Redis实现分布式锁的7种方案，及正确使用姿势

　　种方案前言
　　日常开发中，秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁。而Redis非常适合作为分布式锁使用。本文将分七个方案展开，跟大家探讨Redis分布式锁的正确使用方式。如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，一起学习一起进步。什么是分布式锁方案一：SETNXEXPIRE方案二：SETNXvalue值是（系统时间过期时间）方案三：使用Lua脚本（包含SETNXEXPIRE两条指令）方案四：SET的扩展命令（SETEXPXNX）方案五：SETEXPXNX校验唯一随机值，再释放锁方案六：开源框架Redisson方案七：多机实现的分布式锁Redlock什么是分布式锁分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性。
　　我们先来看下，一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：
　　互斥性：任意时刻，只有一个客户端能持有锁。锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。可重入性：一个线程如果获取了锁之后，可以再次对其请求加锁。高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除Redis分布式锁方案一：SETNXEXPIRE
　　提到Redis的分布式锁，很多小伙伴马上就会想到setnxexpire命令。即先用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。SETNX是SETIFNOTEXISTS的简写。日常命令格式是SETNXkeyvalue，如果key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。
　　假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为keyresourceid，value设置任意值，伪代码如下：if（jedis。setnx（keyresourceid，lockvalue）1）｛加锁expire（keyresourceid，100）；设置过期时间try｛dosomething业务请求｝catch（）｛｝finally｛jedis。del（keyresourceid）；释放锁｝｝
　　但是这个方案中，setnx和expire两个命令分开了，不是原子操作。如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或者要重启维护了，那么这个锁就长生不老了，别的线程永远获取不到锁啦。Redis分布式锁方案二：SETNXvalue值是（系统时间过期时间）
　　为了解决方案一，发生异常锁得不到释放的场景，有小伙伴认为，可以把过期时间放到setnx的value值里面。如果加锁失败，再拿出value值校验一下即可。加锁代码如下：longexpiresSystem。currentTimeMillis（）expireTime；系统时间设置的过期时间StringexpiresStrString。valueOf（expires）；如果当前锁不存在，返回加锁成功if（jedis。setnx（keyresourceid，expiresStr）1）｛returntrue；｝如果锁已经存在，获取锁的过期时间StringcurrentValueStrjedis。get（keyresourceid）；如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期if（currentValueStr！nullLong。parseLong（currentValueStr）System。currentTimeMillis（））｛锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）StringoldValueStrjedis。getSet（keyresourceid，expiresStr）；if（oldValueStr！nulloldValueStr。equals（currentValueStr））｛考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁returntrue；｝｝其他情况，均返回加锁失败returnfalse；｝
　　这个方案的优点是，巧妙移除expire单独设置过期时间的操作，把过期时间放到setnx的value值里面来。解决了方案一发生异常，锁得不到释放的问题。但是这个方案还有别的缺点：
　　过期时间是客户端自己生成的（System。currentTimeMillis（）是当前系统的时间），必须要求分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。如果锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行jedis。getSet（），最终只能有一个客户端加锁成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖该锁没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放解锁。Redis分布式锁方案三：使用Lua脚本（包含SETNXEXPIRE两条指令）
　　实际上，我们还可以使用Lua脚本来保证原子性（包含setnx和expire两条指令），lua脚本如下：ifredis。call（setnx，KEYS〔1〕，ARGV〔1〕）1thenredis。call（expire，KEYS〔1〕，ARGV〔2〕）elsereturn0end；
　　加锁代码如下：Stringluascriptsifredis。call（setnx，KEYS〔1〕，ARGV〔1〕）1thenredis。call（expire，KEYS〔1〕，ARGV〔2〕）return1elsereturn0end；Objectresultjedis。eval（luascripts，Collections。singletonList（keyresourceid），Collections。singletonList（values））；判断是否成功returnresult。equals（1L）；
　　这个方案，跟方案二对比，你觉得哪个更好呢？Redis分布式锁方案方案四：SET的扩展命令（SETEXPXNX）
　　除了使用，使用Lua脚本，保证SETNXEXPIRE两条指令的原子性，我们还可以巧用Redis的SET指令扩展参数！（SETkeyvalue〔EXseconds〕〔PXmilliseconds〕〔NXXX〕），它也是原子性的！SETkeyvalue〔EXseconds〕〔PXmilliseconds〕〔NXXX〕
　　NX：表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。EXseconds：设定key的过期时间，时间单位是秒。PXmilliseconds：设定key的过期时间，单位为毫秒XX：仅当key存在时设置值
　　伪代码demo如下：if（jedis。set（keyresourceid，lockvalue，NX，EX，100s）1）｛加锁try｛dosomething业务处理｝catch（）｛｝finally｛jedis。del（keyresourceid）；释放锁｝｝
　　但是呢，这个方案还是可能存在问题：问题一：锁过期释放了，业务还没执行完。假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。但是100s过去后，它还没执行完。但是，这时候锁已经过期了，此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。那么问题就来了，临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。问题二：锁被别的线程误删。假设线程a执行完后，去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。方案五：SETEXPXNX校验唯一随机值，再删除
　　既然锁可能被别的线程误删，那我们给value值设置一个标记当前线程唯一的随机数，在删除的时候，校验一下，不就OK了嘛。伪代码如下：if（jedis。set（keyresourceid，unirequestid，NX，EX，100s）1）｛加锁try｛dosomething业务处理｝catch（）｛｝finally｛判断是不是当前线程加的锁，是才释放if（unirequestid。equals（jedis。get（keyresourceid）））｛jedis。del（lockKey）；释放锁｝｝｝
　　在这里，判断是不是当前线程加的锁和释放锁不是一个原子操作。如果调用jedis。del（）释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。
　　为了更严谨，一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下：ifredis。call（get，KEYS〔1〕）ARGV〔1〕thenreturnredis。call（del，KEYS〔1〕）elsereturn0end；Redis分布式锁方案六：Redisson框架
　　方案五还是可能存在锁过期释放，业务没执行完的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。
　　当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们一起来看下Redisson底层原理图吧：
　　只要线程一加锁成功，就会启动一个watchdog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。Redis分布式锁方案七：多机实现的分布式锁RedlockRedisson
　　前面六种方案都只是基于单机版的讨论，还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的：
　　如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。
　　为了解决这个问题，Redis作者antirez提出一种高级的分布式锁算法：Redlock。Redlock核心思想是这样的：搞多个Redismaster部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。
　　我们假设当前有5个Redismaster节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。
　　RedLock的实现步骤：如下
　　1。获取当前时间，以毫秒为单位。2。按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在550毫秒之间，我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。3。客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N21，这里是5213个节点）的Redismaster节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s30ms40ms50ms4m0s50ms）如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。如果获取锁失败（没有在至少N21个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。
　　简化下步骤就是：按顺序向5个master节点请求加锁根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。如果获取锁失败，解锁！