Redis实现分布式锁

分布式环境下各个主机竞争统一资源时，传统的synchronize、ReentrankLock已不能满足要求。利用redis可以方便的实现分布式锁。
分布式锁要满足如下四个条件：

• 1、互斥性 – 同一时间只有一方可以获得锁
• 2、安全性 – 释放锁时不能影响其他方获得的锁，即只能释放自己获得的锁。
• 3、死锁 – 避免获得锁的一方由于宕机而一直占用锁无法释放。
• 4、容错 – 及时redis某些节点宕机，调用方依然能够获取或者释放锁。

1 获取锁

本质上是利用redis提供的setnx原子操作方法，

setnx key vlaue

如果key存在，则不设置value并返回0，否则设置key值为value并返回1。
为了防止获取锁的进程宕机而发生死锁，需要为redis指定一个超时时间

expire key 10

但此方法实现获取锁分为两步，先获取锁然后为锁指定超时时间，如果在获取锁后，调用进程宕机，则会导致锁无法释放，因此需要（setnx+expire）合二为一的原子操作方法。最新的redis版本已经提供了这个原子方法：

SET key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] 
SET name "hello" EX 10086 NX

EX表示过期时间为秒，NX表示使用setnx 方法设置key。

java实现：

public String getRedisLock(Jedis jedis, String lockKey, Long timeOut) {
        try { 
        	// 定义锁的唯一标识,用于释放琐时判断是否是当前锁，用于保证安全性
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            if ("OK".equals(jedis.set(lockKey, lockKey, "NX", "PX", timeOut))) {
           		return uuid;
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

2 释放锁

释放锁分为两步：

1. 判断获取锁时的uuid是否与redis中存的value值是否相等，相等则进行下一步
2. 删除key

两步共同保证安全性，防止由于当前进程阻塞导致锁过期，另一个线程获取锁后更新了redis中的value值，当前进程醒来后不会删除掉最新的key。
但是前提是两步必须依然是原子操作，否则若在进行到第一步结束第二步未开始时，当前进程阻塞导致锁过期，其他进程获取锁，此时当前进程执行第二步依然会删除其他进程的锁。要想实现原子操作，需要借助lua脚本，如下：

public void unRedisLock(Jedis jedis, String lockKey, String value) {
        try {
            String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
            Integer result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(value));
            //0释放锁失败。1释放成功
            if (1 == result) {
            //如果你想返回删除成功还是失败，可以在这里返回
                System.out.println(result + "释放锁成功");
            }
            if (0 == result) {
                System.out.println(result + "释放锁失败");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

上述脚本会以原子形式被执行，lockKey和value会替换掉KEYS[1]) 和ARGV[1]，最终返回的结果为脚本执行结果。

以上就是redis实现分布式锁的过程，至于容错性的保证，可以借助redis-cluster实现，这就是另外一个话题了。