redis分布式锁核心实现

• 分布式锁的由来
• 特征
• 核心实现
• • 单实例
  • Redlock实现
  • • redlock由来
    • 实现步骤
    • 源码剖析

创新互联专业IDC数据服务器托管提供商，专业提供成都服务器托管，服务器租用，内蒙古服务器托管，内蒙古服务器托管，成都多线服务器托管等服务器托管服务。分布式锁的由来

在我们的日常开发中，一个进程中当多线程的去竞争某一资源的时候，我们通常会用一把锁来保证只有一个线程获取到资源。如加上synchronize关键字或ReentrantLock锁等操作。

那么，如果是多个进程相互竞争一个资源，如何保证资源只会被一个操作者持有呢？

server1、server2、server3 这三个服务都要修改amount这个数据，每个服务更新的值不同，为了保证数据的正确性，三个服务都向lock server服务申请修改权限，最终server2拿到了修改权限，即server2将amount更新为2，其他服务由于没有获取到修改权限则返回更新失败。

特征

核心实现 单实例

我们这里直接使用Lua脚本来保证原子性，其中
NX :表示key不存在的时候，才能set成功，也即保证只有第一个客户端请求才能获得锁，而其他客户端请求只能等其释放锁，才能获取。
EX seconds :设定key的过期时间，时间单位是秒。
PX milliseconds: 设定key的过期时间，单位为毫秒

加锁

• 使用 Setnx 命令保证互斥性。

• 需要设置锁的过期时间，避免死锁。

• Setnx 和设置过期时间需要保持原子性，避免在设置 Setnx 成功之后在设置过期时间客户端崩溃导致死锁。

• 加锁的 Value 值为一个唯一标示。由于分布式任务随机数都不可靠，可以（MAC地址+JVM进程ID） 作为唯一标示。加锁成功后需要把唯一标示返回给 Client 来用进行解锁操作。
  脚本如下：

redis.call('set',key,value,'NX','PX',30000)

解锁

• 需要拿加锁成功的唯一标示要进行解锁，从而保证加锁和解锁的是同一个客户端。

• 解锁操作需要比较唯一标识是否相等，相等再执行删除操作。这 2 个操作可以采用 Lua 脚本方式使 2 个命令的原子性
  脚本如下：

redis.call('get',key == value then return tostring(redis.call('del', key)==1) else return 'false' end

Redlock实现 redlock由来

上面琐大的缺点就是它加锁时只作用在一个Redis节点上，即使Redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况：

例如，在Redis的master节点上拿到了锁，但是这个加锁的key还没有同步到slave节点，此时master故障，发生故障转移，slave节点升级为master节点，导致锁丢失。

正因为如此，Redis作者antirez基于分布式环境下提出了一种更高级的分布式锁的实现方式：Redlock。
其核心思想为：

搞多个Redis master部署，以保证它们不会同时宕掉。并且这些master节点是完全相互独立的，相互之间不存在数据同步。同时，需要确保在这多个master实例上，是与在Redis单实例，使用相同方法来获取和释放锁。

实现步骤

• 获取当前时间，以毫秒为单位。
• 按顺序向5个master节点请求加锁。客户端设置网络连接和响应超时时间，并且超时时间要小于锁的失效时间。（假设锁自动失效时间为10秒，则超时时间一般在5-50毫秒之间,我们就假设超时时间是50ms吧）。如果超时，跳过该master节点，尽快去尝试下一个master节点。
• 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（即步骤1记录的时间），得到获取锁使用的时间。当且仅当超过一半（N/2+1，这里是5/2+1=3个节点）的Redis master节点都获得锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。（如上图，10s>30ms+40ms+50ms+4m0s+50ms）
• 如果取到了锁，key的真正有效时间就变啦，需要减去获取锁所使用的时间。
• 如果获取锁失败（没有在至少N/2+1个master实例取到锁，有或者获取锁时间已经超过了有效时间），客户端要在所有的master节点上解锁（即便有些master节点根本就没有加锁成功，也需要解锁，以防止有些漏网之鱼）。

源码剖析

参考链接: 一文搞懂 Redis 分布式锁

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