基于Redis分布式锁（获取锁及解锁）

　　目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。分布式的CAP理论告诉我们“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)，最多只能同时满足两项。”所以，很多系统在设计之初就要对这三者做出取舍。在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。

　　在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行。在单机环境中，Java中其实提供了很多并发处理相关的API，但是这些API在分布式场景中就无能为力了。也就是说单纯的Java Api并不能提供分布式锁的能力。所以针对分布式锁的实现目前有多种方案。

　　针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案：

　　基于数据库实现分布式锁、基于缓存(redis，memcached)、实现分布式锁 基于Zookeeper实现分布式锁。

　　在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的?(这里以方法锁为例，资源锁同理)

　　可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。

　　这把锁要是一把可重入锁(避免死锁)。

　　这把锁最好是一把阻塞锁(根据业务需求考虑要不要这条)。

　　有高可用的获取锁和释放锁功能。

　　获取锁和释放锁的性能要好。

　　基于Redis锁实现

　　加锁

　　private static final String LOCK_SUCCESS = OK;

　　private static final String SET_IF_NOT_EXIST = NX;

　　private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = PX;

　　/**

　　* 尝试获取分布式锁

　　* @param jedis Redis客户端

　　* @param lockKey 锁

　　* @param requestId 请求标识

　　* @param expireTime 超期时间

　　* @return 是否获取成功

　　*/

　　public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

　　String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);

　　if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {

　　return true;

　　}

　　return false;

　　}

　　可以看到，我们加锁就一行代码：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，这个set()方法一共有五个形参：

　　第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

　　第二个为value，我们传的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作为锁不就够了吗，为什么还要用到value?原因就是我们在上面讲到可靠性时，分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人，通过给value赋值为requestId，我们就知道这把锁是哪个请求加的了，在解锁的时候就可以有依据。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

　　第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set操作;若key已经存在，则不做任何操作;

　　第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期的设置，具体时间由第五个参数决定。

　　第五个为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

　　总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1. 当前没有锁(key不存在)，那么就进行加锁操作，并对锁设置个有效期，同时value表示加锁的客户端。2. 已有锁存在，不做任何操作。

　　心细的童鞋就会发现了，我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。首先，set()加入了NX参数，可以保证如果已有key存在，则函数不会调用成功，也就是只有一个客户端能持有锁，满足互斥性。其次，由于我们对锁设置了过期时间，即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁，锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除)，不会发生死锁。最后，因为我们将value赋值为requestId，代表加锁的客户端请求标识，那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。由于我们只考虑Redis单机部署的场景，所以容错性我们暂不考虑。

　　解锁

　　private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

　　/**

　　* 释放分布式锁

　　* @param jedis Redis客户端

　　* @param lockKey 锁

　　* @param requestId 请求标识

　　* @return 是否释放成功

　　*/

　　public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

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

　　Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));

　　if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {

　　return true;

　　}

　　return false;

　　}

　　可以看到，我们解锁只需要两行代码就搞定了!第一行代码，我们写了一个简单的Lua脚本代码，上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里，没想到这次居然用上了。第二行代码，我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里，并使参数KEYS[1]赋值为lockKey，ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

　　无论加锁还是解锁，必须是原子操作。

　　分布式锁的异常问题

　　如果一个获取到锁的client因为某种原因导致没能及时释放锁，并且Redis因为超时释放了锁，另外一个client获取到了锁，此时情况如下图所示：

　　

　　那么如何解决这个问题呢?

　　一种方案是引入锁续约机制，也就是获取锁之后，释放锁之前，会定时进行锁续约，比如以锁超时时间的1/3为间隔周期进行锁续约。

　　关于开源的Redis的分布式锁实现有很多，比较出名的有redisson、百度的dlock。

　　对于高可用性，一般可以通过集群或者master-slave来解决，Redis锁优势是性能出色，劣势就是由于数据在内存中，一旦缓存服务宕机，锁数据就丢失了。

　　像Redis自带复制功能，可以对数据可靠性有一定的保证，但是由于复制也是异步完成的，因此依然可能出现master节点写入锁数据而未同步到slave节点的时候宕机，锁数据丢失问题。这个暂时没有好的解决办法。

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