Redis 分布式锁｜从青铜到钻石的五种演进方案

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这是悟空的第 99 篇原创文章前端

做者 | 悟空聊架构java

来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666）git

转载请联系受权（微信ID：PassJava）github

上篇咱们讲到如何用本地内存：《缓存实战（上篇）》来作缓存从而加强系统的性能，另外探讨了加锁解决缓存击穿的问题。可是本地加锁的方式在分布式的场景下就不适用了，因此本文咱们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题。本篇全部代码和业务基于个人开源项目 PassJava。redis

本篇主要内容以下：docker

1、本地锁的问题

首先咱们来回顾下本地锁的问题：数据库

目前题目微服务被拆分红了四个微服务。前端请求进来时，会被转发到不一样的微服务。假如前端接收了 10 W 个请求，每一个微服务接收 2.5 W 个请求，假如缓存失效了，每一个微服务在访问数据库时加锁，经过锁（synchronzied 或 lock）来锁住本身的线程资源，从而防止缓存击穿。小程序

这是一种本地加锁的方式，在分布式状况下会带来数据不一致的问题：好比服务 A 获取数据后，更新缓存 key =100，服务 B 不受服务 A 的锁限制，并发去更新缓存 key = 99，最后的结果多是 99 或 100，但这是一种未知的状态，与指望结果不一致。流程图以下所示：后端

2、什么是分布式锁

基于上面本地锁的问题，咱们须要一种支持分布式集群环境下的锁：查询 DB 时，只有一个线程能访问，其余线程都须要等待第一个线程释放锁资源后，才能继续执行。

生活中的案例：能够把锁当作房门外的一把锁，全部并发线程比做人，他们都想进入房间，房间内只能有一我的进入。当有人进入后，将门反锁，其余人必须等待，直到进去的人出来。

咱们来看下分布式锁的基本原理，以下图所示：

咱们来分析下上图的分布式锁：

1.前端将 10W 的高并发请求转发给四个题目微服务。
2.每一个微服务处理 2.5 W 个请求。
3.每一个处理请求的线程在执行业务以前，须要先抢占锁。能够理解为“占坑”。
4.获取到锁的线程在执行完业务后，释放锁。能够理解为“释放坑位”。
5.未获取到的线程须要等待锁释放。
6.释放锁后，其余线程抢占锁。
7.重复执行步骤四、五、6。

大白话解释：全部请求的线程都去同一个地方“占坑”，若是有坑位，就执行业务逻辑，没有坑位，就须要其余线程释放“坑位”。这个坑位是全部线程可见的，能够把这个坑位放到 Redis 缓存或者数据库，这篇讲的就是如何用 Redis 作“分布式坑位”。

3、Redis 的 SETNX

Redis 做为一个公共可访问的地方，正好能够做为“占坑”的地方。

用 Redis 实现分布式锁的几种方案，咱们都是用 SETNX 命令（设置 key 等于某 value）。只是高阶方案传的参数个数不同，以及考虑了异常状况。

咱们来看下这个命令，SETNX是set If not exist的简写。意思就是当 key 不存在时，设置 key 的值，存在时，什么都不作。

在 Redis 命令行中是这样执行的：

set <key> <value> NX

咱们能够进到 redis 容器中来试下 SETNX 命令。

先进入容器：

docker exec -it <容器 id> redid-cli

而后执行 SETNX 命令：将 wukong 这个 key 对应的 value 设置成 1111。

set wukong 1111 NX

返回 OK，表示设置成功。重复执行该命令，返回 nil表示设置失败。

4、青铜方案

咱们先用 Redis 的 SETNX 命令来实现最简单的分布式锁。

3.1 青铜原理

咱们来看下流程图：

多个并发线程都去 Redis 中申请锁，也就是执行 setnx 命令，假设线程 A 执行成功，说明当前线程 A 得到了。
其余线程执行 setnx 命令都会是失败的，因此须要等待线程 A 释放锁。
线程 A 执行完本身的业务后，删除锁。
其余线程继续抢占锁，也就是执行 setnx 命令。由于线程 A 已经删除了锁，因此又有其余线程能够抢占到锁了。

代码示例以下，Java 中 setnx 命令对应的代码为 setIfAbsent。

setIfAbsent 方法的第一个参数表明 key，第二个参数表明值。

// 1.先抢占锁
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123");
if(lock) {
  // 2.抢占成功，执行业务
  List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();
  // 3.解锁
  redisTemplate.delete("lock");
  return typeEntityListFromDb;
} else {
  // 4.休眠一段时间
  sleep(100);
  // 5.抢占失败，等待锁释放
  return getTypeEntityListByRedisDistributedLock();
}

一个小问题：那为何须要休眠一段时间？

由于该程序存在递归调用，可能会致使栈空间溢出。

3.2 青铜方案的缺陷

青铜之因此叫青铜，是由于它是最初级的，确定会带来不少问题。

设想一种家庭场景：晚上小空一我的开锁进入了房间，打开了电灯💡，而后忽然断电了，小空想开门出去，可是找不到门锁位置，那小明就进不去了，外面的人也进不来。

从技术的角度看：setnx 占锁成功，业务代码出现异常或者服务器宕机，没有执行删除锁的逻辑，就形成了死锁。

那如何规避这个风险呢？

设置锁的自动过时时间，过一段时间后，自动删除锁，这样其余线程就能获取到锁了。

4、白银方案

4.1 生活中的例子

上面提到的青铜方案会有死锁问题，那咱们就用上面的规避风险的方案来设计下，也就是咱们的白银方案。

仍是生活中的例子：小空开锁成功后，给这款智能锁设置了一个沙漏倒计时⏳，沙漏完后，门锁自动打开。即便房间忽然断电，过一段时间后，锁会自动打开，其余人就能够进来了。

4.2 技术原理图

和青铜方案不一样的地方在于，在占锁成功后，设置锁的过时时间，这两步是分步执行的。以下图所示：

4.3 示例代码

清理 redis key 的代码以下

// 在 10s 之后，自动清理 lock
redisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS);

完整代码以下：

// 1.先抢占锁
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "123");
if(lock) {
    // 2.在 10s 之后，自动清理 lock
    redisTemplate.expire("lock", 10, TimeUnit.SECONDS);
    // 3.抢占成功，执行业务
    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();
    // 4.解锁
    redisTemplate.delete("lock");
    return typeEntityListFromDb;
}

4.4 白银方案的缺陷

白银方案看似解决了线程异常或服务器宕机形成的锁未释放的问题，但仍是存在其余问题：

由于占锁和设置过时时间是分两步执行的，因此若是在这两步之间发生了异常，则锁的过时时间根本就没有设置成功。

因此和青铜方案有同样的问题：锁永远不能过时。

5、黄金方案

5.1 原子指令

上面的白银方案中，占锁和设置锁过时时间是分步两步执行的，这个时候，咱们能够联想到什么：事务的原子性（Atom）。

原子性：多条命令要么都成功执行，要么都不执行。

将两步放在一步中执行：占锁+设置锁过时时间。

Redis 正好支持这种操做：

# 设置某个 key 的值并设置多少毫秒或秒 过时。
set <key> <value> PX <多少毫秒> NX
或
set <key> <value> EX <多少秒> NX

而后能够经过以下命令查看 key 的变化

ttl <key>

下面演示下如何设置 key 并设置过时时间。注意：执行命令以前须要先删除 key，能够经过客户端或命令删除。

# 设置 key=wukong，value=1111，过时时间=5000ms
set wukong 1111 PX 5000 NX
# 查看 key 的状态
ttl wukong

执行结果以下图所示：每运行一次 ttl 命令，就能够看到 wukong 的过时时间就会减小。最后会变为 -2（已过时）。

5.2 技术原理图

黄金方案和白银方案的不一样之处：获取锁的时候，也须要设置锁的过时时间，这是一个原子操做，要么都成功执行，要么都不执行。以下图所示：

5.3 示例代码

设置 lock 的值等于 123，过时时间为 10 秒。若是 10 秒之后，lock 还存在，则清理 lock。

setIfAbsent("lock", "123", 10, TimeUnit.SECONDS);

5.4 黄金方案的缺陷

咱们仍是举生活中的例子来看下黄金方案的缺陷。

5.4.1 用户 A 抢占锁

用户 A 先抢占到了锁，并设置了这个锁 10 秒之后自动开锁，锁的编号为 123。
10 秒之后，A 还在执行任务，此时锁被自动打开了。

5.4.2 用户 B 抢占锁

用户 B 看到房间的锁打开了，因而抢占到了锁，设置锁的编号为 123，并设置了过时时间 10 秒。
因房间内只容许一个用户执行任务，因此用户 A 和用户 B 执行任务 产生了冲突。
用户 A 在 15 s 后，完成了任务，此时用户 B 还在执行任务。
用户 A 主动打开了编号为 123的锁。
用户 B 还在执行任务，发现锁已经被打开了。
用户 B 很是生气： 我还没执行完任务呢，锁怎么开了？

5.4.3 用户 C 抢占锁

用户 B 的锁被 A 主动打开后，A 离开房间，B 还在执行任务。
用户 C 抢占到锁，C 开始执行任务。
因房间内只容许一个用户执行任务，因此用户 B 和用户 C 执行任务产生了冲突。

从上面的案例中咱们能够知道，由于用户 A 处理任务所须要的时间大于锁自动清理（开锁）的时间，因此在自动开锁后，又有其余用户抢占到了锁。当用户 A 完成任务后，会把其余用户抢占到的锁给主动打开。

这里为何会打开别人的锁？由于锁的编号都叫作 “123”，用户 A 只认锁编号，看见编号为 “123”的锁就开，结果把用户 B 的锁打开了，此时用户 B 还未执行完任务，固然生气了。

6、铂金方案

6.1 生活中的例子

上面的黄金方案的缺陷也很好解决，给每一个锁设置不一样的编号不就行了～

以下图所示，B 抢占的锁是蓝色的，和 A 抢占到绿色锁不同。这样就不会被 A 打开了。

作了个动图，方便理解：

动图演示

静态图更高清，能够看看：

6.2 技术原理图

与黄金方案的不一样之处：

设置锁的过时时间时，还须要设置惟一编号。
主动删除锁的时候，须要判断锁的编号是否和设置的一致，若是一致，则认为是本身设置的锁，能够进行主动删除。

6.3 代码示例

// 1.生成惟一 id
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
// 2. 抢占锁
Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 10, TimeUnit.SECONDS);
if(lock) {
    System.out.println("抢占成功：" + uuid);
    // 3.抢占成功，执行业务
    List<TypeEntity> typeEntityListFromDb = getDataFromDB();
    // 4.获取当前锁的值
    String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
    // 5.若是锁的值和设置的值相等，则清理本身的锁
    if(uuid.equals(lockValue)) {
        System.out.println("清理锁：" + lockValue);
        redisTemplate.delete("lock");
    }
    return typeEntityListFromDb;
} else {
    System.out.println("抢占失败，等待锁释放");
    // 4.休眠一段时间
    sleep(100);
    // 5.抢占失败，等待锁释放
    return getTypeEntityListByRedisDistributedLock();
}

1.生成随机惟一 id，给锁加上惟一值。
2.抢占锁，并设置过时时间为 10 s，且锁具备随机惟一 id。
3.抢占成功，执行业务。
4.执行完业务后，获取当前锁的值。
5.若是锁的值和设置的值相等，则清理本身的锁。

6.4 铂金方案的缺陷

上面的方案看似很完美，但仍是存在问题：第 4 步和第 5 步并非原子性的。

时刻：0s。线程 A 抢占到了锁。
时刻：9.5s。线程 A 向 Redis 查询当前 key 的值。
时刻：10s。锁自动过时。
时刻：11s。线程 B 抢占到锁。
时刻：12s。线程 A 在查询途中耗时长，终于拿多锁的值。
时刻：13s。线程 A 仍是拿本身设置的锁的值和返回的值进行比较，值是相等的，清理锁，可是这个锁实际上是线程 B 抢占的锁。

那如何规避这个风险呢？钻石方案登场。

7、钻石方案

上面的线程 A 查询锁和删除锁的逻辑不是原子性的，因此将查询锁和删除锁这两步做为原子指令操做就能够了。

7.1 技术原理图

以下图所示，红色圈出来的部分是钻石方案的不一样之处。用脚本进行删除，达到原子操做。

7.2 代码示例

那如何用脚本进行删除呢？

咱们先来看一下这段 Redis 专属脚本：

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

这段脚本和铂金方案的获取key，删除key的方式很像。先获取 KEYS[1] 的 value，判断 KEYS[1] 的 value 是否和 ARGV[1] 的值相等，若是相等，则删除 KEYS[1]。

那么这段脚本怎么在 Java 项目中执行呢？

分两步：先定义脚本；用 redisTemplate.execute 方法执行脚本。

// 脚本解锁
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);

上面的代码中，KEYS[1] 对应“lock”，ARGV[1] 对应 “uuid”，含义就是若是 lock 的 value 等于 uuid 则删除 lock。

而这段 Redis 脚本是由 Redis 内嵌的 Lua 环境执行的，因此又称做 Lua 脚本。

那钻石方案是否是就完美了呢？有没有更好的方案呢？

下篇，咱们再来介绍另一种分布式锁的王者方案：Redisson。

8、总结

本篇经过本地锁的问题引伸出分布式锁的问题。而后介绍了五种分布式锁的方案，由浅入深讲解了不一样方案的改进之处。

从上面几种方案的不断演进的过程当中，知道了系统中哪些地方可能存在异常状况，以及该如何更好地进行处理。

触类旁通，这种不断演进的思惟模式也能够运用到其余技术中。

下面总结下上面五种方案的缺陷和改进之处。

青铜方案：

缺陷：业务代码出现异常或者服务器宕机，没有执行主动删除锁的逻辑，就形成了死锁。
改进：设置锁的自动过时时间，过一段时间后，自动删除锁，这样其余线程就能获取到锁了。

白银方案：

缺陷：占锁和设置锁过时时间是分步两步执行的，不是原子操做。
改进：占锁和设置锁过时时间保证原子操做。

黄金方案：

缺陷：主动删除锁时，因锁的值都是相同的，将其余客户端占用的锁删除了。
改进：每次占用的锁，随机设为较大的值，主动删除锁时，比较锁的值和本身设置的值是否相等。

铂金方案：

缺陷：获取锁、比较锁的值、删除锁，这三步是非原子性的。中途又可能锁自动过时了，又被其余客户端抢占了锁，致使删锁时把其余客户端占用的锁删了。
改进：使用 Lua 脚本进行获取锁、比较锁、删除锁的原子操做。

钻石方案：

缺陷：非专业的分布式锁方案。
改进：Redission 分布式锁。

王者方案，下篇见～

上述全部代码都基于 PassJava 开源项目，后端、前端、小程序都上传到同一个仓库里面了，你们能够经过 github 或码云访问。地址以下：

Github: https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform

码云：https://gitee.com/jayh2018/PassJava-Platform

配套教程：www.passjava.cn

参考资料：

http://redis.cn/commands/set.html

https://www.bilibili.com/video/BV1np4y1C7Yf

- END -

写了两本 PDF，回复分布式或 PDF 下载。

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