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前言

我们的系统都是分布式部署的，日常开发中，秒杀下单、抢购商品等等业务场景，为了防⽌库存超卖，都需要用到分布式锁。

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。

业界流行的分布式锁实现，一般有这3种方式：

• 基于数据库实现的分布式锁。
• 基于Redis实现的分布式锁。
• 基于Zookeeper实现的分布式锁。
  那下面我们就来聊聊基于数据库实现的分布式锁。

基于Redis实现的分布式锁

Redis分布式锁一般有以下这几种实现方式：

• setnx + expire。
• setnx + value值是过期时间。
• set的扩展命令(set ex px nx)。
• set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除。
• Redisson。
• Redisson + RedLock。

setnx + expire

聊到Redis分布式锁，很多小伙伴反手就是setnx + expire，如下：

if（jedis.setnx(key,lock_value) == 1）{ //setnx加锁expire（key，100）; //设置过期时间try {do something  //业务处理}catch(){}finally {jedis.del(key); //释放锁}
}

这段代码是可以加锁成功，但是你有没有发现问题，加锁操作和设置超时时间是分开的。假设在执行完setnx加锁后，正要执行expire设置过期时间时，进程crash掉或者要重启维护了，那这个锁就长生不老了，别的线程永远获取不到锁啦，所以分布式锁不能这么实现!

long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {return true;
} 
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key);// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
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（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）String oldValueStr = jedis.getSet(key, 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，它才可以加锁return true;}
}//其他情况，均返回加锁失败
return false;
}

日常开发中，有些小伙伴就是这么实现分布式锁的，但是会有这些缺点：

• 过期时间是客户端自己生成的，分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。
• 没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁。
• 锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行了jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁* 成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖。

set的扩展命令(set ex px nx)

这个命令的几个参数分别表示什么意思呢?跟大家复习一下：

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

EX second ：设置键的过期时间为second秒。
PX millisecond ：设置键的过期时间为millisecond毫秒。
NX ：只在键不存在时，才对键进行设置操作。
XX ：只在键已经存在时，才对键进行设置操作。

if（jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁try {do something  //业务处理}catch(){}finally {jedis.del(key); //释放锁}
}

这个方案可能存在这样的问题：

• 锁过期释放了，业务还没执行完。
• 锁被别的线程误删。

有些伙伴可能会有个疑问，就是锁为什么会被别的线程误删呢?假设并发多线程场景下，线程A获得了锁，但是它没释放锁的话，线程B是获取不到锁的，所以按道理它是执行不到加锁下面的代码滴，怎么会导致锁被别的线程误删呢?

假设线程A和B，都想用key加锁，最后A抢到锁加锁成功，但是由于执行业务逻辑的耗时很长，超过了设置的超时时间100s。这时候，Redis就自动释放了key锁。这时候线程B就可以加锁成功了，接下啦，它也执行业务逻辑处理。假设碰巧这时候，A执行完自己的业务逻辑，它就去释放锁，但是它就把B的锁给释放了。

set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除

为了解决锁被别的线程误删问题。可以在set ex px nx的基础上，加上个校验的唯一随机值，如下：

（jedis.set(key, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁try {do something  //业务处理}catch(){}finally {//判断是不是当前线程加的锁,是才释放if (uni_request_id.equals(jedis.get(key))) {jedis.del(key); //释放锁}}
}

在这里，判断当前线程加的锁和释放锁不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。
一般可以用lua脚本来包一下。lua脚本如下：

if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) 
elsereturn 0
end;

这种方式比较不错了，一般情况下，已经可以使用这种实现方式。但是还是存在：锁过期释放了，业务还没执行完的问题。

Redisson

对于可能存在锁过期释放，业务没执行完的问题。我们可以稍微把锁过期时间设置长一些，大于正常业务处理时间就好啦。如果你觉得不是很稳，还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。可以看下Redisson底层原理图：

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。

Redisson + RedLock

前面六种方案都只是基于Redis单机版的分布式锁讨论，还不是很完美。因为Redis一般都是集群部署的：

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。线程二就可以顺理成章获取同个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。它的核心思想是这样的：

部署多个Redis master，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。

RedLock的实现步骤:

• 获取当前时间，以毫秒为单位。
• 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。
• 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~