Redis实现分布式锁的几种方案-电子发烧友网

本文将介绍什么是分布式锁，以及使用Redis实现分布式锁的几种方案。

前言

了解分布式锁之前，需要先了解一下

线程锁
进程锁
CAP理论

线程锁

线程锁主要用来给方法、代码块加锁。

当某个方法或代码使用锁，在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。

线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现，是通过线程之间共享内存实现的，

一般实现方法：

Synchronized
Lock

进程锁

进程锁是控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源

进程具有独立性，各个进程无法访问其他进程的资源，因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。

CAP理论

任何一个分布式系统都无法同时满足

一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分区容错性（Partition tolerance）

最多只能同时满足两项。

分布式锁

概念

如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个临界资源，往往需要互斥来防止彼此干扰，以保证一致性，就产生了分布式锁。包含三个要素：

分布式系统
不同进程
共同访问共享资源

分布式锁，实现的是CA，即一致性和可用性

特性

互斥性: 任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
锁超时释放：持有锁超时，可以释放，防止不必要的资源浪费，也可以防止死锁。
可重入性:一个线程如果获取了锁之后,可以再次对其请求加锁。
高性能和高可用：加锁和解锁需要开销尽可能低，同时也要保证高可用，避免分布式锁失效。
安全性：锁只能被持有的客户端删除，不能被其他客户端删除。

实现方案

Redisson框架

框架介绍

Redisson是一款基于Java的Redis客户端，它封装了Redis的Java客户端Jedis、Lettuce等，并且提供了许多额外的功能，例如分布式锁、分布式集合、分布式对象、布隆过滤器等。

框架特点

提供了丰富的API，简单易用。
提供了多种数据结构的实现，如分布式锁、分布式集合、分布式Map、分布式Queue等。
支持多种Redis部署方式，如单节点、主从、哨兵、集群等。
提供了基于Netty的高性能的Redis连接池。
提供了基于Ramp模型的分布式远程调用框架，可以方便的进行分布式服务调用。

简单示例

引入Redisson的依赖

< dependency >
    < groupId >org.redisson< /groupId >
    < artifactId >redisson< /artifactId >
    < version >3.16.0< /version >
< /dependency >

创建RedissonClient对象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);

使用RedissonClient对象进行数据操作

// 获取字符串对象
RBucket< String > bucket = redissonClient.getBucket("myKey");
bucket.set("myValue");
 
// 获取Map对象
RMap< String, String > map = redissonClient.getMap("myMap");
map.put("key1", "value1");
 
// 获取分布式锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // do something
} finally {
    lock.unlock();
}

基于SETNX命令实现

通过使用Redis中的SETNX命令（即SET if Not eXists），可以实现一个简单的分布式锁。

SETNX命令是Redis中的一种原子性操作，用于将一个键值对（key-value）设置到Redis中，仅在键不存在时才会设置成功，否则设置失败。利用SETNX命令的特性，可以实现分布式锁的机制，具体步骤如下：

设置锁：在Redis中设置一个键值对，键为锁名称，值为一个随机生成的字符串，同时设置过期时间（防止锁一直存在，导致死锁）。可以使用以下Redis命令：

SETNX lock_name random_value
EXPIRE lock_name expire_time

获取锁：如果SETNX命令返回1，则说明锁设置成功，此时获取到了锁；如果返回0，则说明锁已经被其他节点持有，此时需要等待一段时间后重试获取锁。
释放锁：释放锁时，需要先判断当前线程持有的锁是否与之前设置的锁名称和值相同，如果相同，则通过DEL命令删除该键值对，释放锁。

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

基于RedLock实现

RedLock是一个多节点分布式锁算法，它基于Redis和一些简单的算法来实现高可用的分布式锁。

与传统的Redis分布式锁方案相比，RedLock可以更好地应对网络故障和硬件故障等异常情况，提高系统的可用性和稳定性。

RedLock算法的基本思想是：将锁的持有和释放过程转化为一个竞争资源的问题，通过多节点协作的方式来实现锁的分配和释放。

具体步骤如下：

对于要加锁的资源，计算出一个唯一的标识（比如使用hash函数将资源名称转化为一个32位整数），作为锁的名称。
获取多个Redis节点的当前时间戳，并计算出一个时钟偏差（clock drift）。时钟偏差可以通过取多个Redis节点的时间戳的平均值来计算。这样可以避免不同Redis节点之间的时间不同步而导致的锁冲突问题。
获取锁：对于每个Redis节点，尝试通过SET命令获取锁。如果获取锁成功，则记录锁的名称、锁的值（一个随机字符串）、过期时间以及Redis节点的标识信息（比如IP地址和端口号）。如果获取锁失败，则记录失败的节点信息。
判断获取锁的结果：统计获取锁成功的节点数，并根据Quorum算法（投票算法）来判断是否获取锁成功。如果获取锁成功的节点数大于等于N/2+1（其中N为Redis节点数），则表示锁获取成功；否则，表示锁获取失败。
执行结果：如果锁获取成功，则执行相应的业务逻辑；如果锁获取失败，则需要尝试在所有失败的节点中找到一个最新的锁并释放它，以避免死锁问题。
释放锁：释放锁时，需要根据锁的名称和值来判断当前节点是否持有该锁。如果当前节点持有该锁，则通过DEL命令删除该键值对，释放锁。

需要注意的是，RedLock算法并不能保证绝对的可用性和正确性，仍然可能存在某些特殊情况下的锁冲突问题。

因此，在实际应用中，需要根据具体业务场景和需求来选择适合的分布式锁方案，并进行充分的测试和优化。

基于Lua脚本实现

在Redis中可以使用Lua脚本来实现分布式锁，其基本思想是通过原子操作将锁的获取和释放过程合并为一个操作，保证锁的原子性和一致性。

使用Lua脚本可以在Redis中实现一个基于SET命令的分布式锁，具体实现步骤如下：

生成一个随机字符串作为锁的值，以确保不同的客户端使用的锁值不同。
使用SET命令将锁名作为key，锁值作为value，过期时间作为expire参数来设置锁，加上NX（Not eXist）选项，只有当key不存在时才设置成功。
在Lua脚本中使用eval命令执行以下脚本：

if redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'NX', 'PX', ARGV[2]) then
    return 1
else
    return 0
end

其中，KEYS[1]表示锁的名称，ARGV[1]表示锁的值，ARGV[2]表示锁的过期时间。

结果：如果eval命令返回1，则表示获取锁成功；如果返回0，则表示获取锁失败。
释放锁时，可以使用DEL命令删除锁的名称即可。

下面是一个完整的Lua例子：

if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then
    redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2])
    return 1
else
    return 0
end
 
-- 释放锁
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call('del', KEYS[1])
else
    return 0
end