什么是分布式锁

分布式锁其实就是，控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。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。
我们先来看下，一把靠谱的分布式锁应该有哪些特征：
Redis实现分布式锁 - 图1

  • 「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、

    Redis分布式锁方案一：SETNX + EXPIRE

    提到Redis的分布式锁，很多小伙伴马上就会想到setnx+ expire命令。即先用setnx来抢锁，如果抢到之后，再用expire给锁设置一个过期时间，防止锁忘记了释放。

    SETNX 是SET IF NOT EXISTS的简写.日常命令格式是SETNX key value，如果 key不存在，则SETNX成功返回1，如果这个key已经存在了，则返回0。

假设某电商网站的某商品做秒杀活动，key可以设置为key_resource_id,value设置任意值，伪代码如下：

  1. if（jedis.setnx(key_resource_id,lock_value) == 1）{ //加锁
  2.     expire（key_resource_id，100）; //设置过期时间
  3.     try {
  4.         do something  //业务请求
  5.     }catch(){
  6.   }
  7.   finally {
  8.        jedis.del(key_resource_id); //释放锁
  9.     }
  10. }

但是这个方案中，setnx和expire两个命令分开了，「不是原子操作」。如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash或者要重启维护了，那么这个锁就“长生不老”了，「别的线程永远获取不到锁啦」。

Redis分布式锁方案二：SET的扩展命令（SET EX PX NX）

Redis的SET指令扩展参数！（SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]），它也是原子性的！
是原子性的！

❝> SET key value[EX seconds][PX milliseconds][NX|XX]

  • NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
  • EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
  • PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒
  • XX: 仅当key存在时设置值 ❞ 伪代码demo如下：
    1. if（jedis.set(key_resource_id, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁
    2.   try {
    3.       do something  //业务处理
    4.   }catch(){
    5. }
    6. finally {
    7.      jedis.del(key_resource_id); //释放锁
    8.   }
    9. }
    但是呢，这个方案还是可能存在问题：
  • 问题一：「锁过期释放了，业务还没执行完」。假设线程a获取锁成功，一直在执行临界区的代码。但是100s过去后，它还没执行完。但是，这时候锁已经过期了，此时线程b又请求过来。显然线程b就可以获得锁成功，也开始执行临界区的代码。那么问题就来了，临界区的业务代码都不是严格串行执行的啦。
  • 问题二：「锁被别的线程误删」。假设线程a执行完后，去释放锁。但是它不知道当前的锁可能是线程b持有的（线程a去释放锁时，有可能过期时间已经到了，此时线程b进来占有了锁）。那线程a就把线程b的锁释放掉了，但是线程b临界区业务代码可能都还没执行完呢。

    Redis分布式锁方案六：Redisson框架

    方案五还是可能存在「锁过期释放，业务没执行完」的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。
    当前开源框架Redisson解决了这个问题。我们一起来看下Redisson底层原理图吧：
    Redis实现分布式锁 - 图2
    只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用watch dog解决了「锁过期释放，业务没执行完」问题。

Redis分布式锁方案七：多机实现的分布式锁Redlock+Redisson

前面六种方案都只是基于单机版的讨论，还不是很完美。其实Redis一般都是集群部署的：
Redis实现分布式锁 - 图3
如果线程一在Redis的master节点上拿到了锁，但是加锁的key还没同步到slave节点。恰好这时，master节点发生故障，一个slave节点就会升级为master节点。线程二就可以获取同个key的锁啦，但线程一也已经拿到锁了，锁的安全性就没了。
为了解决这个问题，Redis作者 antirez提出一种高级的分布式锁算法：Redlock。Redlock核心思想是这样的：

❝> 搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。 ❞ 我们假设当前有5个Redis master节点，在5台服务器上面运行这些Redis实例。
Redis实现分布式锁 - 图4
RedLock的实现步骤:如下 ❝> - 1.获取当前时间，以毫秒为单位。

  • 2.按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
  • 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s> 30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
  • 如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
  • 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。 ❞ 简化下步骤就是：
  • 按顺序向5个master节点请求加锁
  • 根据设置的超时时间来判断，是不是要跳过该master节点。
  • 如果大于等于3个节点加锁成功，并且使用的时间小于锁的有效期，即可认定加锁成功啦。
  • 如果获取锁失败，解锁！

Redisson实现了redLock版本的锁，有兴趣的小伙伴，可以去了解一下哈~