Redis 怎么样实现的分布式锁？

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。是为了解决分布式系统中，不同的系统或是同一个系统的不同主机共享同一个资源的问题，它通常会采用互斥来保证程序的一致性，这就是分布式锁的用途以及执行原理

分布式锁示意图，如下图所示

分布式锁的常见实现方式有四种

基于 MySQL 的悲观锁来实现分布式锁，这种方式使用的最少，因为这种实现方式的性能不好，且容易造成死锁；

基于 Memcached 实现分布式锁，可使用 add 方法来实现，如果添加成功了则表示分布式锁创建成功；

基于 Redis 实现分布式锁，可以使用 setnx，setex 方法来实现；

基于 ZooKeeper 实现分布式锁，利用 ZooKeeper 顺序临时节点来实现

由于 MySQL 的执行效率问题和死锁问题，所以这种实现方式会被我们先排除掉，而 Memcached 和 Redis 的实现方式比较类似，但因为 Redis 技术比较普及，所以会优先使用 Redis 来实现分布式锁，而 ZooKeeper 确实可以很好的实现分布式锁。但此技术在中小型公司的普及率不高，尤其是非 Java 技术栈的公司使用的较少，如果只是为了实现分布式锁而重新搭建一套 ZooKeeper 集群，显然实现成本和维护成本太高

之所以可以使用以上四种方式来实现分布式锁，是因为以上四种方式都属于程序调用的“外部系统”，而分布式的程序是需要共享“外部系统”的，这就是分布式锁得以实现的基本前提

单机锁

程序中使用的锁叫单机锁，我们日常中所说的“锁”都泛指单机锁，其分类有很多，大体可分为以下几类

悲观锁，是数据对外界的修改采取保守策略，它认为线程很容易把数据修改掉，因此在整个数据被修改的过程中都会采取锁定状态，直到一个线程使用完，其他线程才可以继续使用，典型应用是 synchronized；

乐观锁，和悲观锁的概念恰好相反，乐观锁认为一般情况下数据在修改时不会出现冲突，所以在数据访问之前不会加锁，只是在数据提交更改时，才会对数据进行检测，典型应用是 ReadWriteLock 读写锁；

可重入锁，也叫递归锁，指的是同一个线程在外面的函数获取了锁之后，那么内层的函数也可以继续获得此锁，在 Java 语言中 ReentrantLock 和 synchronized 都是可重入锁；

独占锁和共享锁，只能被单线程持有的锁叫做独占锁，可以被多线程持有的锁叫共享锁，独占锁指的是在任何时候最多只能有一个线程持有该锁，比如 ReentrantLock 就是独占锁；而 ReadWriteLock 读写锁允许同一时间内有多个线程进行读操作，它就属于共享锁

单机锁之所以不能应用在分布式系统中是因为，在分布式系统中，每次请求可能会被分配在不同的服务器上，而单机锁是在单台服务器上生效的。如果是多台服务器就会导致请求分发到不同的服务器，从而导致锁代码不能生效，因此会造成很多异常的问题，那么单机锁就不能应用在分布式系统中了

使用 Redis 实现分布式锁

使用 Redis 实现分布式锁主要需要使用 setnx 方法，也就是 set if not exists（不存在则创建），具体的实现代码如下

127.0.0.1:6379> setnx lock true
(integer) 1 #创建锁成功

#逻辑业务处理...

127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1 #释放锁

当执行 setnx 命令之后返回值为 1 的话，则表示创建锁成功，否则就是失败。释放锁使用 del 删除即可，当其他程序 setnx 失败时，则表示此锁正在使用中，这样就可以实现简单的分布式锁了

但是以上代码有一个问题，就是没有设置锁的超时时间，因此如果出现异常情况，会导致锁未被释放，而其他线程又在排队等待此锁就会导致程序不可用

有人可能会想到使用 expire 来设置键值的过期时间来解决这个问题，例如以下代码

127.0.0.1:6379> setnx lock true
(integer) 1 #创建锁成功

127.0.0.1:6379> expire lock 30 #设置锁的(过期)超时时间为 30s
(integer) 1 
#逻辑业务处理...

127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1 #释放锁

但这样执行仍然会有问题，因为 setnx lock true 和 expire lock 30 命令是非原子的，也就是一个执行完另一个才能执行。但如果在 setnx 命令执行完之后，发生了异常情况，那么就会导致 expire 命令不会执行，因此依然没有解决死锁的问题

这个问题在 Redis 2.6.12 之前一直没有得到有效的处理，当时的解决方案是在客户端进行原子合并操作，于是就诞生了很多客户端类库来解决此原子问题，不过这样就增加了使用的成本。因为你不但要添加 Redis 的客户端，还要为了解决锁的超时问题，需额外的增加新的类库，这样就增加了使用成本，但这个问题在 Redis 2.6.12 版本中得到了有效的处理，在 Redis 2.6.12 中我们可以使用一条 set 命令来执行键值存储，并且可以判断键是否存在以及设置超时时，如下代码所示

127.0.0.1:6379> set lock true ex 30 nx
OK #创建锁成功

其中，ex 是用来设置超时时间的，而 nx 是 not exists 的意思，用来判断键是否存在。如果返回的结果为“OK”则表示创建锁成功，否则表示此锁有人在使用

锁超时

从上面的内容可以看出，使用 set 命令之后好像一切问题都解决了，但在这里我要告诉你，其实并没有。例如，我们给锁设置了超时时间为 10s，但程序的执行需要使用 15s，那么在第 10s 时此锁因为超时就会被释放，这时候线程二在执行 set 命令时正常获取到了锁，于是在很短的时间内 2s 之后删除了此锁，这就造成了锁被误删的情况，如下图所示

锁被误删的解决方案是：在使用 set 命令创建锁时，给 value 值设置一个归属标识。例如，在 value 中插入一个 UUID，每次在删除之前先要判断 UUID 是不是属于当前的线程，如果属于再删除，这样就避免了锁被误删的问题

注意：在锁的归属判断和删除的过程中，不能先判断锁再删除锁，如下代码所示

if(uuid.equals(uuid)){ // 判断是否是自己的锁
    del(luck); // 删除锁
}

应该把判断和删除放到一个原子单元中去执行，因此需要借助 Lua 脚本来执行，在 Redis 中执行 Lua 脚本可以保证这批命令的原子性，它的实现代码如下

/**
 * 释放分布式锁
 * @param jedis Redis客户端
 * @param lockKey 锁的 key
 * @param flagId 锁归属标识
 * @return 是否释放成功
 */
public static boolean unLock(Jedis jedis, String lockKey, String flagId) {
    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(flagId));
    if ("1L".equals(result)) { // 判断执行结果
        return true;
    }
    return false;
}

其中，Collections.singletonList() 方法是将 String 转成 List，因为 jedis.eval() 最后两个参数要求必须是 List 类型

锁超时可以通过两种方案来解决

把执行耗时的方法从锁中剔除，减少锁中代码的执行时间，保证锁在超时之前，代码一定可以执行完；

把锁的超时时间设置的长一些，正常情况下我们在使用完锁之后，会调用删除的方法手动删除锁，因此可以把超时时间设置的稍微长一些