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Redis实现分布式锁

news 来源：原创 2024/5/17 13:16:57

什么是分布式锁？

分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。如下图所示：

如何实现分布式锁？

基于 Redis 节点实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。

互斥性：加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；
设定过期时间：锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；
保证同一把锁：锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端；

满足这三个条件的分布式命令如下：

SET lock_key unique_value NX PX 10000

lock_key 就是 key 键；
unique_value 是客户端生成的唯一的标识，区分来自不同客户端的锁操作；
NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；
PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。

而解锁的过程就是将 lock_key 键删除（del lock_key），但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。

可以看到，解锁是有两个操作，这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性，因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。

// 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end

这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。

基于原生redis实现分布式锁的缺点？

1、超时时间不好设置。如果锁的超时时间设置过长，会影响性能，如果设置的超时时间过短会保护不到共享资源。比如在有些场景中，一个线程 A 获取到了锁之后，由于业务代码执行时间可能比较长，导致超过了锁的超时时间，自动失效，注意 A 线程没执行完，后续线程 B 又意外的持有了锁，意味着可以操作共享资源，那么两个线程之间的共享资源就没办法进行保护了。

那么如何合理设置超时时间呢？ 我们可以基于续约的方式设置超时时间：先给锁设置一个超时时间，然后启动一个守护线程，让守护线程在一段时间后，重新设置这个锁的超时时间。实现方式就是：写一个守护线程，然后去判断锁的情况，当锁快失效的时候，再次进行续约加锁，当主线程执行完成后，销毁续约锁即可，不过这种方式实现起来相对复杂。

2、Redis 主从复制模式中的数据是异步复制的，这样导致分布式锁的不可靠性。如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。

Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了保证集群环境下分布式锁的可靠性，Redis 官方已经设计了一个分布式锁算法 Redlock（红锁）。

它是基于多个 Redis 节点的分布式锁，即使有节点发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。官方推荐是至少部署 5 个 Redis 节点，而且都是主节点，它们之间没有任何关系，都是一个个孤立的节点。

Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 节点依次请求申请加锁，如果客户端能够和半数以上的节点成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁，否则加锁失败。

这样一来，即使有某个 Redis 节点发生故障，因为锁的数据在其他节点上也有保存，所以客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁的数据也不会丢失。

Redlock 算法加锁三个过程：

第一步是，客户端获取当前时间（t1）。
第二步是，客户端按顺序依次向 N 个 Redis 节点执行加锁操作：

加锁操作使用 SET 命令，带上 NX，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。
如果某个 Redis 节点发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock 算法能够继续运行，我们需要给「加锁操作」设置一个超时时间（不是对「锁」设置超时时间，而是对「加锁操作」设置超时时间），加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的过期时间，一般也就是设置为几十毫秒。

第三步是，一旦客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 节点上成功获取到了锁，就再次获取当前时间（t2），然后计算计算整个加锁过程的总耗时（t2-t1）。如果 t2-t1 < 锁的过期时间，此时，认为客户端加锁成功，否则认为加锁失败。

可以看到，加锁成功要同时满足两个条件（简述：如果有超过半数的 Redis 节点成功的获取到了锁，并且总耗时没有超过锁的有效时间，那么就是加锁成功）：

条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 节点上成功获取到了锁；
条件二：客户端从大多数节点获取锁的总耗时（t2-t1）小于锁设置的过期时间。

加锁成功后，客户端需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是「锁最初设置的过期时间」减去「客户端从大多数节点获取锁的总耗时（t2-t1）」。如果计算的结果已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。

加锁失败后，客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作，释放锁的操作和在单节点上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。

Redission实现分布式锁

Redission 是【 原生redis set nx 】的一个进阶版。它具有支持自动续期分布式锁的超时时间的功能，避免锁因超时而自动释放；并且还实现了可重入锁、公平锁、读写锁等，以及监控、异步执行等功能。

主要特性和功能：

分布式对象： Redisson支持分布式的Java对象，例如List、Set、Map、Queue等，这些对象可以在多个JVM之间共享和操作，而无需开发人员手动处理分布式环境下的一致性和同步问题。
分布式锁： Redisson提供了基于Redis的分布式锁实现，支持不同的锁类型，如可重入锁、公平锁、红锁等，帮助开发人员在分布式环境下实现线程安全的并发控制。
分布式集合： Redisson支持各种分布式集合，如分布式Set、分布式List、分布式Map等，使得开发人员可以方便地在分布式环境中使用这些数据结构。
分布式服务： Redisson还提供了分布式对象、锁、消息队列等服务，方便开发人员构建分布式应用程序，处理分布式应用中的各种场景和问题。
Reactive编程支持： Redisson还支持在Reactive编程模型下操作数据，使得在异步和非阻塞场景下更容易地与Redis进行交互。

参考案例：

编写一个简单的Java类来演示使用Redisson的分布式锁功能：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;public class RedissonLockDemo {public static void main(String[] args) {// 创建Redisson配置Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");// 创建Redisson客户端RedissonClient redisson = Redisson.create(config);// 获取分布式锁String lockKey = "myLock";redisson.getLock(lockKey).lock();try {System.out.println("获取分布式锁成功，执行业务逻辑...");// 模拟业务逻辑Thread.sleep(5000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 释放分布式锁redisson.getLock(lockKey).unlock();System.out.println("释放分布式锁");}// 关闭Redisson客户端redisson.shutdown();}
}

在上面的示例中，我们创建了一个Redisson客户端，获取了一个名为"myLock"的分布式锁，然后在锁定的情况下执行业务逻辑（此处使用了一个简单的休眠来模拟业务逻辑），最后释放了分布式锁。

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