使用Redis实现一个安全可靠的分布式锁

本篇文章给大家介绍一下如何使用redis实现一个安全可靠的分布式锁，说明分布式锁实现的主要要素，常见误区。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。

并发场景下多个进程或线程共享资源的读写，需要保证对资源的访问互斥。在单机系统中，我们可以使用Java并发包中的API、synchronized关键字等方式来解决；但是在分布式系统下，这些方式不再适用，我们需要自己实现分布式锁。

常见的分布式锁的实现方案有：基于数据库、基于Redis、基于Zookeeper等。作为Redis专题的一部分，本文将基于Redis聊一聊分布式锁的实现方案。【相关推荐：Redis视频教程】

分析与实现

问题分析

分布式锁与JVM内置的锁有着共同的目的：让应用程序以预期的顺序访问或操作共享的资源，防止多个线程同时对同一资源操作，导致系统运行紊乱、不可控。常常用于商品库存扣减、优惠券扣减等场景。

理论上来讲，为了保证锁的安全性和有效性，分布式锁至少需要满足以下条件：

• 互斥性：在同一时间内，仅有一个线程能够获得锁；
• 无死锁：线程获取锁后，必须保证能够释放，即使线程获取锁后应用程序宕机，也能在限定时间内释放；
• 加锁和解锁必须是同一个线程；

在实现方式上，分布式锁大体分为三个步骤：

• a-获取资源的操作权；
• b-对资源执行操作；
• c-释放资源的操作权；

无论是Java内置的锁，还是分布式锁，也无论使用哪种分布式实现方案，都是围绕a、c两个步骤展开。Redis对于实现分布式锁天然友好，原因如下：

• 命令处理阶段Redis使用单线程处理，同一个key同时只有一个线程能够处理，没有多线程竞态问题。
• SET key value NX PX milliseconds命令在不存在key的情况下添加具有过期时间的key，为安全加锁提供支持。
• Lua脚本和DEL命令为安全解锁提供可靠支撑。

代码实现

• Maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
  	<version>${your-spring-boot-version}</version>
</dependency>

• 配置文件

在application.properties增加以下内容，单机版Redis实例。

spring.redis.database=0
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

• RedisConfig

@Configuration
public class RedisConfig {

    // 自己定义了一个 RedisTemplate
    @Bean
    @SuppressWarnings("all")
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
        throws UnknownHostException {
        // 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,
            Object>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        // Json序列化配置
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);

        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
        // String 的序列化
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        // key采用String的序列化方式
        template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // hash的key也采用String的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        // value序列化方式采用jackson
        template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        // hash的value序列化方式采用jackson
        template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

• RedisLock

@Service
public class RedisLock {

    @Resource
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    /**
     * 加锁，最多等待maxWait毫秒
     *
     * @param lockKey   锁定key
     * @param lockValue 锁定value
     * @param timeout   锁定时长（毫秒）
     * @param maxWait   加锁等待时间（毫秒）
     * @return true-成功，false-失败
     */
    public boolean tryAcquire(String lockKey, String lockValue, int timeout, long maxWait) {
        long start = System.currentTimeMillis();

        while (true) {
            // 尝试加锁
            Boolean ret = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
            if (!ObjectUtils.isEmpty(ret) && ret) {
                return true;
            }

            // 计算已经等待的时间
            long now = System.currentTimeMillis();
            if (now - start > maxWait) {
                return false;
            }

            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception ex) {
                return false;
            }
        }
    }

    /**
     * 释放锁
     *
     * @param lockKey   锁定key
     * @param lockValue 锁定value
     * @return true-成功，false-失败
     */
    public boolean releaseLock(String lockKey, String lockValue) {
        // lua脚本
        String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";

        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
        Long result = redisTemplate.opsForValue().getOperations().execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
        return result != null && result > 0L;
    }
}

• 测试用例

@SpringBootTest
class RedisDistLockDemoApplicationTests {

    @Resource
    private RedisLock redisLock;

    @Test
    public void testLock() {
        redisLock.tryAcquire("abcd", "abcd", 5 * 60 * 1000, 5 * 1000);
        redisLock.releaseLock("abcd", "abcd");
    }
}

安全隐患

可能很多同学（也包括我）在日常工作中都是使用上面的实现方式，看似是稳妥的：

• 使用set命令NX、PX选项进行加锁，保证了加锁互斥，避免了死锁；
• 使用lua脚本解锁，防止解除其他线程的锁；
• 加锁、解锁命令都是原子操作；

其实以上实现的稳妥有个前提条件：单机版Redis、开启AOF持久化方式并设置appendfsync=always。

但是在哨兵模式和集群模式下可能存在问题，为什么呢？

哨兵模式和集群模式基于主从架构，主从之间通过命令传播实现数据同步，而命令传播是异步的。

所以就存在主节点数据写入成功，在还未通知从节点情况下，主节点就宕机的可能。

当从节点通过故障转移提升为新的主节点后，其他线程就有机会重新加锁成功，导致不满足分布式锁的互斥条件。

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官方RedLock

集群模式下，若集群所有节点稳定运行，不出现故障转移的情况下，安全性是有保障的。但是，没有什么系统能够保证100%稳定，基于Redis的分布式锁必须考虑容错。

由于主从同步基于异步复制原理，所以哨兵模式和集群模式天生无法满足此条件。为此，Redis作者专门提出了一种解决方案——RedLock（Redis Distribute Lock）。

设计思路

根据官方文档的说明，把RedLock的设计思路进行介绍。

先说环境要求，需要N（N>=3）个独立部署的Redis实例，相互之间不需要主从复制、故障转移等技术。

为了获取锁，客户端将按照以下流程进行操作：

• 获取当前时间（毫秒）作为开始时间start；
• 使用相同的key和随机value，按顺序向所有N个节点发起获取锁的请求。当向每个实例设置锁时，客户端会使用一个过期时间（小于锁的自动释放时间）。比如锁的自动释放时间是10秒，这个超时时间应该是5-50毫秒。这是为了防止客户端在一个已经宕机的实例浪费太多时间：如果Redis实例宕机，客户端尽快处理下一个实例。
• 客户端计算加锁消耗的时间cost（cost=start-now）。只有客户端在半数以上实例加锁成功，并且整个耗时小于整个有效时间（ttl），才能认为当前客户端加锁成功。
• 如果客户端加锁成功，那么整个锁的真正有效时间应该是：validTime=ttl-cost。
• 如果客户端加锁失败（可能是获取锁成功实例数未过半，也可能是耗时超过ttl），那么客户端应该向所有实例尝试解锁（即使刚刚客户端认为加锁失败）。

RedLock的设计思路延续了Redis内部多种场景的投票方案，通过多个实例分别加锁解决竞态问题，虽然加锁消耗了时间，但是消除了主从机制下的安全问题。

代码实现

官方推荐Java实现为Redisson，它具备可重入特性，按照RedLock进行实现，支持独立实例模式、集群模式、主从模式、哨兵模式等；API比较简单，上手容易。示例如下（直接通过测试用例）：

    @Test
    public void testRedLock() throws InterruptedException {

        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        final RedissonClient client = Redisson.create(config);

        // 获取锁实例
        final RLock lock = client.getLock("test-lock");

        // 加锁
        lock.lock(60 * 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        try {
            // 假装做些什么事情
            Thread.sleep(50 * 1000);
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        } finally {
            //解锁
            lock.unlock();
        }
    }

Redisson封装的非常好，我们可以像使用Java内置的锁一样去使用，代码简洁的不能再少了。关于Redisson源码的分析，网上有很多文章大家可以找找看。

全文总结

分布式锁是我们研发过程中常用的的一种解决并发问题的方式，Redis是只是一种实现方式。

关键的是要弄清楚加锁、解锁背后的原理，以及实现分布式锁需要解决的核心问题，同时考虑我们所采用的中间件有什么特性可以支撑。了解这些后，实现起来就不是什么问题了。

学习了RedLock的思想，我们是不是也可以在自己的应用程序内实现了分布式锁呢？欢迎沟通！

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