一、redis實現(xiàn)分布式鎖的主要原理：

1.加鎖

最簡單的方法是使用setnx命令。key是鎖的唯一標(biāo)識，按業(yè)務(wù)來決定命名。比如想要給一種商品的秒殺活動加鎖，可以給key命名為 “l(fā)ock_sale_商品ID” 。而value設(shè)置成什么呢？我們可以姑且設(shè)置成1。加鎖的偽代碼如下：
setnx（key，1）

當(dāng)一個線程執(zhí)行setnx返回1，說明key原本不存在，該線程成功得到了鎖；當(dāng)一個線程執(zhí)行setnx返回0，說明key已經(jīng)存在，該線程搶鎖失敗。

2.解鎖

有加鎖就得有解鎖。當(dāng)?shù)玫芥i的線程執(zhí)行完任務(wù)，需要釋放鎖，以便其他線程可以進入。釋放鎖的最簡單方式是執(zhí)行del指令，偽代碼如下：

del（key）

釋放鎖之后，其他線程就可以繼續(xù)執(zhí)行setnx命令來獲得鎖。

3.鎖超時

鎖超時是什么意思呢？如果一個得到鎖的線程在執(zhí)行任務(wù)的過程中掛掉，來不及顯式地釋放鎖，這塊資源將會永遠被鎖住，別的線程再也別想進來。

所以，setnx的key必須設(shè)置一個超時時間，以保證即使沒有被顯式釋放，這把鎖也要在一定時間后自動釋放。setnx不支持超時參數(shù)，所以需要額外的指令，偽代碼如下：

expire（key， 30）

二、加鎖的代碼

/**
 * 嘗試獲取分布式鎖
 * @param jedis Redis客戶端
 * @param lockKey 鎖
 * @param requestId 請求標(biāo)識
 * @param expireTime 超期時間
 * @return 是否獲取成功
 */
public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

 Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
 if (result == 1) {
  // 若在這里程序突然崩潰，則無法設(shè)置過期時間，將發(fā)生死鎖
  jedis.expire(lockKey, expireTime);
 }

}

上面的代碼有一個致命的問題，就是加鎖和設(shè)置過期時間不是原子操作。

那么會有兩種極端情況：

一種是在并發(fā)情況下，兩個線程同時執(zhí)行setnx，那么得到的結(jié)果都是1，這樣兩個線程同時拿到了鎖。

別一種是如代碼注釋所示，即執(zhí)行完setnx，程序崩潰沒有執(zhí)行過期時間，那這把鎖就永遠不會被釋放，造成了死鎖。

之所以有人這樣實現(xiàn)，是因為低版本的jedis并不支持多參數(shù)的set()方法。正確的代碼如下：

/**
 * 嘗試獲取分布式鎖
 * @param jedis Redis客戶端
 * @param lockKey 鎖
 * @param requestId 請求標(biāo)識
 * @param expireTime 超期時間
 * @return 是否獲取成功
 */
public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis,String lockKey, String requestId, int expireTime) {

    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    if ("OK".equals(result)) {
      return true;
    }
    return false;

}

這個set()方法一共有五個形參：

第一個為key，我們使用key來當(dāng)鎖，因為key是唯一的。

第二個為value，我們傳的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作為鎖不就夠了嗎，為什么還要用到value？原因就是，通過給value賦值為requestId，我們就知道這把鎖是哪個請求加的了，在解鎖的時候就可以有依據(jù)。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

第三個為nxxx，這個參數(shù)我們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當(dāng)key不存在時，我們進行set操作；若key已經(jīng)存在，則不做任何操作；

第四個為expx，這個參數(shù)我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期的設(shè)置，具體時間由第五個參數(shù)決定。

第五個為time，與第四個參數(shù)相呼應(yīng)，代表key的過期時間。

總的來說，執(zhí)行上面的set()方法就只會導(dǎo)致兩種結(jié)果：1. 當(dāng)前沒有鎖（key不存在），那么就進行加鎖操作，并對鎖設(shè)置個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。2. 已有鎖存在，不做任何操作。

二、解鎖的代碼

public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {
  jedis.del(lockKey);
}

這段代碼的問題是容易導(dǎo)致誤刪，假如某線程成功得到了鎖，并且設(shè)置的超時時間是30秒。如果某些原因?qū)е戮€程A執(zhí)行的很慢很慢，過了30秒都沒執(zhí)行完，這時候鎖過期自動釋放，線程B得到了鎖。

隨后，線程A執(zhí)行完了任務(wù)，線程A接著執(zhí)行del指令來釋放鎖。但這時候線程B還沒執(zhí)行完，線程A實際上刪除的是線程B加的鎖。

怎么避免這種情況呢？可以在del釋放鎖之前做一個判斷，驗證當(dāng)前的鎖是不是自己加的鎖。

至于具體的實現(xiàn)，可以在加鎖的時候把當(dāng)前的線程ID當(dāng)做value，并在刪除之前驗證key對應(yīng)的value是不是自己線程的ID。

public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
    
  // 判斷加鎖與解鎖是不是同一個客戶端
  if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
    // 若在此時，這把鎖突然不是這個客戶端的，則會誤解鎖
    jedis.del(lockKey);
  }

}

但是，這樣做又隱含了一個新的問題，判斷和釋放鎖是兩個獨立操作，不是原子性。

解決方案就是使用lua腳本，把它變成原子操作，代碼如下：

public class RedisTool {

  private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

  /**
   * 釋放分布式鎖
   * @param jedis Redis客戶端
   * @param lockKey 鎖
   * @param requestId 請求標(biāo)識
   * @return 是否釋放成功
   */
  public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

    String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

    if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
      return true;
    }
    return false;

  }

}

三、續(xù)約問題

上面加鎖最后的代碼就完美了嗎？假想這樣一個場景，如果過期時間為30S，A線程超過30S還沒執(zhí)行完，但是自動過期了。這時候B線程就會再拿到鎖，造成了同時有兩個線程持有鎖。這個問題可以歸結(jié)為”續(xù)約“問題，即A沒執(zhí)行完時應(yīng)該過期時間續(xù)約，執(zhí)行完成才能釋放鎖。怎么辦呢？我們可以讓獲得鎖的線程開啟一個守護線程，用來給快要過期的鎖“續(xù)約”。

其實，后面解鎖出現(xiàn)的刪除非自己鎖，也屬于“續(xù)約”問題。

四、集群同步延遲問題

用于redis的服務(wù)肯定不能是單機，因為單機就不是高可用了，一量掛掉整個分布式鎖就沒用了。

在集群場景下，如果A在master拿到了鎖,在沒有把數(shù)據(jù)同步到slave時，master掛掉了。B再拿鎖就會從slave拿鎖，而且會拿到。又出現(xiàn)了兩個線程同時拿到鎖。

基于以上的考慮，Redis 的作者也考慮到這個問題，他提出了一個 RedLock 的算法。

這個算法的意思大概是這樣的：假設(shè) Redis 的部署模式是 Redis Cluster，總共有 5 個 Master 節(jié)點。

通過以下步驟獲取一把鎖：

• 獲取當(dāng)前時間戳，單位是毫秒。
• 輪流嘗試在每個 Master 節(jié)點上創(chuàng)建鎖，過期時間設(shè)置較短，一般就幾十毫秒。
• 嘗試在大多數(shù)節(jié)點上建立一個鎖，比如 5 個節(jié)點就要求是 3 個節(jié)點（n / 2 +1）。
• 客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小于超時時間，就算建立成功了。
• 要是鎖建立失敗了，那么就依次刪除這個鎖。
• 只要別人建立了一把分布式鎖，你就得不斷輪詢?nèi)L試獲取鎖。
  

但是這樣的這種算法還是頗具爭議的，可能還會存在不少的問題，無法保證加鎖的過程一定正確。

這個問題的根本原因就是redis的集群屬于AP，分布式鎖屬于CP，用AP去實現(xiàn)CP是不可能的。

五、Redisson

Redisson是架設(shè)在Redis基礎(chǔ)上的一個Java駐內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格（In-Memory Data Grid）。充分的利用了Redis鍵值數(shù)據(jù)庫提供的一系列優(yōu)勢，基于Java實用工具包中常用接口，為使用者提供了一系列具有分布式特性的常用工具類。

Redisson通過lua腳本解決了上面的原子性問題，通過“看門狗”解決了續(xù)約問題，但是它應(yīng)該解決不了集群中的同步延遲問題。

總結(jié)

redis分布式鎖的方案，無論用何種方式實現(xiàn)都會有續(xù)約問題與集群同步延遲問題?？偟膩碚f，是一個不太靠譜的方案。如果追求高正確率，不能采用這種方案。

但是它也有優(yōu)點，就是比較簡單，在某些非嚴格要求的場景是可以使用的，比如社交系統(tǒng)一類，交易系統(tǒng)一類不能出現(xiàn)重復(fù)交易則不建議用。

到此這篇關(guān)于redis分布式鎖及會出現(xiàn)的問題解決的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis分布式鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！