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詳解Redis分布式鎖的原理與實現_Redis

作者：溫故知新之java ? 更新時間： 2022-08-15 編程語言

前言

在單體應用中，如果我們對共享數據不進行加鎖操作，會出現數據一致性問題，我們的解決辦法通常是加鎖。在分布式架構中，我們同樣會遇到數據共享操作問題，此時，我們就需要分布式鎖來解決問題，下面我們一起聊聊使用redis來實現分布式鎖。

使用場景

  • 庫存超賣 比如 5個筆記本 A 看 準備買3個 B 買2個 C 4個 一下單 3+2+4 =9
  • 防止用戶重復下單
  • MQ消息去重
  • 訂單操作變更

為什么要使用分布式鎖

從業務場景來分析，有一個共性，共享資源的競爭，比如庫存商品，用戶，消息，訂單等，這些資源在同一時間點只能有一個線程去操作，并且在操作期間，禁止其他線程操作。要達到這個效果，就要實現共享資源互斥，共享資源串行化。其實，就是對共享資源加鎖的問題。在單應用（單進程多線程）中使用鎖，我們可以使用synchronize、ReentrantLock等關鍵字，對共享資源進行加鎖。在分布式應用（多進程多線程）中，分布式鎖是控制分布式系統之間同步訪問共享資源的一種方式。

如何使用分布式鎖

流程圖

分布式鎖的狀態

  • 客戶端通過競爭獲取鎖才能對共享資源進行操作
  • 當持有鎖的客戶端對共享資源進行操作時
  • 其他客戶端都不可以對這個資源進行操作
  • 直到持有鎖的客戶端完成操作

分布式鎖的特點

互斥性

在任意時刻，只有一個客戶端可以持有鎖（排他性）

高可用，具有容錯性

只要鎖服務集群中的大部分節點正常運行，客戶端就可以進行加鎖解鎖操作

避免死鎖

具備鎖失效機制，鎖在一段時間之后一定會釋放。（正常釋放或超時釋放）

加鎖和解鎖為同一個客戶端

一個客戶端不能釋放其他客戶端加的鎖了

分布式鎖的實現方式（以redis分布式鎖實現為例）

簡單版本

/**
 * 簡單版本
 * @author:liyajie
 * @createTime:2022/6/22 15:42
 * @version:1.0
 */
public class SimplyRedisLock {
    // Redis分布式鎖的key
    public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";

    @Autowired
    StringRedisTemplate template;

    public String index(){

        // 每個人進來先要進行加鎖，key值為"redis_lock"，value隨機生成
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try{
            // 加鎖
            Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value);
            // 加鎖失敗
            if(!flag){
                return "搶鎖失敗！";
            }
            System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
            // 業務邏輯
            String result = template.opsForValue().get("001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
                // 如果在搶到所之后，刪除鎖之前，發生了異常，鎖就無法被釋放，
                // 釋放鎖操作不能在此操作，要在finally處理
                // template.delete(REDIS_LOCK);
                System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件");
                return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件";
            } else {
                System.out.println("購買商品失敗");
            }
            return "購買商品失敗";
        }finally {
            // 釋放鎖
            template.delete(REDIS_LOCK);
        }
    }   
}

該種實現方案比較簡單，但是有一些問題。假如服務運行期間掛掉了，代碼完成了加鎖的處理，但是沒用走的finally部分，即鎖沒有釋放，這樣的情況下，鎖是永遠沒法釋放的。于是就有了改進版本。

進階版本

/**
 * 進階版本
 * @author:liyajie
 * @createTime:2022/6/22 15:42
 * @version:1.0
 */
public class SimplyRedisLock2 {
    // Redis分布式鎖的key
    public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";

    @Autowired
    StringRedisTemplate template;

    public String index(){

        // 每個人進來先要進行加鎖，key值為"redis_lock"，value隨機生成
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try{
            // 加鎖
            Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
            // 加鎖失敗
            if(!flag){
                return "搶鎖失敗！";
            }
            System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
            // 業務邏輯
            String result = template.opsForValue().get("001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
                // 如果在搶到所之后，刪除鎖之前，發生了異常，鎖就無法被釋放，
                // 釋放鎖操作不能在此操作，要在finally處理
                // template.delete(REDIS_LOCK);
                System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件");
                return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件";
            } else {
                System.out.println("購買商品失敗");
            }
            return "購買商品失敗";
        }finally {
            // 釋放鎖
            template.delete(REDIS_LOCK);
        }
    }   
}

這種實現方案，對key增加了一個過期時間，這樣即使服務掛掉，到了過期時間之后，鎖會自動釋放。但是仔細想想，還是有問題。比如key值的過期時間為10s，但是業務處理邏輯需要15s的時間，這樣就會導致某一個線程處理完業務邏輯之后，在釋放鎖，即刪除key的時候，刪除的key不是自己set的，而是其他線程設置的，這樣就會造成數據的不一致性，引起數據的錯誤，從而影響業務。還需要改進。

進階版本2-誰設置的鎖，誰釋放

/**
 * 進階版本2-誰設置的鎖，誰釋放
 * @author:liyajie
 * @createTime:2022/6/22 15:42
 * @version:1.0
 */
public class SimplyRedisLock3 {
    // Redis分布式鎖的key
    public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";

    @Autowired
    StringRedisTemplate template;

    public String index(){

        // 每個人進來先要進行加鎖，key值為"redis_lock"，value隨機生成
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try{
            // 加鎖
            Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
            // 加鎖失敗
            if(!flag){
                return "搶鎖失敗！";
            }
            System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
            // 業務邏輯
            String result = template.opsForValue().get("001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
                // 如果在搶到所之后，刪除鎖之前，發生了異常，鎖就無法被釋放，
                // 釋放鎖操作不能在此操作，要在finally處理
                // template.delete(REDIS_LOCK);
                System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件");
                return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件";
            } else {
                System.out.println("購買商品失敗");
            }
            return "購買商品失敗";
        }finally {
            // 誰加的鎖，誰才能刪除！！！！
            if(template.opsForValue().get(REDIS_LOCK).equals(value)){
                template.delete(REDIS_LOCK);
            }
        }
    }   
}

這種方式解決了因業務復雜，處理時間太長，超過了過期時間，而釋放了別人鎖的問題。還會有其他問題嗎？其實還是有的，finally塊的判斷和del刪除操作不是原子操作，并發的時候也會出問題，并發就是要保證數據的一致性，保證數據的一致性，最好要保證對數據的操作具有原子性。于是還是要改進。

進階版本3-Lua版本

/**
 * 進階版本-Lua版本
 * @author:liyajie
 * @createTime:2022/6/22 15:42
 * @version:1.0
 */
public class SimplyRedisLock3 {
    // Redis分布式鎖的key
    public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";

    @Autowired
    StringRedisTemplate template;

    public String index(){

        // 每個人進來先要進行加鎖，key值為"redis_lock"，value隨機生成
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try{
            // 加鎖
            Boolean flag = template.opsForValue().setIfAbsent(REDIS_LOCK, value,10L, TimeUnit.SECONDS);
            // 加鎖失敗
            if(!flag){
                return "搶鎖失敗！";
            }
            System.out.println( value+ " 搶鎖成功");
            // 業務邏輯
            String result = template.opsForValue().get("001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
                // 如果在搶到所之后，刪除鎖之前，發生了異常，鎖就無法被釋放，
                // 釋放鎖操作不能在此操作，要在finally處理
                // template.delete(REDIS_LOCK);
                System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件");
                return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件";
            } else {
                System.out.println("購買商品失敗");
            }
            return "購買商品失敗";
        }finally {
            // 誰加的鎖，誰才能刪除，使用Lua腳本，進行鎖的刪除
            Jedis jedis = null;
            try{
                jedis = RedisUtils.getJedis();
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] " +
                        "then " +
                        "return redis.call('del',KEYS[1]) " +
                        "else " +
                        "   return 0 " +
                        "end";

                Object eval = jedis.eval(script, Collections.singletonList(REDIS_LOCK), Collections.singletonList(value));
                if("1".equals(eval.toString())){
                    System.out.println("-----del redis lock ok....");
                }else{
                    System.out.println("-----del redis lock error ....");
                }
            }catch (Exception e){

            }finally {
                if(null != jedis){
                    jedis.close();
                }
            }
        }
    }   
}

這種方式，規定了誰上的鎖，誰才能刪除，并且解決了刪除操作沒有原子性問題。但還沒有考慮緩存，以及Redis集群部署下，異步復制造成的鎖丟失：主節點沒來得及把剛剛set進來這條數據給從節點，就掛了。所以還得改進。

終極進化版

/**
 * 終極進化版
 * @author:liyajie
 * @createTime:2022/6/22 15:42
 * @version:1.0
 */
public class SimplyRedisLock5 {
    // Redis分布式鎖的key
    public static final String REDIS_LOCK = "redis_lock";

    @Autowired
    StringRedisTemplate template;

    @Autowired
    Redisson redisson;

    public String index(){

        RLock lock = redisson.getLock(REDIS_LOCK);
        lock.lock();
        // 每個人進來先要進行加鎖，key值為"redis_lock"
        String value = UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
        try {
            String result = template.opsForValue().get("001");
            int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            if (total > 0) {
                // 如果在此處需要調用其他微服務，處理時間較長。。。
                int realTotal = total - 1;
                template.opsForValue().set("001", String.valueOf(realTotal));
                System.out.println("購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件");
                return "購買商品成功，庫存還剩：" + realTotal + "件";
            } else {
                System.out.println("購買商品失敗");
            }
            return "購買商品失敗";
        }finally {
            if(lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()){
                lock.unlock();
            }
        }
    }   
}

這種實現方案，底層封裝了多節點redis實現的分布式鎖算法，有效防止單點故障，感興趣的可以去研究一下。

總結

分析問題的過程，也是解決問題的過程，也能鍛煉自己編寫代碼時思考問題的方式和角度。

原文鏈接：https://juejin.cn/post/7111981349166120968

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