4、Redis底层原理（持久化+分布式锁）

Redis底层原理

持久化

Redis虽然是个内存数据库，但是Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，将数据写往磁盘，可以有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。

RDB

RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。RDB 就是Redis DataBase 的缩写。

给哪些内存数据做快照?

Redis 的数据都在内存中，为了提供所有数据的可靠性保证，它执行的是全量快照，也就是说，把内存中的所有数据都记录到磁盘中。但是，RDB 文件就越大，往磁盘上写数据的时间开销就越大。

RDB文件的生成是否会阻塞主线程

Redis 提供了两个手动命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave。

save：在主线程中执行，会导致阻塞；对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用。

bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞，这也是Redis RDB 文件生成的默认配置。

命令实战演示

除了执行命令手动触发之外，Redis内部还存在自动触发RDB 的持久化机制，例如以下场景:

1)使用save相关配置,如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。

2）如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点。

3)执行debug reload命令重新加载Redis 时，也会自动触发save操作。

4）默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。

关闭RDB持久化，在课程讲述的Redis版本（6.2.4）上，是将配置文件中的save配置改为 save “”

bgsave执的行流程

为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在执行快照的同时，正常处理写操作。

bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的(fork本身会阻塞主线程)，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后（子进程运行不会阻塞主线程），开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。

如果主线程对这些数据也都是读操作（例如图中的键值对 A），那么，主线程和bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据（例如图中的键值对 B），那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。

这既保证了快照的完整性，也允许主线程同时对数据进行修改，避免了对正常业务的影响。

RDB文件

RDB文件保存在dir配置指定的目录下，文件名通过dbfilename配置指定。

可以通过执行config set dir {newDir}和config set dbfilename (newFileName}运行期动态执行,当下次运行时RDB文件会保存到新目录。

Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启，可以通过参数config set rdbcompression { yes |no}动态修改。

虽然压缩RDB会消耗CPU，但可大幅降低文件的体积，方便保存到硬盘或通过网维示络发送给从节点,因此线上建议开启。

如果 Redis加载损坏的RDB文件时拒绝启动,并打印如下日志:

Short read or OOM loading DB. Unrecoverable error，aborting now.

这时可以使用Redis提供的redis-check-rdb工具(老版本是redis-check-dump)检测RDB文件并获取对应的错误报告。

RDB的优缺点

RDB的优点

RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份,全量复制等场景。

比如每隔几小时执行bgsave备份，并把 RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中(如hdfs),，用于灾难恢复。

Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

RDB的缺点

RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程,属于重量级操作,频繁执行成本过高。

RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。

Redis中RDB导致的数据丢失问题

针对RDB不适合实时持久化的问题,Redis提供了AOF持久化方式来解决。

如下图所示，我们先在 T0 时刻做了一次快照（下一次快照是T4时刻），然后在T1时刻，数据块 5 和 8 被修改了。如果在T2时刻，机器宕机了，那么，只能按照 T0 时刻的快照进行恢复。此时，数据块 5 和 8 的修改值因为没有快照记录，就无法恢复了。

所以这里可以看出，如果想丢失较少的数据，那么T4-T0就要尽可能的小，但是如果频繁地执行全量

快照，也会带来两方面的开销：

1、频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力，多个快照竞争有限的磁盘带宽，前一个快照还没有做完，后一个又开始做了，容易造成恶性循环。

2、另一方面，bgsave 子进程需要通过 fork 操作从主线程创建出来。虽然子进程在创建后不会再阻塞主线程，但是，fork 这个创建过程本身会阻塞主线程，而且主线程的内存越大，阻塞时间越长。如果频繁fork出bgsave 子进程，这就会频繁阻塞主线程了。

所以基于这种情况，我们就需要AOF的持久化机制。

AOF

AOF(append only file)持久化:以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性,目前已经是Redis持久化的主流方式。理解掌握好AOF持久化机制对我们兼顾数据安全性和性能非常有帮助。

使用AOF

开启AOF功能需要设置配置:appendonly yes，默认不开启。

AOF文件名通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。

AOF的工作流程

AOF的工作流程主要是4个部分:命令写入( append)、文件同步( sync)、文件重写(rewrite)、重启加载( load)。

命令写入

AOF命令写入的内容直接是RESP文本协议格式。例如lpush lijin A B这条命令，在AOF缓冲区会追加如下文本:

*3\r\n$6\r\nlupush\r\n$5\r\nlijin\r\n$3\r\nA B

看看 AOF 日志的内容。其中，“*3”表示当前命令有三个部分，每部分都是由“$+数字”开头，后面紧跟着

具体的命令、键或值。这里，“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如，“$3 set”表示这部分有 3 个字节，也就是“set”命令。

1 )AOF为什么直接采用文本协议格式?

文本协议具有很好的兼容性。开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用协议格式，避免了二次处理开销。文本协议具有可读性,方便直接修改和处理。

2）AOF为什么把命令追加到aof_buf中?

Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处，Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。

Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制。

always

同步写回：每个写命令执行完，立马同步地将日志写回磁盘；

everysec

每秒写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘；

no

操作系统控制的写回：每个写命令执行完，只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘，通常同步周期最长30秒。

很明显，配置为always时，每次写入都要同步AOF文件，在一般的SATA 硬盘上，Redis只能支持大约几百TPS写入,显然跟Redis高性能特性背道而驰,不建议配置。

配置为no，由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控,而且会加大每次同步硬盘的数据量,虽然提升了性能,但数据安全性无法保证。

配置为everysec，是建议的同步策略，也是默认配置，做到兼顾性能和数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据。(严格来说最多丢失1秒数据是不准确的)

想要获得高性能，就选择 no 策略；如果想要得到高可靠性保证，就选择always 策略；如果允许数据有一点丢失，又希望性能别受太大影响的话，那么就选择everysec 策略。

重写机制

随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。

重写后的AOF 文件为什么可以变小?有如下原因:

1)进程内已经超时的数据不再写入文件。

2)旧的AOF文件含有无效命令，如set a 111、set a 222等。重写使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令。

3）多条写命令可以合并为一个，如:lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为: lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。

AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是:更小的AOF文件可以更快地被Redis加载。

AOF重写过程可以手动触发和自动触发:

手动触发:直接调用bgrewriteaof命令。

自动触发:根据auto-aof-rewrite-min-size和 auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。

auto-aof-rewrite-min-size:表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。

auto-aof-rewrite-percentage :代表当前AOF 文件空间(aof_currentsize）和上一次重写后AOF 文件空间(aof_base_size)的比值。

另外，如果在Redis在进行AOF重写时，有写入操作，这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。

重启加载

AOF和 RDB 文件都可以用于服务器重启时的数据恢复。redis重启时加载AOF与RDB的顺序是怎么样的呢？

1，当AOF和RDB文件同时存在时，优先加载AOF

2，若关闭了AOF，加载RDB文件

3，加载AOF/RDB成功，redis重启成功

4，AOF/RDB存在错误，启动失败打印错误信息

文件校验

加载损坏的AOF 文件时会拒绝启动，对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof --fix命令进行修复，对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。

AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。Redis为我们提供了aof-load-truncated 配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时当遇到此问题时会忽略并继续启动,同时如下警告日志。

RDB-AOF混合持久化

通过 aof-use-rdb-preamble 配置项可以打开混合开关，yes则表示开启，no表示禁用，默认是禁用的，可通过config set修改

该状态开启后，如果执行bgrewriteaof命令，则会把当前内存中已有的数据弄成二进程存放在aof文件中，这个过程模拟了rdb生成的过程，然后Redis后面有其他命令，在触发下次重写之前，依然采用AOF追加的方式

Redis持久化相关的问题

主线程、子进程和后台线程的联系与区别？

进程和线程的区别

从操作系统的角度来看，进程一般是指资源分配单元，例如一个进程拥有自己的堆、栈、虚存空间（页表）、文件描述符等；

而线程一般是指 CPU 进行调度和执行的实体。

一个进程启动后，没有再创建额外的线程，那么，这样的进程一般称为主进程或主线程。

Redis 启动以后，本身就是一个进程，它会接收客户端发送的请求，并处理读写操作请求。而且，接收请求和处理请求操作是 Redis 的主要工作，Redis 没有再依赖于其他线程，所以，我一般把完成这个主要工作的 Redis 进程，称为主进程或主线程。

主线程与子进程

• 通过fork创建的子进程，一般和主线程会共用同一片内存区域，所以上面就需要使用到写时复制技术确保安全。
• 主线程一般我们说的是执行业务的线程，而子进程是主线程fork出来的，为了完成一些比如持久化操作任务的进程。

后台线程

从 4.0 版本开始，Redis 也开始使用pthread_create 创建线程，这些线程在创建后，一般会自行执行一些任务，例如执行异步删除任务。

Redis持久化过程中有没有其他潜在的阻塞风险？

当Redis做RDB或AOF重写时，一个必不可少的操作就是执行fork操作创建子进程,对于大多数操作系统来说fork是个重量级错误。虽然fork创建的子进程不需要拷贝父进程的物理内存空间，但是会复制父进程的空间内存页表。例如对于10GB的Redis进程，需要复制大约20MB的内存页表，因此fork操作耗时跟进程总内存量息息相关，如果使用虚拟化技术，特别是Xen虚拟机,fork操作会更耗时。

fork耗时问题定位:

对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork操作耗时在秒级别将拖慢Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时,单位微秒。

如何改善fork操作的耗时:

1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术

2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比,线上建议每个Redis实例内存控制在10GB 以内。

3）降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。

为什么主从库间的复制不使用 AOF？

1、RDB 文件是二进制文件，无论是要把 RDB 写入磁盘，还是要通过网络传输 RDB，IO效率都比记录和传输 AOF 的高。

2、在从库端进行恢复时，用 RDB 的恢复效率要高于用 AOF。

分布式锁

分布式锁和Synchronized加的锁有什么区别？或者为什么要叫分布式锁？

• Synchronized锁一般都是加载代码里面，形成同步代码块或者同步方法。这只能应用在单体应用里面。比如我们有个商品服务和一个订单服务，两者是彼此独立的服务，锁其实锁的是资源，只有谁拿到了资源，才能做下一步的工作。所以就彼此独立的两个服务而言，两者之间找不到共有的资源来供给Synchornized实现。
• 分布式锁。为什么叫分布式锁呢，现在的系统都是分布式的，比如商品服务和订单服务是部署在不同的服务器上，或者部署在不同的端口上对外提供服务的，此时我们必须要借助第三方的资源来充当锁。
• 在redis实现的分布式锁中，redis的服务端只有一个，比如都是192.168.18：6379上，但是客户端则分布在各个服务端中，比如商品服务和订单服务中都有redis的客户端要和redis的server端产生交互，所以此时服务端里面的数据资源就可以作为锁的资源。
• 比如现在商品服务和订单服务中都有一些请求要修改商品的库存，那么这就是并发请求了。那么谁先执行呢，还要保证数据的安全性，那么就可以对redis服务端的数据进行加锁。比如订单服务中哪个线程先抢到资源，那么就由哪个服务先执行，等这个线程执行完操作并释放锁后，别的线程才能获取到资源，继续完成自己的业务。

Redis分布式锁最简单的实现

想要实现分布式锁，必须要求 Redis 有「互斥」的能力，我们可以使用 SETNX 命令，这个命令表示SET if Not Exists，即如果 key 不存在，才会设置它的值，否则什么也不做。

两个客户端进程可以执行这个命令，达到互斥，就可以实现一个分布式锁。

客户端 1 申请加锁，加锁成功：

客户端 2 申请加锁，因为它后到达，加锁失败：

此时，加锁成功的客户端，就可以去操作「共享资源」，例如，修改 MySQL 的某一行数据，或者调用一个 API 请求。

操作完成后，还要及时释放锁，给后来者让出操作共享资源的机会。如何释放锁呢？

也很简单，直接使用 DEL 命令删除这个 key 即可，这个逻辑非常简单。

但是，它存在一个很大的问题，当客户端 1 拿到锁后，如果发生下面的场景，就会造成「死锁」：

1、程序处理业务逻辑异常，没及时释放锁

2、进程挂了，没机会释放锁

这时，这个客户端就会一直占用这个锁，而其它客户端就「永远」拿不到这把锁了。怎么解决这个问题呢？

如何避免死锁？

我们很容易想到的方案是，在申请锁时，给这把锁设置一个「租期」。

在 Redis 中实现时，就是给这个 key 设置一个「过期时间」。这里我们假设，操作共享资源的时间不会超过 10s，那么在加锁时，给这个 key 设置 10s 过期即可：

SETNX lock 1    // 加锁
EXPIRE lock 10  // 10s后自动过期

这样一来，无论客户端是否异常，这个锁都可以在 10s 后被「自动释放」，其它客户端依旧可以拿到锁。

但现在还是有问题：

现在的操作，加锁、设置过期是 2 条命令，有没有可能只执行了第一条，第二条却「来不及」执行的情况发生呢？例如：

• SETNX 执行成功，执行EXPIRE 时由于网络问题，执行失败
• SETNX 执行成功，Redis 异常宕机，EXPIRE 没有机会执行
• SETNX 执行成功，客户端异常崩溃，EXPIRE也没有机会执行

总之，这两条命令不能保证是原子操作（一起成功），就有潜在的风险导致过期时间设置失败，依旧发生「死锁」问题。

在 Redis 2.6.12 之后，Redis 扩展了 SET 命令的参数，用这一条命令就可以了【解决了加锁和设置锁过期时间的原子问题，也就是说解决了锁一定会被释放的问题】：

SET lock 1 EX 10 NX

锁被别人释放怎么办？

上面的命令执行时，每个客户端在释放锁时，都是「无脑」操作，并没有检查这把锁是否还「归自己持有」，所以就会发生释放别人锁的风险，这样的解锁流程，很不「严谨」！如何解决这个问题呢？

解决办法是：客户端在加锁时，设置一个只有自己知道的「唯一标识」进去。

例如，可以是自己的线程 ID，也可以是一个 UUID（随机且唯一），这里我们以UUID 举例：

SET lock $uuid EX 20 NX

之后，在释放锁时，要先判断这把锁是否还归自己持有，伪代码可以这么写：

if redis.get("lock") == $uuid:
    redis.del("lock")

这里释放锁使用的是 GET + DEL 两条命令，这时，又会遇到我们前面讲的原子性问题了。这里可以使用lua脚本来解决。

安全释放锁的 Lua 脚本如下：

if redis.call("GET",KEYS[1]) == ARGV[1]
then
    return redis.call("DEL",KEYS[1])
else
    return 0
end

好了，这样一路优化，整个的加锁、解锁的流程就更「严谨」了。

这里我们先小结一下，基于 Redis 实现的分布式锁，一个严谨的的流程如下：

1、加锁

SET lock_key $unique_id EX $expire_time NX

2、操作共享资源

3、释放锁：Lua 脚本，先 GET 判断锁是否归属自己，再DEL 释放锁

Java代码实现分布式锁

package com.msb.redis.lock;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.params.SetParams;

import java.util.Arrays;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * 分布式锁的实现
 */
@Component
public class RedisDistLock implements Lock {

    private final static int LOCK_TIME = 5*1000;
    private final static String RS_DISTLOCK_NS = "tdln:";
    /*
     if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else return 0 end
     */
    private final static String RELEASE_LOCK_LUA =
            "if redis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1] then\n" +
                    "        return redis.call('del', KEYS[1])\n" +
                    "    else return 0 end";
    /*保存每个线程的独有的ID值*/
    private ThreadLocal<String> lockerId = new ThreadLocal<>();

    /*解决锁的重入*/
    private Thread ownerThread;
    private String lockName = "lock";

    @Autowired
    private JedisPool jedisPool;

    public String getLockName() {
        return lockName;
    }

    public void setLockName(String lockName) {
        this.lockName = lockName;
    }

    public Thread getOwnerThread() {
        return ownerThread;
    }

    public void setOwnerThread(Thread ownerThread) {
        this.ownerThread = ownerThread;
    }

    @Override
    public void lock() {
        while(!tryLock()){
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持可中断获取锁！");
    }

    @Override
    public boolean tryLock() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        if(ownerThread==t){/*说明本线程持有锁*/
            return true;
        }else if(ownerThread!=null){/*本进程里有其他线程持有分布式锁*/
            return false;
        }
        Jedis jedis = null;
        try {
            String id = UUID.randomUUID().toString();
            SetParams params = new SetParams();
            params.px(LOCK_TIME);
            params.nx();
            synchronized (this){/*线程们，本地抢锁*/
                if((ownerThread==null)&&
                "OK".equals(jedis.set(RS_DISTLOCK_NS+lockName,id,params))){
                    lockerId.set(id);
                    setOwnerThread(t);
                    return true;
                }else{
                    return false;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("分布式锁尝试加锁失败！");
        } finally {
            jedis.close();
        }
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持等待尝试获取锁！");
    }

    @Override
    public void unlock() {
        if(ownerThread!=Thread.currentThread()) {
            throw new RuntimeException("试图释放无所有权的锁！");
        }
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            Long result = (Long)jedis.eval(RELEASE_LOCK_LUA,
                    Arrays.asList(RS_DISTLOCK_NS+lockName),
                    Arrays.asList(lockerId.get()));
            if(result.longValue()!=0L){
                System.out.println("Redis上的锁已释放！");
            }else{
                System.out.println("Redis上的锁释放失败！");
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("释放锁失败！",e);
        } finally {
            if(jedis!=null) jedis.close();
            lockerId.remove();
            setOwnerThread(null);
            System.out.println("本地锁所有权已释放！");
        }
    }

    @Override
    public Condition newCondition() {
        throw new UnsupportedOperationException("不支持等待通知操作！");
    }

}

锁过期时间不好评估怎么办？

看上面这张图，加入key的失效时间是10s，但是客户端C在拿到分布式锁之后，如果业务逻辑执行超过10s，那么问题来了，在客户端C释放锁之前，其实这把锁已经失效了，那么客户端A和客户端B都可以去拿锁，这样就已经失去了分布式锁的功能了！！！

比较简单的妥协方案是，尽量「冗余」过期时间【加大过期时间】，降低锁提前过期的概率，但是这个并不能完美解决问题，那怎么办呢？

分布式锁加入看门狗

加锁时，先设置一个过期时间，然后我们开启一个「守护线程」，定时去检测这个锁的失效时间，如果锁快要过期了，操作共享资源还未完成，那么就自动对锁进行「续期」，重新设置过期时间。

这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。

为什么要使用守护线程：

分布式锁加入看门狗代码实现

运行效果：

Redisson中的分布式锁

Redisson把这些工作都封装好了

     <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.12.3</version>
        </dependency>

package com.msb.redis.config;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MyRedissonConfig {
    /**
     * 所有对Redisson的使用都是通过RedissonClient
     */
    @Bean(destroyMethod="shutdown")
    public RedissonClient redisson(){
        //1、创建配置
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");

        //2、根据Config创建出RedissonClient实例
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
    }
}

package com.msb.redis.redisbase.adv;

import com.msb.redis.lock.rdl.RedisDistLockWithDog;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootTest
public class TestRedissionLock {

    private int count = 0;
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Test
    public void testLockWithDog() throws InterruptedException {
        int clientCount =3;
        RLock lock = redisson.getLock("RD-lock");
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientCount);
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(clientCount);
        for (int i = 0;i<clientCount;i++){
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"准备进行累加。");
                    Thread.sleep(2000);
                    count++;
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        System.out.println(count);
    }
}

https://github.com/redisson/redisson/

https://redisson.org/

锁过期时间不好评估怎么办？

集群下的锁还安全么？

基于 Redis 的实现分布式锁，前面遇到的问题，以及对应的解决方案：

1、死锁：设置过期时间

2、过期时间评估不好，锁提前过期：守护线程，自动续期

3、锁被别人释放：锁写入唯一标识，释放锁先检查标识，再释放

之前分析的场景都是，锁在「单个」Redis实例中可能产生的问题，并没有涉及到 Redis 的部署架构细节。

而我们在使用 Redis 时，一般会采用主从集群 +哨兵的模式部署，这样做的好处在于，当主库异常宕机时，哨兵可以实现「故障自动切换」，把从库提升为主库，继续提供服务，以此保证可用性。

但是因为主从复制是异步的，那么就不可避免会发生的锁数据丢失问题（加了锁却没来得及同步过来）。从库被哨兵提升为新主库，这个锁在新的主库上，丢失了！

Redlock真的安全吗？

Redis 作者提出的 Redlock方案，是如何解决主从切换后，锁失效问题的。

Redlock 的方案基于一个前提：

不再需要部署从库和哨兵实例，只部署主库；但主库要部署多个，官方推荐至少 5 个实例。

注意：不是部署 Redis Cluster，就是部署 5 个简单的 Redis 实例。它们之间没有任何关系，都是一个个孤立的实例。

做完之后，我们看官网代码怎么去用的：

8. 分布式锁和同步器 · redisson/redisson Wiki · GitHub

8.4. 红锁（RedLock）

基于Redis的Redisson红锁 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。

RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3");

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 同时加锁：lock1 lock2 lock3
// 红锁在大部分节点上加锁成功就算成功。
lock.lock();
...
lock.unlock();

大家都知道，如果负责储存某些分布式锁的某些Redis节点宕机以后，而且这些锁正好处于锁住的状态时，这些锁会出现锁死的状态。为了避免这种情况的发生，Redisson内部提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期。默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。

另外Redisson还通过加锁的方法提供了 leaseTime的参数来指定加锁的时间。超过这个时间后锁便自动解开了。

RedissonRedLock lock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
// 给lock1，lock2，lock3加锁，如果没有手动解开的话，10秒钟后将会自动解开
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);

// 为加锁等待100秒时间，并在加锁成功10秒钟后自动解开
boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
...
lock.unlock();

Redlock实现整体流程

1、客户端先获取「当前时间戳T1」

2、客户端依次向这 5 个 Redis 实例发起加锁请求

3、如果客户端从 >=3 个（大多数）以上Redis 实例加锁成功，则再次获取「当前时间戳T2」，如果 T2 - T1 < 锁的过期时间，此时，认为客户端加锁成功，否则认为加锁失败。

4、加锁成功，去操作共享资源

5、加锁失败/释放锁，向「全部节点」发起释放锁请求。

所以总的来说：客户端在多个 Redis 实例上申请加锁；必须保证大多数节点加锁成功；大多数节点加锁的总耗时，要小于锁设置的过期时间；释放锁，要向全部节点发起释放锁请求。

我们来看 Redlock 为什么要这么做？

1. 为什么要在多个实例上加锁？

本质上是为了「容错」，部分实例异常宕机，剩余的实例加锁成功，整个锁服务依旧可用。

1. 为什么大多数加锁成功，才算成功？

多个 Redis 实例一起来用，其实就组成了一个「分布式系统」。在分布式系统中，总会出现「异常节点」，所以，在谈论分布式系统问题时，需要考虑异常节点达到多少个，也依旧不会影响整个系统的「正确性」。

这是一个分布式系统「容错」问题，这个问题的结论是：如果只存在「故障」节点，只要大多数节点正常，那么整个系统依旧是可以提供正确服务的。

1. 为什么步骤 3 加锁成功后，还要计算加锁的累计耗时？

因为操作的是多个节点，所以耗时肯定会比操作单个实例耗时更久，而且，因为是网络请求，网络情况是复杂的，有可能存在延迟、丢包、超时等情况发生，网络请求越多，异常发生的概率就越大。

所以，即使大多数节点加锁成功，但如果加锁的累计耗时已经「超过」了锁的过期时间，那此时有些实例上的锁可能已经失效了，这个锁就没有意义了。

1. 为什么释放锁，要操作所有节点？

在某一个 Redis 节点加锁时，可能因为「网络原因」导致加锁失败。

例如，客户端在一个 Redis 实例上加锁成功，但在读取响应结果时，网络问题导致读取失败，那这把锁其实已经在 Redis 上加锁成功了。

所以，释放锁时，不管之前有没有加锁成功，需要释放「所有节点」的锁，以保证清理节点上「残留」的锁。

好了，明白了 Redlock 的流程和相关问题，看似Redlock 确实解决了 Redis 节点异常宕机锁失效的问题，保证了锁的「安全性」。

但事实真的如此吗？

RedLock的是是非非

一个分布式系统，更像一个复杂的「野兽」，存在着你想不到的各种异常情况。

这些异常场景主要包括三大块，这也是分布式系统会遇到的三座大山：NPC。

N：Network Delay，网络延迟

P：Process Pause，进程暂停（GC）

C：Clock Drift，时钟漂移

比如一个进程暂停（GC）的例子

1）客户端 1 请求锁定节点 A、B、C、D、E

2）客户端 1 的拿到锁后，进入 GC（时间比较久）

3）所有 Redis 节点上的锁都过期了

4）客户端 2 获取到了 A、B、C、D、E 上的锁

5）客户端 1 GC 结束，认为成功获取锁

6）客户端 2 也认为获取到了锁，发生「冲突」

GC 和网络延迟问题：这两点可以在红锁实现流程的第3步来解决这个问题。

但是最核心的还是时钟漂移，因为时钟漂移，就有可能导致第3步的判断本身就是一个BUG，所以当多个 Redis 节点「时钟」发生问题时，也会导致 Redlock 锁失效。

RedLock总结

Redlock 只有建立在「时钟正确」的前提下，才能正常工作，如果你可以保证这个前提，那么可以拿来使用。

但是时钟偏移在现实中是存在的：

第一，从硬件角度来说，时钟发生偏移是时有发生，无法避免。例如，CPU 温度、机器负载、芯片材料都是有可能导致时钟发生偏移的。

第二，人为错误也是很难完全避免的。

所以，Redlock尽量不用它，而且它的性能不如单机版 Redis，部署成本也高，优先考虑使用主从+ 哨兵的模式

实现分布式锁（只会有很小的几率发生主从切换时的锁丢失问题）。