怎样实现redis分布式锁？

好的，咱们就来聊聊 Redis 如何实现分布式锁，这玩意儿在多实例、高并发的场景下，那可是个必备神器。我尽量讲得接地气点，避免那些生硬的技术术语，就好像咱们平时聊天一样。

为啥需要分布式锁？

你有没有想过，在一个并发环境下，好几个进程（你可以理解成同时在跑的几个程序）都想去修改同一个数据，比如一个共享的计数器，或者一个正在进行的活动，大家一起动手，那数据不就乱套了？这就好比街上的红绿灯，如果所有车都一窝蜂往前冲，那不得堵成一锅粥？分布式锁就是那个“红绿灯”，它能协调大家，让同一时间只有一个“玩家”能访问关键资源。

Redis 怎么搭这个“红绿灯”？

Redis 本身是个高性能的内存数据库，它的一些特性让它非常适合做分布式锁的“调度中心”。最核心的思路就是：谁先成功地在 Redis 里占住一个“位置”，谁就拥有了锁，其他人就得等。

核心实现思路：SETNX 命令

Redis 有一个叫做 `SETNX` 的命令，全称是 `SET if Not eXists`，意思就是“如果这个键不存在，就设置它”。这简直是为分布式锁量身定做的。

想象一下，我们用 Redis 里的一个键（比如叫做 `my_lock`）来代表一把锁。

1. 获取锁： 当一个进程想获取锁时，它就尝试执行 `SETNX my_lock some_value`。
如果 `my_lock` 原本不存在，`SETNX` 就会成功，返回 1，这个进程就成功拿到了锁。`some_value` 也很重要，后面会说。
如果 `my_lock` 已经存在了（说明别的进程已经拿到了锁），`SETNX` 就会失败，返回 0，这个进程就得乖乖等着。

2. 释放锁： 当拿到锁的进程完成了它的任务，它就需要释放这把锁，让别人有机会拿到。通常的做法是直接 `DEL my_lock`。

问题来了，这样做够“靠谱”吗？

你可能会问，上面这种方式听起来挺简单，但有没有什么坑？当然有！这就像咱们刚学会骑自行车，感觉挺好的，但真要骑远路，还得考虑刹车、变速什么的。

坑一：锁会一直被占用，万一持有锁的进程挂了呢？

如果一个进程在拿到锁后，因为某种原因（比如程序崩了，网络断了）没能正常释放锁，那这把锁就会永远被占用，其他进程就永远拿不到锁了。这相当于交通灯坏了，一直绿灯，结果一直堵。

解决方案：给锁设置一个过期时间（TTL）

Redis 提供了 `EXPIRE` 命令，可以给一个键设置过期时间。所以，我们在使用 `SETNX` 的时候，紧接着应该设置一个过期时间，比如 30 秒。

获取锁步骤升级：
1. `SETNX my_lock some_value` （尝试加锁）
2. 如果 `SETNX` 成功（返回 1），则立即执行 `EXPIRE my_lock 30` （设置 30 秒过期）。

这里又有一个小问题：`SETNX` 和 `EXPIRE` 是两个独立的命令。如果 `SETNX` 成功了，但在执行 `EXPIRE` 之前，进程挂了，那锁还是没有过期时间，还是会死锁。

更靠谱的获取锁方式：SET 命令的组合

Redis 5.0 以后，`SET` 命令可以直接支持设置过期时间和条件，这让加锁操作变得原子化，非常方便。

```
SET my_lock some_value NX PX 30000
```

`NX`: 仅当键不存在时，设置成功。
`PX 30000`: 设置过期时间为 30000 毫秒（也就是 30 秒）。

这样一来，加锁和设置过期时间就变成了一个原子操作，大大降低了死锁的风险。

坑二：谁设置的过期时间，谁才能删除锁？

上面我们提到，持有锁的进程需要释放锁，通常是 `DEL my_lock`。但问题是，如果锁因为过期而被删除了，而这时持有锁的进程恰好又执行完了任务，它再去执行 `DEL my_lock`，会不会把别人（新拿到锁的进程）的锁删掉？

这就像你放了一个计时沙漏，沙漏漏完了，锁就没了。但你以为锁还在你手里，你就去把别人的沙漏也打翻了，这当然不行。

解决方案：给锁加上一个“主人”标识，并用 Lua 脚本判断删除

1. `some_value` 的作用： 在 `SET my_lock some_value NX PX 30000` 这个命令里，`some_value` 就用来标识“谁”拿到了这把锁。通常我们会生成一个唯一的随机值（比如 UUID），并将其作为 `some_value` 传递。

2. Lua 脚本保证原子性删除： 为了确保只有持有锁的进程才能删除它自己的锁，我们需要使用 Lua 脚本。Redis 可以执行 Lua 脚本，脚本里的操作是原子的。

比如，释放锁的操作可以这样写成一个 Lua 脚本：

```lua
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del', KEYS[1])
else
return 0
end
```

`KEYS[1]`：代表锁的键名，比如 `my_lock`。
`ARGV[1]`：代表锁的值（也就是我们之前设置的唯一随机值）。

当进程要释放锁时，它会执行这个 Lua 脚本，传入锁的键名和它自己持有的那个唯一随机值。脚本会先检查 Redis 中 `my_lock` 的值是否等于它传递过来的随机值，如果相等，说明锁确实还是它持有的， then 才执行 `DEL` 操作。否则，就什么都不做，返回 0。

这样，就完美解决了“误删他人锁”的问题。

坑三：续租（Renew Lease）

有些任务可能需要比锁的过期时间更长的时间才能完成。如果任务还没做完，锁就过期了，那么别的进程可能会抢到锁，导致数据不一致。

解决方案：定时续租

持有锁的进程可以启动一个独立的线程或进程，在锁过期前的一段时间（比如快过期了，还剩 10 秒时），再次执行加锁操作（`SET my_lock some_value NX PX 30000`），如果成功，就相当于“续命”了。

更高级的分布式锁实现：Redlock 算法

上面说的这些都是基于单个 Redis 实例的。如果你的 Redis 实例是主从复制，主宕机了怎么办？或者你的 Redis 集群之间可能出现短暂的不一致怎么办？

这时候，就需要更健壮的 Redlock 算法了。Redlock 的思路是在多个独立的 Redis 实例上同时尝试获取锁。只有在大部分 Redis 实例上都成功获取到锁，才算真正获得了分布式锁。释放锁时，也要在所有实例上都执行释放操作。

Redlock 的实现会更复杂一些，需要考虑网络延迟、实例可用性等多种因素。如果你追求极高的可靠性，可以深入研究 Redlock。但对于很多场景，基于单个 Redis 实例并配合 Lua 脚本的方案已经足够应对大部分并发需求了。

总结一下，一个比较完善的 Redis 分布式锁，你需要考虑：

1. 原子性加锁： 使用 `SET key value NX PX time` 来确保加锁和设置过期时间是原子操作。
2. 锁的唯一标识： 使用一个随机值作为锁的 value，防止误释放。
3. 原子性解锁： 使用 Lua 脚本，在释放锁时判断锁的值是否为自己持有。
4. 过期时间： 合理设置锁的过期时间，防止死锁。
5. 续租： 对于耗时操作，考虑实现锁的续租机制。

实践建议：

客户端库： 很多成熟的 Redis 客户端库（如 Java 的 Jedis、Redisson）已经内置了分布式锁的实现，可以直接调用，省去自己造轮子的麻烦。Redisson 的分布式锁实现尤其强大，支持自动续租、可重入等特性。
业务场景： 仔细评估你的业务场景对锁的需求，不要过度设计。有时候，简单的排他锁已经够用了，不需要 Redlock 那么复杂的机制。
监控： 部署了分布式锁后，一定要做好相关的监控，比如锁的争用情况、持有时间过长的锁等等，方便及时发现问题。

希望我这么讲，能让你对 Redis 分布式锁有个更清晰的认识。说到底，就是利用 Redis 的高性能和原子操作能力，为你的应用加一把“安全锁”。

网友意见

一、写在前面

现在面试，一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架（Spring Cloud、Dubbo）聊起，一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper等知识。

所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识，具体的来看看Redis分布式锁的实现原理。

说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用。

大家如果有兴趣，可以去看看Redisson的官网，看看如何在项目中引入Redisson的依赖，然后基于Redis实现分布式锁的加锁与释放锁。

下面给大家看一段简单的使用代码片段，先直观的感受一下：

怎么样，上面那段代码，是不是感觉简单的不行！

此外，人家还支持redis单实例、redis哨兵、redis cluster、redis master-slave等各种部署架构，都可以给你完美实现。

二、Redisson实现Redis分布式锁的底层原理

好的，接下来就通过一张手绘图，给大家说说Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理。

（1）加锁机制

咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个redis cluster集群，他首先会根据hash节点选择一台机器。

这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！

紧接着，就会发送一段lua脚本到redis上，那段lua脚本如下所示：

为啥要用lua脚本呢？

因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

那么，这段lua脚本是什么意思呢？

KEYS[1]代表的是你加锁的那个key，比如说：

       RLock lock = redisson.getLock("myLock");     

这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。

ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：

       8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1     

给大家解释一下，第一段if判断语句，就是用“exists myLock”命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。

如何加锁呢？很简单，用下面的命令：

       hset myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1     

通过这个命令设置一个hash数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁key完成了加锁。

接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置myLock这个锁key的生存时间是30秒。

好了，到此为止，ok，加锁完成了。

（2）锁互斥机制

那么在这个时候，如果客户端2来尝试加锁，执行了同样的一段lua脚本，会咋样呢？

很简单，第一个if判断会执行“exists myLock”，发现myLock这个锁key已经存在了。

接着第二个if判断，判断一下，myLock锁key的hash数据结构中，是否包含客户端2的ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端1的ID。

所以，客户端2会获取到pttl myLock返回的一个数字，这个数字代表了myLock这个锁key的剩余生存时间。比如还剩15000毫秒的生存时间。

此时客户端2会进入一个while循环，不停的尝试加锁。

（3）watch dog自动延期机制

客户端1加锁的锁key默认生存时间才30秒，如果超过了30秒，客户端1还想一直持有这把锁，怎么办呢？

简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

（4）可重入加锁机制

那如果客户端1都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？

比如下面这种代码：

这时我们来分析一下上面那段lua脚本。

第一个if判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁key已经存在了。

第二个if判断会成立，因为myLock的hash数据结构中包含的那个ID，就是客户端1的那个ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

       incrby myLock 8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1     

通过这个命令，对客户端1的加锁次数，累加1。

此时myLock数据结构变为下面这样：

大家看到了吧，那个myLock的hash数据结构中的那个客户端ID，就对应着加锁的次数

（5）释放锁机制

如果执行lock.unlock()，就可以释放分布式锁，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了，就是每次都对myLock数据结构中的那个加锁次数减1。

如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：“del myLock”命令，从redis里删除这个key。

然后呢，另外的客户端2就可以尝试完成加锁了。

这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用Redisson框架提供的这个类库来基于redis进行分布式锁的加锁与释放锁。

（6）上述Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master slave实例。

但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。

此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。

所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。

本文分享自华为云社区《redis分布式锁实现原理学习》，原文作者：minjie 。

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