在当今的高并发系统中，分布式锁是保障数据一致性和系统稳定性的重要手段。今天，我们就来深入探讨一下Redis分布式锁，揭开它神秘的面纱。

1 本地锁与分布式锁的区别

在Java开发的早期阶段，我们接触过synchronized和Lock锁，这些都属于本地锁。本地锁的特点是仅对当前节点有效，举个例子：假设我们有两个节点node A和node B，当node A获取了本地锁时，node B依然可以获取相同的锁。

如果我们的服务仅部署了一个节点，本地锁是完全能够满足需求的。但随着业务的发展，为了应对高并发、实现高可用和高性能，很多系统会采用多节点（集群部署）的方式。此时，本地锁就显得力不从心了，分布式锁便应运而生。

为什么本地锁锁不住？

1. 锁范围有限：有多个服务实例时，本地锁只在自己的实例里起作用。像synchronized ，不同实例的锁对象（字节码 ）不一样。大量用户查文章详情，缓存没数据时，不同实例的线程都能去连MySQL，本地锁拦不住。
2. 跨进程管不了：服务分布式部署，在不同JVM进程里。本地锁只能管自己进程内的线程，别的进程线程来访问MySQL ，它管不了。
3. 高并发顶不住：高并发时很多请求同时来，本地锁在单个JVM里抢锁很厉害，而且它也没法阻止其他JVM进程的线程访问MySQL ，数据库还是可能被大量请求弄“挂” 。

分布式锁的锁对象不在服务实例中，而是在服务实例的外部。分布式锁的核心思想是，当一个节点获取到锁后，其他节点无法获取该锁，从而保证了在分布式环境下的资源同步访问。

分布式锁的多种实现方式：

• Redis分布式锁；
• Zookeeper分布式锁；
• MySQL分布式锁。

2 Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁与MySQL分布式锁的差异

谈到分布式锁，就不得不提到CAP理论，即强一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance），三者只能选其二。

1. Redis分布式锁 ：它追求的是高可用性和分区容错性。Redis在写入主节点数据后，会立即返回成功，而不关心异步主节点同步从节点数据是否成功。由于Redis是基于内存的，其性能极高，官方给出的指标是每秒可达到10W的吞吐量。适用于对性能要求较高、允许一定数据延迟一致性的场景，比如一般的电商商品浏览、秒杀活动中的部分非核心数据校验等场景。
2. Zookeeper分布式锁 ：Zookeeper更侧重于强一致性和分区容错性。在写入主节点数据后，Zookeeper会等待从节点同步完数据后才返回成功，这在一定程度上牺牲了可用性。常用于对数据一致性要求极高的场景，例如金融行业的账务处理等场景。
3. MySQL分布式锁 ：
   • 实现原理：通常利用数据库自身的事务机制和行锁、表锁等特性来实现。比如通过在特定表中插入或更新特定记录，并利用事务的原子性来获取锁。若插入或更新成功则表示获取锁成功，否则获取失败。
   • 性能方面：相比Redis基于内存的操作，MySQL分布式锁由于涉及磁盘I/O（即使有缓存机制 ），在高并发场景下性能相对较低。例如在大量短时间内的锁竞争场景中，Redis可能轻松应对每秒数万甚至数十万的请求，而MySQL可能每秒只能处理数千请求。
   • 一致性与可用性：它在一定程度上能保证数据的强一致性，因为基于事务机制，数据操作要么全部成功，要么全部失败。但在可用性方面，当数据库出现故障（如主库宕机 ）时，可能导致锁服务不可用，且恢复时间相对较长。而且，若锁表等关键资源出现瓶颈，会严重影响整个系统的可用性。
   • 适用场景：适用于对一致性要求较高，并发量不是特别极端高，且业务逻辑相对复杂，需要借助数据库事务特性来保证数据完整性的场景，比如一些企业内部的业务流程审批系统，涉及多步骤数据更新和状态转换，利用MySQL分布式锁可以结合事务更好地控制流程顺序和数据一致性。

综合考虑，为了追求更好的用户体验度，在高并发且对性能要求较高、对数据一致性有一定容忍度的场景下，很多时候会选择Redis分布式锁来实现；而在对一致性要求极高，对性能要求相对没那么苛刻的场景下，可能会选择Zookeeper分布式锁或MySQL分布式锁。

3 使用Redis分布式锁的背景

以查询文章详情为例：

用户根据articleId查询文章详情时，正常流程是先查询缓存，如果缓存中有数据，直接返回；如果缓存中没有数据，则需要到MySQL中查询。在并发量不高的情况下，这个流程没有问题。但当并发量很高时，就会出现问题。假设缓存中没有数据，大量用户会同时访问DB层的MySQL。而MySQL的资源相对珍贵，且性能不如Redis，很容易导致MySQL被打宕机，进而影响整个服务。

为了解决这个问题，当大量用户同时访问同一篇文章时，我们只允许一个用户去MySQL中获取数据。由于服务是集群化部署的，所以需要用到Redis分布式锁。通过加锁的方式，可以有效地保护DB层数据库，保证系统的高可用性。

4 Redis分布式锁的实现方式

4.1 Redis实现分布式锁

• 项目仓库（GitHub）：https://github.com/itwanger/paicoding
• 项目仓库（码云）：https://gitee.com/itwanger/paicoding
• 分支：origin/feature/redis_distributed_lock_20230531

4.1.1 第一种方式：setIfAbsent(key,value,time)

使用redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, time, TimeUnit.SECONDS)，对应的Redis命令是set key value EX time NX。这是一个复合操作，由setNx + setEx组成，底层采用lua脚本来保证原子性，要么全部成功，否则加锁失败。其含义是：如果key不存在，则加锁成功，返回true；否则加锁失败，返回false 。

代码实现：

/*** Redis分布式锁第一种方法** @param articleId* @return ArticleDTO*/
private ArticleDTO checkArticleByDBOne(Long articleId) {String redisLockKey =RedisConstant.REDIS_PAI + RedisConstant.REDIS_PRE_ARTICLE + RedisConstant.REDIS_LOCK + articleId;ArticleDTO article = null;// 加分布式锁：此时value为null，时间为90s(结合自己场景设置合适过期时间)Boolean isLockSuccess = redisUtil.setIfAbsent(redisLockKey, null, 90L);if (isLockSuccess) {// 加锁成功可以访问数据库article = articleDao.queryArticleDetail(articleId);} else {try {// 短暂睡眠，为了让拿到锁的线程有时间访问数据库拿到数据后set进缓存，// 这样在自旋时就能够从缓存中拿到数据；注意时间依旧结合自己实际情况Thread.sleep(200);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}// 加锁失败采用自旋方式重新拿取数据this.queryDetailArticleInfo(articleId);}return article;
}

这种方式的主要逻辑是：当缓存中没有数据时，开始加锁，加锁成功则允许访问数据库，加锁失败则自旋重新访问。但它存在一个缺点，虽然在setIfAbsent中设置了过期时间，但可能会出现业务执行完之后，锁还被持有的情况。虽然Redis有淘汰策略，但这种情况还是不建议出现，因为Redis缓存资源非常重要，正确的做法应该是业务执行完后直接释放锁。

4.1.2 第二种方式：setIfAbsent(key,value,time)的优化

为了解决第一种方式中锁不能及时释放的问题，我们在业务执行完毕之后（增加finally块）立即删除key值。
代码实现：

/*** Redis分布式锁第二种方法** @param articleId* @return ArticleDTO*/
private ArticleDTO checkArticleByDBTwo(Long articleId) {String redisLockKey =RedisConstant.REDIS_PAI + RedisConstant.REDIS_PRE_ARTICLE + RedisConstant.REDIS_LOCK + articleId;ArticleDTO article = null;Boolean isLockSuccess = redisUtil.setIfAbsent(redisLockKey, null, 90L);try {if (isLockSuccess) {article = articleDao.queryArticleDetail(articleId);} else {Thread.sleep(200);this.queryDetailArticleInfo(articleId);}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 和第一种方式相比增加了finally中删除keyRedisClient.del(redisLockKey);}return article;}

但这种方式也存在问题，比如线程A获取到锁并正在执行业务，还未执行完成时，锁的过期时间到了，该锁被释放。此时线程B可以获取该锁并执行业务逻辑，而当线程A执行完成后，它释放的将是线程B的锁，即释放了别人的锁。

4.1.3 第三种方式：改进误释放锁的问题

为了解决误释放他人锁的情况，我们在加锁时设置一个value值，然后在释放锁前判断给key的value是否和前面设置的value值相等，相等则说明是自己的锁，可以删除；否则是别人的锁，不能删除。

代码实现：

/*** Redis分布式锁第三种方法** @param articleId* @return ArticleDTO*/
private ArticleDTO checkArticleByDBThree(Long articleId) {String redisLockKey =RedisConstant.REDIS_PAI + RedisConstant.REDIS_PRE_ARTICLE + RedisConstant.REDIS_LOCK + articleId;// 设置value值，保证不误删除他人锁String value = RandomUtil.randomString(6);Boolean isLockSuccess = redisUtil.setIfAbsent(redisLockKey, value, 90L);ArticleDTO article = null;try {if (isLockSuccess) {article = articleDao.queryArticleDetail(articleId);} else {Thread.sleep(200);this.queryDetailArticleInfo(articleId);}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {// 这种先get出value，然后再比较删除；这无法保证原子性，为了保证原子性，采用了lua脚本/*String redisLockValue = RedisClient.getStr(redisLockKey);if (!ObjectUtils.isEmpty(redisLockValue) && StringUtils.equals(value, redisLockValue)) {RedisClient.del(redisLockKey);}*/// 采用lua脚本来进行先判断，再删除；和上面的这种方式相比保证了原子性Long cad = redisLuaUtil.cad("pai_" + redisLockKey, value);log.info("lua 脚本删除结果：" + cad);}return article;}

不过，这种方式又带来了一个新问题，那就是过期时间的值该如何设置呢？

• 如果时间设置过短，可能业务还未执行完毕，锁就已经过期被释放，其他线程可以拿到锁去访问DB，这就违背了我们加锁的初衷；
• 如果时间设置过长，可能在加锁成功后还未执行到释放锁时，节点宕机了，那么在锁未过期的这段时间，其他线程无法获取锁。
• 针对这个问题，我们可以写一个守护线程，每隔固定时间查看业务是否执行完毕，如果没有执行完毕，则延长其过期时间，即为锁续期。

4.2 Redission实现分布式锁

Redission实现分布式锁的流程是：首先获取锁（get lock()），然后尝试加锁，加锁成功后执行下面的业务逻辑，执行完毕之后释放该分布式锁。

代码实现：

/*** Redis分布式锁第四种方法** @param articleId* @return ArticleDTO*/
private ArticleDTO checkArticleByDBFour(Long articleId) {ArticleDTO article = null;String redisLockKey =RedisConstant.REDIS_PAI + RedisConstant.REDIS_PRE_ARTICLE + RedisConstant.REDIS_LOCK + articleId;RLock lock = redissonClient.getLock(redisLockKey);//lock.lock();try {//尝试加锁,最大等待时间3秒，上锁30秒自动解锁if (lock.tryLock(3, 30, TimeUnit.SECONDS)) {article = articleDao.queryArticleDetail(articleId);} else {// 未获得分布式锁线程睡眠一下；然后再去获取数据Thread.sleep(200);this.queryDetailArticleInfo(articleId);}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {//判断该lock是否已经锁 并且 锁是否是自己的if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}return article;
}

Redission解决了Redis实现分布式锁中出现的锁过期问题和释放他人锁的问题。它还是可重入锁，内部机制是默认锁过期时间是30s，然后会有一个定时任务每10s去扫描一下该锁是否被释放，如果没有释放则延长至30s，这就是看门狗机制。如果请求没有获取到锁，那么它将通过while循环继续尝试加锁。

5 总结

通过本文，我们从原理到实践，详细介绍了Redis分布式锁的相关知识。我们了解了本地锁与分布式锁的区别，Redis分布式锁、Zookeeper分布式锁、MySQL分布式锁的差异，以及Redis分布式锁的几种实现方式。虽然Redission实现分布式锁基本解决了大部分问题，但当Redis是主从架构时，它也存在一些问题，比如线程A在master节点加锁后还未同步到slave节点，此时master节点挂了，线程B仍可以加锁，这涉及到高一致性问题，Redission无法解决。

如果想要解决高一致性问题，可以使用红锁或者zk锁，它们保证了高一致性，但不建议使用，因为为了保证高一致性，它们丢失了高可用性，对用户体验感不好，而且上述问题出现的几率不大，我们不能因为很小的问题而舍弃其高可用性。

希望本文能帮助大家更好地理解和应用Redis分布式锁，在实际项目中根据具体需求选择合适的分布式锁实现方式。

6 参考链接

1. 技术派Redis分布式锁