Redis实现分布式锁详解

一 分布式锁简介

分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

那么分布式锁他应该满足一些条件：

• 可见性：多个线程都能看到相同的结果，注意：这个地方说的可见性并不是并发编程中指的内存可见 性，只是说多个进程之间都能感知到变化的意思
• 互斥：互斥是分布式锁的最基本的条件，使得程序串行执行
• 高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都保证较高的可用性
• 高性能：由于加锁本身就让性能降低，所有对于分布式锁本身需要他就较高的加锁性能和释放锁性能
• 安全性：安全也是程序中必不可少的一环
  

常见的分布式锁有三种

• Mysql：mysql本身就带有锁机制，但是由于mysql性能本身一般，所以采用分布式锁的情况下，其实使用mysql作为分布式锁比较少见
• Redis：redis作为分布式锁是非常常见的一种使用方式，现在企业级开发中基本都使用redis或者zookeeper作为分布式锁，利用setnx这个方法，如果插入key成功，则表示获得到了锁，如果有人插入成功，其他人插入失败则表示无法获得到锁，利用这套逻辑来实现分布式锁
• Zookeeper：zookeeper也是企业级开发中较好的一个实现分布式锁的方案

二 Redis实现分布式锁核心思路

• 获取锁：

  • 互斥：确保只能有一个线程获取锁
    
    

  • 非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回false

• 释放锁：

  • 手动释放
    
  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间

核心思路：

我们利用redis 的setNx 方法，当有多个线程进入时，我们就利用该方法，第一个线程进入时，redis 中就有这个key 了，返回了1，如果结果是1，则表示他抢到了锁，那么他去执行业务，然后再删除锁，退出锁逻辑，没有抢到锁的哥们，等待一定时间后重试即可

三 Redis实现分布式锁实践

3.1 锁的基本接口

public interface ILock {
    
    
    /**
     * 尝试获取锁
     * @param timeOutSec 锁持有的超时时间，过期后自动释放
     * @return true 代表获取锁成功；false代表获取锁失败
     * */
    boolean tryLock(long timeOutSec);
    /**
     * 释放锁
     * */
    void unlock();
}

3.2 加锁解锁逻辑

public class RedisLock implements ILock {
    
    
    /**
     * 锁的前缀
     */
    private static final String KEY_PREFIX = "lock";
    //锁的key，业务的名称
    private String name;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
    
    
        this.name = name;
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long timeOutSec) {
    
    
        String threadId = String.valueOf(Thread.currentThread().getId());
        Boolean sucess = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeOutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(sucess);
    }

    @Override
    public void unlock() {
    
    
        //通过del删除锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

3.3 修改业务逻辑

    @Override
    @Transactional
    public Result seckillVoucher(Long voucherId, Long userId) {
    
    
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
    
    
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始！");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
    
    
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
    
    
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        //锁的范围是用户，所以name拼接上userId
        String name = "order:" + userId;
        //创建锁对象(新增代码)
        RedisLock lock = new RedisLock(name, stringRedisTemplate);
        //获取锁对象
        boolean isLock = lock.tryLock(1200);
        //加锁失败
        if (!isLock) {
    
    
            return Result.fail("不允许重复下单");
        }
        try {
    
    
            //获取代理对象(事务)
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId, userId);
        } finally {
    
    
            //释放锁
            lock.unlock();
        }

    }

3.4 单元测试观察结果

@SpringBootTest
class LockApplicationTests {
    
    

    //实际项目中应使用自定义的线程池
    ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(100);
    @Autowired
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;


    @Test
    void testIdWorker() throws InterruptedException {
    
    

        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(200);

        Runnable task = new Runnable() {
    
    
            @Override
            public void run() {
    
    
                Result result = voucherOrderService.seckillVoucher(2L, 10L);
                System.out.println("result = " + result);
                latch.countDown();
            }
        };
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
    
    
            threadPool.execute(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }


    @Test
    void test() {
    
    
//        Result result = voucherOrderService.seckillVoucher(2L, 10L);
//        System.out.println("result = " + result);
    }
}

四 Redis分布式锁误删情况

4.1.Redis分布式锁误删情况逻辑说明：

持有锁的线程在锁的内部出现了阻塞，导致他的锁自动释放，这时其他线程，线程2来尝试获得锁，就拿到了这把锁，然后线程2在持有锁执行过程中，线程1反应过来，继续执行，而线程1执行过程中，走到了删除锁逻辑，此时就会把本应该属于线程2的锁进行删除，这就是误删别人锁的情况说明

解决方案： 解决方案就是在每个线程释放锁的时候，去判断一下当前这把锁是否属于自己，如果属于自己，则不进行锁的删除，假设还是上边的情况，线程1卡顿，锁自动释放，线程2进入到锁的内部执行逻辑，此时线程1反应过来，然后删除锁，但是线程1，一看当前这把锁不是属于自己，于是不进行删除锁逻辑，当线程2走到删除锁逻辑时，如果没有卡过自动释放锁的时间点，则判断当前这把锁是属于自己的，于是删除这把锁。

4.2 解决Redis分布式锁误删问题

需求：修改之前的分布式锁实现，满足：在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示）
在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致

• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

核心逻辑：在存入锁时，放入自己线程的标识，在删除锁时，判断当前这把锁的标识是不是自己存入的，如果是，则进行删除，如果不是，则不进行删除。

/**---------------------------------解决Redis分布式锁误删问题-------------------------------------------------*/
private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
    @Override
    public boolean tryLock(long timeOutSec) {
    
    
        //获取线程标识
        String threadId = ID_PREFIX +Thread.currentThread().getId();
        //获取锁
        Boolean sucess = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeOutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(sucess);
    }

    @Override
    public void unlock() {
    
    
        //获取线程标识
        String threadId = ID_PREFIX +Thread.currentThread().getId();
        //获取锁中的标识
        String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
        //判断是否一致
        if (threadId.equals(id)) {
    
    
            //通过del删除锁
            stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
        }
    }

五 分布式锁的原子性问题

更为极端的误删逻辑说明：

线程1现在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，他正准备删除锁，而且已经走到了条件判断的过程中，比如他已经拿到了当前这把锁确实是属于他自己的，正准备删除锁，但是此时他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1他会接着往后执行，当他卡顿结束后，他直接就会执行删除锁那行代码，相当于条件判断并没有起到作用，这就是删锁时的原子性问题，之所以有这个问题，是因为线程1的拿锁，比锁，删锁，实际上并不是原子性的，我们要防止刚才的情况发生

5.1 Lua脚本解决多条命令原子性问题

5.1.1 Redis执行Lua语言简单语法介绍

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站；这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例如，我们要执行set name jack，则脚本是这样：

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例如，我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

接下来我们来回一下我们释放锁的逻辑：

释放锁的业务流程是这样的

​ 1、获取锁中的线程标示

​ 2、判断是否与指定的标示（当前线程标示）一致

​ 3、如果一致则释放锁（删除）

​ 4、如果不一致则什么都不做

如果用Lua脚本来表示则是这样的：

最终我们操作redis的拿锁比锁删锁的lua脚本就会变成这样

-- 这里的 KEYS[1] 就是锁的key，这里的ARGV[1] 就是当前线程标示
-- 获取锁中的标示，判断是否与当前线程标示一致
if (redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1]) then
  -- 一致，则删除锁
  return redis.call('DEL', KEYS[1])
end
-- 不一致，则直接返回
return 0

基于Redis的分布式锁实现
redis系列：分布式锁
Redis之分布式锁的实现方案 – 如何优雅地实现分布式锁(JAVA)