Redis的使用（五）常见使用场景-分布式锁实现原理

1.绪论

为了解决并发问题，我们可以通过加锁的方式来保证数据的一致性，比如java中的synchronize关键字或者ReentrantLock，但是他们只能在同一jvm进程上加锁。现在的项目基本上都是分布式系统，如何对多个java实例进行加锁，这就需要用到分布式锁。分布式锁可以由多种实现方式，本文将要介绍的就是采用redis实现的方式。

2.分布式锁简单实现

2.1 基本原理

redis的分布式锁实现其实是由redis中的setnx命令来实现的，当线程1需要获取锁时，只需要调用setnx lockkey val，如果设置成功，便表示加锁成功。线程2到达时，同样调用setnx lockkey val方法，但是发现redis中已经存在lockkey时，便加锁失败。线程1执行完业务逻辑过后，便可以调用del key删除对应的key，这样便完成解锁。

setnx key val 表示当redis中不存在这个key便设置成功，否者设置失败。

3.如果set key成功，但是del key失败怎么办

3.1 问题

如果线程1在setnx key val调用成功过后，并且执行完业务逻辑，宕机了，此时相当于key便一直存在redis中，这样其他线程便一直不能获取到锁，导致死锁。

3.2 解决方案

我们可以在给key设置一个过期时间，这样利用redis过期策略进行兜底，就算线程1set key成功后宕机了，因为有过期时间，也能保证在一段时间后，这个key会被删除掉。

setnx key val
expire key timeout

可以看出可以使用上面两个命令，来对key设置过期时间，但是还是有问题，就是set key和expire key之间不是一个原子操作，这样会导致在加锁的时候会有并发问题。所以，我们相当redis中的lua脚本，来保证set key和expire key之间是一个原子操作。对于string字符串，redis提供了一个符合命令，来实现上面两个命令的功能：

set key val NX PX timeout

4 如何解决锁误删问题并实现可重入锁功能

4.1 问题描述

4.1.1 锁误删问题

1.线程1获取到锁，过后，由于设置了可以的超时时间，锁过期。

2.线程2来获取锁便能获取成功。

3.线程1执行完成，释放锁，调用del key，删除key成功。

4.线程3加锁，set key成功，但是此时线程2还在执行。

其实上面本质上就是线程释放了不是自己加的锁。

4.1.2 可重入锁

在java中的reentrantLock和syncronized都有可重入功能，即线程在获取到锁过后，能够再次获取当前锁，并且可冲入次数加1，如果释放锁时，可重入次数减1。

4.2 解决方案

既然上面线程释放了不是自己加的锁导致锁误删问题，我们可以在加锁是将线程id，记录到key中，这样，每次释放锁的时候，判断一下是否是本线程程加的锁，如果不是便直接返回，如果是便释放锁，就可以了。

而对于可重入问题，我们在记录线程id的时候，我们可以记录一下重入次数，每次重入的时候，重入加1，释放锁的时候，重入次数减1，减为0便删除key就可以了。

针对上面两点，我们可以采用hash结构来存储key，其中field为线程id，value为重入次数。

所以加锁变为:

//获取重入次数
local time  = hget key threadId
//如果未加锁,设置重入次数为1
if(nil == time) thenhset key threadId 1
//如果已经加锁，设置重入次数自增
else hincr key threadId
end
expire key 过期时间

释放锁为

//获取可重入次数
local time = hget key threadId
//如果没有threadId这个feild，表示该key已经过期，不用删除
if(nil = time) then return 0
end
//表示当前只加锁了一次，删除锁
if (time < 2) thendel key
else
//否者重入次数减1hincr key threadId -1
end

4.3 代码实现

4.3.1 java代码

public class SimpleRedisLock implements ILock {private String name;private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.name = name;this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}private static final String KEY_PREFIX = "lock:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";private static final DefaultRedisScript<Long> UNLOCK_SCRIPT;private static final DefaultRedisScript<Long> LOCK_SCRIPT;static {LOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();LOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("lock.lua"));LOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}@Overridepublic boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 调用lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(LOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId(),timeoutSec);if (result == null) {return false;}return 1 == result;}@Overridepublic void unlock() {// 调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());}
}

注意：java和lua的交互execute方法
/*** @param script lua脚本* @param keys 需要操作的key，在lua脚本中用KEYS数组来接收，从1开始* @param args 其他参数，在lua脚本中用ARGVS数组来接收，从1开始* @param <T>* @return*/
public <T> T execute(RedisScript<T> script, List<K> keys, Object... args) {return this.scriptExecutor.execute(script, keys, args);
}

4.3.2 加锁lua脚本

--1.获取参数列表
--加锁key在keys数组中
local lockKey = KEYS[1]
--线程id
local threadId = ARGV[1]
--超时时间
local timeout = ARGV[2]--2.获取重入次数
local time = redis.call('hget', lockKey, threadId)--3.如果未加锁,设置重入次数为1
if (nil == time) thenredis.call('hset', lockKey, threadId, 1)--如果已经加锁，设置重入次数自增
elseredis.call('hincr', lockKey, threadId)
end
--4.设置过期时间
redis.call('expire', lockKey, timeout)
return 1

4.3.3 释放锁lua脚本

--1.获取参数列表
--加锁key在keys数组中
local lockKey = KEYS[1]
--线程id
local threadId = ARGV[1]
--2.获取重入次数
local time = redis.call('hget', lockKey, threadId)
--3.如果没有threadId这个feild，表示该key已经过期，不用删除
if(nil == time) thenreturn 1
end
--4.如果重入次数为1，表示当前只加锁了一次，删除锁
if (time < 2) thenredis.call('del', lockKey)
else
--5.否者重入次数减1redis.call('hincr', lockKey,threadId)
end
return 1

lua脚本调用redis命令

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

5.未获取锁时进行重试实现

5.1 问题描述

前面实现的分布式锁时，当线程1获取锁时，线程2尝试获取锁失败，便会直接返回失败。我们如果要线程2在获取锁失败后，在一段时间内尝试获取锁，如果超所该时间，才返回失败，应该如何实现呢？

5.2 问题解决

在线程获取锁失败时，我们可以进行自旋直到获取锁成功为止，但是这样会消耗资源。所以我们可以通过redis的发布订阅机制，当线程获取锁失败过后，订阅加锁的key，然后阻塞。当其他线程释放锁的时候，会给我们发送一个通知，唤醒当前线程。

//订阅某个频道

SUBSCRIBE channel [channel ...]

5.3 redisson源码分析

 public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {//获取线程等待时间long time = unit.toMillis(waitTime);long current = System.currentTimeMillis();long threadId = Thread.currentThread().getId();//尝试获取锁，如果获取失败，返回当前key还有多久过期Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}//等待时间扣减从当前方法进入到执行到这里花费时间time -= System.currentTimeMillis() - current;//如果小于0表示已经过期if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}current = System.currentTimeMillis();//定于当前keyRFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);if (!subscribeFuture.await(time, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!subscribeFuture.cancel(false)) {subscribeFuture.onComplete((res, e) -> {if (e == null) {unsubscribe(subscribeFuture, threadId);}});}acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}try {time -= System.currentTimeMillis() - current;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}//真正的等待逻辑while (true) {long currentTime = System.currentTimeMillis();//再次获取锁，如果失败得到锁还有多久过期ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);// lock acquiredif (ttl == null) {return true;}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}// waiting for messagecurrentTime = System.currentTimeMillis();if (ttl >= 0 && ttl < time) {//如果key被删除，会pulish消息，唤醒当前线程subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);} else {subscribeFuture.getNow().getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);}time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;if (time <= 0) {acquireFailed(waitTime, unit, threadId);return false;}}} finally {unsubscribe(subscribeFuture, threadId);}
//        return get(tryLockAsync(waitTime, leaseTime, unit));}

6.如何解决锁续期问题

6.1 问题描述

我们在实现分布式锁的时候，会设置过期时间，超过这个过期时间，这个key便会被自动删除。假设超过这个过期时间，当前业务逻辑还未执行完成，这样其他线程能拿到锁，会导致并发问题。

6.2 解决方案

我们可以设置一个线程，专门用来监听当前业务逻辑是否完成，如果未完成，便对key的时间进行续期，在redission实现的分布式锁中，这个线程被称作watchDog。我们来看看redisson中是如何实现的。

6.3 redisson源码分析

  private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
//如果设置锁自动释放时间不等于-1，走正常逻辑if (leaseTime != -1) {return tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);}
//如果锁自动释放时间等于-1，开启watchDog，并且设置锁自动释放时间为30sRFuture<Long> ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime,commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(),TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {if (e != null) {return;}// lock acquiredif (ttlRemaining == null) {//启动watchDog线程，为当前线程进行锁续期scheduleExpirationRenewal(threadId);}});return ttlRemainingFuture;}

加锁的流程:可以看出redission实现的分布式锁的lua逻辑其实和我们上面是差不多的。

  <T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);return evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +"return nil; " +"end; " +"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",Collections.singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));}

锁续期流程:

    private void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry();//其实就是将当前的线程id封装成一个entry，并且加入到一个Map中，然后调用renewExpiration方法ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry);if (oldEntry != null) {oldEntry.addThreadId(threadId);} else {entry.addThreadId(threadId);renewExpiration();}}

  private void renewExpiration() {//从当前map中获取监听的entryExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (ee == null) {return;}//启动一个定时任务Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {//从map中取出需要续约的线程idExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());if (ent == null) {return;}Long threadId = ent.getFirstThreadId();if (threadId == null) {return;}//将线程id的过期时间重置为30sRFuture<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);future.onComplete((res, e) -> {if (e != null) {log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", e);return;}if (res) {// reschedule itself//递归调用，一直监听存活的线程renewExpiration();}});}//时间为10会触发一次定时任务}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);ee.setTimeout(task);}

简单而言，其实就是启动一个定时线程，一直扫描存活的key，如果未过期，便重置其过期时间为30s。可以看出，当线程调用了unlock方法，便会停止锁续期。

6.4watchDog的几个问题

6.4.1 客户端宕机，watchDog是否会一直续期

答案是不会的，如果客户端宕机，证明当前jvm实例已经挂掉，所以执行watchDog的线程自然也挂掉了。

6.4.2 unLock失败，watchDog是否会一直续期

答案是不会的，在redisson的解锁方法中，会用到一个CompletionStage，它能保证无论删除key是否抛出异常，都能将当前线程id的锁续期任务从EXPIRATION_RENEWAL_MAP中移除。

7.redis主从一致性

7.1 问题描述

如果redis采用单机部署的话，redis宕机，导致整个服务都不可用。如果redis采用集群部署，但是会有主动不同步的问题，比如线程1将key加入到主节点，但是主节点还未将数据同步到从节点宕机，选举从节点为新的主节点，这个主节点并没有线程1设置的key，导致线程安全问题。\

7.2 联锁

7.2.1 实现原理

其实就是部署多个redis单击实例，当加锁的时候，向每个redis实例都发送setnx key val请求，当所有的redis实例都返回成功，才认为成功。

7.3 红锁

联锁是要求所有的锁加锁成功，才表示加锁成功，而红锁是只需要满足大于n/2+1个节点加锁成功，便成功。