细说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

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：

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：https://redis.io/commands/set

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。——鲁迅

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[1]），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。

你套路面试官，面试官也会套路你。——vt・沃兹基硕德

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[2]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：

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

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。

官方挂人，最为致命。

开个玩笑，要是质疑能被官方挂到官网，说明肯定是有价值的。

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：

Martin Kleppmann的质疑贴：http://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html
Antirez的反击贴：http://antirez.com/news/101

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～

细说Redis分布式锁

Setnx

Redisson

RedLock

总结

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