那些问哭你的Redis分布式锁

谈起redis锁，下面三个，算是出现最多的高频词汇：

• setnx
• redLock
• redisson

setnx

       setnx key value：往Redis中写入一个K-V值。不过与普通的set指令不同的是：setnx只有当key不存在时才会设置成功，当key已存在时，会返回设置失败。同时因为redis对于客户端的指令请求处理时，是使用epoll多路复用模型的，所以当同时多条线程一起向redis服务端发送setnx指令时，只会有一条线程设置成功。最终可以依赖于redis这些特性实现分布式锁。

　　其实目前通常所说的setnx命令，并非单指redis的setnx key value这条命令。一般代指redis中对set命令加上nx参数进行使用，   set这个命令，目前已经支持这么多参数可选：

SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] [KEEPTTL]

　　当然了，就不在文章中默写Api了，基础参数还有不清晰的，可以蹦到官网。

　　上图是笔者画的setnx大致原理，主要依托了它的key不存在才能set成功的特性，进程A拿到锁，在没有删除锁的Key时，进程B自然获取锁就失败了。那么为什么要使用PX 30000去设置一个超时时间? 是怕进程A不讲道理啊，锁没等释放呢，万一崩了，直接原地把锁带走了，导致系统中谁也拿不到锁。就算这样，还是不能保证万无一失。

　　如果进程A又不讲道理，操作锁内资源超过笔者设置的超时时间，那么就会导致其他进程拿到锁，等进程A回来了，回手就是把其他进程的锁删了，如图：

　　还是刚才那张图，将T5时刻改成了锁超时，被redis释放。进程B在T6开开心心拿到锁不到一会，进程A操作完成，回手一个del，就把锁释放了。当进程B操作完成，去释放锁的时候（图中T8时刻）：找不到锁其实还算好的，万一T7时刻有个进程C过来加锁成功，那么进程B就把进程C的锁释放了。以此类推，进程C可能释放进程D的锁，进程D....(禁止套娃)，具体什么后果就不得而知了。

　　所以在用setnx的时候，key虽然是主要作用，但是value也不能闲着，可以设置一个唯一的客户端ID，或者用UUID这种随机数。

　　当解锁的时候，先获取value判断是否是当前进程加的锁，再去删除。伪代码：

　　这回看起来是不是稳了。相反，这回的问题更明显了，在finally代码块中，get和del并非原子操作，还是有进程安全问题。

　　为什么有问题还说这么多呢？

　　　　第一，搞清劣势所在，才能更好的完善。

　　　　第二点，其实上文中最后这段代码，还是有很多公司在用的。

　　大小项目悖论：大公司实现规范，但是小司小项目虽然存在不严谨，可并发倒也不高，出问题的概率和大公司一样低。 

　　那么删除锁的正确姿势之一，就是可以使用lua脚本，通过redis的eval/evalsha命令来运行：

　　通过lua脚本能保证原子性的原因说的通俗一点：就算你在lua里写出花，执行也是一个命令(eval/evalsha)去执行的，一条命令没执行完，其他客户端是看不到的。

　　那么既然这么麻烦，有没有比较好的工具呢？就要说到redisson了. 介绍redisson之前，笔者简单解释一下为什么现在的setnx默认是指set命令带上nx参数，而不是直接说是setnx这个命令。

　　因为redis版本在2.6.12之前，set是不支持nx参数的，如果想要完成一个锁，那么需要两条命令：

　　即放入Key和设置有效期，是分开的两步，理论上会出现1刚执行完，程序挂掉，无法保证原子性。但是早在2013年，也就是7年前，Redis就发布了2.6.12版本，并且官网(set命令页)，也早早就说明了“SETNX, SETEX, PSETEX可能在未来的版本中，会弃用并永久删除”。笔者曾阅读过一位大佬的文章，其中就有一句指导入门者的面试小套路，具体文字忘记了，大概意思如下：说到redis锁的时候，可以先从setnx讲起，最后慢慢引出set命令的可以加参数，可以体现出自己的知识面。如果有缘你也阅读过这篇文章，并且学到了这个套路，作为本文的笔者我要加一句提醒：请注意你的工作年限！首先回答官网表明即将废弃的命令，再引出set命令七年前的“新特性”，如果是刚毕业不久的人这么说，面试官会以为自己穿越了。

Redisson

　　Redisson是java的redis客户端之一，提供了一些api方便操作redis。

　　但是redisson这个客户端可有点厉害，笔者在官网截了仅仅是一部分的图：

　　这个特性列表可以说是太多了，是不是还看到了一些JUC包下面的类名，redisson帮我们搞了分布式的版本，比如AtomicLong，直接用RedissonAtomicLong就行了，连类名都不用去新记，很人性化了。

　　锁只是它的冰山一角，并且从它的wiki页面看到，对主从，哨兵，集群等模式都支持，当然了，单节点模式肯定是支持的。本文还是以锁为主，其他的不过多介绍。

　　Redisson普通的锁实现源码主要是RedissonLock这个类，还没有看过它源码的盆友，不妨去瞧一瞧。源码中加锁/释放锁操作都是用lua脚本完成的，封装的非常完善，开箱即用。

　　这里有个小细节，加锁使用setnx就能实现，也采用lua脚本是不是多此一举？笔者也非常严谨的思考了一下：这么厉害的东西哪能写废代码？

　　其实笔者仔细看了一下，加锁解锁的lua脚本考虑的非常全面，其中就包括锁的重入性，这点可以说是考虑非常周全，我也随手写了代码测试一下：

的确用起来像jdk的ReentrantLock一样丝滑，那么redisson实现的已经这么完善，redLock又是什么？

RedLock

　　redLock的中文是直译过来的，就叫红锁。红锁并非是一个工具，而是redis官方提出的一种分布式锁的算法。就在刚刚介绍完的redisson中，就实现了redLock版本的锁。也就是说除了getLock方法，还有getRedLock方法。

　　笔者大概画了一下对红锁的理解：

　　如果你不熟悉redis高可用部署，那么没关系。redLock算法虽然是需要多个实例，但是这些实例都是独自部署的，没有主从关系。RedLock作者指出，之所以要用独立的，是避免了redis异步复制造成的锁丢失，比如：主节点没来的及把刚刚set进来这条数据给从节点，就挂了。有些人是不是觉得大佬们都是杠精啊，天天就想着极端情况。其实高可用嘛，拼的就是99.999...% 中小数点后面的位数。

　　回到上面那张简陋的图片，红锁算法认为，只要(N/2) + 1个节点加锁成功，那么就认为获取了锁， 解锁时将所有实例解锁。流程为：

1. 顺序向五个节点请求加锁
2. 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点
3. 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期
4. 认定加锁成功

　　也就是说，假设锁30秒过期，三个节点加锁花了31秒，自然是加锁失败了。这只是举个例子，实际上并不应该等每个节点那么长时间，就像官网所说的那样，假设有效期是10秒，那么单个redis实例操作超时时间，应该在5到50毫秒(注意时间单位).  还是假设我们设置有效期是30秒，图中超时了两个redis节点。那么加锁成功的节点总共花费了3秒，所以锁的实际有效期是小于27秒的。即扣除加锁成功三个实例的3秒，还要扣除等待超时redis实例的总共时间。看到这，你有可能对这个算法有一些疑问，那么你不是一个人。回头看看Redis官网关于红锁的描述. 就在这篇描述页面的最下面，你能看到著名的关于红锁的神仙打架事件。

　　即Martin Kleppmann和antirez的redLock辩论. 一个是很有资历的分布式架构师，一个是redis之父。

　　所以说如果项目里要使用红锁，除了红锁的介绍，不妨要多看两篇文章，即：

总结

　　看了这么多，是不是发现如何实现，都不能保证100%的稳定。程序就是这样，没有绝对的稳定，所以做好人工补偿环节也是重要的一环，毕竟：技术不够，人工来凑～

来源: 程序员DD, 程序员小灰, macrozheng