本文深入探讨Redis分布式锁的实现原理，包括如何解决线程安全问题，实现锁的超时自动释放，防止死锁，以及使用Redisson简化锁的管理。同时，文章也讨论了在Redis主从架构下锁的失效问题及RedLock算法的解决方案。
一、分布式锁场景介绍
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例如，如下一个减库存的示例，可以很明显看到，存在线程安全问题：
@RestController
public class MyController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
// stock 为库存数量
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");
System.out.println("扣减成功，剩余库存："+ realStock +"");
}else{
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
return "end";
}
}
因为下面的代码并不具有原子性：
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0){
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock+"");
所以我们可以采取加锁的方式，使其线程安全，例如：
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
// stock 为库存数量
synchronized (this) {
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}
return "end";
}
但是如果我们采取集群或者分布式部署时，上面的代码还线程安全吗？
此时synchronized 变不起作用了，因为其是针对一个 JVM 进程而言，此时有两个不同的JVM进程。在这种情况下，我们就需要使用 Redis 做分布式锁了。
二、Redis 分布式锁的实现
Redis 是一个单进程单线程的非关系型数据库，而 Redis 锁的实质便是让并行的多个线程在Redis 内部以串行的方式执行。
SETNX key value
将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。
若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。
SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。
我们可以通过 setnx 命令实现分布式锁，例如如果有一个线程 setnx 成功后，那么便可以认为其获得了锁，其他线程 setnx 一定不会成功。当前线程执行完其业务逻辑后，只需要将对应的 key 删除，这样其他线程就可以继续去设值。
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
// stock 为库存数量
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
try {
if (!result) {
return "error";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
// 一定要释放锁，否则发生异常后，其他线程将一直获得不了锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
return "end";
}
如上代码便可以认为是 Redis分布式锁的简单实现，但是依然存在不少的问题，例如当业务逻辑代码执行完
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock")成功上锁后，服务器发生宕机，此时锁还没有释放，便产生了死锁。所以，我们需要给锁增加一个超时限制，超过指定时间后便自动释放锁。
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
// stock 为库存数量
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock");
// 超时 15 秒后自动释放锁
stringRedisTemplate.expire(lockKey,15, TimeUnit.SECONDS);
try {
if (!result) {
return "error";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
// 一定要释放锁，否则发生异常后，其他线程将一直获得不了锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
return "end";
}
但是 setnx 和 expire 是两条命令，依然不是原子性的，所以还是存在死锁的命令，如其中一个线程成功执行Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock")服务器便发生了宕机，此时由于未发生超时时间，依然将产生死锁。
所以我们需要通过如下的代码，令设置值和超时时间同时成功，该方法的本质是利用事务实现的。
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
// 设置值和超时时间是原子的
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock",15,TimeUnit.SECONDS);
try {
if (!result) {
return "error";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
// 一定要释放锁，否则发生异常后，其他线程将一直获得不了锁
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
return "end";
}
考虑存在如下的一种场景，有 A、B、C三个线程，当A线程成功执行Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock",15,TimeUnit.SECONDS)后，此时由于服线程A提交了一个大的文件，后台可能需要20秒的时间才能解析完成，但是15秒时锁已经失效，线程B可以成功上锁后，线程A将线程B设置的锁给删除，线程A删除后，线程C接着上锁，此时线程B可能会将线程C的锁给删除，这便导致锁永久失效。
要解决该问题，我们只需要给每个线程加唯一一个标识，只有锁标识和自己的标识相等时，才可以进行删除。
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue,15,TimeUnit.SECONDS);
try {
if (!result) {
return "error";
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
// 只有该线程标识和锁的标识相同，才可以删除锁
if (lockValue.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
return "end";
}
现在依然有一个问题，即锁的超时时间设置多少合适？如果我们设置的时间太长，程序的并发性不高，如果太短，我们还没有执行完业务逻辑代码，锁便释放了。
有如下解决方案，获得锁的线程可以开启一个定时任务，当前线程如果还没有执行完业务逻辑，则令其超时时间延长，如果线程执行完业务逻辑后，则锁会被那个线程释放。
package com.wangzhao.redislock.controller;
import java.util.Timer;
import org.junit.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.util.StringUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.TimerTask;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author wangzhao
* @date 2019/11/22 18:35
*/
@RestController
public class MyController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private MyTimerTask timerTask;
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue,15,TimeUnit.SECONDS);
try {
if (!result) {
return "error";
}
// 保证只有一个线程用于执行定时任务
if (timerTask == null){
timerTask = new MyTimerTask(stringRedisTemplate,lockKey);
}
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
// 只有该线程标识和锁的标识相同，才可以删除锁
if (lockValue.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey))){
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
return "end";
}
}
class MyTimerTask implements Runnable {
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private String lockKey;
public MyTimerTask(){
}
public MyTimerTask(StringRedisTemplate stringRedisTemplate,String lockKey){
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
this.lockKey = lockKey;
new Thread(new MyTimerTask()).start();
}
@Override
public void run() {
Timer timer = new Timer();
// 每 5 秒检测当前线程是否持有锁
timer.schedule(new TimerTask() {
public void run() {
// 如果当前线程还持有这把锁的话，使其时间继续增加
if (!StringUtils.isEmpty(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"))){
stringRedisTemplate.expire(lockKey, 15, TimeUnit.SECONDS);
}
}
}, 5000 , 5000);
}
}
三、Redisson 实现分布式锁
package com.wangzhao.redislock.controller;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author wangzhao
* @date 2019/11/22 18:35
*/
@RestController
public class MyController {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
private Redisson redisson;
@RequestMapping("deductStock")
public String deductStock(){
String lockKey = "product";
RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
try {
// 拿到锁后并设置超时时间
redissonLock.lock(15,TimeUnit.SECONDS);
int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
if (stock > 0) {
int realStock = stock - 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock", realStock + "");
System.out.println("扣减成功，剩余库存：" + realStock + "");
} else {
System.out.println("扣减失败，库存不足");
}
}finally {
redissonLock.unlock();
}
return "end";
}
}
通过 Redisson 便实现了 Timer 的功能，并且代码相当于之前的代码精简了很多。
四、Redis 主从架构失效问题
在上图中，我们可以想象存在这样一种场景，即线程1成功上锁后，但是主服务器还未来的及复制到从服务器便发生了宕机，此时从服务器被选择为主服务器，并且由于其没有锁记录，其他线程便可以进行上锁，此时便发生了线程安全问题。
Red Lock 算法也可以解决上面存在的问题，其算法思想为：使用多台 Redis Master ，节点完全独立，节点间不需要进行数据同步，因为 Master-Slave 架构一旦 Master 发生故障时数据没有复制到 Slave，被选为 Master 的 Slave 就丢掉了锁，另一个客户端就可以再次拿到锁，锁通过 setNX（原子操作） 命令设置，在有效时间内当获得锁的数量大于 (n/2+1) 代表成功，失败后需要向所有节点发送释放锁的消息。
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