我要评论前言
日常开发中，秒杀下单、抢红包等业务场景，都需要使用分布式事务、分布式锁等技术来保证数据最终一致性。有时我们需要保证某一方法同一时刻只能被一个线程执行，这时就需要用到分布式锁。在单机（单进程）环境中，java提供了很多并发相关api，但在多机（多进程）环境中就无能为力了。而redis非常适合作为分布式锁使用。
一、什么是分布式锁
分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。
一把靠谱的分布式锁应该具有以下特征：
- **互斥性：**任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
- **锁超时释放：**持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。
- **可重入性：**一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
- **高性能和高可用：**加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。
- **安全性：**锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除
二、redis分布式锁原理
锁的实现主要基于redis 的setnx（set if not exists 如果不存在，则 set）命令
setnx key value将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 setnx 不做任何动作。【设置成功，返回 1； 设置失败，返回 0】。
使用setnx完成同步锁的流程及事项如下：
- 使用setnx命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功
- 为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用setnx命令总是返回0而进入死锁状态，需要为该key设置一个“合理”的过期时间
- 释放锁，使用del命令将锁数据删除
三、redis分布式锁实现方案
方案一：setnx + expire
提到redis的分布式锁，很多小伙伴马上就会想到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。
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。
假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：
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
}
}
但是这个方案中，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，别的线程永远获取不到锁。
方案二：setnx + value值是(系统时间+过期时间)
为了解决方案一，发生异常锁得不到释放的场景，有小伙伴认为，可以把过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败，再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下：
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（不了解redis的getset命令的小伙伴，可以去官网看下哈）
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;
}
这个方案的优点是，巧妙移除expire单独设置过期时间的操作，把过期时间放到setnx的value值里面来。解决了方案一发生异常，锁得不到释放的问题。但是这个方案还有别的缺点：
- 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。
方案三：使用lua脚本(包含setnx + expire两条指令)
实际上，我们还可以使用lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令），lua脚本如下：
if redis.call('setnx',keys[1],argv[1]) == 1 then
redis.call('expire',keys[1],argv[2])
else
return 0
end;
加锁代码如下：
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);
方案四：set的扩展命令（set ex px nx）
除了使用lua脚本，保证setnx + expire两条指令的原子性，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
伪代码如下：
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
}
}
但是这个方案还是可能存在问题：
- 问题一：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。那么问题就来了，临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。
- 问题二：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呢。
方案五：set ex px nx + 校验唯一随机值，再删除
既然锁可能被别的线程误删，那我们给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，不就ok了嘛。伪代码如下：
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;
方案六：redisson框架
方案五还是可能存在 锁过期释放，业务没执行完 的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。
当前开源框架redisson解决了这个问题。我们来看下redisson底层原理图吧：
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，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。
方案七：多机实现的分布式锁redlock+redisson
前面六种方案都是基于单机版的讨论，而redis一般都是集群部署的：
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。
为了解决这个问题，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：
搞多个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:如下
- 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）
- 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。
- 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：
- 按顺序向5个master节点请求加锁
- 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
- 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。
- 如果获取锁失败，解锁！
redisson实现了redlock版本的锁，可以去了解一下。
四、总结
redis锁的实现方式很多，到时多多少少都有点问题，相对比较完美的方案是使用lua脚本。最完美的解决方案就是使用redission这个框架里边的redissionredlock。
到此这篇关于redis实现分布式锁的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关redis 分布式锁内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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