【Redis】实战篇：分布式锁解决集群环境下的并发问题

笔记参考：黑马程序员Redis入门到实战教程

4.1 分布式的基本原理和实现方式对比

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，那我们就能锁住线程，不让线程执行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路。

分布式锁需要满足的田间：

• 可见性：多个线程都能看到相同的结果。多个线程都能感知到变化的意思。
• 互斥：既然要锁那就一定要实现互斥，让程序串行执行。
• 高可用：程序不易崩溃，时时刻刻都能保证较高的可用性
• 高性能：由于枷锁本身就能让性能降低，所有对于分布式锁本身需要较高的枷锁性能和释放锁性能
• 安全性：程序必须保证安全，不能产生死锁。

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，由于本套视频并不讲解zookeeper的原理和分布式锁的实现，所以不过多阐述

4.2 Redis分布式锁的实现核心思路

实现分布式锁时需要实现两个基本方法：

• 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，否则返回false
• 释放锁：
  • 手动释放
  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间

我们在获取锁时给锁添加一个超时时间，假如还没有给锁设置超时时间redis就宕机了，就没办法设置超时时间了，当下一个线程想进来就进不来了，这样又该怎么办呢？

我们要实现获取锁和设置超时时间两个操作的原子性。

在redis的命令中，可以使用一条命令实现这两种操作。

EX 10表示设置超时时间为10秒钟，nx表示不存在时才设置。

用redis实现分布式锁的核心思路：

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

这里我们实现非阻塞方式，获取不到锁的时候直接返回。

4.3 实现分布式锁版本一

锁的基本接口

public interface ILock {
    /**
     * 尝试获取锁
     *
     * @param timeoutSec 锁只有的超时时间，过期后自动释放锁
     * @return true表示获取成功，否则失败
     */
    boolean tryLock(long timeoutSec);

    /**
     * 释放锁
     */
    void unlock();
}

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SimpleRedisLock

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SimpleRedisLock implements ILock {

    // key
    private String name;
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private static final String KEY_PREFIX = "lock:";

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

    @Override
    public boolean tryLock(long timeoutSec) {
        // 获取线程标识
        String value = String.valueOf(Thread.currentThread().getId());
        // 获取锁
        Boolean ok = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + this.name, value, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(ok);
    }

    @Override
    public void unlock() {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + this.name);
    }
}
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修改业务代码：用redis实现分布式锁

@Override
public Result seckillVocher(Long voucherId) {
    // 1 查询优惠卷信息
    SeckillVoucher seckillVoucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
    // 2. 判断秒杀是否开始
    LocalDateTime beginTime = seckillVoucher.getBeginTime();
    if (beginTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
        return Result.fail("活动未开始");
    }
    // 3.判断秒杀是否结束
    LocalDateTime endTime = seckillVoucher.getEndTime();
    if (endTime.isBefore(LocalDateTime.now())) {
        return Result.fail("活动已结束");
    }
    // 4.判断库存是否充足
    Integer stock = seckillVoucher.getStock();
    if (seckillVoucher.getStock() < 1) {
        return Result.fail("库存不足!");
    }
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 锁的是用户
    SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
    // 获取到锁
    boolean ok = simpleRedisLock.tryLock(1000L);
    if (!ok) {
        // 获取锁失败
        return Result.fail("系统繁忙，请稍后再试");
    }
    // 获取到锁
    try {
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
        return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
    } finally {
        // 释放锁
        simpleRedisLock.unlock();
    }
}
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4.4 Redis分布式锁误删情况说明

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。

4.5 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。

具体代码如下：加锁

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
   // 获取线程标示
   String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
   // 获取锁
   Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
   return Boolean.TRUE.equals(success);
}
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释放锁

public void unlock() {
    // 获取线程标示
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标示
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标示是否一致
    if(threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}
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有关代码实操说明：

在我们修改完此处代码后，我们重启工程，然后启动两个线程，第一个线程持有锁后，手动释放锁，第二个线程 此时进入到锁内部，再放行第一个线程，此时第一个线程由于锁的value值并非是自己，所以不能释放锁，也就无法删除别人的锁，此时第二个线程能够正确释放锁，通过这个案例初步说明我们解决了锁误删的问题。

4.6 分布式锁的原子性问题

上诉代码中可能会出现一个更加极端的误删情况：

线程1在持有锁之后，在执行业务逻辑过程中，已经判断标识一致，正准备删除锁，但是此时发送阻塞了，之后他的锁到期了，那么此时线程2进来，但是线程1恢复了会接着往后执行，他就会直接去删除锁（此时这个锁是线程2创建的），也就表明我们写的判断条件没有发挥作用，还是导致误删了，说到底还是删锁时的原子性问题，拿锁、比锁、删锁这三个步骤不是原子性的，为此，我们要解决这个问题。

4.7 Lua脚本解决多条命令原子性问题

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：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html，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', ...)
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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')
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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
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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：

例如，我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本，语法如下：

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：

这里数组下标从1开始，KEYS和ARGV必须大写，下标是1表示选择数组中的第一个，下标是2就选择第二个…

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、获取锁中的线程标识

​ 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
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4.8 利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁

lua脚本本身并不需要大家花费太多时间去研究，只需要知道如何调用，大致是什么意思即可，所以在笔记中并不会详细的去解释这些lua表达式的含义。

在resources目录下创建Lua脚本文件unlock

---
--- Generated by EmmyLua(https://github.com/EmmyLua)
--- Created by ruisen.
--- DateTime: 2022-10-31 20:52
---

-- 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
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我们的RedisTemplate中，可以利用execute方法去执行lua脚本，参数对应关系就如下图

Java代码

private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;
    static {
        UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
        UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

public void unlock() {
    // 调用lua脚本
    stringRedisTemplate.execute(
            UNLOCK_SCRIPT,
            Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),
            ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());
}

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经过以上代码改造后，我们就能够实现 拿锁 比锁 删锁的原子性动作了

测试逻辑：

第一个线程进来，得到了锁，手动删除锁，模拟锁超时了，其他线程会执行lua来抢锁，当第一个线程利用lua删除锁时，lua能保证他不能删除他的锁，第二个线程删除锁时，利用lua同样可以保证不会删除别人的锁，同时还能保证原子性。

小结

基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
  • 特性：
    • 利用set nx满足互斥性
    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

总结：我们一路走来，利用添加过期时间，防止死锁问题的发生，但是有了过期时间之后，可能出现误删别人锁的问题，这个问题我们开始是利用删之前 通过拿锁，比锁，删锁这个逻辑来解决的，也就是删之前判断一下当前这把锁是否是属于自己的，但是现在还有原子性问题，也就是我们没法保证拿锁比锁删锁是一个原子性的动作，最后通过lua表达式来解决这个问题