为什么需要分布式锁？
大前提：在分布式架构中, 分布式锁可以保证在多节点场景下，保证一个任务同时只有一个节点在执行。
主要目的：
- 节省资源，提高性能
- 处理共享资源的竞争问题
基于Redis的实现方案：
- redis setnx
- redison
- redlock
Redis SetNX 方案
方案方案可以分为2中，在redis2.6.1之前，使用两条命令setnx + expire，为了保证原子性，使用lua脚本进行执行。 在2.6.1之后，setnx命令中添加了expire参数，使用起来简单一些，下面代码是2.6.1之后的版本：
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import java.util.UUID;
public class RedisLock {
private StringRedisTemplate redisTemplate; // redis操作类
private String lockKey; // 锁的键
private String lockValue; // 锁的值，用于标识锁的持有者
private long expireTime; // 锁的过期时间，单位毫秒
// 构造方法，初始化相关参数
public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, long expireTime) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockKey = lockKey;
this.expireTime = expireTime;
this.lockValue = UUID.randomUUID().toString(); // 生成随机的锁值
}
// 获取锁，返回是否成功
public boolean lock() {
// 调用setIfAbsent方法，传入键值和过期时间，执行setnx和expire命令
Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 判断返回结果，如果是true，表示加锁成功，如果是false，表示加锁失败
return result != null && result;
}
// 释放锁
public void unlock() {
// 创建一个RedisScript对象，用于执行lua脚本
RedisScript<Long> unlockScript = new DefaultRedisScript<>(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);
// 调用execute方法，传入RedisScript对象和键值参数，执行lua脚本
redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
}
// 解锁的lua脚本，判断锁的值是否匹配，保证原子性
private static final String UNLOCK_SCRIPT =
"if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
" return redis.call('del', KEYS[1])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
}
setnx方案的问题
总结有一下2类问题：
- 过期时间
- 非重入锁
过期时间
在lock的时候，为了防止服务异常无法解锁的情况，通常会设置锁的过期时间，这个时间的设置依赖历史任务平均耗时得出，过期时间要大于任务执行需要的时间。这个时间的设置有一定学问，设置得太大，当节点宕机时，意味着会阻塞更久；短了又会容易提早释放锁，导致多节点同时拿到锁情况的发生。 解决这个问题的一个方案是"续约机制"，也可以叫"看门狗'。大致的原理是设置一个守护线程执行定时任务，当发现锁快过期时，对锁的过期时间进行延长。
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import java.util.Collections;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class RedisLock {
private StringRedisTemplate redisTemplate; // redis操作类
private String lockKey; // 锁的键
private String lockValue; // 锁的值，用于标识锁的持有者
private long expireTime; // 锁的过期时间，单位毫秒
private long heartbeatInterval; // 心跳间隔时间，单位毫秒
private ScheduledExecutorService heartbeatExecutor; // 心跳线程池
// 加锁的lua脚本，使用setnx和pexpire命令，保证原子性
private static final String LOCK_SCRIPT =
"if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then\n" +
" return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
// 解锁的lua脚本，判断锁的值是否匹配，保证原子性
private static final String UNLOCK_SCRIPT =
"if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
" return redis.call('del', KEYS[1])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
// 心跳的lua脚本，判断锁的值是否匹配，如果匹配则更新过期时间
private static final String HEARTBEAT_SCRIPT =
"if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then\n" +
" return redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2])\n" +
"else\n" +
" return 0\n" +
"end";
// 构造方法，初始化相关参数
public RedisLock(StringRedisTemplate redisTemplate, String lockKey, long expireTime, long heartbeatInterval) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
this.lockKey = lockKey;
this.expireTime = expireTime;
this.heartbeatInterval = heartbeatInterval;
this.lockValue = UUID.randomUUID().toString(); // 生成随机的锁值
this.heartbeatExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(1); // 创建一个单线程的心跳线程池
}
// 获取锁，返回是否成功
public boolean lock() {
// 创建一个RedisScript对象，用于执行lua脚本
RedisScript<Long> lockScript = new DefaultRedisScript<>(LOCK_SCRIPT, Long.class);
// 调用execute方法，传入RedisScript对象和键值参数，执行lua脚本
Long result = redisTemplate.execute(lockScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue, String.valueOf(expireTime));
// 判断返回结果，如果是1，表示加锁成功，如果是0，表示加锁失败
if (result != null && result == 1L) {
// 启动一个定时任务，每隔一定时间发送心跳信号，更新锁的过期时间
heartbeatExecutor.scheduleAtFixedRate(this::heartbeat, heartbeatInterval, heartbeatInterval, TimeUnit.MILLISECONDS);
return true;
} else {
return false;
}
}
// 释放锁
public void unlock() {
// 创建一个RedisScript对象，用于执行lua脚本
RedisScript<Long> unlockScript = new DefaultRedisScript<>(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);
// 调用execute方法，传入RedisScript对象和键值参数，执行lua脚本
redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
// 停止心跳任务
heartbeatExecutor.shutdownNow();
}
// 心跳方法，发送心跳信号，更新锁的过期时间
private void heartbeat() {
// 创建一个RedisScript对象，用于执行lua脚本
RedisScript<Long> heartbeatScript = new DefaultRedisScript<>(HEARTBEAT_SCRIPT, Long.class);
// 调用execute方法，传入RedisScript对象和键值参数，执行lua脚本
Long result = redisTemplate.execute(heartbeatScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue, String.valueOf(expireTime));
// 判断返回结果，如果是0，表示锁已经失效，停止心跳任务
if (result == null || result == 0L) {
heartbeatExecutor.shutdownNow();
}
}
}
非重入锁
顾名思义，客户端A拿到锁后，无法重复获取锁，这可能会导致死锁的发生。 为了解决问题，可以在锁中记录获取的次数，可以使用redis的hash类型，其中包含两个字段，客户端唯一表示uid和获取次数count。 这里的代码可以自行修改，下面重点看看Redisson是如何解决这几个问题的。
Redisson 方案
Redission是一个基于Redis的分布式锁和事务框架，它提供了一些高级的功能，比如超时、重入、公平性等。 其中一个重要功能就是看门门狗机制，它可以在Redisson实例被关闭前，不断地延长锁的有效期，防止锁被其他线程或进程占用。
Redisson 看门狗(锁续约)实现方案
redission内部维护了一个时间轮（执行轮询任务，使用Timeout类实现），每隔一定时间（默认为30秒），就会检查当前线程对锁的持有情况，并根据一定的规则（默认为internalLockLeaseTime/3），更新锁的过期时间。这样就可以保证锁在Redisson实例关闭前不会被释放。
下面这个文章给出了比较详细的分析过程，包括代码部分，有兴趣的可以阅读
Redisson 可重入性实现
和上面我们提到的自己实现方案一样，value使用hash结构，有字段保存了上锁次数。
如果同一个机器同一个线程再次来请求，hexists判断的结果会是1，然后执行hincrby 对字段+1，然后继续设置过期时间。
同理，一个线程重入后，解锁时value - 1
"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 nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);"
Redisson 主从不一致的问题
为了提高redis的高可用和性能，通常会启用redis的主从功能，主库提供写，保证数据一致性，从库备份主库的数据，并提供读，缓解主库的压力，以及当主库出问题时，可以升级为主库，保证集群的持续运行。 而主从同步的问题主要发生在数据复制的时刻，可以这样描述:
如何解决主从问题？ redis的作者给了答案，这就是著名的Redlock（红锁）。
RedLock 方案
主从问题的核心是只有一个master，如何解决？让数据存在很多个节点上，这样就可以降低问题的风险，这是软件系统设计里的一个通用思想。 首先，redlock是一个解决方案，并不是一个框架，这个方案核心思想是这样，它要求你的架构里有多个redis集群，
获取锁的流程：
- 获取当前Unix时间，以毫秒为单位。
- 依次尝试从N个Master实例使用相同的key和随机值获取锁（假设这个key是LOCK_KEY）。当向Redis设置锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如你的锁自动失效时间为10秒，则超时时间应该在5-50毫秒之间。这样可以避免服务器端Redis已经挂掉的情况下，客户端还在死死地等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试另外一个Redis实例。
- 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。
- 如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）。
- 如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁（即便某些Redis实例根本就没有加锁成功）。
如何使用redlock
redis官方这里有一份清单，列举了所有已经支持redlock的框架，其中我看到了熟悉的 redisson ， 简单说明一下redisson中如何使用redlock。
```text
Config config1 = new Config();
config1.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.1:6379")
.setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);
Config config2 = new Config();
config2.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.2:6379")
.setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);
Config config3 = new Config();
config3.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.3:6379")
.setPassword("afeiblog").setDatabase(0);
RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);
String resourceName = "LOCK_KEY";
RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);
RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);
RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);
// 向3个redis实例尝试加锁
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
boolean isLock;
try {
// isLock = redLock.tryLock();
// 500ms拿不到锁, 就认为获取锁失败。10000ms即10s是锁失效时间。
isLock = redLock.tryLock(500, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println("isLock = "+isLock);
if (isLock) {
//TODO if get lock success, do something;
}
} catch (Exception e) {
} finally {
// 无论如何, 最后都要解锁
redLock.unlock();
}
Redlock一定安全吗？
Redlock要求N/2+1个节点上锁成功，这个方案确实可以极大提高锁的安全性，但是一定吗？这和redis的持久化有关。 现在假设架构中有5个Master节点a,b,c,d,e ，以及服务端s1，s2 ，持久化使用AOF，1秒刷盘1次：
- s1请求所有节点，从a,b,c节点中获取到了锁，超过半数，s1成功获取到锁。
- c节点在数据持久化之前宕机了，不久后，c节点恢复
- s2请求所有节点，从c,d,e中获取到了锁，超过半数，s2也获取到了锁。 这种情况下s1，s2还是同时获取到了锁。解决这个问题的办法也有，例如提出的控制redis重启时间 > 锁的过期时间，这样可以保证锁过期后才进行下一轮的锁竞争。或者从数据持久化方式入手，AOF使用appendfsync这种刷盘的方式，但是会影响redis的性能。
总结
我们到底该使用哪一种分布式方案呢？ 这是一个开放性问题，我的观点是取决于你觉得你用分布式锁的目的，通常来说有两种原因：
- 使用分布式锁减少不必要的资源消耗，而非数据一致性问题。 例如我们有一个定时任务，凌晨2点将本地文件上传到云端，这个任务其实只需要执行一次就可以了，如果所有实例都执行一次，没什么大问题，就是增加了不必要的资源消耗。
- 使用分布式锁解决共享数据一致性问题，对于这个情况，考虑到业务场景的一致性要求高不高，一般场景下没有那么高的要求，我们使用单机方案足矣，如果是金融等场景，我更推荐使用zookeeper 、etcd等基于CP的分布式组件，redlock对架构的要求太麻烦了。