锁、删除锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断这把锁是否是属于自己的，但是现在还有一个原子性问题，我们无法保证拿锁、比较锁和删除锁是一个原子性动作，最后通过lua表达式解决了这个问题。