Redis实现分布式锁原理详解

分布式锁要求

        在分布式系统中，当有多个客户端需要获取锁时，我们需要分布式锁。此时，锁是保存在一个共享存储系统中的，可以被多个客户端共享访问和获取。

         分布式锁可以用一个变量来实现。客户端加锁和释放锁的操作逻辑：加锁时，先获取锁变量的值，再根据锁变量值是否为0来判断能否加锁成功；释放锁时需要把锁变量值设置为 0，表明客户端不再持有锁。在分布式场景下，锁变量需要由一个共享存储系统来维护，只有这样，多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的，加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。

        从上述过程可以看出来，分布式锁有以下两个要求：

1. 分布式锁的加锁和释放锁的过程，涉及多个操作。所以，在实现分布式锁时，我们需要保证这些锁操作的原子性；
2. 共享存储系统保存了锁变量，如果共享存储系统发生故障或宕机，那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时，我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性，进而保证锁的可靠性

        作为分布式锁实现过程中的共享存储系统，Redis 可以使用键值对来保存锁变量，再接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。我们用lock_key作为键，来设置锁变量的值。

         首先我们来看加锁操作，包含了三个动作：读取锁变量，判断锁变量和将锁变量的值修改为1。而这三个操作在执行时需要保证原子性。那怎么保证原子性呢？

Redis提供的原子操作

        为了实现并发控制要求的临界区代码互斥执行，Redis 的原子操作采用了两种方法：

1. 把多个操作在 Redis 中实现成一个操作，也就是单命令操作；
2. 把多个操作写到一个 Lua 脚本中，以原子性方式执行单个 Lua 脚本。

        Redis 是使用单线程来串行处理客户端的请求操作命令的，所以，当 Redis 执行某个命令操作时，其他命令是无法执行的，这相当于命令操作是互斥执行的。当然，Redis 的快照生成、AOF 重写这些操作，可以使用后台线程或者是子进程执行，也就是和主线程的操作并行执行。不过，这些操作只是读取数据，不会修改数据，所以，我们并不需要对它们做并发控制。

        可以看到redis的单个命令操作可以原子性地执行，但是在实际应用中，数据的修改可能需要多个操作，对于这种情况redis提供了INCR/DECR 命令，把这三个操作转变为一个原子操作了。INCR/DECR 命令可以对数据进行增值 / 减值操作，而且它们本身就是单个命令操作，Redis 在执行它们时，本身就具有互斥性。

        但是，如果我们要执行的操作不是简单地增减数据，而是有更加复杂的判断逻辑或者是其他操作，那么，Redis 的单命令操作已经无法保证多个操作的互斥执行了。所以，这个时候，我们需要使用第二个方法，也就是 Lua 脚本。 Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他请求插入，因此在脚本运行过程中无需担心会出现竞态条件。我们可以使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。假设我们编写的脚本名称为 lua.script，我们可以使用 Redis 客户端，带上 eval 选项，来执行该脚本。脚本所需的参数将通过以下命令中的 keys 和 args 进行传递。

redis-cli  --eval lua.script  keys , args

Redis实现分布式锁

        我们可以用SETNX 单命令设置键值对的值。具体来说，就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在，如果不存在，就设置键值对的值，如果存在，就不做任何设置。使用redisTemplate操作SetNx会返回一个布尔值，根据布尔值判断是否获得了锁。 对于释放锁操作来说，我们可以在执行完业务逻辑后，使用 DEL 命令删除锁变量。SETNX就包括了获取锁变量值和判断的过程。

// 加锁
SETNX lock_key 1
// 业务逻辑
DO THINGS
// 释放锁
DEL lock_key

        不过使用SETNX和DEL命令组合的方式实现分布式锁会出现以下问题：

1. 某个客户端执行了SETNX却在处理业务逻辑时出现异常，未执行DEL操作，导致其他客户端无法获取锁。
2. 某个客户端A执行了SETNX，而另一个客户端B在其处理业务逻辑时执行了DEL命令，然后客户端C又执行了SETNX获取了锁，与A一起操作共享数据，导致错误。

对于第一个问题，一个有效的解决方法是，给锁变量设置一个过期时间。 对于第二个问题，我们需要能区分来自不同客户端的锁操作。具体操作是，在加锁操作时，可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值，这里的唯一值就可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁操作时，客户端需要判断，当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等，只有在相等的情况下，才能释放锁。这样一来，就不会出现误释放锁的问题了。具体实现如下：

// 加锁, unique_value作为客户端唯一性的标识
SET lock_key unique_value NX PX 10000

其中，unique_value 是客户端的唯一标识，可以用一个随机生成的字符串来表示，PX 10000 （ms 相当于EX 10 s）则表示 lock_key 会在 10s 后过期，以免客户端在这期间发生异常而无法释放锁。因为在加锁操作中，每个客户端都使用了一个唯一标识，所以在释放锁操作时，我们需要判断锁变量的值，是否等于执行释放锁操作的客户端的唯一标识。这个时候就要用到Lua脚本了，因为，放锁操作的逻辑也包含了读取锁变量、判断值、删除锁变量的多个操作。

分布式锁的可靠性保证

为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis 的开发者 Antirez 提出了分布式锁算法 Redlock。Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个 Redis 实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。Redlock 算法可以分为三步：

1. 客户端获取当前时间
2. 客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作，与上述加锁操作不同的是会给加锁操作设置一个超时时间，如果加锁操作超时就会和下一个redis实例进行加锁
3. 一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。

• 条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；
• 条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。释放锁的操作和在单例上释放锁一样。

参考：极客时间-轻松学习，高效学习-极客邦 (geekbang.org)