redis分布式锁实现方案深入探讨（锁重试、锁续租、Redis Module、Redisson、RedLock）-CFANZ编程社区

文章目录

基本原理

给锁设置超时时间（setnx+expire）
释放锁逻辑（get+del）

锁续租
锁重试
百度CAS/CAD
Redisson 分布式锁实现方案
RedLock

分布式锁一般有如下的特点：

互斥（Mutual Exclusion）：同一时刻只能有一个线程持有锁
同步：获取锁失败是可以阻塞，后续可被唤醒
可重入性：同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁
避免死锁（Dead lock free）：和J.U.C中的锁一样支持锁超时，防止死锁
容错（Fault tolerance）：避免单点故障，锁服务要有⼀定容错性

基本原理

Redis分布式锁，主要借助setnx和expire两个命令完成。

setnx 对一个key进行设置value时，如果这个key已经存在，就什么也不做，返回0；如果不存在，就在redis缓存里存储这个key-vlaue，并返回OK，表示获取锁成功。

setnx key “xxx”

释放锁的话就直接把这个key删除即可。

但是需要注意几个问题：

（1）持有锁的进程或线程因为异常，未释放锁，导致死锁。

（2）释放锁的时候，只有获取锁的那个进程才能删除这个key，其他进程不能。

给锁设置超时时间（setnx+expire）

第一个问题的解决方案就是给key设置一个超时时间，key超时之后自动删除就释放锁了。

setnx和expire是两个命令，虽说expire在setnx成功后执行，是线程安全的，但两个操作不是原子的，如果setnx成功，还没来得及expire，持有锁的进程就挂了，也是会造成死锁。

所以要保证setnx和expire是一个原子操作。

设置key的同时设置超时时间 set key value PX 100 NX

set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

EX seconds：设置失效时长，单位秒

PX milliseconds：设置失效时长，单位毫秒

NX：key不存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)

XX：key存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)

通过lua脚本将setnx和给key设置超时时间封装起来，用redis执行lua脚本达到原子性目的

使用lua脚本编写加减锁的逻辑，保证加锁和释放锁的原子性：

加锁的Lua脚本： lock.lua

--- -1 failed
--- 1 success
---
local key = KEYS[1]
local requestId = KEYS[2]
local ttl = tonumber(KEYS[3])
local result = redis.call('setnx', key, requestId)
if result == 1 then
    --PEXPIRE:以毫秒的形式指定过期时间
    redis.call('pexpire', key, ttl)
else
    result = -1;
    -- 如果value相同，则认为是同一个线程的请求，则认为重入锁
    local value = redis.call('get', key)
    if (value == requestId) then
        result = 1;
        redis.call('pexpire', key, ttl)
    end
end
--  如果获取锁成功，则返回 1
return result

释放锁逻辑（get+del）

释放锁的逻辑，必须是持有的锁的线程或进程才能释放锁，所以在加锁时，给key设置的value必须能唯一标识持有锁的对象，比如ip+port+threadId等

释放锁的时候先获取锁key的value，比对一下是不是和自己的唯一标识一样，一样就删除该key释放锁，不一样就什么也不做。

查询key和删除key，是两个动作，同样不是原子操作，所以可以通过lua脚本进行封装。

解锁的Lua脚本： unlock.lua:

--- -1 failed
--- 1 success

-- unlock key
local key = KEYS[1]
local requestId = KEYS[2]
local value = redis.call('get', key)
if value == requestId then
    redis.call('del', key);
    return 1;
end
return -1

锁续租

前面在加锁的时候，给key设置了超时时间，如果获取锁后，业务处理时间过长，还没处理完，锁就超时自动释放锁了，当前线程可能还不知道锁被超时释放，继续向下处理业务，另一个进程或者线程此时又获取锁成功，这样就出现了并发问题，锁基本没啥用。当然因为锁key设置value具有唯一性，所以不存在前一个线程把后一个线程获取到锁释放掉。

解决方法，就是可以先预估好业务处理需要的时长，然后预留多一点的超时时间给key。这种方式肯定是治标不治本，如果遇到fullgc，且时间过长，导致的stw，也会让预估的业务处理时长不准。

所以比较彻底的办法就是在加锁成功之后再起一个后台线程，定时检查锁是否过期，快过期的时候，延迟超时时间。

具体逻辑：

加锁成功，开启一个后台线程。
后台线程根据锁的超时时间，每隔3/4的超时时间去对锁进行一次锁key的超时重置。
续租时，需要先获取key的value看看是不是自己持有的锁，如果是才续租。
查看锁和续租封装在lua脚本里保证原子性。

if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then "
   return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); "
else
   return nil; 
end;

锁重试

对同一把锁，假设一个进程加锁成功了，一个进程想再获取锁就得不断循环重试，这就相当于一个自旋锁，虽然没有线程上下文的切换，但是在锁竞争激烈的情况下，对cpu的占用和性能损耗是巨大的。

所以需要实现一种像java的synchronized或者AQS那样，在获取锁失败后，可以先自旋一段时间，如果还获取不到锁就进入同步队列阻塞等待。java的单进程锁，获取锁失败的线程阻塞可以由本进程持有锁的线程释放锁时唤醒，但是分布式锁，需要实现的是跨进程唤醒。

具体实现逻辑：

分布式锁可以在单进程里维护一个CLH，逻辑上跟AQS差不多，获取锁失败就进队列阻塞。如果是同进程的多个线程获取同一把锁被阻塞，可以达到同进程唤醒的效果。
当前进程没有线程持有锁，就需要跨进程唤醒，此时可以开启一个后台重试线程。
重试线程的逻辑就是，定时检查锁是否空闲，如果空闲就唤醒当前正在阻塞的线程。
获取锁成功后，就回收这个重试线程。

也可以使用带超时阻塞的LockSupport.parkNanos，在获取锁的主线程里进行重试逻辑。但是为了代码解耦，所以单独开启一个重试线程。也是为了防止惊群效应。

codis 没有pub/sub功能，如果想使用监听+远程唤醒的功能，需要用redis cluster

用zk和etcd实现的分布式锁，都可以使用watcher机制。

但是redis cluster、zk、etcd v2 的发布订阅都会存在惊群效应，一个事件变更，如果有大量的客户端监听，需要一个个远程通知，对这些集群的负载影响很大。

etcd v3，实现了类似java的AQS的clh，有多个监听会形成一个链表，不会一下子唤醒，而是依托前驱唤醒后继。

百度CAS/CAD

因为Lua 脚本的相关问题，性能、内存占用等，百度内部方案：SET + CAS/CAD Module，去掉了对Lua脚本的依赖。

加锁：

SET KEY VALUE NX PX 30000

续租：

CAS KEY VALUE VALUE PX 30000

释放锁：

CAD KEY VALUE

SET + CAS/CAD 的优点:

命令简单，单条命令即可实现加锁、续约、解锁的功能。
避免 Lua 脚本的问题：热点问题，扩缩容时间脚本丢失，以及 Lua 内存占用问题。

缺点：

Redis 的主从复制是异步的，failover 过程中可能丧失锁的安全性。
锁可重入的问题

https://github.com/alibaba/alibabacloud-tairjedis-sdk

https://github.com/baidu/dlock

Redisson 分布式锁实现方案

Redisson 是架设在 Redis 基础上的一个 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）

可重入锁 RedissonLock
读写锁 RedissonReadWriteLock
公平锁 RedissonFairLock
自旋锁 RedissonSpinLock
联锁、红锁 RedissonMultiLock、RedissonRedLock

整个加锁流程：

redis分布式锁实现方案深入探讨（锁重试、锁续租、Redis Module、Redisson、RedLock）_lua

Lua脚本源码：

Redisson 加锁的数据结构是一把锁对应的hash表，外围的大key是锁名称，里面的小key客户端唯一标识，value是锁重入次数，然后给这个哈希表设置超时时间。

redis分布式锁实现方案深入探讨（锁重试、锁续租、Redis Module、Redisson、RedLock）_redis Module_02

**KEYS[1]**代表的是你加锁的那个key，比如说：

RLock lock = redisson.getLock(“DISLOCK”);

这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“DISLOCK”。

**ARGV[1]**代表的就是锁key的默认生存时间

调用的时候，传递的参数为 internalLockLeaseTime ，该值默认30秒。

**ARGV[2]**代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：

01a6d806-d282-4715-9bec-f51b9aa98110:1

Redis Hincrby 命令用于为哈希表中的字段值加上指定增量值。

增量也可以为负数，相当于对指定字段进行减法操作。

如果哈希表的 key 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令。

redis分布式锁实现方案深入探讨（锁重试、锁续租、Redis Module、Redisson、RedLock）_lua_03

Redisson优点：

完整的解决方案，使用简单
可重入、远程通知机制、自动续约（watch dog）

需要注意：Redisson 的 watchDog 只有在未显式指定加锁时间时才会生效。

缺点：

Redis 的主从复制是异步的，failover 过程中可能丧失锁的安全性
LUA 脚本的相关问题，性能，内存占用等
PUB/SUB 机制在集群模式下负载较重，spinlock对其进行了优化

RedLock

RedLock 是 Redis 官方针对 Redis 异步复制机制在 failover 过程可能导致数据丢失，而设计的一种分布式锁算法。RedLock也是Redisson中一种锁实现方案。

RedLock算法思想：

获取锁的过程需要在一个奇数个redis实例集群上，获取超过一半以上实例的锁，才算是成功获取锁。
释放锁的过程也是需要在所有获取到锁的实例上一个个释放，才是真正释放锁。
获取锁失败，即获取锁的redis失败少于一半，那么需要把从其他实例获取的锁释放。

RedLock除了安全，再无其他优点：

性能低，加锁和释放锁都需要操作多台redis
部署实施复杂
如果一台redis加锁成功，还没有持久化就宕机了，此时重启，另一个进程或线程又可以获取锁，所以要求redis宕机延迟重启，延迟时长为锁过期时间，但是redis里锁那么多，到底以哪个过期时间为准，不好判断。

使用redis分布式锁，是追求高性能，在cap理论中，追求的是 ap 而不是cp。

所以，如果追求高可用，建议使用 zookeeper或者etcd实现分布式锁。

redis分布式锁可能导致的数据不一致性，建议使用业务补偿的方式去弥补。所以，不太建议使用红锁。