redisson分布式锁原理 redisson分布式锁应用

分布式锁原理

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。原理就是，当我们要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了。

就是要锁住某个方法或资源时，我们就在该表中增加一条记录，想要释放锁的时候就删除这条记录。

在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性，这个时候，便需要使用到分布式锁。

当在分布式模型下，数据可能只有一份，此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。与单机模式下的锁不同，分布式锁不仅需要保证进程可见，还需要考虑进程与锁之间的网络问题。

分布式情况下之所以问题变得复杂，主要就是需要考虑到网络的延时和不可靠。分布式锁还是可以将标记存在内存，只是该内存不是某个进程分配的内存而是公共内存如Redis、Memcache。至于利用数据库、文件等做锁与单机的实现是一样的，只要保证标记能互斥就行。

redis分布式锁常见问题及解决方案

1.1 锁需要具备唯一性

1.2 锁需要有超时时间,防止死锁

1.3 锁的创建和设置锁超时时间需要具备原子性

1.4 锁的超时的续期问题

1.5 B的锁被A给释放了的问题

1.6 锁的可重入问题

1.7 集群下分布式锁的问题

问题讲解:

首先分布式锁要解决的问题就是分布式环境下同一资源被多个进程进行访问和操作的问题,既然是同一资源,那么肯定要考虑数据安全问题.其实和单进程下加锁解锁的原理是一样的,单进程下需要考虑多线程对同一变量进行访问和修改问题,为了保证同一变量不被多个线程同时访问,按照顺序对变量进行修改,就要在访问变量时进行加锁,这个加锁可以是重量级锁,也可以是基于cas的乐观锁.

解决方案:

使用redis命令setnx(set if not exist),即只能被一个客户端占坑,如果redis实例存在唯一键(key),如果再想在该键(key)上设置值,就会被拒绝.

问题讲解:

redis释放锁需要客户端的操作,如果此时客户端突然挂了,就没有释放锁的操作了,也意味着其他客户端想要重新加锁,却加不了的问题.

解决方案:

所以,为了避免客户端挂掉或者说是客户端不能正常释放锁的问题,需要在加锁的同时,给锁加上超时时间.

即,加锁和给锁加上超时时间的操作如下操作:

>setnx lockkey true #加锁操作

ok

>expire lockkey 5 #给锁加上超时时间

... do something critical ...

>del lockkey #释放锁

(integer) 1

问题讲解:

通过2.3加锁和超时时间的设置可以看到,setnx和expire需要两个命令来完成操作,也就是需要两次RTT操作,如果在setnx和expire两次命令之间,客户端突然挂掉,这时又无法释放锁,且又回到了死锁的问题.

解决方案:

使用set扩展命令

如下:

>set lockkey true ex 5 nx #加锁,过期时间5s

ok

... do something critical ...

>del lockkey

以上的set lockkey true ex 5 nx命令可以一次性完成setnx和expire两个操作,也就是解决了原子性问题.

问题讲解：

redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。

解决方案:

使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");

redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”

问题讲解：

A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。

解决方案:

一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景一般我们可以设置value为业务前缀_当前线程ID或者uuid,只有当前value相同的才可以释放锁

问题讲解:

上面我们讲了,为了保证锁具有唯一性,需要使用setnx,后来为了与超时时间一起设置,我们选用了set命令。 在我们想要在加锁期间,拥有锁的客户端想要再次获得锁,也就是锁重入

解决方案:

给锁设置hash结构的加锁次数，每次加锁就+1

问题讲解:

这一问题是在redis集群方案时会出现的.事实上,现在为了保证redis的高可用和访问性能,都会设置redis的主节点和从节点,主节点负责写操作,从节点负责读操作,也就意味着,我们所有的锁都要写在主redis服务器实例中,如果主redis服务器宕机,资源释放(在没有加持久化时候,如果加了持久化,这一问题会更加复杂),此时redis主节点的数据并没有复制到从服务器,此时,其他客户端就会趁机获取锁,而之前拥有锁的客户端可能还在对资源进行操作,此时又会出现多客户端对同一资源进行访问和操作的问题.

解决方案:

使用redlock，原理与zookeeper分布式锁原理相同.多台主机超过半数设置成功则获取锁成功,要注意下主机个数必须是奇数,不过这有效率问题

使用Redisson实现分布式锁

Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口，同时还支持自动过期解锁。

Redisson同时还为分布式锁提供了异步执行的相关方法：

Redisson分布式可重入公平锁也是实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口的一种RLock对象。在提供了自动过期解锁功能的同时，保证了当多个Redisson客户端线程同时请求加锁时，优先分配给先发出请求的线程。

Redisson同时还为分布式可重入公平锁提供了异步执行的相关方法：

Redisson的RedissonMultiLock对象可以将多个RLock对象关联为一个联锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

redisson分布式锁原理 redisson分布式锁应用

Redisson的RedissonRedLock对象实现了 Redlock 介绍的加锁算法。该对象也可以用来将多个RLock

对象关联为一个红锁，每个RLock对象实例可以来自于不同的Redisson实例。

Redisson的分布式可重入读写锁RReadWriteLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock接口。同时还支持自动过期解锁。该对象允许同时有多个读取锁，但是最多只能有一个写入锁。

redisson分布式锁原理 redisson分布式锁应用

Redisson的分布式信号量（Semaphore）Java对象RSemaphore采用了与java.util.concurrent.Semaphore相似的接口和用法。

Redisson的可过期性信号量（PermitExpirableSemaphore）实在RSemaphore对象的基础上，为每个信号增加了一个过期时间。每个信号可以通过独立的ID来辨识，释放时只能通过提交这个ID才能释放。

Redisson的分布式闭锁（CountDownLatch）Java对象RCountDownLatch采用了与java.util.concurrent.CountDownLatch相似的接口和用法。

Redisson 分布式锁和同步器

Redis的Setnx命令实现分布式锁

首先，分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。

在一个进程中，也就是一个jvm或者说应用中，我们很容易去处理控制，在 java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁，比如 synchronized 关键字或者 Lock 锁，都可以处理。

但是如果在分布式环境下，要保证多个线程同时只有1个能访问某个资源，就需要用到分布式锁。这里我们将介绍用Redis的 setnx 命令来实现分布式锁。

其实目前通常所说的 setnx 命令，并非单指redis的 setnx key value 这条命令，这条命令可能会在后期redis版本中删除。

一般代指redis中对 set 命令加上 nx 参数进行使用， set 这个命令，目前已经支持这么多参数可选：

从 Redis 2.6.12 版本开始， SET 命令的行为可以通过一系列参数来修改：

注入bean

这里同时启动5个线程并发往redis中存储 lock 这个key（key可以自定义，但需要一致），同时设置10秒的过期时间。

setIfAbsent 这个函数实现的功能与 setnx 命令一样，代表如果没有这个key则set成功获取到锁，否则set失败没有获取到锁。

获得锁后进行资源的操作，最后释放锁。

执行效果 ：

可以看到同时只有1个线程能够获取到锁。

使用 setnx 命令方式虽然操作比较简单方便，但是会有如下问题：

可以在再次获取锁时，如果锁被占用就get值，判断值是否是当前线程存的随机值，如果是则再次执行 set 命令重新上锁；当然为了保证原子性这些操作都要用 lua 脚本来执行。

可以使用 while 循环重复执行 setnx 命令，并设置一个超时时间退出循环。

可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些。但也不能彻底解决。

可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值，只有相同才执行删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性。

分布式锁需要满足的特性

综上：使用 setnx 命令来实现分布式锁并不是一个很严谨的方案，如果是Java技术栈，我们可以使用 Redisson 库来解决以上问题，接下来的文章会介绍如何使用。

Redisson实现分布式锁

Redlock实现分布式锁

redis 分布式锁

1、一个tomcat是一个进程，其中有很多线程（与有多少个app无关）

2、一个tomcat启动一个JVM，其中可以有很多APP

3、一个tomcat中部署的多个app，虽然同处一个JVM里，但是由于无法相互调用，所以也可以认为是分布式的

synchronized 只是本地锁啊，锁的也只是当前jvm下的对象，在分布式场景下，要用分布式锁。

redis 分布式锁应用场景: 程序不是在一台tomcat(不同jvm)或者一台 tomcat部署的多个由于无法相互调用，synchronized失效，此时操作共享变量，例如库存，就要用分布式锁

简陋版:

解决key 失效时间小于业务执行时间问题

//放到启动类

redisson底层主要是lua脚本

原理图：

解决key 失效时间小于业务执行时间问题

使用lua后的效果：

redis 集群，主redis挂了，此时还没同步到从redis,怎么办?

可以使用zookeeper,它会等 其他的zookeeper同步加速成功再返回成功

redis没办法100%解决这个问题，可以容忍，redis性能远高于zookeeper

解决

1.可以使用redlock(不推荐，不完善):2.使用redission

高并发分布式锁实现：

将数据在redis里分段减库存

真正的 Redis 分布式锁，就该是这样实现的

众所周知，redis 分布式锁使用 SET 指令可以实现，但是仅仅使用该命令就行了吗？是否还需要考虑 CAP 理论。

要是有上面说的那么简单就好喽，我们平时在开发中用到的分布式锁方案可能比较简单，这个取决于业务的复杂程度以及并发量。

下面我们来说说在高并发场景中，该如何正确使用分布式锁。

在正式讲解分布式锁之前，先来看下将要围绕展开来讲的几个问题：

在同一时刻，只能有一个线程去读写一个【共享资源】，也就是高并发的场景下，通常为了保证数据的正确，需要控制同一时刻只允许一个线程访问。

redisson分布式锁原理 redisson分布式锁应用

此时就需要使用分布式锁了。

简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源。

可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性。

解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ，否则啥都不做。

该命令的返回值有如下两种情况：

举例如下：

成功的情况：

> SETNX lock:101 1 (integer) 1 # 获取 101 锁 成功

失败的情况：

> SETNX lock:101 2 (integer) 0 # 后面申请锁 获取失败

可见，成功的就可以开始使用「共享资源」了。

使用结束后，要及时释放锁，给后面申请获得资源的机会。

释放锁比较简单，使用 DEL 命令删除这个 key 就可以了。如下：

> DEL lock:101 (integer) 1

分布式锁简单使用方案如下：

这看起来不是挺简单的吗，能有什么问题？往下听我分析。

首先该方案存在一个锁无法被释放的问题，场景如下：

可见，这个锁就会一直被占用，导致其它客户端也拿不到这个锁了。

设置举例如下：

> SETNX lock:101 1 // 获取锁 (integer) 1

> EXPIRE lock:101 60 // 60s 过期删除 (integer) 1

可见，60 秒后后该锁就好释放掉，其他客户就可以申请使用了。

由上面举例可知： 加锁 和 设置过期时间 是两个操作命令，并不是原子操作。

试想一下，可能存在这么个情况：

比如执行第一条命了成功，第二条命令还没来得及执行就出现了异常，导致设置 「 过期时间」失败，这样锁也是无法释放。

SET keyName value NX PX 30000

这样一看，似乎没啥毛病。不，仔细一看，写的还是不够严谨。想下，有没可能释放的不是自己加的锁。

思考中……

说下什么场景下， 释放的锁不是自己的 ：

所以，有个关键点需要注意的是：只能释放自己申请的锁。

总之，解铃还须系铃人

伪代码如下：

// 判断 value 与 锁的唯一标识

此时，我们可以考虑通过 Lua 脚本来实现，这样判断和删除的过程就是原子操作了。

// 获取锁的 value 值与 ARGV[1] 比较，匹配成功则执行 del

使用上面的脚本，为每个锁分配一个随机字符串“签名”，只有当删除锁的客户端的“签名”与锁的 value 匹配的时候，才会去删除它。

遇到问题不要慌，先从官方文档入手：

到目前为止，以上修改后(优化后)的方案算相比较完善的了，业界大部分使用的也都是该方案。

当然这个锁的过期时间不能瞎写，通常是根据多次测试后的结果来做选择，比如压测多轮之后，平均执行时间在 300 ms。

那么我们的锁 过期时间就应该放大到平均执行时间的 3~4 倍。

有些小伙伴可能会问：为啥是放大 3~4 倍 呢 ？

这叫凡事留一手：考虑到锁的操作逻辑中如果有网络 IO 操作等，线上的网络不会总是稳定的，此时需要留点时间来缓冲。

加锁的时候设置一个过期时间，同时客户端开启一个「守护线程」，定时去检测这个锁的失效时间。

如果快要过期，但是业务逻辑还没执行完成，自动对这个锁进行续期，重新设置过期时间。

可以先谷歌一下，相信谷歌大哥会告诉你有这么一个库把这些工作都封装好了，你只管用就是了，它叫 Redisson 。

在使用分布式锁的时候，其实就是采用了「自动续期」的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。

这个方案可以说很 OK 了，能想到这些的优化点已经击败一大批程序猿了。

对于追求极致的程序员来说，你们可能会考虑到：

这里就不展开讨论了。有兴趣的可以在评论区一起讨论交流哈。

Redis 分布式锁详细分析

锁的作用，我想大家都理解，就是让不同的线程或者进程可以安全地操作共享资源，而不会产生冲突。

比较熟悉的就是 Synchronized 和 ReentrantLock 等，这些可以保证同一个 jvm 程序中，不同线程安全操作共享资源。

但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问。

比较常用的分布式锁有三种实现方式：

本篇文章主要讲解基于 Redis 分布式锁的实现。

分布式锁最主要的作用就是保证任意一个时刻，只有一个客户端能访问共享资源。

我们知道 redis 有 SET key value NX 命令，仅在不存在 key 的时候才能被执行成功，保证多个客户端只有一个能执行成功，相当于获取锁。

释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了。

上面的实现看似已经满足要求了，但是忘了考虑在分布式环境下，有以下问题：

最大的问题就是因为客户端或者网络问题，导致 redis 中的 key 没有删除，锁无法释放，因此其他客户端无法获取到锁。

针对上面的情况，使用了下面命令:

使用 PX 的命令，给 key 添加一个自动过期时间(30秒)，保证即使因为意外情况，没有调用释放锁的方法，锁也会自动释放，其他客户端仍然可以获取到锁。

注意给这个 key 设置的值 my_random_value 是一个随机值，而且必须保证这个值在客户端必须是唯一的。这个值的作用是为了更加安全地释放锁。

这是为了避免删除其他客户端成功获取的锁。考虑下面情况：

因此这里使用一个 my_random_value 随机值，保证客户端只会释放自己获取的锁，即只删除自己设置的 key 。

这种实现方式，存在下面问题：

上面章节介绍了，简单实现存在的问题，下面来介绍一下 Redisson 实现又是怎么解决的这些问题的。

主要关注 tryAcquireOnceAsync 方法，有三个参数:

方法主要流程:

这个方法的流程与 tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) 方法基本相同。

这个方法与 tryAcquireOnceAsync 方法的区别，就是一个获取锁过期时间，一个是能否获取锁。即 获取锁过期时间 为 null 表示获取到锁，其他表示没有获取到锁。

获取锁最终都会调用这个方法，通过 lua 脚本与 redis 进行交互，来实现分布式锁。

首先分析，传给 lua 脚本的参数：

lua 脚本的流程:

为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间。

这个类最重要的是两个成员属性：

使用一个静态并发集合 EXPIRATION_RENEWAL_MAP 来存储所有锁对应的 ExpirationEntry ，当有新的 ExpirationEntry 并存入到 EXPIRATION_RENEWAL_MAP 集合中时，需要调用 renewExpiration 方法，来刷新过期时间。

创建一个超时任务 Timeout task ，超时时间是 internalLockLeaseTime / 3 , 过了这个时间，即调用 renewExpirationAsync(threadId) 方法，来刷新锁的过期时间。

判断如果是当前线程持有的锁，那么就重新设置过期时间，并返回 1 即 true 。否则返回 0 即 false 。

通过调用 unlockInnerAsync(threadId) 来删除 redis 中的 key 来释放锁。特别注意一点，当不是持有锁的线程释放锁时引起的失败，不需要调用 cancelExpirationRenewal 方法，取消定时，因为锁还是被其他线程持有。

传给这个 lua 脚本的值：

这个 lua 脚本的流程：

调用了 LockPubSub 的 subscribe 进行订阅。

这个方法的作用就是向 redis 发起订阅，但是对于同一个锁的同一个客户端(即 一个 jvm 系统) 只会发起一次订阅，同一个客户端的其他等待同一个锁的线程会记录在 RedissonLockEntry 中。

方法流程：

只有当 counter >= permits 的时候，回调 listener 才会运行，起到控制 listener 运行的效果。

释放一个控制量，让其中一个回调 listener 能够运行。

主要属性：

这个过程对应的 redis 中监控的命令日志:

因为看门狗的默认时间是 30 秒，而定时刷新程序的时间是看门狗时间的 1/3 即 10 秒钟，示例程序休眠了 15 秒，导致触发了刷新锁的过期时间操作。

注意 rLock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); 时间要设置大一点，如果等待时间太短，小于获取锁 redis 命令的时间，那么就直接返回获取锁失败了。

分析源码我们了解 Redisson 模式的分布式，解决了锁过期时间和可重入的问题。但是针对 redis 本身可能存在的单点失败问题，其实是没有解决的。

基于这个问题， redis 作者提出了一种叫做 Redlock 算法, 但是这种算法本身也是有点问题的，想了解更多，请看 基于Redis的分布式锁到底安全吗?

redisson+springboot 实现分布式锁

在一些场景时，需要保证数据的不重复，以及数据的准确性，特别是特定下，某些数据的准确性显得尤为重要，所以这个时候要保证某个方法同一时刻只能有一个线程执行。在单机情况下可以用jdk的乐观锁进行保证数据的准确性。而在分布式系统中，这种jdk的锁就无法满足这种场景。

所以需要使用redssion实现分布式锁，它不仅可以实现分布式锁，也可以在某些情况下保证不重复提交，保证接口的幂等性。

redisson是基于redis实现的分布式锁，因为redis执行命令操作时是单线程，所以可以保证线程安全。当然还有其他实现分布式锁的方案，例如zk，MongoDB等。

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：

模拟200个并发测试

结果：

没有库存变成负数的情况，说明分布式锁已生效