什么是分布式鎖
說到Redis，我們第一想到的功能就是可以快取資料，除此之外，Redis因為單行程、性能高的特點，它還經常被用于做分布式鎖，
鎖我們都知道，在程式中的作用就是同步工具，保證共享資源在同一時刻只能被一個執行緒訪問，Java中的鎖我們都很熟悉了，像synchronized 、Lock都是我們經常使用的，但是Java的鎖只能保證單機的時候有效，分布式集群環境就無能為力了，這個時候我們就需要用到分布式鎖，
分布式鎖，顧名思義，就是分布式專案開發中用到的鎖，可以用來控制分布式系統之間同步訪問共享資源，一般來說，分布式鎖需要滿足的特性有這么幾點：
1、互斥性：在任何時刻，對于同一條資料，只有一臺應用可以獲取到分布式鎖；
2、高可用性：在分布式場景下，一小部分服務器宕機不影響正常使用，這種情況就需要將提供分布式鎖的服務以集群的方式部署；
3、防止鎖超時：如果客戶端沒有主動釋放鎖，服務器會在一段時間之后自動釋放鎖，防止客戶端宕機或者網路不可達時產生死鎖；
4、獨占性：加鎖解鎖必須由同一臺服務器進行，也就是鎖的持有者才可以釋放鎖，不能出現你加的鎖，別人給你解鎖了；
業界里可以實作分布式鎖效果的工具很多，但操作無非這么幾個：加鎖、解鎖、防止鎖超時，
既然本文說的是Redis分布式鎖，那我們理所當然就以Redis的知識點來延伸，
實作鎖的命令
先介紹下Redis的幾個命令，
1、SETNX，用法是SETNX key value
SETNX是『 SET if Not eXists』(如果不存在，則 SET)的簡寫，設定成功就回傳1，否則回傳0，
可以看出，當把key為lock的值設定為"Java"后，再設定成別的值就會失敗，看上去很簡單，也好像獨占了鎖，但有個致命的問題，就是key沒有過期時間，這樣一來，除非手動洗掉key或者獲取鎖后設定過期時間，不然其他執行緒永遠拿不到鎖，
既然這樣，我們給key加個過期時間總可以吧，直接讓執行緒獲取鎖的時候執行兩步操作：
SETNX Key 1
EXPIRE Key Seconds
這個方案也有問題，因為獲取鎖和設定過期時間分成兩步了，不是原子性操作，有可能獲取鎖成功但設定時間失敗，那樣不就白干了嗎，
不過也不用急，這種事情Redis官方早為我們考慮到了，所以就引出了下面這個命令
2、SETEX，用法SETEX key seconds value
將值 value 關聯到 key ，并將 key 的生存時間設為 seconds (以秒為單位)，如果 key 已經存在，SETEX 命令將覆寫舊值，
這個命令類似于以下兩個命令：
SET key value
EXPIRE key seconds # 設定生存時間
這兩步動作是原子性的，會在同一時間完成，
3、PSETEX ，用法PSETEX key milliseconds value
這個命令和SETEX命令相似，但它以毫秒為單位設定 key 的生存時間，而不是像SETEX命令那樣，以秒為單位，
不過，從Redis 2.6.12 版本開始，SET命令可以通過引數來實作和SETNX、SETEX、PSETEX 三個命令的效果，
就比如這條命令
SET key value NX EX seconds
加上NX、EX引數后，效果就相當于SETEX，這也是Redis獲取鎖寫法里面最常見的，
怎么釋放鎖
釋放鎖的命令就簡單了，直接洗掉key就行，但我們前面說了，因為分布式鎖必須由鎖的持有者自己釋放，所以我們必須先確保當前釋放鎖的執行緒是持有者，沒問題了再洗掉，這樣一來，就變成兩個步驟了，似乎又違背了原子性了，怎么辦呢？
不慌，我們可以用lua腳本把兩步操作做拼裝，就好像這樣：
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
KEYS[1]是當前key的名稱，ARGV[1]可以是當前執行緒的ID(或者其他不固定的值，能識別所屬執行緒即可)，這樣就可以防止持有過期鎖的執行緒，或者其他執行緒誤刪現有鎖的情況出現，
代碼實作
知道了原理后，我們就可以手寫代碼來實作Redis分布式鎖的功能了，因為本文的目的主要是為了講解原理，不是為了教大家怎么寫分布式鎖，所以我就用偽代碼實作了，
首先是redis鎖的工具類，包含了加鎖和解鎖的基礎方法：
public class RedisLockUtil {
private String LOCK_KEY = "redis_lock";
// key的持有時間，5ms
private long EXPIRE_TIME = 5;
// 等待超時時間，1s
private long TIME_OUT = 1000;
// redis命令引數，相當于nx和px的命令合集
private SetParams params = SetParams.setParams().nx().px(EXPIRE_TIME);
// redis連接池，連的是本地的redis客戶端
JedisPool jedisPool = new JedisPool("127.0.0.1", 6379);
/**
* 加鎖
*
* @param id
* 執行緒的id，或者其他可識別當前執行緒且不重復的欄位
* @return
*/
public boolean lock(String id) {
Long start = System.currentTimeMillis();
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
try {
for (;;) {
// SET命令回傳OK ，則證明獲取鎖成功
String lock = jedis.set(LOCK_KEY, id, params);
if ("OK".equals(lock)) {
return true;
}
// 否則回圈等待，在TIME_OUT時間內仍未獲取到鎖，則獲取失敗
long l = System.currentTimeMillis() - start;
if (l >= TIME_OUT) {
return false;
}
try {
// 休眠一會，不然反復執行回圈會一直失敗
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} finally {
jedis.close();
}
}
/**
* 解鎖
*
* @param id
* 執行緒的id，或者其他可識別當前執行緒且不重復的欄位
* @return
*/
public boolean unlock(String id) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 洗掉key的lua腳本
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then" + " return redis.call('del',KEYS[1]) " + "else"
+ " return 0 " + "end";
try {
String result =
jedis.eval(script, Collections.singletonList(LOCK_KEY), Collections.singletonList(id)).toString();
return "1".equals(result);
} finally {
jedis.close();
}
}
}
具體的代碼作用注釋已經寫得很清楚了，然后我們就可以寫一個demo類來測驗一下效果：
public class RedisLockTest {
private static RedisLockUtil demo = new RedisLockUtil();
private static Integer NUM = 101;
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
String id = Thread.currentThread().getId() + "";
boolean isLock = demo.lock(id);
try {
// 拿到鎖的話，就對共享引數減一
if (isLock) {
NUM--;
System.out.println(NUM);
}
} finally {
// 釋放鎖一定要注意放在finally
demo.unlock(id);
}
}).start();
}
}
}
我們創建100個執行緒來模擬并發的情況，執行后的結果是這樣的：
可以看出，鎖的效果達到了，執行緒安全是可以保證的，
當然，上面的代碼只是簡單的實作了效果，功能肯定是不完整的，一個健全的分布式鎖要考慮的方面還有很多，實際設計起來不是那么容易的，
我們的目的只是為了學習和了解原理，手寫一個工業級的分布式鎖工具不現實，也沒必要，類似的開源工具一大堆（Redisson），原理都差不多，而且早已經過業界同行的檢驗，直接拿來用就行，
雖然功能是實作了，但其實從設計上來說，這樣的分布式鎖存在著很大的缺陷，這也是本篇文章想重點探討的內容，那到底存在哪些缺陷呢？
分布式鎖的缺陷
一、客戶端長時間阻塞導致鎖失效問題
客戶端1得到了鎖，因為網路問題或者GC等原因導致長時間阻塞，然后業務程式還沒執行完鎖就過期了，這時候客戶端2也能正常拿到鎖，可能會導致執行緒安全的問題，
那么該如何防止這樣的例外呢？我們先不說解決方案，介紹完其他的缺陷后再來討論，
二、redis服務器時鐘漂移問題
如果redis服務器的機器時鐘發生了向前跳躍，就會導致這個key過早超時失效，比如說客戶端1拿到鎖后，key的過期時間是12:02分，但redis服務器本身的時鐘比客戶端快了2分鐘，導致key在12:00的時候就失效了，這時候，如果客戶端1還沒有釋放鎖的話，就可能導致多個客戶端同時持有同一把鎖的問題，
三、單點實體安全問題
如果redis是單master模式的，當這臺機宕機的時候，那么所有的客戶端都獲取不到鎖了，為了提高可用性，可能就會給這個master加一個slave，但是因為redis的主從同步是異步進行的，可能會出現客戶端1設定完鎖后，master掛掉，slave提升為master，因為異步復制的特性，客戶端1設定的鎖丟失了，這時候客戶端2設定鎖也能夠成功，導致客戶端1和客戶端2同時擁有鎖，
為了解決Redis單點問題，redis的作者提出了RedLock演算法，
RedLock演算法
該演算法的實作前提在于Redis必須是多節點部署的，可以有效防止單點故障，具體的實作思路是這樣的：
1、獲取當前時間戳（ms）；
2、先設定key的有效時長（TTL），超出這個時間就會自動釋放，然后client（客戶端）嘗試使用相同的key和value對所有redis實體進行設定，每次鏈接redis實體時設定一個比TTL短很多的超時時間，這是為了不要過長時間等待已經關閉的redis服務，并且試著獲取下一個redis實體，
比如：TTL（也就是過期時間）為5s，那獲取鎖的超時時間就可以設定成50ms，所以如果50ms內無法獲取鎖，就放棄獲取這個鎖，從而嘗試獲取下個鎖；
3、client通過獲取所有能獲取的鎖后的時間減去第一步的時間，還有redis服務器的時鐘漂移誤差，然后這個時間差要小于TTL時間并且成功設定鎖的實體數>= N/2 + 1（N為Redis實體的數量），那么加鎖成功
比如TTL是5s，連接redis獲取所有鎖用了2s，然后再減去時鐘漂移（假設誤差是1s左右），那么鎖的真正有效時長就只有2s了；
4、如果客戶端由于某些原因獲取鎖失敗，便會開始解鎖所有redis實體，
根據這樣的演算法，我們假設有5個Redis實體的話，那么client只要獲取其中3臺以上的鎖就算是成功了，用流程圖演示大概就像這樣：
好了，演算法也介紹完了，從設計上看，毫無疑問，RedLock演算法的思想主要是為了有效防止Redis單點故障的問題，而且在設計TTL的時候也考慮到了服務器時鐘漂移的誤差，讓分布式鎖的安全性提高了不少，
但事實真的是這樣嗎？反正我個人的話感覺效果一般般，
首先第一點，我們可以看到，在RedLock演算法中，鎖的有效時間會減去連接Redis實體的時長，如果這個程序因為網路問題導致耗時太長的話，那么最終留給鎖的有效時長就會大大減少，客戶端訪問共享資源的時間很短，很可能程式處理的程序中鎖就到期了，而且，鎖的有效時間還需要減去服務器的時鐘漂移，但是應該減多少合適呢，要是這個值設定不好，很容易出現問題，
然后第二點，這樣的演算法雖然考慮到用多節點來防止Redis單點故障的問題，但但如果有節點發生崩潰重啟的話，還是有可能出現多個客戶端同時獲取鎖的情況，
假設一共有5個Redis節點：A、B、C、D、E，客戶端1和2分別加鎖
- 客戶端1成功鎖住了A，B，C，獲取鎖成功（但D和E沒有鎖住），
- 節點C的master掛了，然后鎖還沒同步到slave，slave升級為master后丟失了客戶端1加的鎖，
- 客戶端2這個時候獲取鎖，鎖住了C，D，E，獲取鎖成功，
這樣，客戶端1和客戶端2就同時拿到了鎖，程式安全的隱患依然存在，除此之外，如果這些節點里面某個節點發生了時間漂移的話，也有可能導致鎖的安全問題，
所以說，雖然通過多實體的部署提高了可用性和可靠性，但RedLock并沒有完全解決Redis單點故障存在的隱患，也沒有解決時鐘漂移、客戶端長時間阻塞而導致的鎖超時失效問題，
從這一點上看，RedLock演算法也并沒有保證鎖的安全性，
結論
有人可能要進一步問了，那該怎么做才能保證鎖的絕對安全呢？
對此我只能說，魚和熊掌不可兼得，我們之所以用Redis作為分布式鎖的工具，很大程度上是因為Redis本身效率高且單行程的特點，即使在高并發的情況下也能很好的保證性能，但很多時候，性能和安全不能完全兼顧，如果你一定要保證鎖的安全性的話，可以用其他的中間件如db、zookeeper來做控制，這些工具能很好的保證鎖的安全，但性能方面只能說是差強人意，否則大家早就用上了，
一般來說，用Redis控制共享資源并且還要求資料安全要求較高的話，最終的保底方案是對業務資料做冪等控制，這樣一來，即使出現多個客戶端獲得鎖的情況也不會影響資料的一致性，當然，也不是所有的場景都適合這么做，具體怎么取舍就需要各位看官自己處理啦，畢竟，沒有完美的技術，只有適合的才是最好的，
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作者：鄙人薛某，一個不拘于技術的互聯網人，喜歡用通俗易懂的語言來解構后端技術的知識點，想看更多精彩文章的可以關注我的公眾號，微信搜索【鄙人薛某】即可關注
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