大厂面试题详解：如何用Redis实现分布式锁？

Posted 2023-03-09

参考技术A 说一道常见面试题：

一个很简单的答案就是去使用 Redission 客户端。Redission 中的锁方案就是 Redis 分布式锁得比较完美的详细方案。

那么，Redission 中的锁方案为什么会比较完美呢？

正好，我用 Redis 做分布式锁经验十分丰富，在实际工作中，也 探索 过许多种使用 Redis 做分布式锁的方案，经过了无数血泪教训。

所以，在谈及 Redission 锁为什么比较完美之前，先给大家看看我曾经使用 Redis 做分布式锁是遇到过的问题。

我曾经用 Redis 做分布式锁是想去解决一个用户抢优惠券的问题。这个业务需求是这样的：当用户领完一张优惠券后，优惠券的数量必须相应减一，如果优惠券抢光了，就不允许用户再抢了。

在实现时，先从数据库中先读出优惠券的数量进行判断，当优惠券大于 0，就进行允许领取优惠券，然后，再将优惠券数量减一后，写回数据库。

当时由于请求数量比较多，所以，我们使用了三台服务器去做分流。

这个时候会出现一个问题：

如果其中一台服务器上的 A 应用获取到了优惠券的数量之后，由于处理相关业务逻辑，未及时更新数据库的优惠券数量；在 A 应用处理业务逻辑的时候，另一台服务器上的 B 应用更新了优惠券数量。那么，等 A 应用去更新数据库中优惠券数量时，就会把 B 应用更新的优惠券数量覆盖掉。

看到这里，可能有人比较奇怪，为什么这里不直接使用 SQL：

原因是这样做，在没有分布式锁的协调下，优惠券数量可能直接会出现负数。因为当前优惠券数量为 1 的时候，如果两个用户通过两台服务器同时发起抢优惠券的请求，都满足优惠券大于 0 每个条件，然后都执行这条 SQL 说了句，结果优惠券数量直接变成 -1 了。

还有人说可以用乐观锁，比如使用如下 SQL:

这种方式就在一定几率下，很可能出现数据一直更新不上，导致长时间重试的情况。

所以，经过综合考虑，我们就采用了 Redis 分布式锁，通过互斥的方式，以防止多个客户端同时更新优惠券数量的方案。

当时，我们首先想到的就是使用 Redis 的 setnx 命令，setnx 命令其实就是 set if not exists 的简写。

当 key 设置值成功后，则返回 1，否则就返回 0。所以，这里 setnx 设置成功可以表示成获取到锁，如果失败，则说明已经有锁，可以被视作获取锁失败。

如果想要释放锁，执行任务 del 指令，把 key 删除即可。

利用这个特性，我们就可以让系统在执行优惠券逻辑之前，先去 Redis 中执行 setnx 指令。再根据指令执行结果，去判断是否获取到锁。如果获取到了，就继续执行业务，执行完再使用 del 指令去释放锁。如果没有获取到，就等待一定时间，重新再去获取锁。

乍一看，这一切没什么问题，使用 setnx 指令确实起到了想要的互斥效果。

但是，这是建立在所有运行环境都是正常的情况下的。一旦运行环境出现了异常，问题就出现了。

想一下，持有锁的应用突然崩溃了，或者所在的服务器宕机了，会出现什么情况？

这会造成死锁——持有锁的应用无法释放锁，其他应用根本也没有机会再去获取锁了。这会造成巨大的线上事故，我们要改进方案，解决这个问题。

怎么解决呢？咱们可以看到，造成死锁的根源是，一旦持有锁的应用出现问题，就不会去释放锁。从这个方向思考，可以在 Redis 上给 key 一个过期时间。

这样的话，即使出现问题，key 也会在一段时间后释放，是不是就解决了这个问题呢？实际上，大家也确实是这么做的。

不过，由于 setnx 这个指令本身无法设置超时时间，所以一般会采用两种办法来做这件事：

1、采用 lua 脚本，在使用 setnx 指令之后，再使用 expire 命令去给 key 设置过期时间。

2、直接使用 set(key,value,NX,EX,timeout) 指令，同时设置锁和超时时间。

以上两种方法，使用哪种方式都可以。

释放锁的脚本两种方式都一样，直接调用 Redis 的 del 指令即可。

到目前为止，我们的锁既起到了互斥效果，又不会因为某些持有锁的系统出现问题，导致死锁了。这样就完美了吗？

假设有这样一种情况，如果一个持有锁的应用，其持有的时间超过了我们设定的超时时间会怎样呢？会出现两种情况：

出现第一种情况比较正常。因为你毕竟执行任务超时了，key 被正常清除也是符合逻辑的。

但是最可怕的是第二种情况，发现设置的 key 还存在。这说明什么？说明当前存在的 key，是另外的应用设置的。

这时候如果持有锁超时的应用调用 del 指令去删除锁时，就会把别人设置的锁误删除，这会直接导致系统业务出现问题。

所以，为了解决这个问题，我们需要继续对 Redis 脚本进行改动……毁灭吧，累了……

首先，我们要让应用在获取锁的时候，去设置一个只有应用自己知道的独一无二的值。

通过这个唯一值，系统在释放锁的时候，就能识别出这锁是不是自己设置的。如果是自己设置的，就释放锁，也就是删除 key；如果不是，则什么都不做。

脚本如下：

或者

这里，ARGV[1] 是一个可传入的参数变量，可以传入唯一值。比如一个只有自己知道的 UUID 的值，或者通过雪球算法，生成只有自己持有的唯一 ID。

释放锁的脚本改成这样：

可以看到，从业务角度，无论如何，我们的分布式锁已经可以满足真正的业务需求了。能互斥，不死锁，不会误删除别人的锁，只有自己上的锁，自己可以释放。

一切都是那么美好！！！

可惜，还有个隐患，我们并未排除。这个隐患就是 Redis 自身。

要知道，lua 脚本都是用在 Redis 的单例上的。一旦 Redis 本身出现了问题，我们的分布式锁就没法用了，分布式锁没法用，对业务的正常运行会造成重大影响，这是我们无法接受的。

所以，我们需要把 Redis 搞成高可用的。一般来讲，解决 Redis 高可用的问题，都是使用主从集群。

但是搞主从集群，又会引入新的问题。主要问题在于，Redis 的主从数据同步有延迟。这种延迟会产生一个边界条件：当主机上的 Redis 已经被人建好了锁，但是锁数据还未同步到从机时，主机宕了。随后，从机提升为主机，此时从机上是没有以前主机设置好的锁数据的——锁丢了……丢了……了……

到这里，终于可以介绍 Redission（开源 Redis 客户端）了，我们来看看它怎么是实现 Redis 分布式锁的。

Redission 实现分布式锁的思想很简单，无论是主从集群还是 Redis Cluster 集群，它会对集群中的每个 Redis，挨个去执行设置 Redis 锁的脚本，也就是集群中的每个 Redis 都会包含设置好的锁数据。

我们通过一个例子来介绍一下。

假设 Redis 集群有 5 台机器，同时根据评估，锁的超时时间设置成 10 秒比较合适。

第 1 步，咱们先算出集群总的等待时间，集群总的等待时间是 5 秒（锁的超时时间 10 秒 / 2）。

第 2 步，用 5 秒除以 5 台机器数量，结果是 1 秒。这个 1 秒是连接每台 Redis 可接受的等待时间。

第 3 步，依次连接 5 台 Redis，并执行 lua 脚本设置锁，然后再做判断：

再额外多说一句，在很多业务逻辑里，其实对锁的超时时间是没有需求的。

比如，凌晨批量执行处理的任务，可能需要分布式锁保证任务不会被重复执行。此时，任务要执行多长时间是不明确的。如果设置分布式锁的超时时间在这里，并没有太大意义。但是，不设置超时时间，又会引发死锁问题。

所以，解决这种问题的通用办法是，每个持有锁的客户端都启动一个后台线程，通过执行特定的 lua 脚本，去不断地刷新 Redis 中的 key 超时时间，使得在任务执行完成前，key 不会被清除掉。

脚本如下：

其中，ARGV[1] 是可传入的参数变量，表示持有锁的系统的唯一值，也就是只有持有锁的客户端才能刷新 key 的超时时间。

到此为止，一个完整的分布式锁才算实现完毕。总结实现方案如下：

这个分布式锁满足如下四个条件：

当然，在 Redission 中的脚本，为了保证锁的可重入，又对 lua 脚本做了一定的修改，现在把完整的 lua 脚本贴在下面。

获取锁的 lua 脚本：

对应的刷新锁超时时间的脚本：

对应的释放锁的脚本：

到现在为止，使用 Redis 作为分布式锁的详细方案就写完了。

我既写了一步一坑的坎坷经历，也写明了各个问题和解决问题的细节，希望大家看完能有所收获。

最后再给大家提个醒，使用 Redis 集群做分布式锁，有一定的争议性，还需要大家在实际用的时候，根据现实情况，做出更好的选择和取舍。

原文 https://www.cnblogs.com/siyuanwai/p/16011836.html