Redis中是如何实现分布式锁的？

分布式锁常见的三种实现方式：

数据库乐观锁；

基于Redis的分布式锁；

基于ZooKeeper的分布式锁。

Redis要实现分布式锁，以下条件应该得到满足：

互斥性：在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
不能死锁：客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
容错性：只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。

实现

可以直接通过set key value px milliseconds nx命令实现加锁，通过Lua脚本实现解锁。

SET k1 v1 NX PX 30000：key不存在时生效，设置过期时间为30000毫秒。
SET k1 v1 NX EX 30：key不存在时生效，设置过期时间为30秒。
SET k1 v1 XX EX 300：key存在时生效，设置过期时间为300秒

从 Redis 2.6.12 版本开始， SET 命令的行为可以通过一系列参数（SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX] ）来修改：

EX second ：设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 。
PX millisecond ：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value 。
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 。
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作。

因为 SET 命令可以通过参数来实现和 SETNX 、 SETEX 和 PSETEX 三个命令的效果，所以将来的 Redis 版本可能会废弃并最终移除 SETNX 、 SETEX 和 PSETEX 这三个命令。

//获取锁（unique_value可以是UUID等）
SET resource_name unique_value NX PX 30000

//释放锁（lua脚本中，一定要比较value，防止误解锁）
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

代码解释：

set 命令要用 set key value px milliseconds nx，替代 setnx + expire 需要分两次执行命令的方式，保证了原子性；
value 要具有唯一性，可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成，用来标识这把锁是属于哪个请求加的，在解锁的时候就可以有依据；
释放锁时要验证 value 值，防止误解锁；
通过 Lua 脚本来避免 Check And Set 模型的并发问题，因为在释放锁的时候因为涉及到多个Redis操作（利用了eval命令执行Lua脚本的原子性）；

加锁代码分析

首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁（即key被删除），不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，用来标识这把锁是属于哪个请求加的，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。

解锁代码分析

将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。在执行的时候，首先会获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则解锁（删除key）。

存在的风险

如果存储锁对应key的那个节点挂了的话，就可能存在丢失锁的风险，导致出现多个客户端持有锁的情况，这样就不能实现资源的独享了。

客户端A从master获取到锁
在master将锁同步到slave之前，master宕掉了（Redis的主从同步通常是异步的）。主从切换，slave节点被晋级为master节点。
客户端B取得了同一个资源被客户端A已经获取到的另外一个锁。导致存在同一时刻存在不止一个线程获取到锁的情况。

Redisson实现

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还实现了可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock、联锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、读写锁（ReadWriteLock）等，还提供了许多分布式服务。

Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

Redisson 支持单点模式、主从模式、哨兵模式、集群模式，这里以单点模式为例介绍重入锁的用法。

// 1.构造redisson实现分布式锁必要的Config
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:5379").setPassword("123456").setDatabase(0);
// 2.构造RedissonClient
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
// 3.获取锁对象实例（无法保证是按线程的顺序获取到）
RLock rLock = redissonClient.getLock(lockKey);
try {
    /**
     * 4.尝试获取锁
     * waitTimeout 尝试获取锁的最大等待时间，超过这个值，则认为获取锁失败
     * leaseTime   锁的持有时间,超过这个时间锁会自动失效（值应设置为大于业务处理的时间，确保在锁有效期内业务能处理完）
     */
    boolean res = rLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
    if (res) {
        //成功获得锁，在这里处理业务
    }
} catch (Exception e) {
    throw new RuntimeException("aquire lock fail");
}finally{
    //无论如何, 最后都要解锁
    rLock.unlock();
}

加锁流程图：

解锁流程图：

我们可以看到，RedissonLock是可重入的，并且考虑了失败重试，可以设置锁的最大等待时间，在实现上也做了一些优化，减少了无效的锁申请，提升了资源的利用率。

需要特别注意的是，RedissonLock 同样没有解决节点挂掉的时候，存在丢失锁的风险的问题。而现实情况是有一些场景无法容忍的，所以 Redisson 提供了实现了redlock算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解决了单点失败的问题，代价是需要额外的为 RedissonRedLock 搭建Redis环境。

所以，如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，则推荐使用 RedissonLock，如果无法容忍，则推荐使用 RedissonRedLock。

参考：

Redis中是如何实现分布式锁的？

posted @ 2021-11-27 20:40 残城碎梦阅读(68) 评论(0) 编辑收藏举报

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Redis中是如何实现分布式锁的？

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