Redis 分布式锁
基于 Redis 的分布式锁
一、实现原理
1.1 基本原理
JDK 原生的锁可以让不同线程之间以互斥的方式来访问共享资源，但如果想要在不同进程之间以互斥的方式来访问共享资源，JDK 原生的锁就无能为力了。此时可以使用 Redis 来实现分布式锁。
Redis 实现分布式锁的核心命令如下：
SETNX key value
SETNX 命令的作用是：如果指定的 key 不存在，则创建并为其设置值，然后返回状态码 1；如果指定的 key 存在，则直接返回 0。如果返回值为 1，代表获得该锁；此时其他进程再次尝试创建时，由于 key 已经存在，则都会返回 0 ，代表锁已经被占用。
当获得锁的进程处理完成业务后，再通过 del 命令将该 key 删除，其他进程就可以再次竞争性地进行创建，获得该锁。
通常为了避免死锁，我们会为锁设置一个超时时间，在 Redis 中可以通过 expire 命令来进行实现：
EXPIRE key seconds
这里我们将两者结合起来，并使用 Jedis 客户端来进行实现，其代码如下：
Long result = jedis.setnx("lockKey", "lockValue");
if (result == 1) {
// 如果此处程序被异常终止（如直接kill -9进程），则设置超时的操作就无法进行，该锁就会出现死锁
jedis.expire("lockKey", 3);
}
上面的代码存在原子性问题，即 setnx + expire 操作是非原子性的，如果在设置超时时间前，程序被异常终止，则程序就会出现死锁。此时可以将 SETNX 和 EXPIRE 两个命令写在同一个 Lua 脚本中，然后通过调用 Jedis 的 eval() 方法来执行，并由 Redis 来保证整个 Lua 脚本操作的原子性。这种方式实现比较繁琐，因此官方文档中推荐了另外一种更加优雅的实现方法：
1.2 官方推荐
[官方文档]( Distributed locks with Redis) 中推荐直接使用 set 命令来进行实现：
SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL]
这里我们主要关注以下四个参数：
- EX ：设置超时时间，单位是秒；
- PX ：设置超时时间，单位是毫秒；
- NX ：当且仅当对应的 Key 不存在时才进行设置；
- XX：当且仅当对应的 Key 存在时才进行设置。
这四个参数从 Redis 2.6.12 版本开始支持，因为当前大多数在用的 Redis 都已经高于这个版本，所以推荐直接使用该命令来实现分布式锁。对应的 Jedis 代码如下：
jedis.set("lockKey", "lockValue", SetParams.setParams().nx().ex(3));
此时一条命令就可以完成值和超时时间的设置，并且因为只有一条命令，因此其原子性也得到了保证。但因为引入了超时时间来避免死锁，同时也引出了其它两个问题：
- 问题一：当业务处理的时间超过过期时间后（图中进程 A），由于锁已经被释放，此时其他进程就可以获得该锁（图中进程 B），这意味着有两个进程（A 和 B）同时进入了临界区，此时分布式锁就失效了；
- 问题二：如上图所示，当进程 A 业务处理完成后，此时删除的是进程 B 的锁，进而导致分布式锁又一次失效，让进程 B 和 进程 C 同时进入了临界区。
针对问题二，我们可以在创建锁时为其指定一个唯一的标识作为 Key 的 Value，这里假设我们采用 UUID + 线程ID 来作为唯一标识：
String identifier = UUID.randomUUID() + ":" + Thread.currentThread().getId();
jedis.set("LockKey", identifier, SetParams.setParams().nx().ex(3));
然后在删除锁前，先将该唯一标识与锁的 Value 值进行比较，如果不相等，证明该锁不属于当前的操作对象，此时不执行删除操作。为保证判断操作和删除操作整体的原子性，这里需要使用 Lua 脚本来执行：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
这段脚本的意思是如果 value 的值与给定的值相同，则执行删除命令，否则直接返回状态码 0 。对应使用 Jedis 实现的代码如下：
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
jedis.eval(script,
Collections.singletonList("LockKey"), // keys的集合
Collections.singletonList(identifier) // args的集合
);
接着再看问题一，问题一最简单的解决方法是：你可以估计业务的最大处理时间，然后保证设置的过期时间大于最大处理时间。但是由于业务会面临各种复杂的情况，因此可能无法保证业务每一次都能在规定的过期时间内处理完成，此时可以使用延长锁时效的策略。
1.3 延长锁时效
延长锁时效的方案如下：假设锁超时时间是 30 秒，此时程序需要每隔一段时间去扫描一下该锁是否还存在，扫描时间需要小于超时时间，通常可以设置为超时时间的 1/3，在这里也就是 10 秒扫描一次。如果锁还存在，则重置其超时时间恢复到 30 秒。通过这种方案，只要业务还没有处理完成，锁就会一直有效；而当业务一旦处理完成，程序也会马上删除该锁。
Redis 的 Java 客户端 Redisson 提供的分布式锁就支持类似的延长锁时效的策略，称为 WatchDog，直译过来就是 “看门狗” 机制。
以上讨论的都是单机环境下的 Redis 分布式锁，而想要保证 Redis 分布式锁是高可用，首先 Redis 得是高可用的，Redis 的高可用模式主要有两种：哨兵模式和集群模式。以下分别进行讨论：
二、哨兵模式与分布式锁
哨兵模式是主从模式的升级版，能够在故障发生时自动进行故障切换，选举出新的主节点。但由于 Redis 的复制机制是异步的，因此在哨兵模式下实现的分布式锁是不可靠的，原因如下：
- 由于主从之间的复制操作是异步的，当主节点上创建好锁后，此时从节点上的锁可能尚未创建。而如果此时主节点发生了宕机，从节点上将不会创建该分布式锁；
- 从节点晋升为主节点后，其他进程（或线程）仍然可以在该新主节点创建分布式锁，此时就存在多个进程（或线程）同时进入了临界区，分布式锁就失效了。
因此在哨兵模式下，无法避免锁失效的问题。因此想要实现高可用的分布式锁，可以采取 Redis 的另一个高可用方案 —— Redis 集群模式。
三、集群模式与分布式锁
3.1 RedLock 方案
想要在集群模式下实现分布式锁，Redis 提供了一种称为 RedLock 的方案，假设我们有 N 个 Redis 实例，此时客户端的执行过程如下：
- 以毫秒为单位记录当前的时间，作为开始时间；
- 接着采用和单机版相同的方式，依次尝试在每个实例上创建锁。为了避免客户端长时间与某个故障的 Redis 节点通讯而导致阻塞，这里采用快速轮询的方式：假设创建锁时设置的超时时间为 10 秒，则访问每个 Redis 实例的超时时间可能在 5 到 50 毫秒之间，如果在这个时间内还没有建立通信，则尝试连接下一个实例；
- 如果在至少 N/2+1 个实例上都成功创建了锁。并且
当前时间 - 开始时间 < 锁的超时时间，则认为已经获取了锁，锁的有效时间等于超时时间 - 花费时间（如果考虑不同 Redis 实例所在服务器的时钟漂移，则还需要减去时钟漂移）； - 如果少于 N/2+1 个实例，则认为创建分布式锁失败，此时需要删除这些实例上已创建的锁，以便其他客户端进行创建。
- 该客户端在失败后，可以等待一个随机的时间后，再次进行重试。
以上就是 RedLock 的实现方案，可以看到主要是由客户端来实现的，并不真正涉及到 Redis 集群相关的功能。因此这里的 N 个 Redis 实例并不要求是一个真正的 Redis 集群，它们彼此之间可以是完全独立的，但由于只需要半数节点获得锁就能真正获得锁，因此其仍然具备容错性和高可用性。后面使用 Redisson 来演示 RedLock 时会再次验证这一点。
3.2 低延迟通讯
另外实现 RedLock 方案的客户端与所有 Redis 实例进行通讯时，必须要保证低延迟，而且最好能使用多路复用技术来保证一次性将 SET 命令发送到所有 Redis 节点上，并获取到对应的执行结果。如果网络延迟较高，假设客户端 A 和 B 都在尝试创建锁：
SET key 随机数A EX 3 NX #A客户端
SET key 随机数B EX 3 NX #B客户端
此时可能客户端 A 在一半节点上创建了锁，而客户端 B 在另外一半节点上创建了锁，那么两个客户端都将无法获取到锁。如果并发很高，则可能存在多个客户端分别在部分节点上创建了锁，而没有一个客户端的数量超过 N/2+1。这也就是上面过程的最后一步中，强调一旦客户端失败后，需要等待一个随机时间后再进行重试的原因，如果是一个固定时间，则所有失败的客户端又同时发起重试，情况就还是一样。
因此最佳的实现就是客户端的 SET 命令能几乎同时到达所有节点，并几乎同时接受到所有执行结果。 想要保证这一点，低延迟的网络通信极为关键，下文介绍的 Redisson 就采用 Netty 框架来保证这一功能的实现。
3.3 持久化与高可用
为了保证高可用，所有 Redis 节点还需要开启持久化。假设不开启持久化，假设进程 A 获得锁后正在处理业务逻辑，此时节点宕机重启，因为锁数据丢失了，其他进程便可以再次创建该锁，因此所有 Redis 节点都需要开启 AOF 的持久化方式。
AOF 默认的同步机制为 everysec，即每秒进程一次持久化，此时能够兼顾性能与数据安全，发生意外宕机的时，最多会丢失一秒的数据。但如果碰巧就是在这一秒的时间内进程 A 创建了锁，并由于宕机而导致数据丢失。此时其他进程还可以创建该锁，锁的互斥性也就失效了。想要解决这个问题有两种方式：
- 方式一：修改 Redis.conf 中
appendfsync的值为always，即每次命令后都进行持久化，此时会降低 Redis 性能，进而也会降低分布式锁的性能，但锁的互斥性得到了绝对的保证； - 方式二：一旦节点宕机了，需要等到锁的超时时间过了之后才进行重启，此时相当于原有锁自然失效（但你首先需要保证业务能在设定的超时时间内完成），这种方案也称为延时重启。