❝致歉声明： 之前我发了篇分布式锁的文章，文章风格和有多处内容借鉴、参考了公众号「水滴与银弹」的文章，在没取得原作者授权的情况下，私自摘录对方的内容并发布，造成很恶劣的影响，存在洗稿嫌疑，在此向原作者道歉。 借鉴参考的原文：（ Redis分布式锁到底安全吗？看完这篇彻底懂了 ） 私下我也找原作者沟通，之前的文章已经删除处理，再次向作者表达歉意。

Redis 分布式锁这个话题似乎烂大街了，不管你是面试还是工作，随处可见，「码哥」为啥还写？

因为看过很多文章没有将分布式锁的各种问题讲明白，所以准备写一篇，也当做自己的学习总结。

在进入正文之前，我们先带着问题去思考：

• 什么时候需要分布式锁？
• 加、解锁的代码位置有讲究么？
• 如何避免出现死锁
• 超时时间设置多少合适呢？
• 如何避免锁被其他线程释放
• 如何实现重入锁？
• 主从架构会带来什么安全问题？
• 什么是 Redlock
• ……

什么时候用分布式锁？

❝码哥，说个通俗的例子讲解下什么时候需要分布式锁呢？

精子喷射那一刻，亿级流量冲向卵子，只有一个精子能获得与卵子结合的幸运。

造物主为了保证只有一个「精子」能获得「卵子」的宠幸，当有一个精子进入后，卵子的外壳就会发生变化，将通道关闭把其余的精子阻挡在外。

• 亿级别的精子就好比「并发」流量；
• 卵子就好比是共享资源；
• 卵子外壳只允许一个精子进入的特殊蛋白就是一把锁。

而多节点构成的集群，就会有多个 JVM 进程，我们获得同样的效果就需要有一个中间人协调，只允许一个 JVM 中的一个线程获得操作共享资源的资格。

分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个 JVM 进程中的一个线程「精子」可以访问被保护的资源「卵子」。

「每一个生命，都是亿级选手中的佼佼者」，加油。

分布式锁入门

❝分布式锁应该满足哪些特性？

1. 互斥：在任何给定时刻，只有一个客户端可以持有锁；
2. 无死锁：任何时刻都有可能获得锁，即使获取锁的客户端崩溃；
3. 容错：只要大多数 Redis 的节点都已经启动，客户端就可以获取和释放锁。

❝码哥，我可以使用 SETNX key value 命令是实现「互斥」特性。

这个命令来自于 SET if Not eXists 的缩写，意思是：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ，否则啥都不做。

命令的返回值：

• 1：设置成功；
• 0：key 没有设置成功。

如下场景：

敲代码一天累了，想去放松按摩下肩颈。

168 号技师最抢手，大家喜欢点，所以并发量大，需要分布式锁控制。

同一时刻只允许一个「客户」预约 168 技师。

肖彩机申请 168 技师成功：

> SETNX lock:168 1
(integer) 1 # 获取 168 技师成功

谢霸哥后面到，申请失败：

> SETNX lock 2
(integer) 0 # 客户谢霸哥 2 获取失败

此刻，申请成功的客户就可以享受 168 技师的肩颈放松服务「共享资源」。

享受结束后，要及时释放锁，给后来者享受 168 技师的服务机会。

❝肖彩机，码哥考考你如何释放锁呢？

很简单，使用 DEL 删除这个 key 就行。

> DEL lock:168
(integer) 1

❝码哥，你见过「龙」么？我见过，因为我被一条龙服务过。

肖彩机，事情可没这么简单。

这个方案存在一个存在造成锁无法释放的问题，造成该问题的场景如下：

1. 在按摩过程中突然收到线上报警，提起裤子就跑去公司了，没及时执行 DEL 释放锁（客户端处理业务异常，无法正确释放锁）；
2. 按摩过程中心肌梗塞嗝屁了，无法执行 DEL 指令。

这样，这个锁就会一直占用，锁在我手里，我挂了，这样其他客户端再也拿不到这个锁了。

异常导致没有删除锁

❝码哥，我可以在获取锁成功的时候设置一个「超时时间」

比如设定按摩服务一次 60 分钟，那么在给这个 key 加锁的时候设置 60 分钟过期即可：

> SETNX lock:168 1  // 获取锁
(integer) 1
> EXPIRE lock:168 60  // 60s 自动删除
(integer) 1

这样，到点后锁自动释放，其他客户就可以继续享受 168 技师按摩服务了。

❝谁要这么写，就糟透了。

「加锁」、「设置超时」是两个命令，他们不是原子操作。

如果出现只执行了第一条，第二条没机会执行就会出现「超时时间」设置失败，依然出现死锁。

❝码哥，那咋办，我想被一条龙服务，不能出现死锁啊。

Redis 2.6.X 之后，官方拓展了 SET 命令的参数，满足了当 key 不存在则设置 value，同时设置超时时间的语义，并且满足原子性。

SET resource_name random_value NX PX 30000

• NX：表示只有 resource_name 不存在的时候才能 SET 成功，从而保证只有一个客户端可以获得锁；
• PX 30000：表示这个锁有一个 30 秒自动过期时间。

执行时间超过锁的过期时间

❝这样我能稳妥的享受一条龙服务了么？

No，还有一种场景会导致 释放别人的锁 ：

1. 客户 1 获取锁成功并设置设置 30 秒超时；
2. 客户 1 因为一些原因导致执行很慢（网络问题、发生 FullGC……），过了 30 秒依然没执行完，但是锁过期「自动释放了」；
3. 客户 2 申请加锁成功；
4. 客户 1 执行完成，执行 DEL 释放锁指令，这个时候就把 客户 2 的锁给释放了。

有两个关键问题需要解决：

1. 如何合理设置过期时间？
2. 如何避免删除别人持有的锁。

正确设置锁超时

❝锁的超时时间怎么计算合适呢？

这个时间不能瞎写，一般要根据在测试环境多次测试，然后压测多轮之后，比如计算出平均执行时间 200 ms。

那么锁的 超时时间就放大为平均执行时间的 3~5 倍。

❝为啥要放放大呢？

因为如果锁的操作逻辑中有网络 IO操作、JVM FullGC 等，线上的网络不会总一帆风顺，我们要给网络抖动留有缓冲时间。

❝那我设置更大一点，比如设置 1 小时不是更安全？

不要钻牛角，多大算大？

设置时间过长，一旦发生宕机重启，就意味着 1 小时内，分布式锁的服务全部节点不可用。

你要让运维手动删除这个锁么？

只要运维真的不会打你。

❝有没有完美的方案呢？不管时间怎么设置都不大合适。

我们可以让获得锁的线程开启一个 守护线程 ，用来给快要过期的锁「续航」。

加锁的时候设置一个过期时间，同时客户端开启一个「守护线程」，定时去检测这个锁的失效时间。

如果快要过期，但是业务逻辑还没执行完成，自动对这个锁进行续期，重新设置过期时间。

❝这个道理行得通，可我写不出。

别慌，已经有一个库把这些工作都封装好了他叫 Redisson 。

在使用分布式锁时，它就采用了「自动续期」的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程。

关于 Redisson 的使用与原理分析由于篇幅有限，大家可关注「码哥字节」且听下回分解。

避免释放别人的锁

❝我要如何删除是自己加的锁呢？

出现释放别人锁的关键在于直接执行 DEL 指令，所以我们要想办法检查下这个锁是不是自己加的锁再执行删除指令。

解铃还须系铃人

❝码哥，我在加锁的时候设置一个「唯一标识」作为 value 代表加锁的客户端。 在释放锁的时候，客户端将自己的「唯一标识」比如可以使用随机数作为唯一标识，与锁上的「标识」比较是否相等，匹配上则删除，否则没有权利释放锁。

伪代码如下：

// 比对 value 与 唯一标识
if (redis.get("lock:168").equals(uuid)){
   redis.del("lock:168"); //比对成功则删除

❝有没有想过，这是 GET + DEL 指令组合而成的，这里又会涉及到原子性问题。

我们可以通过 Lua 脚本来实现，这样判断和删除的过程就是原子操作了。

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
    return 0

❝一路优化下来，方案似乎比较「严谨」了，抽象出对应的模型如下。

1. 通过 SET lock_resource_name uuid NX PX expire_time，同时启动守护线程为快要过期单还没执行完毕的客户端的锁续命;
2. 客户端执行业务逻辑操作共享资源；
3. 通过 Lua 脚本释放锁，先 get 判断锁是否是自己加的，再执行 DEL 。

加解锁代码位置有讲究

根据前面的分析，我们已经有了一个「相对严谨」的分布式锁了。

于是「谢霸哥」就写了如下代码将分布式锁运用到项目中，以下是伪代码逻辑：

public void doSomething() {
  redisLock.lock(); // 上锁
    try {
        // 处理业务
        redisLock.unlock(); // 释放锁
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();

❝一旦执行业务逻辑过程中抛出异常，程序就无法走下一步释放锁的流程。

所以释放锁的代码一定要放在 finally{} 块中。

加锁的位置也有问题，放在 try 外面的话，如果执行 redisLock.lock() 加锁异常，但是实际指令已经发送到服务端并执行，只是客户端读取响应超时，就会导致没有机会执行解锁的代码。

所以 redisLock.lock() 应该写在 try 代码块，这样保证一定会执行解锁逻辑。

综上所述，正确代码位置如下 ：

public void doSomething() {
   // 上锁
   redisLock.lock();
    try {
        // 处理业务
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
      // 释放锁
      redisLock.unlock(); 

实现可重入锁

❝可重入锁要如何实现呢？重入之后，超时时间如何设置呢？

当一个线程执行一段代码成功获取锁之后，继续执行时，又遇到加锁的代码，可重入性就就保证线程能继续执行，而不可重入就是需要等待锁释放之后，再次获取锁成功，才能继续往下执行。

用一段代码解释可重入：

public synchronized void a() {
public synchronized void b() {
    // pass

假设 X 线程在 a 方法获取锁之后，继续执行 b 方法，如果此时 不可重入 ，线程就必须等待锁释放，再次争抢锁。

锁明明是被 X 线程拥有，却还需要等待自己释放锁，然后再去抢锁，这看起来就很奇怪，我释放我自己~

Redis Hash 可重入锁

❝Redisson 类库就是通过 Redis Hash 来实现可重入锁，未来码哥会专门写一篇关于 Redisson 的使用与原理的文章……

当线程拥有锁之后，往后再遇到加锁方法，直接将加锁次数加 1，然后再执行方法逻辑。

退出加锁方法之后，加锁次数再减 1，当加锁次数为 0 时，锁才被真正的释放。

可以看到可重入锁最大特性就是计数，计算加锁的次数。

所以当可重入锁需要在分布式环境实现时，我们也就需要统计加锁次数。

加锁逻辑

❝我们可以使用 Redis hash 结构实现，key 表示被锁的共享资源， hash 结构的 fieldKey 的 value 则保存加锁的次数。

通过 Lua 脚本实现原子性，假设 KEYS1 = 「lock」, ARGV「1000，uuid」：

---- 1 代表 true
---- 0 代表 false
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then
    redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
    return 1;
end ;
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then
    redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1);
    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
    return 1;
end ;
return 0;

加锁代码首先使用 Redis exists 命令判断当前 lock 这个锁是否存在。

如果锁不存在的话，直接使用 hincrby 创建一个键为 lock hash 表，并且为 Hash 表中键为 uuid 初始化为 0，然后再次加 1，最后再设置过期时间。

如果当前锁存在，则使用 hexists 判断当前 lock 对应的 hash 表中是否存在 uuid 这个键，如果存在，再次使用 hincrby 加 1，最后再次设置过期时间。

最后如果上述两个逻辑都不符合，直接返回。

解锁逻辑

-- 判断 hash set 可重入 key 的值是否等于 0
-- 如果为 0 代表 该可重入 key 不存在
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 0) then
    return nil;
end ;
-- 计算当前可重入次数
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[1], -1);
-- 小于等于 0 代表可以解锁
if (counter > 0) then
    return 0;