Redis分布式锁

1、利用Watch实现Redis乐观锁

乐观锁基于CAS（Compare And Swap）思想（比较并替换），是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源，但是需要反复的重试，但也是因为重试的机制，能比较快的响应。因此我们可以利用redis来实现乐观锁。具体思路如下：

利用redis的watch功能，监控这个redisKey的状态值
获取redisKey的值
创建redis事务
给这个key的值+1
然后去执行这个事务，如果key的值被修改过则回滚，key不加1

Redis乐观锁实现秒杀


public class Second {
    public static void main(String[] arg) {
        String redisKey = "lock";
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(20);
        try {
            Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6378);
            // 初始值
            jedis.set(redisKey, "0");
            jedis.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                Jedis jedis1 = new Jedis("127.0.0.1", 6378);
                try {
                    jedis1.watch(redisKey);
                    String redisValue = jedis1.get(redisKey);
                    int valInteger = Integer.valueOf(redisValue);
                    String userInfo = UUID.randomUUID().toString();
                    // 没有秒完
                    if (valInteger < 20) {
                        Transaction tx = jedis1.multi();
                        tx.incr(redisKey);
                        List list = tx.exec();
                        // 秒成功 失败返回空list而不是空
                        if (list != null && list.size() > 0) {
                            System.out.println("用户：" + userInfo + "，秒杀成功！当前成功人数：" + (valInteger + 1));
                        }
                        // 版本变化，被别人抢了。
                        else {
                            System.out.println("用户：" + userInfo + "，秒杀失败");
                        }
                    }
                    // 秒完了
                    else {
                        System.out.println("已经有20人秒杀成功，秒杀结束");
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    jedis1.close();
                }
            });
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

2、setnx实现悲观锁

实现原理

共享资源互斥
共享资源串行化

单应用中使用锁：（单进程多线程）：synchronized、ReentrantLock

分布式应用中使用锁：（多进程多线程）：

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。
利用Redis的单线程特性对共享资源进行串行化处理

2.2、实现方式

获取锁：

方式1（使用set命令实现）--推荐


/**
 * 使用redis的set命令实现获取分布式锁
 *
 * @param lockKey 可以就是锁
 * @param requestId 请求ID，保证同一性 uuid+threadID
 * @param expireTime 过期时间，避免死锁
 * @return
 */
public boolean getLock(String lockKey,String requestId,int expireTime){
        //NX:保证互斥性
        // hset 原子性操作 只要lockKey有效 则说明有进程在使用分布式锁
        String result=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","EX",expireTime);
        if("OK".equals(result)){
            return true;
        }
        return false;
    }

方式2（使用setnx命令实现） -- 并发会产生问题


public boolean getLock(String lockKey,String requestId,int expireTime){
        Long result=jedis.setnx(lockKey,requestId);
        if(result==1){
              //成功设置 进程down 永久有效 别的进程就无法获得锁
             jedis.expire(lockKey,expireTime);
             return true;
        }
        return false;
   }

释放锁

方式1（del命令实现） -- 并发


/**
 * 释放分布式锁
 * @param lockKey
 * @param requestId
 */
public static void releaseLock(String lockKey,String requestId) {
        if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
              jedis.del(lockKey);
        }
   }

问题在于如果调用jedis.del()方法的时候，这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景？答案是肯定的，比如客户端A加锁，一段时间之后客户端A解锁，在执行jedis.del()之前，锁突然过期了，此时客户端B尝试加锁成功，然后客户端A再执行del()方法，则将客户端B的锁给解除了。

方式2（redis+lua脚本实现）--推荐


public static boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {
        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(requestId));
        if (result.equals(1L)) {
            return true;
        }
        return false;
   }

存在问题

单机：无法保证高可用
主--从：无法保证数据的强一致性，在主机宕机时会造成锁的重复获得。

无法续租：超过expireTime后，不能继续使用

本质分析：

CAP模型分析：

在分布式环境下不可能满足三者共存，只能满足其中的两者共存，在分布式下P不能舍弃(舍弃P就是单机了)。所以只能是CP（强一致性模型）和AP(高可用模型)。
分布式锁是CP模型，Redis集群是AP模型。 (base)
Redis集群不能保证数据的随时一致性，只能保证数据的最终一致性。

为什么还可以用Redis实现分布式锁？

当业务不需要数据强一致性时，比如：社交场景，就可以使用Redis实现分布式锁
当业务必须要数据的强一致性，即不允许重复获得锁，比如金融场景（重复下单，重复转账）就不要使用，可以使用CP模型实现，比如：zookeeper和etcd

3、Redisson分布式锁的使用

Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。
Redisson在基于NIO的Netty框架上，生产环境使用分布式锁。

3.1、加入jar包的依赖


<dependency>
    <groupId>org.redissongroupId>
    <artifactId>redissonartifactId>
    <version>2.7.0version>
dependency>

3.2、配置Redisson


public class RedissonManager {
    private static Config config = new Config();
    //声明redisso对象
    private static Redisson redisson = null;
 
    //实例化redisson
    static {
        config.useClusterServers()
                // 集群状态扫描间隔时间，单位是毫秒
                .setScanInterval(2000)
                //cluster方式至少6个节点(3主3从，3主做sharding，3从用来保证主宕机后可以高可用)
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6379")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6380")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6381")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6382")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6383")
                .addNodeAddress("redis://127.0.0.1:6384");
        //得到redisson对象
        redisson = (Redisson) Redisson.create(config);
    }
 
    //获取redisson对象的方法
    public static Redisson getRedisson() {
        return redisson;
    }
}

3.3、锁的获取和释放


public class DistributedRedisLock {
    //从配置类中获取redisson对象
    private static Redisson redisson = RedissonManager.getRedisson();
    private static final String LOCK_TITLE = "redisLock_";
 
    //加锁
    public static boolean acquire(String lockName) {
        //声明key对象
        String key = LOCK_TITLE + lockName;
        //获取锁对象
        RLock mylock = redisson.getLock(key);
        //加锁，并且设置锁过期时间3秒，防止死锁的产生 uuid+threadId
        mylock.lock(2, 3, TimeUtil.SECOND);
        //加锁成功
        return true;
    }
 
    //锁的释放
    public static void release(String lockName) {
        //必须是和加锁时的同一个key
        String key = LOCK_TITLE + lockName;
        //获取所对象
        RLock mylock = redisson.getLock(key);
        //释放锁（解锁）
        mylock.unlock();
    }
}

3.4、业务逻辑中使用分布式锁


public String discount() throws IOException{
        String key = "lock001";
        //加锁
        DistributedRedisLock.acquire(key);
        //执行具体业务逻辑
        dosoming
        //释放锁
        DistributedRedisLock.release(key);
        //返回结果
        return soming;
}

3.5、Redisson分布式锁的实现原理

加锁机制

如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。

发送lua脚本到redis服务器上，脚本如下:


"if (redis.call('exists',KEYS[1])==0) then "+ --看有没有锁
    "redis.call('hset',KEYS[1],ARGV[2],1) ; "+ --无锁 加锁
    "redis.call('pexpire',KEYS[1],ARGV[1]) ; "+
    "return nil; end ;" +
"if (redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[2]) ==1 ) then "+ --我加的锁
        "redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[2],1) ; "+ --重入锁
        "redis.call('pexpire',KEYS[1],ARGV[1]) ; "+
    "return nil; end ;" +
"return redis.call('pttl',KEYS[1]) ;" --不能加锁，返回锁的时间

lua的作用：保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

lua的解释：

KEYS[1]) ：加锁的key
ARGV[1] ： key的生存时间，默认为30秒
ARGV[2] ：加锁的客户端ID (UUID.randomUUID()） + “:” + threadId)

第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。如何加锁呢？很简单，用下面的命令：

hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1

通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

myLock :{"8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1":1 }

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。

接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。

锁互斥机制

那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？

很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。
接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。
所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。
此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

自动延时机制

只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

可重入锁机制

第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。
第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”
此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1
通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。数据结构会变成：

myLock :{"8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1":2 }

释放锁机制

执行lua脚本如下：


#如果key已经不存在，说明已经被解锁，直接发布（publish）redis消息
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
                        "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                        "return 1; " +
                    "end;" +
# key和field不匹配，说明当前客户端线程没有持有锁，不能主动解锁。 不是我加的锁 不能解锁
                   "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
                       "return nil;" +
                    "end; " +
# 将value减1
                   "local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
# 如果counter>0说明锁在重入，不能删除key
                 "if (counter > 0) then " +
                       "redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
                       "return 0; " +
# 删除key并且publish 解锁消息
                 "else " +
                      "redis.call('del', KEYS[1]); " + #删除锁
                      "redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
                      "return 1; "+
                      "end; " +
                      "return nil;",

– KEYS[1] ：需要加锁的key，这里需要是字符串类型。
– KEYS[2] ：redis消息的ChannelName,一个分布式锁对应唯一的一个channelName:“redisson_lockchannel{” + getName() + “}”
– ARGV[1] ：reids消息体，这里只需要一个字节的标记就可以，主要标记redis的key已经解锁，再结合redis的Subscribe，能唤醒其他订阅解锁消息的客户端线程申请锁。
– ARGV[2] ：锁的超时时间，防止死锁
– ARGV[3] ：锁的唯一标识，也就是刚才介绍的 id（UUID.randomUUID()） + “:” + threadId

如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。
其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。
如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：
“del myLock”命令，从redis里删除这个key。
然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。

4、分布式锁特性

互斥性：任意时刻，只能有一个客户端获取锁，不能同时有两个客户端获取到锁。
同一性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能由其它客户端删除。
可重入性：持有某个锁的客户端可继续对该锁加锁，实现锁的续租
容错性：锁失效后（超过生命周期）自动释放锁（key失效），其他客户端可以继续获得该锁，防止死锁

5、分布式锁的实际应用

数据并发竞争：利用分布式锁可以将处理串行化，前面已经讲过了。

防止库存超卖

订单1下单前会先查看库存，库存为10，所以下单5本可以成功；
订单2下单前会先查看库存，库存为10，所以下单8本可以成功；
订单1和订单2 同时操作，共下单13本，但库存只有10本，显然库存不够了，这种情况称为库存超卖。

可以采用分布式锁解决这个问题。

订单1和订单2都从Redis中获得分布式锁(setnx)，谁能获得锁谁进行下单操作，这样就把订单系统下单的顺序串行化了，就不会出现超卖的情况了。伪码如下：


//加锁并设置有效期
if(redis.lock("RDL",200)){
    //判断库存
    if (orderNum
        //加锁成功 ,可以下单
        order(5);
        //释放锁
        redis,unlock("RDL");
    }
}

注意此种方法会降低处理效率，这样不适合秒杀的场景，秒杀可以使用CAS和Redis队列的方式。

6、Zookeeper分布式锁的对比

基于Redis的set实现分布式锁
基于zookeeper临时节点的分布式锁

基于etcd实现

三者的对比，如下表

	Redis	zookeeper	etcd
一致性算法	无	paxos（ZAB）	raft
CAP	AP	CP	CP
高可用	主从集群	n+1 （n至少为2）	n+1
接口类型	客户端	客户端	http/grpc
实现	setNX	createEphemeral	restful API

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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_52851967/article/details/127729398