分布式锁的正确用法（第一节 ---基于单机的Redis）----Redisson

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转载最新推荐文章于 2026-10-07 15:12:33 发布 683 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

分布式锁：场景和使用方法(通俗讲解) 对于锁大家肯定不会陌生，比如 synchronized 关键字和 ReentrantLock 可重入锁，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问。但是随着业务的发展，分布式的概念逐渐出现在我们系统中，我们在开发的过程中经常需要进行多个系统之间的交互，于是上面的加锁方法就会失去作用。于是在分布式锁就自然而然的诞生了，接下来我们来聊一聊分布式锁实现的几种方式。阅读详情

一般单机的情况我们用一个 Lock，synchronized锁锁住了就行了，为什么还要分布式锁呢，什么情况下会用分布式锁呢，带着问题，我们开始今天的精彩博弈---------------

什么时候用分布式锁？

诊所只有一个医生，很多患者前来就诊。

医生在同一时刻只能给一个患者提供就诊服务。

如果不是这样的话，就会出现医生在就诊肾亏的「肖菜鸡」准备开药时候患者切换成了脚臭的「谢霸哥」，这时候药就被谢霸哥取走了。

治肾亏的药被有脚臭的拿去了。

当并发去读写一个【共享资源】的时候，我们为了保证数据的正确，需要控制同一时刻只有一个线程访问。

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

分布式锁应该具备哪些特性？

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。

SETNX 命令是原子性的，那么为什么在分布式的时候不考虑它呢

带着场景去看看：
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。Redis 官方地址说的：

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。

肖菜鸡申请 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。

如何释放锁呢

> DEL lock:168
(integer) 1

在这里插入图片描述
肖菜鸡，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：

客户端所在节点崩溃，无法正确释放锁；

业务逻辑异常，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。

加超时释放锁----谁要这么写，就糟透了。

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。
「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，依然出现锁无法释放。

setnx命令迭代升级

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。

我们还要防止不能释放不是自己加的锁。我们可以在 value 上做文章。

把别人的锁拿去释放掉了

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。

--------》有个关键问题需要解决：自己的锁只能自己来释放。《------------

我要如何删除是自己加的锁呢？

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。
SET resource_name random_value NX PX 30000

在释放锁的时候，客户端将自己的「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(random_value)){
   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。

// 获取锁的 value 与 ARGV[1] 是否匹配，匹配则执行 del
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

秒杀时候，下单扣减缓存也是这样操作的

 StringBuilder lua = new StringBuilder();
  lua.append("if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then");
  lua.append("    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));");
  lua.append("    if (stock == -1) then");
  lua.append("        return 1;");
  lua.append("    end;");
  lua.append("    if (stock > 0) then");
  lua.append("        redis.call('incrby', KEYS[1], -1);");
  lua.append("        return stock;");
  lua.append("    end;");
  lua.append("    return 0;");
  lua.append("end;");
  lua.append("return -1;");

这样通过唯一值设置成 value 标识加锁的客户端很重要，仅使用 DEL 是不安全的，因为一个客户端可能会删除另一个客户端的锁。

使用上面的脚本，每个锁都用一个随机字符串“签名”，只有当删除锁的客户端的“签名”与锁的 value 匹配的时候，才会删除它。

超时时间设置多长合适呢

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。

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。
怎么实现上面这个业务呢，那就是我们今天的主角—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。

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 random_value NX PX expire_time，同时启动守护线程为快要过期但还没执行完的客户端的锁续命;
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

加锁，锁的位置放哪里比较合适

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();
    }
}

有没有想过：一旦执行业务逻辑过程中抛出异常，程序就无法执行释放锁的流程。
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。

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

可重入锁

Redisson 类库就是通过 Redis Hash 来实现可重入锁
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。
在这里插入图片描述
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;
else
    redis.call('del', KEYS[1]);
    return 1;
end ;
return nil;

首先使用 hexists 判断 Redis Hash 表是否存给定的域。

如果 lock 对应 Hash 表不存在，或者 Hash 表不存在 uuid 这个 key，直接返回 nil。

若存在的情况下，代表当前锁被其持有，首先使用 hincrby使可重入次数减 1 ，然后判断计算之后可重入次数，若小于等于 0，则使用 del 删除这把锁。

解锁代码执行方式与加锁类似，只不过解锁的执行结果返回类型使用 Long。这里之所以没有跟加锁一样使用 Boolean ,这是因为解锁 lua 脚本中，三个返回值含义如下：

1 代表解锁成功，锁被释放
0 代表可重入次数被减 1
null 代表其他线程尝试解锁，解锁失败.

这一篇就到这里把，太长了阅读性不是很好，下一篇重点介绍Redisson

本文参考：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU3Mjc3Ng==&mid=2247485064&idx=1&sn=06a9b0313707436f222a559a7e30d54e&chksm=ce77c0cff90049d975b93b6a37b9dc4bca9165872073b0ec273d1a8b02cfd4d06bc786c52c21&mpshare=1&scene=23&srcid=0820Pwg3JazA6bp0667cVWMB&sharer_sharetime=1661006754336&sharer_shareid=5e1f720976235b1e81fd0d6731dbec3a#rd

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