概述

在《20.Redis原子操作》我们提到了应对并发问题时，除了原子操作，还可以通过加锁的方式，来控制并发写操作对共享数据的修改，从而保证数据的正确性。

但是，Redis 属于分布式系统，当有多个客户端需要争抢锁时，我们必须保证，这把锁不能是某个客户端的本地锁。否则其他客户端是无法访问这把锁的。

Redis 本身可以被多个客户端共享访问，正好就是一个共享存储系统，可以用来保存分布式锁。而且 Redis 的读写性能高，可以对应高并发锁操作的场景。

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1.单机上的锁和分布式锁的联系和区别

对于单机上运行的多线程来说，锁本身可以用一个变量表示

• 变量值为 0 时，表示没有线程获取锁。
• 变量值为1 时，表示已经有线程获取到锁了。

一个线程调用加锁操作，其实就是检查锁变量是否为 0。如果是 0，就把锁变量值设置为 1，表示获取到锁，如果不是 0，就返回错误信息，表示加锁失败，已有其他线程获取到锁了。而一个线程释放锁操作，其实就是将锁变量的值置为 0，以便其他线程可以用来获取锁。

用一段伪代码来表示加锁和释放锁的操作，其中 lock 为锁变量。

acquire_lock() {if lock == 0lock = 1return 1elsereturn 0
}release_lock() {lock = 0return 1
}

和单机删的锁类似，分布式锁同样可以用一个变量来表示。客户端加锁和释放锁的操作逻辑，也和单机上的加锁和释放锁操作逻辑一致：加锁时同样需要判断锁变量的值，根据锁变量值来判断能否加锁成功；释放时，需要把锁变量值设置为 0，表名客户端不再持有锁。

但是，和线程在单机上操作锁不同的是，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。

这样一来，我们就可以得出实现分布式锁的两个要求：

• 要求一：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。
• 要求第二：更新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。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。

2.基于单个 Redis 节点实现分布式锁

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，在接收和处理不同客户端发送的加锁和释放锁的操作请求。那么，键值对的键和值具体是怎么定的呢？

加锁过程

如下图所示，Redis 使用键值对保存锁变量，以及两个客户端同时请求加锁的操作过程。

可以看到，Redis 可以使用一个键值对 lock_key:0 来保存锁边量，其中，键是 lock_key，也是锁边变量的名称，锁变量的初始值是 0。

在图中，客户端 A 和 C 同时请求加锁。因为 Redis 使用单线程处理请求，所以，即使客户端 A 和 C 同时把加锁请求发给了 Redis，Redis 也会串行处理他们的请求。

假设 Redis 先处理客户端 A 的请求，读取 lock_key 的值，发现 lock_key 为 0，所以，Redis 就把 lock_key 的 value 值置为 1，表示已经加锁了。紧接着，Redis 处理客户端 C 的请求，此时，Redis 发现 lock_key 的值已经为 1 了，所以就返回加锁失败的信息。

释放锁过程

下图展示的是，客户端 A 请求释放锁的过程。当客户端 A 持有锁时，锁变量 lock_key 的值为 1。客户端 A 执行释放锁操作后，Redis 将 lock_key 的值置为 0，表示已经没有客户端持有锁了。

Redis 分布式锁的原子性保证

《20.Redis原子操作》我们学过了，要想保证操作的原子性，有两种通用的方法，分别是 Redis 单命令操作和使用 Lua 脚本。分布式加锁场景下，如何应用这两个方法呢？

Redis 可以用哪些单命令实现加锁操作

首先是 SETNX 命令，它用于设置键值对的值，这个命令在执行时会判断键值对是否存在，如果不存在，就不做任何设置。

SETNX key value

对于释放锁来说，我们可以在执行完业务逻辑后，使用 DEL 命令删除所变量。不过，你不用担心锁变量被删除后，其他客户端无法请求加锁了。因为 SETNX 命令在执行的时候，如果要设置的键值对不存在，SETNX 会先创建键值对，然后设置它的值。所以释放锁之后，再有客户端请求加锁时，SETNX 命令会创建锁变量的键值对，并设置锁变量的值，完成加锁。

总结来说，可以用 SETNX 和 DEL 命令组合来实现加锁和释放锁操作。

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

不过，用 SETNX 和 DEL 命令组合来实现分布式锁，存在两个潜在风险：

• 第一个风险是，假如某个客户端在执行 SETNX 命令、加锁后，紧接着发生了异常，结果一致没有执行 DEL 命令释放锁。因此，锁就一直被这个客户端持有，其他客户端无法拿到锁，也无法访问共享数据和执行后续操作。

  针对这个问题，一个办法是，给锁变量设置一个过期时间。这样一来，即使持有锁的客户端发送了异常，无法主动地释放锁，Redis 也会根据锁变量的过期时间，在锁变量过期后，把它删除。其他客户端在锁变量过期后，就可以重新请求加锁。

• 第二个风险。如果客户端执行了 SETNX 命令加锁后，假设客户端 B 执行了 DEL 命令释放锁，此时 客户端 A 的锁程序就被误释放了。如果客户端 C 正好也在申请加锁，就能获得锁，进而开始操作共享数据。这样一来，客户端 A 和 C 同时在对共享数据进行操作，数据就会被修改错误。

  应对第二个风险，需要可以区分来自不同客户端的操作。也就是在加锁操作时，可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值，这里的唯一值可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁时，客户端需要判断，当前锁变量的值是否和自已的唯一标识符相等，只有在相等的清理下，才能释放锁。这样，就不会出现误释放的问题了。

在 Redis 中，可以使用 SET 命令，以及 NX 和 EX/PX 的选项，实现加锁操作。

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

• NX：SET 命令的 NX 选项可以实现类似于 SETNX 的效果，即对于不存在的键值对，它会先创建再设置值，对于已存在的则不做任何操作。
  PX 10000：SET 命令的 PX 选项，可设置键值对的过期时间。另外，key 的存活时间由 seconds 或者 milliseconds 选项值来决定。 PX 10000 表示 lock_key 会在 10 秒后过期。

因为加锁后，每个客户端都使用了一个标识符，所以在释放锁的过程中，我们需要判断锁变量的值，是否等于执行加锁操作的客户端唯一标识：

// 释放锁 比较unique_value是否相等，避免误释放
if redis.call("get", KEYS[1] == ARGV[1]) thenreturn redis.call("del", KEYS[1])
elsereturn 0
end

这是使用 Lua 脚本实现的释放锁操作的伪代码，其中 KEYS[1] 表示 lock_key，ARGV[1] 表示当前客户端的唯一标识，这两个值都是我们在执行 Lua 脚本时作为参数传入的。

最后再执行下面的命令，就可以完成释放锁操作了。

redis-cli --eval lua.script lock_key , unique_value

你可能注意到了，我们在释放锁时，使用了 Lua 脚本，这是因为，释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，通过 Redis 的 Lua 脚本，保证了释放锁操作的原子性。

注意的是： 除了上述情况外，还可能会出现的风险：

1. 要根据业务的情况，设定好锁的过期时间。锁过期时间设置的太短。线程 A 加锁后，任务还没有执行完，锁变量就过期了。此时，线程 B 通过加锁操作成功获得了锁。 这会导致线程 A 和 线程 B 同时操作了共享数据，导致数据的不一致。
2. 避免加锁后业务执行的时间过长。其实和 1 中的风险类似，如果业务执行时间过长，此时锁过期了，也会出现 两个线程同时操作共享数据的问题。

3. 基于 Redis 实现高可靠的分布式锁

要实现高可靠的分布式锁，就不能只依赖单个的命令操作了，我们要按照一定的步骤和规则进行加解锁操作，否则，就可能出现锁无法工作的情况。“一定的步骤和规则”其实就是分布式锁的算法。

为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis 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 实例一次请求加锁，如果客户端和半数以上的实例成功的完成加锁操作，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，及时有单个 Redis 实例发生故障，因为锁变量在其他实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常的进行所操作，锁变量并不会丢失。

看下 Redlock 算法的执行步骤。Redlock 的算法实现需要有 N 个独立的 Redis 实例。接下来，我们可以分成 3 步来完成加锁操作。

• 第一步，客户端获取当前时间。

• 第二步，客户端按顺序依次项 N 个 Redis 实例执行加锁操作。
  这里的加锁操作和在单实例上的加锁操作一样，使用了 SET 命令，带上 NX ，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个 Redis 实例发生故障了，为了保证这种情况下 Redlock 算法能够继续运行，我们需要给加锁设置一个超时时间。

  如果客户端在和一个 Redis 实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个 Redis 实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远小于锁的有效时间，一般也就设置几十微妙。

• 第三步，一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁，客户端要计算整个加锁操作过程的总耗时。
  客户端只有在满足下面的两个条件是，才认为加锁成功。

  • 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。如果锁的超时时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没有完成数据操作，锁就过期了的情况。

当然，如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作。

所以，在实际的业务应用中，如果你想要提升分布式锁的可靠性，就可以通过 Redlock 算法来实现。

小结

分布式锁是由共享存储系统维护的变量，多个客户端可以向共享存储系统发送命令进行加锁或释放锁操作。Redis 作为共享存储系统，可以用来实现分布式锁。

在基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。

1. 加锁包括了读取锁变量、检查锁变量和设置锁变量三个操作，但需要已原子操作的方式完成，所以，使用 Set 命令带上 NX 选项来实现加锁。
2. 锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间。
3. 锁变量的值要能区分来不不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一的值，用于标识客户端。

和加锁类型，释放锁也包含了读取锁变量值、判断锁变量值和删除锁变量的三个操作，不过，我们无法使用单个命令来实现，所以采用 Lua 脚本来执行释放锁操作，通过 Redis 原子性的 Lua 脚本，来保证释放锁操作的原子性。

不过，基于单个 Redis 实例实现分布式锁时，会面临实例异常或崩溃的情况，这会导致实例无法提供锁操作，正因为此，Redis 也提供了 Redlock 算法，用来实现基于多个实例的分布式锁。这样一来，锁变量由多个实例维护，及时有实例发生了故障，锁变量仍然是存在的，客户端还是可以完成锁操作。Redlock 算法是实现高可靠分布式锁的一种有效解决方案，你可以在实际应用中把它用起来。

如果为了效率，使用基于单个 Redis 节点的分布式锁即可，此方案缺点是允许锁偶尔失效，优点是简单效率高
如果是为了正确性，业务对于结果要求非常严格，建议使用 Redlock，但缺点是使用比较重，部署成本高

番外

使用单个 Redis 节点（只有一个master）使用分布锁，如果实例宕机，那么无法进行锁操作了。那么采用主从集群模式部署是否可以保证锁的可靠性？

其实也是很难保证的。如果在 master 上加锁成功，此时 master 宕机，由于主从复制是异步的，加锁操作的命令还未同步到 slave，此时主从切换，新 master 节点依旧会丢失锁，对也业务来说相当于锁失效了。

Kaito 大神对分布式锁做了深入的剖析，有兴趣的可以看下《深度剖析：Redis分布式锁到底安全吗？看完这篇文章彻底懂了！》。