Redis系列分布式锁实现方案详解（SETNXLuaRedissonRedlock等）

Posted 2022-11-05 前卫的架构师小D

文章目录

• 前言
• 方案一：SETNX + EXPIRE
• 方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)
• 方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)
• 方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）
• 方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值
• 方案六：Redisson框架
• 方案七：集群分布式锁Redlock+Redisson
• 结尾

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前言

日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。根据前面的文章分布式锁-三种实现方式简述我们了解到，分布式锁可以采用Redis、Zookeeper、数据库等方式实现（还没有了解的同学，可以优先看一下前面的文章），下面我们详细讲解一下Redis的实现

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方案一：SETNX + EXPIRE

setnx+ expire命令。即先用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。

//伪代码
if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1） //加锁
    expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
    try 
        do something  //业务请求
    catch()
  
  finally 
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    

SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value，如果 key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。

存在的问题：

• setnx和expire两个命令分开了，不是原子操作。如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或者要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了。

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方案二：SETNX + value值是(系统时间+过期时间)

把过期时间放到setnx的value值里面，巧妙移除expire单独设置过期时间的操作，如果加锁失败，再拿出value值校验一下是否过期即可。

//伪代码
long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);

// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(key_resource_id, expiresStr) == 1) 
        return true;
 
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key_resource_id);

// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) 

     // 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间，注意要使用getSet
    String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
    
    if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) 
         // 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁
         return true;
    

        
//其他情况，均返回加锁失败
return false;

Redis Getset 命令用于设置指定 key 的值，并返回 key 的旧值。

存在的问题：

• 过期时间是客户端自己生成的（System.currentTimeMillis()是当前系统的时间），必须要求分布式环境下，每个客户端的时间必须同步
• 如果锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖
• 该锁没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁

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方案三：使用Lua脚本(包含SETNX + EXPIRE两条指令)

使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令）

//伪代码
String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
            " redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";   
Object result = jedis.eval(lua_scripts, Collections.singletonList(key_resource_id), Collections.singletonList(values));
//判断是否成功
return result.equals(1L);

存在的问题：

• 需要一定的lua语言学习成本，多种语言并存，增加了一定程度上系统的复杂度

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方案四：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

除了使用，使用Lua脚本，保证SETNX + EXPIRE两条指令的原子性，我们还可以巧用Redis的SET指令扩展参数！（SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]），它也是原子性的！

SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

• NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
• EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
• PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒
• XX: 仅当key存在时设置值

//伪代码
if（jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1） //加锁
    try 
        do something  //业务处理
    catch()
  
  finally 
       jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    

存在的问题：

• 锁过期释放了，业务还没执行完：假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。但是100s过去后，它还没执行完。但是，这时候锁已经过期了，此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。
• 锁被别的线程误删：假设线程a执行完后，去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完。

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方案五：SET EX PX NX + 校验唯一随机值

既然锁可能被别的线程误删，我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下

//伪代码
if（jedis.set(key_resource_id, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1） //加锁
    try 
        do something  //业务处理
    catch()
  
  finally 
       //判断是不是当前线程加的锁,是才释放
       if (uni_request_id.equals(jedis.get(key_resource_id))) 
        jedis.del(lockKey); //释放锁
        
    

在这里，「判断是不是当前线程加的锁」和「释放锁」不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。
为了更严谨，一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下：

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

存在的问题：

• 锁无法续约问题：业务没执行完，锁过期释放

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方案六：Redisson框架

Redisson底层原理图：

只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下(一般为锁有效期的三分之一时间检查一次，例如锁有效期30秒，那么检查时间为10秒，这样可以检查三次，且第一次检查时出现异常也有后续两次进行补救)，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了「锁过期释放，业务没执行完」问题。

存在的问题：

• 集群情况会出现锁失效问题：如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。
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方案七：集群分布式锁Redlock+Redisson

Redis作者antirez提出一种高级的分布式锁算法：Redlock

Redlock核心思想是这样的：
多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

我们假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。

RedLock的实现步骤：

• 1.获取当前时间，以毫秒为单位。
• 2.按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
• 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
• 4.如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
• 5.如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

简化下步骤就是：

• 1.按顺序向5个master节点请求加锁
• 2.根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
• 3.如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。
• 4.如果获取锁失败，解锁！

Redisson实现了redLock版本的锁，可以直接使用

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结尾

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