1. Redis? ?? ??? ??? ?????

?? ??? ??? ??

?? ??? ?? ????? ?? ?? ??? ??? ??? ??? ??? ????. 分布式鎖。

與分布式鎖相對(duì)就的是單機(jī)鎖，我們?cè)趯?xiě)多線程程序時(shí)，避免同時(shí)操作一個(gè)共享變量產(chǎn)生數(shù)據(jù)問(wèn)題，通常會(huì)使用一把鎖來(lái)互斥以保證共享變量的正確性，其使用范圍是在同一個(gè)進(jìn)程中。如果換做是多個(gè)進(jìn)程，需要同時(shí)操作一個(gè)共享資源，如何互斥呢？現(xiàn)在的業(yè)務(wù)應(yīng)用通常是微服務(wù)架構(gòu)，這也意味著一個(gè)應(yīng)用會(huì)部署多個(gè)進(jìn)程，多個(gè)進(jìn)程如果需要修改MySQL中的同一行記錄，為了避免操作亂序?qū)е屡K數(shù)據(jù)，此時(shí)就需要引入分布式鎖了。

想要實(shí)現(xiàn)分布式鎖，必須借助一個(gè)外部系統(tǒng)，所有進(jìn)程都去這個(gè)系統(tǒng)上申請(qǐng)加鎖。這個(gè)外部系統(tǒng)必須具有互斥能力，也就是說(shuō)，如果兩個(gè)請(qǐng)求同時(shí)到達(dá)，系統(tǒng)只會(huì)成功地為一個(gè)進(jìn)程加鎖，而另一個(gè)進(jìn)程會(huì)失敗。這個(gè)外部系統(tǒng)可以是數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以是Redis或Zookeeper，但為了追求性能，我們通常會(huì)選擇使用Redis或Zookeeper來(lái)做。

Redis可以作為一個(gè)共享存儲(chǔ)系統(tǒng)，多個(gè)客戶端可以共享訪問(wèn)，因此可以被用來(lái)保存分布式鎖。而且 Redis 的讀寫(xiě)性能高，可以應(yīng)對(duì)高并發(fā)的鎖操作場(chǎng)景。這篇文章的重點(diǎn)在于介紹如何使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖，并探討在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中可能會(huì)遇到的問(wèn)題。

分布式鎖如何實(shí)現(xiàn)

作為分布式鎖實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的共享存儲(chǔ)系統(tǒng)，Redis可以使用鍵值對(duì)來(lái)保存鎖變量，在接收和處理不同客戶端發(fā)送的加鎖和釋放鎖的操作請(qǐng)求。那么，鍵值對(duì)的鍵和值具體是怎么定的呢？我們要賦予鎖變量一個(gè)變量名，把這個(gè)變量名作為鍵值對(duì)的鍵，而鎖變量的值，則是鍵值對(duì)的值，這樣一來(lái)，Redis就能保存鎖變量了，客戶端也就可以通過(guò)Redis的命令操作來(lái)實(shí)現(xiàn)鎖操作。

想要實(shí)現(xiàn)分布式鎖，必須要求Redis有互斥的能力?？梢允褂肧ETNX命令，其含義是SET IF NOT EXIST，即如果key不存在，才會(huì)設(shè)置它的值，否則什么也不做。實(shí)現(xiàn)一種分布式鎖的方法是，兩個(gè)客戶端進(jìn)程互斥地執(zhí)行該命令。

以下展示了Redis使用key/value對(duì)保存鎖變量，以及兩個(gè)客戶端同時(shí)請(qǐng)求加鎖的操作過(guò)程。

加鎖操作完成后，加鎖成功的客戶端，就可以去操作共享資源，例如，修改MySQL的某一行數(shù)據(jù)。操作完成后，還要及時(shí)釋放鎖，給后來(lái)者讓出操作共享資源的機(jī)會(huì)。如何釋放鎖呢？直接使用DEL命令刪除這個(gè)key即可。這個(gè)邏輯非常簡(jiǎn)單，整體的流程寫(xiě)成偽代碼就是下面這樣。

// 加鎖
SETNX lock_key 1
// 業(yè)務(wù)邏輯
DO THINGS
// 釋放鎖
DEL lock_key

但是，以上實(shí)現(xiàn)存在一個(gè)很大的問(wèn)題，當(dāng)客戶端1拿到鎖后，如果發(fā)生下面的場(chǎng)景，就會(huì)造成死鎖。

程序處理業(yè)務(wù)邏輯異常，沒(méi)及時(shí)釋放鎖進(jìn)程掛了，沒(méi)機(jī)會(huì)釋放鎖

以上情況會(huì)導(dǎo)致已經(jīng)獲得鎖的客戶端一直占用鎖，其他客戶端永遠(yuǎn)無(wú)法獲取到鎖。

如何避免死鎖

為了解決以上死鎖問(wèn)題，最容易想到的方案是在申請(qǐng)鎖時(shí)，在Redis中實(shí)現(xiàn)時(shí)，給鎖設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間，假設(shè)操作共享資源的時(shí)間不會(huì)超過(guò)10s，那么加鎖時(shí)，給這個(gè)key設(shè)置10s過(guò)期即可。

但以上操作還是有問(wèn)題，加鎖、設(shè)置過(guò)期時(shí)間是2條命令，有可能只執(zhí)行了第一條，第二條卻執(zhí)行失敗，例如：

1.SETNX執(zhí)行成功，執(zhí)行EXPIRE時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，執(zhí)行失敗
2.SETNX執(zhí)行成功，Redis異常宕機(jī)，EXPIRE沒(méi)有機(jī)會(huì)執(zhí)行
3.SETNX執(zhí)行成功，客戶端異常崩潰，EXPIRE沒(méi)有機(jī)會(huì)執(zhí)行

總之這兩條命令如果不能保證是原子操作，就有潛在的風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致過(guò)期時(shí)間設(shè)置失敗，依舊有可能發(fā)生死鎖問(wèn)題

?? ??? ??? ??? ?????. ?? ??? ????? ??? ?, ?? ??? ??? ???? ???? ??? ??? ???? ?? ????? ??? ???? ???? ?????. ?? ??? ?? ??? ??? ???? ?? ????. ?? ???? ??? ???? ?? ?? ????? ?? ?? ??? ?? ???? ? ????? ???? ???? ??????? ????? ??????? ???????. ?? ??? ??????? ?? ????? ????? ????? ???. ?? ????? MySQL?? ??? ??? ?? ???? ?? ?? ??? ???? ?? ???? ?? ???? ????? ??? ?????. ?? ??? ???? ?? ????.

Think ?? ??? ????? ?? ???? ???? ?? ?? ????? ? ????? ???? ??? ?????. ? ?? ???? ?? ?????? ???. ?, ? ??? ??? ???? ???? ? ????? ????? ??? ?? ????? ?????. ??? ?? ???? ??????, Redis ?? Zookeeper? ? ? ???, ??? ???? ?? ????? Redis ?? Zookeeper? ?????.

Redis? ?? ???? ????? ??? ? ???, ?? ?????? ???? ??? ? ???? ?? ??? ???? ? ??? ? ????. ?? Redis? ?? ? ?? ??? ???? ???? ?? ?? ?? ????? ??? ? ????. ? ??? ??? Redis? ???? ?? ??? ???? ??? ???? ?? ???? ?? ??? ? ?? ??? ???? ????.

?? ?? ?? ??

1. ?? ?? ??? ?? ???? ???? Redis? ?-? ?? ???? ?? ??? ???? ?? ??????? ?? ?? ? ?? ??? ???? ??? ? ????. ???? ?-? ?? ?? ?? ??? ?????? ?? ??? ?? ??? ???? ? ?? ????? ?-? ?? ?? ???? ??, ?? ??? ?? ?-? ?? ?? ???. ?? ??? Redis? lock ?? ? ?????? Redis ?? ??? ?? ?? ??? ??? ? ????.

   ???? ??? ????? Redis? ?? ?? ??? ??? ???. SET IF NOT EXIST? ???? SETNX ??? ??? ? ????. ?, ?? ??? ?? ?? ???? ??? ??? ?? ??? ???? ????. ?? ??? ? ????? ????? ?? ???? ??? ????? ?? ?????. ??????? Redis? ?/? ?? ???? ?? ??? ???? ??? ??? ??? ???? ? ?????? ?? ????? ?????. ????????Add ?? ??? ??? ? ????? ?? ?????? ?? ???? ??? ? ????. ?? ?? MySQL? ?? ??? ?? ??? ? ????. ??? ??? ?, ????? ?? ???? ??? ? ?? ??? ???? ?? ??? ?? ???? ???. ??? ???? ??? ?????? ? ?? ????? DEL ??? ?????. ??? ?? ?????. ?? ??? ??? ?? ????? ??? ????. ??

   //釋放鎖 比較unique_value是否相等，避免誤釋放
   if redis.get("key") == unique_value then
       return redis.del("key")

   ????? ? ???? ? ??? ????. ????? 1? ??? ??? ? ?? ????? ???? ?? ??? ?????. ????????? ???? ?? ??? ???? ??? ??? ???? ????. ????? ???? ??? ??? ??? ????. ?? ???? ?? ??? ??? ?????? ?? ??? ???? ???. ?? ?????? ??? ?? ? ????. ??????????? ??? ?????????? ???? ??? ???? ?? ???? ?? ?? ???? ??? ???? Redis?? ??? ? ??? ?? ??? ???? ???? ?????. ?? ??? ?? ??? 10?? ???? ????. ?? ?? ?? ? ? ?? ?? ??? 10?? ???? ???. ??????? ? ???? ??? ??? ????. ?? ? ?? ?? ??? ? ?? ?????. ? ?? ??? ???? ? ?? ??? ??? ? ????. ?: ???? ??1. SETNX? ????? ?????? ???? ??? ?? EXPIRE? ???
   2. SETNX? ????? ?????? Redis? ?????? ???? EXPIRE? ??? ??? ???
   3. ?????? ?????? ???? EXPIRE? ??? ??? ?????. ?????? ??? ???, ? ? ??? ??? ???? ??? ? ??? ?? ?? ??? ???? ?? ?? ??? ?? ??? ??? ????< /??>. ??? Redis? SET ??? ????? ???? SET? ??? EXPIRE ??? ??? ? ????. ?? ?? ?? ??? ?? ?? ??? 10?? ?????. . ??????SET lock_key 1 EX 10 NX?????????? ???? ??? ?????? ??? ?? ??? ??????. ?? ????? ??? ???. ??????????????????? 1? ????? ??? ?? ??? ??? ???????

2. 客戶端1操作共享資源耗時(shí)太久，超過(guò)了鎖的過(guò)期時(shí)間，鎖失效（鎖被自動(dòng)釋放）

3. 客戶端2加鎖成功，開(kāi)始操作共享資源

4. 客戶端1操作共享資源完成，在finally塊中手動(dòng)釋放鎖，但此時(shí)它釋放的是客戶端2的鎖。

這里存在兩個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題：

• 鎖過(guò)期

• 釋放了別人的鎖

第1個(gè)問(wèn)題是評(píng)估操作共享資源的時(shí)間不準(zhǔn)確導(dǎo)致的，如果只是一味增大過(guò)期時(shí)間，只能緩解問(wèn)題降低出現(xiàn)問(wèn)題的概率，依舊無(wú)法徹底解決問(wèn)題。原因在于客戶端在拿到鎖之后，在操作共享資源時(shí)，遇到的場(chǎng)景是很復(fù)雜的，既然是預(yù)估的時(shí)間，也只能是大致的計(jì)算，不可能覆蓋所有導(dǎo)致耗時(shí)變長(zhǎng)的場(chǎng)景。

第二個(gè)問(wèn)題在于解鎖操作是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，因?yàn)樗且环N不加區(qū)分地釋放鎖的操作，沒(méi)有對(duì)鎖的所有權(quán)進(jìn)行檢查。如何解決呢？

鎖被別人給釋放了

解決辦法是，客戶端在加鎖時(shí)，設(shè)置一個(gè)只有自己知道的唯一標(biāo)識(shí)進(jìn)去，例如可以是自己的線程ID，如果是redis實(shí)現(xiàn)，就是SET key unique_value EX 10 NX。之后在釋放鎖時(shí)，要先判斷這把鎖是否歸自己持有，只有是自己的才能釋放它。

//釋放鎖 比較unique_value是否相等，避免誤釋放
if redis.get("key") == unique_value then
    return redis.del("key")

這里釋放鎖使用的是GET + DEL兩條命令，這時(shí)又會(huì)遇到原子性問(wèn)題了。

1. 客戶端1執(zhí)行GET，判斷鎖是自己的

2. 客戶端2執(zhí)行了SET命令，強(qiáng)制獲取到鎖（雖然發(fā)生概念很低，但要嚴(yán)謹(jǐn)考慮鎖的安全性）

3. 客戶端1執(zhí)行DEL，卻釋放了客戶端2的鎖

由此可見(jiàn)，以上GET + DEL兩個(gè)命令還是必須原子的執(zhí)行才行。怎樣原子執(zhí)行兩條命令呢？答案是Lua腳本，可以把以上邏輯寫(xiě)成Lua腳本，讓Redis執(zhí)行。因?yàn)镽edis處理每個(gè)請(qǐng)求是單線程執(zhí)行的，在執(zhí)行一個(gè)Lua腳本時(shí)其它請(qǐng)求必須等待，直到這個(gè)Lua腳本處理完成，這樣一來(lái)GET+DEL之間就不會(huì)有其他命令執(zhí)行了。

以下是使用Lua腳本（unlock.script）實(shí)現(xiàn)的釋放鎖操作的偽代碼，其中，KEYS[1]表示lock_key，ARGV[1]是當(dāng)前客戶端的唯一標(biāo)識(shí)，這兩個(gè)值都是我們?cè)趫?zhí)行 Lua腳本時(shí)作為參數(shù)傳入的。

//Lua腳本語(yǔ)言，釋放鎖 比較unique_value是否相等，避免誤釋放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

最后我們執(zhí)行以下命令，即可

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

這樣一路優(yōu)先下來(lái)，整個(gè)加鎖、解鎖流程就更嚴(yán)謹(jǐn)了，先小結(jié)一下，基于Redis實(shí)現(xiàn)的分布式鎖，一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧鞒倘缦拢?/p>

1. 加鎖時(shí)要設(shè)置過(guò)期時(shí)間SET lock_key unique_value EX expire_time NX

2. 操作共享資源

3. 釋放鎖：Lua腳本，先GET判斷鎖是否歸屬自己，再DEL釋放鎖

有了這個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)逆i模型，我們還需要重新思考之前的那個(gè)問(wèn)題，鎖的過(guò)期時(shí)間不好評(píng)估怎么辦。

如何確定鎖的過(guò)期時(shí)間

前面提到過(guò)，過(guò)期時(shí)間如果評(píng)估得不好，這個(gè)鎖就會(huì)有提前過(guò)期的風(fēng)險(xiǎn)，一種妥協(xié)的解決方案是，盡量冗余過(guò)期時(shí)間，降低鎖提前過(guò)期的概率，但這個(gè)方案并不能完美解決問(wèn)題。是否可以設(shè)置這樣的方案，加鎖時(shí)，先設(shè)置一個(gè)預(yù)估的過(guò)期時(shí)間，然后開(kāi)啟一個(gè)守護(hù)線程，定時(shí)去檢測(cè)這個(gè)鎖的失效時(shí)間，如果鎖快要過(guò)期了，操作共享資源還未完成，那么就自動(dòng)對(duì)鎖進(jìn)行續(xù)期，重新設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

Redisson是一個(gè)已封裝好這些工作的庫(kù)，可以說(shuō)是一種非常優(yōu)秀的解決方案。Redisson是一個(gè)Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的Redis SDK客戶端，在使用分布式鎖時(shí)，它就采用了自動(dòng)續(xù)期的方案來(lái)避免鎖過(guò)期，這個(gè)守護(hù)線程我們一般叫它看門(mén)狗線程。這個(gè)SDK提供的API非常友好，它可以像操作本地鎖一樣操作分布式鎖?？蛻舳艘坏┘渔i成功，就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)watch dog看門(mén)狗線程，它是一個(gè)后臺(tái)線程，會(huì)每隔一段時(shí)間（這段時(shí)間的長(zhǎng)度與設(shè)置的鎖的過(guò)期時(shí)間有關(guān)）檢查一下，如果檢查時(shí)客戶端還持有鎖key（也就是說(shuō)還在操作共享資源），那么就會(huì)延長(zhǎng)鎖key的生存時(shí)間。

那如果客戶端在加鎖成功后就宕機(jī)了呢？宕機(jī)了那么看門(mén)狗任務(wù)就不存在了，也就無(wú)法為鎖續(xù)期了，鎖到期自動(dòng)失效。

Redis的部署方式對(duì)鎖的影響

上面討論的情況，都是鎖在單個(gè)Redis 實(shí)例中可能產(chǎn)生的問(wèn)題，并沒(méi)有涉及到Redis的部署架構(gòu)細(xì)節(jié)。

Redis發(fā)展到現(xiàn)在，幾種常見(jiàn)的部署架構(gòu)有：

• ?? ?? ??,

• ???-???? ??,

• ???? ??,

• ????? ???-???? ??? ?????. e ????+ ??? ?? ???? ???? ??? Redis ??? ?? ??? ?????? ????. ???? ???-???? ????? ???? ??? ? ????? ???? ??? ?? ???? ???? ???. ???-???? + ??? ??? ???? ???? ?????? ??? ? ???? ?? ?? ??? ??? ? ??? ????. ????? ??? ???? ????? ???? ???? ?? ???? ?? ?????. ???? ???-???? ??? ???? ?? ??? ??? ????????

Imagine ??? ????: 一般會(huì)采用主從集群+哨兵的模式部署，哨兵的作用就是監(jiān)測(cè)redis節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)。普通的主從模式，當(dāng)master崩潰時(shí)，需要手動(dòng)切換讓slave成為master，使用主從+哨兵結(jié)合的好處在于，當(dāng)master異常宕機(jī)時(shí)，哨兵可以實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)切換，把slave提升為新的master，繼續(xù)提供服務(wù)，以此保證可用性。那么當(dāng)主從發(fā)生切換時(shí)，分布式鎖依舊安全嗎？

想像這樣的場(chǎng)景：

1. 客戶端1在master上執(zhí)行SET命令，加鎖成功

2. 此時(shí)，master異常宕機(jī)，SET命令還未同步到slave上（主從復(fù)制是異步的）

3. 哨兵將slave提升為新的master，但這個(gè)鎖在新的master上丟失了，導(dǎo)致客戶端2來(lái)加鎖成功了，兩個(gè)客戶端共同操作共享資源

可見(jiàn)，當(dāng)引入Redis副本后，分布式鎖還是可能受到影響。即使Redis通過(guò)sentinel保證高可用，如果這個(gè)master節(jié)點(diǎn)由于某些原因發(fā)生了主從切換，那么就會(huì)出現(xiàn)鎖丟失的情況。

集群模式+Redlock實(shí)現(xiàn)高可靠的分布式鎖

為了避免Redis實(shí)例故障而導(dǎo)致的鎖無(wú)法工作的問(wèn)題，Redis的開(kāi)發(fā)者 Antirez提出了分布式鎖算法Redlock。Redlock算法的基本思路，是讓客戶端和多個(gè)獨(dú)立的Redis實(shí)例依次請(qǐng)求加鎖，如果客戶端能夠和半數(shù)以上的實(shí)例成功地完成加鎖操作，那么我們就認(rèn)為，客戶端成功地獲得分布式鎖了，否則加鎖失敗。這樣一來(lái)，即使有單個(gè)Redis實(shí)例發(fā)生故障，因?yàn)殒i變量在其它實(shí)例上也有保存，所以，客戶端仍然可以正常地進(jìn)行鎖操作，鎖變量并不會(huì)丟失。

來(lái)具體看下Redlock算法的執(zhí)行步驟。Redlock算法的實(shí)現(xiàn)要求Redis采用集群部署模式，無(wú)哨兵節(jié)點(diǎn)，需要有N個(gè)獨(dú)立的Redis實(shí)例（官方推薦至少5個(gè)實(shí)例）。接下來(lái)，我們可以分成3步來(lái)完成加鎖操作。

第一步是，客戶端獲取當(dāng)前時(shí)間。

第二步是，客戶端按順序依次向N個(gè)Redis實(shí)例執(zhí)行加鎖操作。

這里的加鎖操作和在單實(shí)例上執(zhí)行的加鎖操作一樣，使用SET命令，帶上NX、EX/PX選項(xiàng)，以及帶上客戶端的唯一標(biāo)識(shí)。當(dāng)然，如果某個(gè)Redis實(shí)例發(fā)生故障了，為了保證在這種情況下，Redlock算法能夠繼續(xù)運(yùn)行，我們需要給加鎖操作設(shè)置一個(gè)超時(shí)時(shí)間。如果客戶端在和一個(gè)Redis實(shí)例請(qǐng)求加鎖時(shí)，一直到超時(shí)都沒(méi)有成功，那么此時(shí)，客戶端會(huì)和下一個(gè)Redis實(shí)例繼續(xù)請(qǐng)求加鎖。一般需要將加鎖操作的超時(shí)時(shí)間設(shè)置為鎖的有效時(shí)間的一小部分，通常約為幾十毫秒。

第三步是，一旦客戶端完成了和所有Redis實(shí)例的加鎖操作，客戶端就要計(jì)算整個(gè)加鎖過(guò)程的總耗時(shí)。

客戶端只有在滿足兩個(gè)條件時(shí)，才能認(rèn)為是加鎖成功，條件一是客戶端從超過(guò)半數(shù)（大于等于 N/2+1）的Redis實(shí)例上成功獲取到了鎖；條件二是客戶端獲取鎖的總耗時(shí)沒(méi)有超過(guò)鎖的有效時(shí)間。

為何只有在大多數(shù)實(shí)例加鎖成功時(shí)才能算操作成功？事實(shí)上，多個(gè)Redis實(shí)例一起使用組成了一個(gè)分布式系統(tǒng)。在分布式系統(tǒng)中總會(huì)出現(xiàn)異常節(jié)點(diǎn)，所以在談?wù)摲植际较到y(tǒng)時(shí)，需要考慮異常節(jié)點(diǎn)達(dá)到多少個(gè)，也依舊不影響整個(gè)系統(tǒng)的正確運(yùn)行。這是一個(gè)分布式系統(tǒng)的容錯(cuò)問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題的結(jié)論是：如果只存在故障節(jié)點(diǎn)，只要大多數(shù)節(jié)點(diǎn)正常，那么整個(gè)系統(tǒng)依舊可以提供正確服務(wù)。

在滿足了這兩個(gè)條件后，我們需要重新計(jì)算這把鎖的有效時(shí)間，計(jì)算的結(jié)果是鎖的最初有效時(shí)間減去客戶端為獲取鎖的總耗時(shí)。如果鎖的有效時(shí)間已經(jīng)來(lái)不及完成共享數(shù)據(jù)的操作了，我們可以釋放鎖，以免出現(xiàn)還沒(méi)完成共享資源操作，鎖就過(guò)期了的情況

??????? 1? ????? SET ??? ???? ??? ??????????????? ???? ?????? ?????? SET ??? ?? ????? ?????. ??????(???-???? ??? ???????) ???????? Sentinel? ????? ? ???? ????? ? ????? ??? ???? ????? 2? ????? ??? ??????. , ? ?????? ?? ??????. ?? ???????

??Redis ???? ???? ?? ??? ??? ??? ?? ? ??? ? ? ????. Redis? Sentinel? ?? ????? ?????? ?? ??? ??? ??? ???-????? ???? ??? ?????. ???????? ?? + Redlock? ???? ?? ?? ??? ?????????Redis ???? ??? ?? ?? ?? ??? ???? ?? Redis ??? Antirez? ?? ?? ???? Redlock? ??????. Redlock ????? ?? ????? ?????? ?? ?? ???? Redis ????? ????? ??? ????? ?? ????. ?????? ????? ?? ???? ?? ??? ????? ??? ? ??? ?????? ????? ?? ??? ??? ??? ?????. ?? ??? ???? ??? ??? ?????. ??? ?? ??? Redis ????? ?????? ?? ??? ?? ?????? ????? ?????? ????? ?? ??? ??? ? ??? ?? ??? ???? ????. ????Redlock ????? ?? ??? ??? ???????. Redlock ????? ????? Redis? ??? ?? ?? ???? ?? ??? ???? N?? ?? Redis ????(????? ?? 5? ???? ??)? ???? ???. ???? 3??? ?? ??? ??? ? ????. ??????????? ? ?? ??? ?????? ?? ??? ?? ????. ????? ?? ??? ?????? N Redis ????? ?? ?? ??? ????? ???? ????. ??????? ?? ??? ?? ?????? ???? ?? ??? ???? NX, EX/PX ?? ? ?????? ?? ???? ?? SET ??? ?????. ?? Redis ????? ???? ?? Redlock ????? ?? ??? ? ??? ??? ?? ??? ?? ?? ??? ???? ???. ?????? ?? ???? Redis ????? ?? ?? ??? ???? ?? ?????? ?? Redis ????? ???? ??? ?????. ????? ?? ??? ?? ??? ?? ?? ??? ?? ??(?? ?? ??? ??)?? ???? ???. ????? ?? ??? ?????? ?? Redis ????? ?? ?? ??? ???? ?????? ?? ?? ????? ??? ? ??? ???? ??? ????. ?????????? ? ?? ??? ???? ???? ??? ??? ??? ??? ? ????. ? ?? ??? ?????? ?? ??(N/2+1 ??)?? ??? ????? ????? ????. Redis ???? ? ?? ??? ?????? ??? ???? ? ??? ? ??? ??? ?? ??? ???? ??? ?????. ???????? ????? ????? ?? ???? ??? ??? ??? ??? ? ?? ??? ?????? ??? ?? Redis ????? ?? ???? ?? ???? ?????. ?? ????? ?? ??? ??? ?? ??? ?? ???? ?? ???? ? ?? ???? ??? ??? ??? ?? ?? ??? ??? ? ? ??? ???? ???. ?? ?? ???? ???? ?????. ? ??? ??? ??? ????. ??? ?? ??? ??? ???? ??? ??? ? ?? ???? ??? ????? ???? ??? ? ????. ????? ? ?? ??? ??? ? ?? ?? ??? ?? ???? ???. ?? ??? ??? ?? ?? ???? ?????? ??? ???? ? ??? ? ??? ? ????. ??? ?? ??? ?? ??? ?? ??? ??? ??? ? ?? ?? ?? ??? ??? ???? ?? ??? ???? ?? ???? ?? ??? ??? ? ????. ??

當(dāng)然，如果客戶端在和所有實(shí)例執(zhí)行完加鎖操作后，沒(méi)能同時(shí)滿足這兩個(gè)條件，那么，客戶端就要向所有Redis節(jié)點(diǎn)發(fā)起釋放鎖的操作。為什么釋放鎖，要操作所有的節(jié)點(diǎn)呢，不能只操作那些加鎖成功的節(jié)點(diǎn)嗎？因?yàn)樵谀骋粋€(gè)Redis節(jié)點(diǎn)加鎖時(shí)，可能因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)原因?qū)е录渔i失敗，例如一個(gè)客戶端在一個(gè)Redis實(shí)例上加鎖成功，但在讀取響應(yīng)結(jié)果時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題導(dǎo)致讀取失敗，那這把鎖其實(shí)已經(jīng)在Redis上加鎖成功了。所以釋放鎖時(shí)，不管之前有沒(méi)有加鎖成功，需要釋放所有節(jié)點(diǎn)上的鎖以保證清理節(jié)點(diǎn)上的殘留的鎖。

在Redlock算法中，釋放鎖的操作和在單實(shí)例上釋放鎖的操作一樣，只要執(zhí)行釋放鎖的 Lua腳本就可以了。如果N個(gè)Redis實(shí)例中超過(guò)一半的實(shí)例正常工作，就能確保分布式鎖正常運(yùn)作。為了提高分布式鎖的可靠性，您可以在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中使用Redlock算法。

二、代碼實(shí)現(xiàn)Redis分布式鎖

1.SpringBoot整合redis用到最多的當(dāng)然屬于我們的老朋友RedisTemplate，pom依賴如下：

<!-- springboot整合redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.Redis配置類:

package com.example.redisdemo.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * @description: Redis配置類
 * @author Keson
 * @date 21:20 2022/11/14
 * @Param
 * @return
 * @version 1.0
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory lettuceConnectionFactory) {
        // 設(shè)置序列化
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // 配置redisTemplate
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(lettuceConnectionFactory);
        RedisSerializer<?> stringSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(stringSerializer);// key序列化
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// value序列化
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringSerializer);// Hash key序列化
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);// Hash value序列化
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

3.Service層面

package com.example.redisdemo.service;

import com.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;
import java.util.concurrent.Callable;

/**
 * @author Keson
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2022/11/14 15:12
 */
public interface RedisService {

    <T> T callWithLock(CustomerBalance customerBalance, Callable<T> callable) throws Exception;
}

package com.example.redisdemo.service.impl;

import com.example.redisdemo.entity.CustomerBalance;
import com.example.redisdemo.service.RedisService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisStringCommands;
import org.springframework.data.redis.connection.ReturnType;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.types.Expiration;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author Keson
 * @version 1.0
 * @description: TODO Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖
 * @date 2022/11/14 15:13
 */
@Service
@Slf4j
public class RedisServiceImpl implements RedisService {

    //設(shè)置默認(rèn)過(guò)期時(shí)間
    private final static int DEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME = 20;
    //自定義lock key前綴
    private final static String LOCK_PREFIX = "LOCK:CUSTOMER_BALANCE";

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public <T> T callWithLock(CustomerBalance customerBalance, Callable<T> callable) throws Exception{
        //自定義lock key
        String lockKey = getLockKey(customerBalance.getCustomerNumber(), customerBalance.getSubAccountNumber(), customerBalance.getCurrencyCode());
        //將UUID當(dāng)做value，確保唯一性
        String lockReference = UUID.randomUUID().toString();

        try {
            if (!lock(lockKey, lockReference, DEFAULT_LOCK_EXPIRY_TIME, TimeUnit.SECONDS)) {
                throw new Exception("lock加鎖失敗");
            }
            return callable.call();
        } finally {
            unlock(lockKey, lockReference);
        }
    }

    //定義lock key
    String getLockKey(String customerNumber, String subAccountNumber, String currencyCode) {
        return String.format("%s:%s:%s:%s", LOCK_PREFIX, customerNumber, subAccountNumber, currencyCode);
    }

    //redis加鎖
    private boolean lock(String key, String value, long timeout, TimeUnit timeUnit) {
        Boolean locked;
        try {
            //SET_IF_ABSENT --> NX: Only set the key if it does not already exist.
            //SET_IF_PRESENT --> XX: Only set the key if it already exist.
            locked = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
                    connection.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
                            Expiration.from(timeout, timeUnit), RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT));
        } catch (Exception e) {
            log.error("Lock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);
            locked = false;
        }
        return locked != null && locked;
    }

    //redis解鎖
    private boolean unlock(String key, String value) {
        try {
            //使用lua腳本保證刪除的原子性，確保解鎖
            String script = "if redis.call(&#39;get&#39;, KEYS[1]) == ARGV[1] " +
                            "then return redis.call(&#39;del&#39;, KEYS[1]) " +
                            "else return 0 end";
            Boolean unlockState = (Boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection ->
                    connection.eval(script.getBytes(), ReturnType.BOOLEAN, 1,
                            key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), value.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));
            return unlockState == null || !unlockState;
        } catch (Exception e) {
            log.error("unLock failed for redis key: {}, value: {}", key, value);
            return false;
        }
    }
}

4.業(yè)務(wù)調(diào)用實(shí)現(xiàn)分布式鎖示例：

    @Override
    public int updateById(CustomerBalance customerBalance) throws Exception {
        return redisService.callWithLock(customerBalance, ()-> customerBalanceMapper.updateById(customerBalance));
    }

? ??? Redis? ???? SpringBoot?? ?? ??? ???? ??? ?? ?????. ??? ??? PHP ??? ????? ?? ?? ??? ?????!