詳細聊聊redis中的分散式鎖

我們都知道分散式環境下要使用分散式鎖定才行。那麼分散式鎖都需要有哪些特性呢？單機redis怎麼加鎖？ redis集群加鎖有哪些坑呢？別急，下面我們一步步解開Redis分散式鎖的面紗。

分散式鎖定的特性

• 1.獨佔性

不論在任何情況下都只能有一個線程持有鎖。

• 2.高可用

redis叢集環境不能因為某一個節點宕機而出現取得鎖定或釋放鎖定失敗。 【相關建議：Redis影片教學】

• 3.防死鎖

必須有超時控制機製或撤銷操作。

• 4.不亂搶

自己加鎖，自己釋放。不能釋放別人加的鎖。

• 5.重入性

同一執行緒可以多次加鎖。

redis單機怎麼實作

一般情況下都是使用setnx lua腳本實作。

直接貼程式碼

package com.fandf.test.redis;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import cn.hutool.core.util.RandomUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * redis 单机锁
 *
 * @author fandongfeng
 * @date 2023/3/29 06:52
 */
@Slf4j
@Service
public class RedisLock {

    @Resource
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    private static final String SELL_LOCK = "kill:";

    /**
     * 模拟秒杀
     *
     * @return 是否成功
     */
    public String kill() {

        String productId = "123";
        String key = SELL_LOCK + productId;
        //锁value,解锁时 用来判断当前锁是否是自己加的
        String value = IdUtil.fastSimpleUUID();
        //加锁 十秒钟过期 防死锁
        Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (!flag) {
            return "加锁失败";
        }
        try {
            String productKey = "good123";
            //获取商品库存
            Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(productKey);
            if (stock == null) {
                //模拟录入数据， 实际应该加载时从数据库读取
                redisTemplate.opsForValue().set(productKey, 100);
                stock = 100;
            }
            if (stock <= 0) {
                return "卖完了，下次早点来吧";
            }
            //扣减库存, 模拟随机卖出数量
            int randomInt = RandomUtil.randomInt(1, 10);
            redisTemplate.opsForValue().decrement(productKey, randomInt);
            // 修改db,可以丢到队列里慢慢处理
            return "成功卖出" + randomInt + "个，库存剩余" + redisTemplate.opsForValue().get(productKey) + "个";
        } finally {

//            //这种方法会存在删除别人加的锁的可能
//            redisTemplate.delete(key);

//            if(value.equals(redisTemplate.opsForValue().get(key))){
//                //因为if条件的判断和 delete不是原子性的，
//                //if条件判断成功后，恰好锁到期自己解锁
//                //此时别的线程如果持有锁了，就会把别人的锁删除掉
//                redisTemplate.delete(key);
//            }

            //使用lua脚本保证判断和删除的原子性
            String luaScript =
                    "if (redis.call(&#39;get&#39;,KEYS[1]) == ARGV[1]) then " +
                            "return redis.call(&#39;del&#39;,KEYS[1]) " +
                            "else " +
                            "return 0 " +
                            "end";
            redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Boolean.class), Collections.singletonList(key), value);
        }
    }


}

進行單元測試，模擬一百個執行緒同時進行秒殺

package com.fandf.test.redis;

import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.RepeatedTest;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.parallel.Execution;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;

import static org.junit.jupiter.api.parallel.ExecutionMode.CONCURRENT;

/**
 * @Description:
 * @author: fandongfeng
 * @date: 2023-3-24 16:45
 */
@SpringBootTest
class SignServiceTest {

  
    @Resource
    RedisLock redisLock;


    @RepeatedTest(100)
    @Execution(CONCURRENT)
    public void redisLock() {
        String result = redisLock.kill();
        if("加锁失败".equals(result)) {

        }else {
            System.out.println(result);
        }
    }
}

只有三個執行緒搶到了鎖

成功卖出5个，库存剩余95个
成功卖出8个，库存剩余87个
成功卖出7个，库存剩余80个

redis鎖有什麼問題？

總的來說有兩個：

• 1.無法重入。
• 2.我們為了防止死鎖，加鎖時都會加上過期時間，這個時間大部分情況下都是根據經驗對現有業務評估得出來的，但是萬一程序阻塞或者異常，導致執行了很長時間，鎖過期就會自動釋放了。此時如果別的執行緒拿到鎖，執行邏輯，就有可能出現問題。

那麼這兩個問題有沒有辦法解決呢？有，接下來我們就來講Redisson

Redisson實作分散式鎖定

Redisson是什麼？

Redisson是一個在Redis的基礎上實現的Java駐記憶體資料網格（In-Memory Data Grid）。它不僅提供了一系列的分散式的Java常用對象，還提供了許多分散式服務。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map#, List , Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock,  ##AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service

) Redisson提供了使用Redis的最簡單和最方便的方法。 Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離（Separation of Concern），讓使用者能夠將精力更集中地放在處理業務邏輯上。

springboot整合Redisson

整合很簡單，只需兩個步驟

1. pom引入依賴

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

2. application. yml增加redis配置

spring:
  application:
    name: test
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379

使用也很簡單，只需要注入RedissonClient即可

package com.fandf.test.redis;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * @author fandongfeng
 */
@Component
@Slf4j
public class RedissonTest {

    @Resource
    RedissonClient redissonClient;

    public void test() {
        RLock rLock = redissonClient.getLock("anyKey");
        //rLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
        rLock.lock();
        try {
            // do something
        } catch (Exception e) {
            log.error("业务异常", e);
        } finally {
            rLock.unlock();
        }

    }
    
}

可能不了解redisson的小夥伴會不禁發出疑問。
what?加鎖時不需要加過期時間嗎？這樣會不會導致死鎖啊。解鎖不需要判斷是不是自己持有嗎？

哈哈，別急，我們接下來一步步揭開redisson的面紗。

Redisson lock()原始碼追蹤

我們來一步步跟著lock()方法看下原始碼(本地redisson版本為3.20.0)

//RedissonLock.class

@Override
public void lock() {
    try {
        lock(-1, null, false);
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new IllegalStateException();
    }
}

#查看lock(- 1, null, false);方法

private void lock(long leaseTime, TimeUnit unit, boolean interruptibly) throws InterruptedException {
        //获取当前线程id
        long threadId = Thread.currentThread().getId();
        //加锁代码块， 返回锁的失效时间
        Long ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
        // lock acquired
        if (ttl == null) {
            return;
        }

        CompletableFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
        pubSub.timeout(future);
        RedissonLockEntry entry;
        if (interruptibly) {
            entry = commandExecutor.getInterrupted(future);
        } else {
            entry = commandExecutor.get(future);
        }

        try {
            while (true) {
                ttl = tryAcquire(-1, leaseTime, unit, threadId);
                // lock acquired
                if (ttl == null) {
                    break;
                }

                // waiting for message
                if (ttl >= 0) {
                    try {
                        entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        if (interruptibly) {
                            throw e;
                        }
                        entry.getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
                    }
                } else {
                    if (interruptibly) {
                        entry.getLatch().acquire();
                    } else {
                        entry.getLatch().acquireUninterruptibly();
                    }
                }
            }
        } finally {
            unsubscribe(entry, threadId);
        }
//        get(lockAsync(leaseTime, unit));
    }

我們看下它是怎麼上鎖的，也就是tryAcquire方法

private Long tryAcquire(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
    //真假加锁方法 tryAcquireAsync
    return get(tryAcquireAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId));
}

public RedissonLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
    super(commandExecutor, name);
    this.commandExecutor = commandExecutor;
    this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
    this.pubSub = commandExecutor.getConnectionManager().getSubscribeService().getLockPubSub();
}

private <T> RFuture<Long> tryAcquireAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
    RFuture<Long> ttlRemainingFuture;
    if (leaseTime > 0) {
        ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    } else {
        //waitTime和leaseTime都是-1，所以走这里   
        //过期时间internalLockLeaseTime初始化的时候赋值commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
        //跟进去源码发现默认值是30秒， private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000;
        ttlRemainingFuture = tryLockInnerAsync(waitTime, internalLockLeaseTime,
                TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_LONG);
    }
    CompletionStage<Long> s = handleNoSync(threadId, ttlRemainingFuture);
    ttlRemainingFuture = new CompletableFutureWrapper<>(s);
    //加锁成功，开启子线程进行续约
    CompletionStage<Long> f = ttlRemainingFuture.thenApply(ttlRemaining -> {
        // lock acquired
        if (ttlRemaining == null) {
            if (leaseTime > 0) {
                //如果指定了过期时间，则不续约
                internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
            } else {
                //没指定过期时间，或者小于0，在这里实现锁自动续约
                scheduleExpirationRenewal(threadId);
            }
        }
        return ttlRemaining;
    });
    return new CompletableFutureWrapper<>(f);
}

上面程式碼裡麵包含加鎖和鎖續約的邏輯，我們先來看看加鎖的程式碼

<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
    return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, command,
            "if ((redis.call(&#39;exists&#39;, KEYS[1]) == 0) " +
                        "or (redis.call(&#39;hexists&#39;, KEYS[1], ARGV[2]) == 1)) then " +
                    "redis.call(&#39;hincrby&#39;, KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
                    "redis.call(&#39;pexpire&#39;, KEYS[1], ARGV[1]); " +
                    "return nil; " +
                "end; " +
                "return redis.call(&#39;pttl&#39;, KEYS[1]);",
            Collections.singletonList(getRawName()), unit.toMillis(leaseTime), getLockName(threadId));
}

這裡就看的很明白了吧，redisson使用了lua腳本來保證了指令的原子性。

redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2])   查看 key value 是否存在。

Redis Hexists 指令用於查看哈希表的指定欄位是否存在。

如果哈希表含有給定字段，則傳回 1 。如果哈希表不含有給定字段，或 key 不存在，則傳回 0 。

127.0.0.1:6379> hexists 123 uuid
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> hincrby 123 uuid 1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> hexists 123 uuid
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall 123
1) "uuid"
2) "3"
127.0.0.1:6379>

當key不存在，或者已經含有給定字段(也就是已經加過鎖了，這裡是為了實現重入性)，直接對字段的值1

這個字段的值，也就是ARGV[2]， 取得是getLockName(threadId)方法，我們再看看這個欄位的值是什麼

    protected String getLockName(long threadId) {
        return id + ":" + threadId;
    }

    public RedissonBaseLock(CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
        super(commandExecutor, name);
        this.commandExecutor = commandExecutor;
        this.id = commandExecutor.getServiceManager().getId();
        this.internalLockLeaseTime = commandExecutor.getServiceManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout();
        this.entryName = id + ":" + name;
    }

    //commandExecutor.getServiceManager() 的id默认值
    private final String id = UUID.randomUUID().toString();

這裡就明白了，欄位名稱是uuid : threadId

接下來我們看看鎖定續約的程式碼scheduleExpirationRenewal(threadId);

protected void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
    ExpirationEntry entry = new ExpirationEntry();
    //判断该实例是否加过锁
    ExpirationEntry oldEntry = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(getEntryName(), entry);
    if (oldEntry != null) {
        //重入次数+1
        oldEntry.addThreadId(threadId);
    } else {
        //第一次加锁
        entry.addThreadId(threadId);
        try {
            //锁续约核心代码
            renewExpiration();
        } finally {
            if (Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                //如果线程异常终止，则关闭锁续约线程
                cancelExpirationRenewal(threadId);
            }
        }
    }
}

我們看看renewExpiration()方法###

private void renewExpiration() {
    ExpirationEntry ee = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
    if (ee == null) {
        return;
    }
    //新建一个线程执行
    Timeout task = commandExecutor.getServiceManager().newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            ExpirationEntry ent = EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(getEntryName());
            if (ent == null) {
                return;
            }
            Long threadId = ent.getFirstThreadId();
            if (threadId == null) {
                return;
            }
            //设置锁过期时间为30秒
            CompletionStage<Boolean> future = renewExpirationAsync(threadId);
            future.whenComplete((res, e) -> {
                if (e != null) {
                    log.error("Can&#39;t update lock {} expiration", getRawName(), e);
                    EXPIRATION_RENEWAL_MAP.remove(getEntryName());
                    return;
                }
                //检查锁是还否存在
                if (res) {
                    // reschedule itself 10后调用自己
                    renewExpiration();
                } else {
                    //关闭续约
                    cancelExpirationRenewal(null);
                }
            });
        }
    }, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
    //注意上行代码internalLockLeaseTime / 3，
    //internalLockLeaseTime默认30s，那么也就是10s检查一次
    ee.setTimeout(task);
}

//设置锁过期时间为internalLockLeaseTime  也就是30s  lua脚本保证原子性
protected CompletionStage<Boolean> renewExpirationAsync(long threadId) {
    return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
            "if (redis.call(&#39;hexists&#39;, KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
                    "redis.call(&#39;pexpire&#39;, KEYS[1], ARGV[1]); " +
                    "return 1; " +
                    "end; " +
                    "return 0;",
            Collections.singletonList(getRawName()),
            internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}

OK，分析到这里我们已经知道了，lock()，方法会默认加30秒过期时间，并且开启一个新线程，每隔10秒检查一下，锁是否释放，如果没释放，就将锁过期时间设置为30秒，如果锁已经释放，那么就将这个新线程也关掉。

我们写个测试类看看

package com.fandf.test.redis;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * @Description:
 * @author: fandongfeng
 * @date: 2023-3-2416:45
 */
@SpringBootTest
class RedissonTest {

    @Resource
    private RedissonClient redisson;


    @Test
    public void watchDog() throws InterruptedException {
        RLock lock = redisson.getLock("123");
        lock.lock();
        Thread.sleep(1000000);
    }
}

查看锁的过期时间，及是否续约

127.0.0.1:6379> keys *
1) "123"
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 30
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 26
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 24
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 22
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 21
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 20
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 30
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 28
127.0.0.1:6379>

我们再改改代码，看看是否可重入和字段名称是否和我们预期一致

package com.fandf.test.redis;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * @Description:
 * @author: fandongfeng
 * @date: 2023-3-24 16:45
 */
@SpringBootTest
class RedissonTest {

    @Resource
    private RedissonClient redisson;


    @Test
    public void watchDog() throws InterruptedException {
        RLock lock = redisson.getLock("123");
        lock.lock();
        lock.lock();
        lock.lock();
        //加了三次锁，此时重入次数为3
        Thread.sleep(3000);
        //解锁一次，此时重入次数变为3
        lock.unlock();
        Thread.sleep(1000000);
    }
}

127.0.0.1:6379> keys *
1) "123"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> ttl 123
(integer) 24
127.0.0.1:6379> hgetall 123
1) "df7f4c71-b57b-455f-acee-936ad8475e01:12"
2) "3"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> hgetall 123
1) "df7f4c71-b57b-455f-acee-936ad8475e01:12"
2) "2"
127.0.0.1:6379>

我们加锁了三次，重入次数是3，字段值也是 uuid+:+threadId,和我们预期结果是一致的。

Redlock算法

redisson是基于Redlock算法实现的，那么什么是Redlock算法呢？

假设当前集群有5个节点，那么运行redlock算法的客户端会一次执行下面步骤

• 1.客户端记录当前系统时间，以毫秒为单位
• 2.依次尝试从5个redis实例中，使用相同key获取锁
  当redis请求获取锁时，客户端会设置一个网络连接和响应超时时间，避免因为网络故障等原因导致阻塞。
• 3.客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1的时间），得到获取锁消耗的时间
  只有当半数以上redis节点加锁成功，并且加锁消耗的时间要小于锁失效时间，才算锁获取成功
• 4.如果获取到了锁，key的真正有效时间等于锁失效时间 减去 获取锁消耗的时间
• 5.如果获取锁失败，所有的redis实例都会进行解锁
  防止因为服务端响应消息丢失，但是实际数据又添加成功导致数据不一致问题

这里有下面几个点需要注意：

• 1.我们都知道单机的redis是cp的，但是集群情况下redis是ap的，所以运行Redisson的节点必须是主节点，不能有从节点，防止主节点加锁成功未同步从节点就宕机，而客户端却收到加锁成功，导致数据不一致问题。
• 2.为了提高redis节点宕机的容错率，可以使用公式2N（n指宕机数量）+1，假设宕机一台，Redisson还要继续运行，那么至少要部署2*1+1=3台主节点。

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