基于Redis实现分布式锁——Java版本

定义分布式锁接口如下：

public interface ILock {boolean tryLock(long timeoutSec);void unlock();
}

版本一

设定业务超时时间，到期自动解锁。缺点是超时时间不好估计，需要略大于业务执行的时间。当超时时间小于执行业务时间时，其他线程会拿到锁，而之前的线程执行完后又会解锁，变得混乱，导致线程安全问题。

public class SimpleRedisLock implements ILock{@Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private String name;private static final String KEY_PREFIX = "lock:";@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, Thread.currentThread().getId() + "",timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}
}

版本二

解锁时判断锁是否和自己假的锁标识一样，标识使用UUID+线程ID，标识一样才释放锁。每个线程都会创建一个SimpleLock，因此保证UUID不一样。

public class SimpleRedisLock implements ILock{private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private String name;private static final String KEY_PREFIX = "lock:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString() + "-";public SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.name = name;}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {String value = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, value,timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {String value = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);if (value.equals(id)) {stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);}}
}

版本三

某个线程先判断锁是自己的，此时由于其他原因阻塞，比如Full GC，其他线程拿到锁，之前的线程再解锁，但是解的并不是自己的锁，导致线程安全问题。
需要保证这些操作的原子性。使用Lua脚本。
使用redis提供的函数call。key类型参数放入KEYS数组，其他参数放入ARGV数组，Lua中数组角标从1开始。Lua脚本如下。

if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) thenreturn redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0

Lua脚本放在resources文件夹下，在Java代码中调用StringRedisTemplate的execute方法执行Lua脚本。最后分布式锁代码为

public class SimpleRedisLock implements ILock{private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;private String name;private static final String KEY_PREFIX = "lock:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString() + "-";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 SimpleRedisLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String name) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;this.name = name;}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {String value = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, value,timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}@Overridepublic void unlock() {stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());}
}

Redisson

上述实现的分布式锁缺点为：
1、不可重入，同一线程不能对同一把锁多次加锁。
2、不可重试。
3、超时时间不好设置，有可能超时自动释放，虽然不会有误删，但是存在其他线程重新加锁。
4、主从复制的单点问题，主节点宕机导致从节点锁还没有同步。
这些功能属于拓展功能，要么出现概率低，要么可以不需要这样的需求。
Redisson包含分布式锁的成熟实现。

1、Redisson的可重入锁实现原理：
参考ReentrantLock原理，需要存储加锁次数。因此使用Redis中的Hash数据结构。key是锁名称，field是UUID+线程id，value是加锁次数。
2、Redisson的可重试锁和超时释放实现原理：
while持续在重试时间内重试，但不是一直重试，而是消息订阅和信号量，释放了再来重试。
超时释放使用了看门狗机制，每10秒钟续期30秒，无限续期，直到调用unLock方法。
3、Redisson解决主从一致性问题的原理：
去中心化，不要主从，每个节点都需要获取锁，使用了红锁算法。N个节点需要获取N/2+1个锁才能加锁成功。使用Multilock。
缺点是增加读写。
对每个节点都使用配置类把Bean加载到容器中。

RLock lock1 = redissonClient.getLock("order");
RLock lock2 = redissonClient2.getLock("order");
RLock lock3 = redissonClient3.getLock("order");
RLock lock = redissonClient.getMultiLock(lock1, lock2, lock3);