写在前面的话
分布式锁一般有三种实现方式：1. 数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。
本篇博客将介绍第二种方式，基于Redis实现分布式锁。
为什么需要分布式锁？
在单机环境下编写多线程程序时，为了避免多个线程同时操作同一个资源，我们往往会通过加锁来实现互斥，以保证同一时间只有一个操作者对某个资源执行操作，在单机多进程的情况下，如果们想操作同一个共享资源，我们也可以通过操作系统提供的文件锁和心好凉来实现互斥，这些都是单台机器上的操作。
而在分布式环境下，如果不同机器上的不同进程需要同时操作某一个共享资源，我们同样也需要这样一个统一的锁来实现互斥。这个时候，我们就需要一个平台来提供这样一个互斥的能力，通常我们会采用一些能够提供一致性的服务，比如 ZooKeeper、 etcd 来满足对一致性要求较高的场景下的互斥需求，当然，也有些服务会用数据库，比如 MySQL，来实现互斥，然而在某些高并发业务场景下，我们通常会采用 Redis来实现。
Redis分布式锁的实现方式
Redis分布式锁主要有以下几种实现方式：
1. SETNX命令
SETNX命令可以实现在键不存在的情况下设置键的值，利用这一特性可以实现分布式锁的功能。代码如下：
SETNX lock_key 1上述命令会尝试将键名为lock_key的键的值设置为1，只有当该键不存在时，才会进行设置，并返回1；如果该键已存在，则不进行设置，并返回0。利用这个特性，可以实现分布式锁的加锁操作，代码如下：
boolean lock = redis.setnx("lock_key", "1");
if (lock) {
// 获取锁成功
// ...
} else {
// 获取锁失败，需要重试
// ...
}解锁操作可以通过DEL命令删除锁对应的键来实现，代码如下：
redis.del("lock_key");2. SET命令带过期时间
SET命令可以设置键的值以及过期时间。利用这一特性，可以实现分布式锁的自动释放。代码如下：
SET lock_key 1 PX 30000上述命令会将键名为lock_key的键的值设置为1，并设置该键30秒后自动过期。利用这个特性，可以实现分布式锁的加锁操作，代码如下：
boolean lock = redis.set("lock_key", "1", "PX", 30000, "NX");
if (lock != null && lock.equalsIgnoreCase("OK")) {
// 获取锁成功
// ...
} else {
// 获取锁失败，需要重试
// ...
}解锁操作可以通过DEL命令删除锁对应的键来实现。
3. Redlock算法
Redlock算法是Redis官方推荐的分布式锁算法，它使用多个独立的Redis实例来实现分布式锁。具体实现可参考以下步骤：
- 客户端获取当前时间戳作为请求的开始时间；
- 客户端依次尝试在多个独立的Redis实例上加锁，每个实例都需要设定相同的过期时间和相同的随机字符串（nonce）；
- 客户端计算加锁操作的总时间，并将其与指定的超时时间进行比较，如果总时间小于超时时间，则认为加锁成功。否则，客户端需要在所有实例上尝试解锁操作。
Redlock算法的实现相对复杂，下文单独展开说明。
Redis分布式锁的底层原理
Redis分布式锁主要依赖于Redis的单线程模型和原子性操作特性。
Redis是一个单线程模型，它通过队列来实现多个客户端的请求排队执行。这意味着，在Redis中执行的每个命令都是原子性的，不会存在线程安全问题。
Redis提供了多个命令可以实现原子性的操作，如SETNX、GETSET等，它们都是通过Redis的事务机制以及WATCH命令来实现的。在Redis执行这些命令时，会对这些命令进行加锁，确保它们的原子性。
代码实践
下面通过Java代码演示如何使用Redis实现分布式锁。我们可以使用Jedis客户端来连接Redis服务器并进行操作。
// 初始化Redis客户端
Jedis redis = new Jedis("localhost", 6379);
// 加锁操作
boolean lock = redis.set("lock_key", "1", "PX", 30000, "NX");
if (lock != null && lock.equalsIgnoreCase("OK")) {
// 获取锁成功
// ...
} else {
// 获取锁失败，需要重试
// ...
}
// 解锁操作
redis.del("lock_key");上述代码使用SET命令在Redis上加锁，并设置锁的过期时间为30秒。解锁操作通过DEL命令删除对应的键来实现。
在使用Redis分布式锁时，需要注意加锁、解锁的顺序以及超时时间的设置，以避免出现死锁等问题。
集群环境下Redis分布式锁的实现方式
集群环境下，Redis分布式锁的实现方式主要有以下两种：
- 基于Redlock算法的实现方式
在集群环境下，为了保证分布式锁的可靠性和正确性，可以采用Redlock算法来实现。该算法主要包括以下步骤：
- 客户端获取当前时间戳作为请求的开始时间；
- 客户端尝试在多个独立的Redis节点上加锁，每个节点都需要设置相同的过期时间和随机字符串（nonce）；
- 如果在大部分Redis节点上加锁成功，并且在指定的超时时间内完成了加锁操作，则认为加锁成功。否则，客户端需要在所有节点上尝试解锁操作。
通过这种方式，可以有效地避免因某一个节点失效导致的分布式锁失效问题。但需要注意的是，使用Redlock算法的开销比其他方式要高，并且并不是绝对的可靠，因此需要根据具体场景进行选择。下文单独示例说明。
- 基于Lua脚本的实现方式
除了Redlock算法，还可以使用基于Lua脚本的方式来实现Redis分布式锁。该方式的主要思路是通过执行一段Lua脚本来保证加锁和解锁的原子性，避免了由于网络延迟等因素导致的加锁和解锁不一致的问题。
以下是基于Lua脚本实现Redis分布式锁的代码示例：
public class RedisLock {
private Jedis jedis;
private String lockKey;
private String requestId;
private int expireTime;
public RedisLock(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {
this.jedis = jedis;
this.lockKey = lockKey;
this.expireTime = expireTime;
this.requestId = UUID.randomUUID().toString();
}
/**
* 尝试获取锁
*/
public boolean tryLock() {
String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
return true;
}
return false;
}
/**
* 释放锁
*/
public void unlock() {
// 使用Lua脚本确保原子性
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
}
}在该示例中，使用tryLock()方法来尝试加锁，并使用unlock()方法来释放锁。其中，加锁的实现方式为执行SET命令，同时设置NX（只在键不存在时设置）和PX（设置过期时间）选项，并将请求ID作为值存入Redis中。解锁采用了使用Lua脚本执行DEL命令的方式，以保证加锁和解锁的原子性。
通过这种方式，我们可以简单地实现Redis分布式锁的使用，并且在多个节点之间也可以正确地工作。
Redlock 实现的分布式锁以及对应的代码实现细节
Redlock是一种分布式锁算法，由Redis官方推出，并用于解决在分布式系统中实现分布式锁的问题。Redlock算法采用多个节点之间互斥的方式获取分布式锁，可以保证在大部分节点正常情况下分布式锁的可靠性，并允许在某些更繁忙或网络质量较差的节点上失败，从而确保分布式锁的稳定性。
下面是Redlock的JAVA代码实现细节：
首先，定义一个名为RedisLock的JAVA类，该类实现了Lock接口并包含了以下几个属性：
private JedisPool[] jedisPools; // Redis连接池
private int quorum; // 在多少个节点上加锁或解锁成功
private int retryCount; // 重试次数
private int retryDelay; // 每次重试之间的延迟时间接着，实现加锁方法lock():
@Override
public void lock() {
String nonce = generateNonce();
for (int i = 0; i < retryCount; i++) {
int count = 0;
long start = System.currentTimeMillis();
for (JedisPool pool : jedisPools) {
try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
String result = jedis.set(lockKey, nonce, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
count++;
}
} catch (Exception e) {
// ignore
}
}
if (count >= quorum && System.currentTimeMillis() - start <= expireTime) {
return;
}
unlock(nonce);
try {
Thread.sleep(retryDelay);
} catch (InterruptedException e) {
// ignore
}
}
throw new LockException("Unable to acquire lock.");
}在加锁方法中，我们首先生成了一个随机字符串nonce作为锁的值，并在每个Redis实例上进行原子性的set操作，返回成功加锁的实例数。如果获取到锁的实例数大于等于quorum（即多数节点），并且加锁操作完成的时间小于锁的过期时间expireTime，则表示加锁成功，否则认为加锁失败，触发重试机制。
实现解锁方法unlock()：
private void unlock(String nonce) {
for (JedisPool pool : jedisPools) {
try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
String result = jedis.get(lockKey);
if (nonce.equals(result)) {
jedis.del(lockKey);
}
} catch (Exception e) {
// ignore
}
}
}在解锁方法中，我们遍历所有Redis实例，查询锁的值是否为当前nonce，如果是，则删除该实例上的锁。
综上所述，Redlock算法的JAVA代码实现主要包括两个方法：加锁方法和解锁方法。在加锁方法中，我们通过多次尝试，在大部分节点上获取到锁时完成加锁操作，并在获取到锁的多数节点上进行解锁操作。同时，我们还可以通过调整retryCount和retryDelay的参数来控制重试机制的次数和间隔。需要注意的是，Redlock算法对应的JAVA实现需要保证多个线程使用同一个Lock对象。
