本文已收录于专栏 🍅《Redis从入门到进阶》🍅

专栏前言

   本专栏开启，目的在于帮助大家更好的掌握学习Redis，同时也是为了记录我自己学习Redis的过程，将会从基础的数据类型开始记录，直到一些更多的应用，如缓存击穿还有分布式锁等。希望大家有问题也可以一起沟通，欢迎一起学习，对于专栏内容有错还望您可以及时指点，非常感谢大家 🌹。

目录

• 专栏前言
• 1.什么是分布式锁？
• 2. 分布式锁的条件
• 3.常见的分布式锁
• 4.Redis 实现分布式锁
• 5. 分布式锁误删问题
• 6. 分布式锁原子性问题

1.什么是分布式锁？

  锁这个东西，大家都知道，在我们 jvm 内部多个线程竞争同一个资源时，我们利用jvm提供的synchronized 或者一些其他的锁可以帮助我们让线程对资源的串行使用。但这种方法并不适合现在企业广泛使用的分布式架构。因为在这种集群模式下，jvm内部的锁无法被其他jvm内部感知到，那这样肯定无法满足我们的要求，因为锁肯定是要被大家都能感知到的，所以分布式锁应用而生。以前的锁竞争对象是线程之间，而分布式系统中竞争共享资源的单位从线程升级为了进程。

2. 分布式锁的条件

  那么作为一个分布式锁，它应该具备哪些条件呢？

1. 可见性：多个进程之间均可以看见该锁，且可以尝试获取该锁
2. 互斥性：锁最基本的特性，同一时间只能保证锁被一个进程持有
3. 高可用性：也可以理解为容错性，当提供锁的服务结点产生故障时，程序不会因为守到强烈影响
4. 高性能：锁的释放和添加本身十分消耗性能，我们应选择性能较好的锁

3.常见的分布式锁

  我们一般常见的分布式锁，有以下三种：

1. MySQL：MySQL自带锁机制，但由于其性能一般，所以作为分布式锁比较少见
2. Redis：Redis是分布式锁一种非常常见的实现方式，我们可以利用setnx这个方法，如果插入成功表示锁获取成功，否则获取失败。利用这个机制完成互斥，从而实现分布式锁，而且Redis存储在内存中本身就符合高性能特点。
3. Zookeeper：Zookeeper也是企业开发中较好的一种实现分布式锁的方案，以后有机会讲解。

4.Redis 实现分布式锁

基于Redis实现分布式锁，我们使用两个方法：

• 1.获取锁
  
  该指令会插入一个结构为lock:thread01的锁，且超时时间为100秒，返回值为OK说明获取锁成功，失败则返回false，该方法不会进行阻塞。

• 2.释放锁
  
  通过手动删除该锁来进行释放，或者可以等待TTL让该锁自动过期

核心思路：
  利用Redis的SETNX方法，当多个进程同时竞争该锁时，都会调用该方法获取锁，只有一个进程成功能成功获取成功，此时Redis将会生成该锁，其他进程获取失败。那么获取锁成功的进程将会去执行业务，最后删除该锁，这样就将锁释放了。如果想让获取锁失败的进程重新获取，可以手动休眠一段时间后重新获取。

下面是一个简单的使用StringRedisTemplate实现分布式锁的代码：

public class DistributedLock {
    
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    private String lockKey;
    private String lockValue;
    private long lockTimeout;
   	//构造方法
    public DistributedLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, String lockValue, long lockTimeout) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        //key
        this.lockKey = lockKey;
        //value
        this.lockValue = lockValue;
        //过期时间
        this.lockTimeout = lockTimeout;
    }
  
    public boolean tryLock() {
        // 尝试获取锁
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, lockTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
        return result != null && result;
    }
    
    public void unlock() {
        // 释放锁
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
}

5. 分布式锁误删问题

  上面的逻辑看上去完美无缺，但还是存在很严重的问题，考虑下面一个场景：
逻辑说明：
  线程A持有锁执行业务的时候发生了堵塞，导致他的锁TTL到期自动释放了，此时线程B成功获取到锁了，因为线程A已经释放该锁了。这时候线程A阻塞完毕后继续执行完业务，然后删除该锁，线程B执行完业务时突然发现——woc 我锁呢？ 它的锁被线程A误删了，这就是分布式锁误删问题。
解决方案：
  上诉问题的产生主要原因，还是因为每个线程并不知道该锁是不是自己的，那我们可以在删除锁的时候去加以判断，如果该锁不属于自己，则不删除该锁。如果该锁是自己的且还未到期，再进行删除锁。我们这里标识一把锁的时候同时存入线程的ID，一般在同一个jvm中线程的标识一般不相同，但我们这是在集群模式下，所以也有可能出现ThreadID重复的情况，所以我们可以考虑在前面拼接上一个UUID。

private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
    // 获取线程标识
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁
    Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
    return Boolean.TRUE.equals(success);
}

@Override
public void unlock() {
    // 获取当前线程的标识
    String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();
    // 获取锁中的标识
    String id = stringRedisTemplate.opsForValue().get(KEY_PREFIX + name);
    // 判断标识是否一致
    if (threadId.equals(id)) {
        // 释放锁
        stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
    }
}

6. 分布式锁原子性问题

  在进行区分锁的处理后，那么是不是一定不会产生问题呢？
  考虑一种更加极端的情况，当线程 A判断完标识发现一致后，准备释放锁的时候又突然出现了阻塞情况（比如JVM垃圾挥手），锁又到期了，线程B进来拿了一把锁，因为线程A已经判断完标识，所以它一删锁又把B的锁给删掉了，这就又产生了误删的问题。
  解决的方案需要我们使用Lua脚本，来保证拿锁、判断标识、删锁三个操作是一个原子性操作，而Lua脚本可以同时执行多条Redis指令并且保证原子性，Lua脚本是一门脚本语言，有兴趣可以自行了解一下。