redis分布式锁的这些坑，我怀疑你是假的开发

摘要：用锁遇到过哪些问题？

一、白话分布式

什么是分布式，用最简单的话来说，就是为了较低单个服务器的压力，将功能分布在不同的机器上面；就比如：

本来一个程序员可以完成一个项目：需求->设计->编码->测试

但是项目多的时候，一个人也扛不住，这就需要不同的人进行分工合作了

这就是一个简单的分布式协同工作了；

二、分布式锁

首先看一个问题，如果说某个环节被终止或者别侵占，就会发生不可知的事情

这就会出现，设计好的或者设计的半成品会被破坏，导致后面环节出错；

这时候，我们就需要引入分布式锁的概念；

何为分布式锁？

当在分布式模型下，数据只有一份（或有限制），此时需要利用锁的技术控制某一时刻修改数据的进程数。
用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。

分布式锁的条件：

可以保证在分布式部署的应用集群中，同一个方法在同一时间只能被一台机器上的一个线程执行。
这把锁要是一把可重入锁（避免死锁）
这把锁最好是一把阻塞锁
这把锁最好是一把公平锁
有高可用的获取锁和释放锁功能
获取锁和释放锁的性能要好

分布式锁的实现：

分布式锁的实现由很多种，文件锁、数据库、redis等等，比较多，在实践中，还是redis做分布式锁性能会高一些；

三、redis实现分布式锁

首先看两个命令：

setnx:将 key 的值设为 value，当且仅当 key 不存在。若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。 SETNX 是SET if Not eXists的简写。

127.0.0.1:6379> set lock "unlock"
OK
127.0.0.1:6379> setnx lock "unlock"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setnx lock "lock"
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

expire: EXPIRE key seconds

为给定 key 设置生存时间，当 key 过期时(生存时间为 0 )，它会被自动删除

127.0.0.1:6379> expire lock 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl lock
8
127.0.0.1:6379> get lock
(nil)

基于分布式锁的流程：

这就是一个简单的分布式锁的实现流程，具体代码实现也很简单，就不赘述了；

四、redis实现分布式锁问题

如果出现了这么一个问题：如果setnx是成功的，但是expire设置失败，那么后面如果出现了释放锁失败的问题，那么这个锁永远也不会被得到，业务将被锁死？

解决的办法：使用set的命令，同时设置锁和过期时间

set参数：

set key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
EX seconds：设置失效时长，单位秒
PX milliseconds：设置失效时长，单位毫秒
NX：key不存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)
XX：key存在时设置value，成功返回OK，失败返回(nil)

实践：

127.0.0.1:6379> set unlock "234" EX 100 NX
(nil)
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> set test "111" EX 100 NX
OK

这样就完美的解决了分布式锁的原子性。

五、用锁遇到过哪些问题？又是如何解决的？

未关闭资源

由于当前线程获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息

1redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool

redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。使用原生方法记得关闭！

解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁

B的锁被A给释放了

我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。

SETNX key value

我们来设想一下这个场景：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。

为避免上边的情况，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

锁过期了，业务还没执行完

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。

要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。

为了解决这个问题我们使用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。

1  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”

redis主从复制的坑

redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。

redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。

如果此时redis master节点宕机从节点复制失败，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。另外如果主从复制延迟同样也会造成加锁和解锁延迟的问题。

此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。

毕竟redis是保持的AP而非CP，如果要追求强一致性可以使用zookeeper分布式锁。

本文分享自华为云社区《redis分布式锁？易踩得坑》，原文作者：minjie 。

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