redis实现分布式锁方式（redis分布式锁三个方法）

为什么需要分布式锁

在聊分布式锁之前，有必要先解释一下，为什么需要分布式锁。

与分布式锁相对就的是单机锁，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来互斥以保证共享变量的正确性，其使用范围是在同一个进程中。如果换做是多个进程，需要同时操作一个共享资源，如何互斥呢？现在的业务应用通常是微服务架构，这也意味着一个应用会部署多个进程，多个进程如果需要修改mysql中的同一行记录，为了避免操作乱序导致脏数据，此时就需要引入分布式锁了。

想要实现分布式锁，必须借助一个外部系统，所有进程都去这个系统上申请加锁。而这个外部系统，必须要实现互斥能力，即两个请求同时进来，只会给一个进程加锁成功，另一个失败。这个外部系统可以是数据库，也可以是redis或zookeeper，但为了追求性能，我们通常会选择使用redis或zookeeper来做。

redis本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁。而且 redis 的读写性能高，可以应对高并发的锁操作场景。本文主要探讨如何基于redis实现分布式锁以及实现过程中可能面临的问题。

分布式锁如何实现

作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，redis可以使用键值对来保存锁变量，在接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么，键值对的键和值具体是怎么定的呢？我们要赋予锁变量一个变量名，把这个变量名作为键值对的键，而锁变量的值，则是键值对的值，这样一来，redis就能保存锁变量了，客户端也就可以通过redis的命令操作来实现锁操作。

想要实现分布式锁，必须要求redis有互斥的能力。可以使用setnx命令，其含义是set if not exist，即如果key不存在，才会设置它的值，否则什么也不做。两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。

以下展示了redis使用key/value对保存锁变量，以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。

加锁操作完成后，加锁成功的客户端，就可以去操作共享资源，例如，修改mysql的某一行数据。操作完成后，还要及时释放锁，给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢？直接使用del命令删除这个key即可。这个逻辑非常简单，整体的流程写成伪代码就是下面这样。

// 加锁
setnx lock_key 1
// 业务逻辑
do things
// 释放锁
del lock_key

但是，以上实现存在一个很大的问题，当客户端1拿到锁后，如果发生下面的场景，就会造成死锁。

1. 程序处理业务逻辑异常，没及时释放锁
2. 进程挂了，没机会释放锁

以上情况会导致已经获得锁的客户端一直占用锁，其他客户端永远无法获取到锁。

如何避免死锁

为了解决以上死锁问题，最容易想到的方案是在申请锁时，在redis中实现时，给锁设置一个过期时间，假设操作共享资源的时间不会超过10s，那么加锁时，给这个key设置10s过期即可。

但以上操作还是有问题，加锁、设置过期时间是2条命令，有可能只执行了第一条，第二条却执行失败，例如：

1. setnx执行成功，执行expire时由于网络问题，执行失败
2. setnx执行成功，redis异常宕机，expire没有机会执行
3. setnx执行成功，客户端异常崩溃，expire没有机会执行

总之这两条命令如果不能保证是原子操作，就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧有可能发生死锁问题。幸好在redis 2.6.12之后，redis扩展了set命令的参数，可以在set的同时指定expire时间，这条操作是原子的，例如以下命令是设置锁的过期时间为10秒。

set lock_key 1 ex 10 nx

至此，解决了死锁的问题，但还是有其他问题。想像下面这个这样一种场景：

1. 客户端1加锁成功，开始操作共享资源
2. 客户端1操作共享资源耗时太久，超过了锁的过期时间，锁失效（锁被自动释放）
3. 客户端2加锁成功，开始操作共享资源
4. 客户端1操作共享资源完成，在finally块中手动释放锁，但此时它释放的是客户端2的锁。

这里存在两个严重的问题：

• 锁过期
• 释放了别人的锁

第1个问题是评估操作共享资源的时间不准确导致的，如果只是一味增大过期时间，只能缓解问题降低出现问题的概率，依旧无法彻底解决问题。原因在于客户端在拿到锁之后，在操作共享资源时，遇到的场景是很复杂的，既然是预估的时间，也只能是大致的计算，不可能覆盖所有导致耗时变长的场景。

第2个问题是释放了别人的锁，原因在于释放锁的操作是无脑操作，并没有检查这把锁的归属，这样解锁不严谨。如何解决呢？

锁被别人给释放了

解决办法是，客户端在加锁时，设置一个只有自己知道的唯一标识进去，例如可以是自己的线程id，如果是redis实现，就是set key unique_value ex 10 nx。之后在释放锁时，要先判断这把锁是否归自己持有，只有是自己的才能释放它。

//释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放
if redis.get("key") == unique_value then
    return redis.del("key")

这里释放锁使用的是get + del两条命令，这时又会遇到原子性问题了。

1. 客户端1执行get，判断锁是自己的
2. 客户端2执行了set命令，强制获取到锁（虽然发生概率很低，但要严谨考虑锁的安全性）
3. 客户端1执行del，却释放了客户端2的锁

由此可见，以上get + del两个命令还是必须原子的执行才行。怎样原子执行两条命令呢？答案是lua脚本，可以把以上逻辑写成lua脚本，让redis执行。因为redis处理每个请求是单线程执行的，在执行一个lua脚本时其它请求必须等待，直到这个lua脚本处理完成，这样一来get+del之间就不会有其他命令执行了。

以下是使用lua脚本（unlock.script）实现的释放锁操作的伪代码，其中，keys[1]表示lock_key，argv[1]是当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 lua脚本时作为参数传入的。

//lua脚本语言，释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放
if redis.call("get",keys[1]) == argv[1] then
    return redis.call("del",keys[1])
else
    return 0
end

最后我们执行以下命令，即可

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value 

这样一路优先下来，整个加锁、解锁流程就更严谨了，先小结一下，基于redis实现的分布式锁，一个严谨的流程如下：

1. 加锁时要设置过期时间set lock_key unique_value ex expire_time nx
2. 操作共享资源
3. 释放锁：lua脚本，先get判断锁是否归属自己，再del释放锁

有了这个严谨的锁模型，我们还需要重新思考之前的那个问题，锁的过期时间不好评估怎么办。

如何确定锁的过期时间

前面提到过，过期时间如果评估得不好，这个锁就会有提前过期的风险，一种妥协的解决方案是，尽量冗余过期时间，降低锁提前过期的概率，但这个方案并不能完美解决问题。是否可以设置这样的方案，加锁时，先设置一个预估的过期时间，然后开启一个守护线程，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行续期，重新设置过期时间。

这是一种比较好的方案，已经有一个库把这些工作都封装好了，它就是redisson。redisson是一个java语言实现的redis sdk客户端，在使用分布式锁时，它就采用了自动续期的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般叫它看门狗线程。这个sdk提供的api非常友好，它可以像操作本地锁一样操作分布式锁。客户端一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗线程，它是一个后台线程，会每隔一段时间（这段时间的长度与设置的锁的过期时间有关）检查一下，如果检查时客户端还持有锁key（也就是说还在操作共享资源），那么就会延长锁key的生存时间。

那如果客户端在加锁成功后就宕机了呢？宕机了那么看门狗任务就不存在了，也就无法为锁续期了，锁到期自动失效。

redis的部署方式对锁的影响

上面讨论的情况，都是所在单个redis 实例中可能产生的问题，并没有涉及到redis的部署架构细节。

redis发展到现在，几种常见的部署架构有：

1. 单机模式；
2. 主从模式；
3. 哨兵（sentinel）模式；
4. 集群模式；

我们使用redis时，一般会采用主从集群+哨兵的模式部署，哨兵的作用就是监测redis节点的运行状态。普通的主从模式，当master崩溃时，需要手动切换让slave成为master，使用主从+哨兵结合的好处在于，当master异常宕机时，哨兵可以实现故障自动切换，把slave提升为新的master，继续提供服务，以此保证可用性。那么当主从发生切换时，分布式锁依旧安全吗？

想像这样的场景：

1. 客户端1在master上执行set命令，加锁成功
2. 此时，master异常宕机，set命令还未同步到slave上（主从复制是异步的）
3. 哨兵将slave提升为新的master，但这个锁在新的master上丢失了，导致客户端2来加锁成功了，两个客户端共同操作共享资源

可见，当引入redis副本后，分布式锁还是可能受到影响。即使redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况。

集群模式+redlock实现高可靠的分布式锁

为了避免redis实例故障而导致的锁无法工作的问题，redis的开发者 antirez提出了分布式锁算法redlock。redlock算法的基本思路，是让客户端和多个独立的redis实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个redis实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。

来具体看下redlock算法的执行步骤。redlock算法的实现要求redis采用集群部署模式，无哨兵节点，需要有n个独立的redis实例（官方推荐至少5个实例）。接下来，我们可以分成3步来完成加锁操作。

第一步是，客户端获取当前时间。

第二步是，客户端按顺序依次向n个redis实例执行加锁操作。

这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用set命令，带上nx、ex/px选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个redis实例发生故障了，为了保证在这种情况下，redlock算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。如果客户端在和一个redis实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个redis实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。

第三步是，一旦客户端完成了和所有redis实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足两个条件时，才能认为是加锁成功，条件一是客户端从超过半数（大于等于 n/2+1）的redis实例上成功获取到了锁；条件二是客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

为什么大多数实例加锁成功才能算成功呢？多个redis实例一起来用，其实就组成了一个分布式系统。在分布式系统中总会出现异常节点，所以在谈论分布式系统时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不影响整个系统的正确运行。这是一个分布式系统的容错问题，这个问题的结论是：如果只存在故障节点，只要大多数节点正常，那么整个系统依旧可以提供正确服务。

在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成共享资源操作，锁就过期了的情况。

当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端就要向所有redis节点发起释放锁的操作。为什么释放锁，要操作所有的节点呢，不能只操作那些加锁成功的节点吗？因为在某一个redis节点加锁时，可能因为网络原因导致加锁失败，例如一个客户端在一个redis实例上加锁成功，但在读取响应结果时由于网络问题导致读取失败，那这把锁其实已经在redis上加锁成功了。所以释放锁时，不管之前有没有加锁成功，需要释放所有节点上的锁以保证清理节点上的残留的锁。

在redlock算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 lua脚本就可以了。这样一来，只要n个redis实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过redlock算法来实现。