Redis 分布式锁的正确实现方式（转）

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前言

分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客，然而他们的实现却有着各种各样的问题，为了避免误人子弟，本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。

可靠性

首先，为了确保分布式锁可用，我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件：

1. 互斥性。在任意时刻，只有一个客户端能持有锁。
2. 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁，也能保证后续其他客户端能加锁。
3. 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行，客户端就可以加锁和解锁。
4. 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端，客户端自己不能把别人加的锁给解了。

代码实现

组件依赖

首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件，在pom.xml文件加入下面的代码：

<dependency>

    <groupId>redis.clients</groupId>

    <artifactId>jedis</artifactId>

    <version>2.9.</version>

</dependency>

加锁代码

正确姿势

Talk is cheap, show me the code。先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：

public class RedisTool {

    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：

1. 第一个为key，我们使用key来当锁，因为key是唯一的。
2. 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。
3. 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；
4. 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。
5. 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。

错误示例1

比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()和jedis.expire()组合实现加锁，代码如下：

public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {

    Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);

    if (result == ) {

        // 若在这里程序突然崩溃，则无法设置过期时间，将发生死锁

        jedis.expire(lockKey, expireTime);

    }

}

setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST，expire()方法就是给锁加一个过期时间。乍一看好像和前面的set()方法结果一样，然而由于这是两条Redis命令，不具有原子性，如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃，导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。网上之所以有人这样实现，是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。

错误示例2

这一种错误示例就比较难以发现问题，而且实现也比较复杂。实现思路：使用jedis.setnx()命令实现加锁，其中key是锁，value是锁的过期时间。执行过程：1. 通过setnx()方法尝试加锁，如果当前锁不存在，返回加锁成功。2. 如果锁已经存在则获取锁的过期时间，和当前时间比较，如果锁已经过期，则设置新的过期时间，返回加锁成功。代码如下：

public static boolean wrongGetLock2(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {

    long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;

    String expiresStr = String.valueOf(expires);

    // 如果当前锁不存在，返回加锁成功

    if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == ) {

        return true;

    }

    // 如果锁存在，获取锁的过期时间

    String currentValueStr = jedis.get(lockKey);

    if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

        // 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间

        String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);

        if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {

            // 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才有权利加锁

            return true;

        }

    }

    // 其他情况，一律返回加锁失败

    return false;

}

那么这段代码问题在哪里？1. 由于是客户端自己生成过期时间，所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。 2. 当锁过期的时候，如果多个客户端同时执行jedis.getSet()方法，那么虽然最终只有一个客户端可以加锁，但是这个客户端的锁的过期时间可能被其他客户端覆盖。3. 锁不具备拥有者标识，即任何客户端都可以解锁。

解锁代码

正确姿势

还是先展示代码，再带大家慢慢解释为什么这样实现：

public class RedisTool {

    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。

那么这段Lua代码的功能是什么呢？其实很简单，首先获取锁对应的value值，检查是否与requestId相等，如果相等则删除锁（解锁）。那么为什么要使用Lua语言来实现呢？因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题，可以阅读【解锁代码-错误示例2】 。那么为什么执行eval()方法可以确保原子性，源于Redis的特性，下面是官网对eval命令的部分解释：

http://wudashan.cn/2017/10/23/Redis-Distributed-Lock-Implement/#releaseLock-wrongDemo2

简单来说，就是在eval命令执行Lua代码的时候，Lua代码将被当成一个命令去执行，并且直到eval命令执行完成，Redis才会执行其他命令。

错误示例1

最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁，这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式，会导致任何客户端都可以随时进行解锁，即使这把锁不是它的。

public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {

    jedis.del(lockKey);

}

错误示例2

这种解锁代码乍一看也是没问题，甚至我之前也差点这样实现，与正确姿势差不多，唯一区别的是分成两条命令去执行，代码如下：

public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {

    // 判断加锁与解锁是不是同一个客户端

    if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {

        // 若在此时，这把锁突然不是这个客户端的，则会误解锁

        jedis.del(lockKey);

    }

}

如代码注释，问题在于如果调用jedis.del()方法的时候，这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。那么是否真的有这种场景？答案是肯定的，比如客户端A加锁，一段时间之后客户端A解锁，在执行jedis.del()之前，锁突然过期了，此时客户端B尝试加锁成功，然后客户端A再执行del()方法，则将客户端B的锁给解除了。

总结

本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁，对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。其实想要通过Redis实现分布式锁并不难，只要保证能满足可靠性里的四个条件。互联网虽然给我们带来了方便，只要有问题就可以google，然而网上的答案一定是对的吗？其实不然，所以我们更应该时刻保持着质疑精神，多想多验证。

如果你的项目中Redis是多机部署的，那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁，这是Redis官方提供的Java组件，链接在参考阅读章节已经给出。

参考阅读

1. Distributed locks with Redishttps://redis.io/topics/distlock
2. EVAL commandhttps://redis.io/commands/eval
3. Redissonhttps://github.com/redisson/redisson

转自： wudashan.cn/2017/10/23/Redis-Distributed-Lock-Implement/