【大廠面試題】Redis中是如何實現分布式鎖的？
分布式鎖常見的三種實現方式：
- 數據庫樂觀鎖；
- 基于Redis的分布式鎖；
- 基于ZooKeeper的分布式鎖。
本地面試考點是，你對Redis使用熟悉嗎？Redis中是如何實現分布式鎖的。
要點
Redis要實現分布式鎖，以下條件應該得到滿足
互斥性
- 在任意時刻，只有一個客戶端能持有鎖。
不能死鎖
- 客戶端在持有鎖的期間崩潰而沒有主動解鎖，也能保證后續其他客戶端能加鎖。
容錯性
- 只要大部分的Redis節點正常運行，客戶端就可以加鎖和解鎖。
實現
可以直接通過 set key value px milliseconds nx 命令實現加鎖， 通過Lua腳本實現解鎖。
- //獲取鎖（unique_value可以是UUID等）
- SET resource_name unique_value NX PX 30000
- //釋放鎖（lua腳本中，一定要比較value，防止誤解鎖）
- if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
- return redis.call("del",KEYS[1])
- else
- return 0
- end
代碼解釋
- set 命令要用 set key value px milliseconds nx，替代 setnx + expire 需要分兩次執行命令的方式，保證了原子性，
- value 要具有唯一性，可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成，用來標識這把鎖是屬于哪個請求加的，在解鎖的時候就可以有依據；
- 釋放鎖時要驗證 value 值，防止誤解鎖；
- 通過 Lua 腳本來避免 Check And Set 模型的并發問題，因為在釋放鎖的時候因為涉及到多個Redis操作 （利用了eval命令執行Lua腳本的原子性）；
加鎖代碼分析
首先，set()加入了NX參數，可以保證如果已有key存在，則函數不會調用成功，也就是只有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由于我們對鎖設置了過期時間，即使鎖的持有者后續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因為到了過期時間而自動解鎖（即key被刪除），不會發生死鎖。最后，因為我們將value賦值為requestId，用來標識這把鎖是屬于哪個請求加的，那么在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。
解鎖代碼分析
將Lua代碼傳到jedis.eval()方法里，并使參數KEYS[1]賦值為lockKey，ARGV[1]賦值為requestId。在執行的時候，首先會獲取鎖對應的value值，檢查是否與requestId相等，如果相等則解鎖（刪除key）。
存在的風險
如果存儲鎖對應key的那個節點掛了的話，就可能存在丟失鎖的風險，導致出現多個客戶端持有鎖的情況，這樣就不能實現資源的獨享了。
- 客戶端A從master獲取到鎖
- 在master將鎖同步到slave之前，master宕掉了（Redis的主從同步通常是異步的）。
主從切換，slave節點被晉級為master節點
3. 客戶端B取得了同一個資源被客戶端A已經獲取到的另外一個鎖。導致存在同一時刻存不止一個線程獲取到鎖的情況。
redlock算法出現
這個場景是假設有一個 redis cluster，有 5 個 redis master 實例。然后執行如下步驟獲取一把鎖：
- 獲取當前時間戳，單位是毫秒；
- 跟上面類似，輪流嘗試在每個 master 節點上創建鎖，過期時間較短，一般就幾十毫秒；
- 嘗試在大多數節點上建立一個鎖，比如 5 個節點就要求是 3 個節點 n / 2 + 1；
- 客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小于超時時間，就算建立成功了；
- 要是鎖建立失敗了，那么就依次之前建立過的鎖刪除；
- 只要別人建立了一把分布式鎖，你就得不斷輪詢去嘗試獲取鎖。
Redis 官方給出了以上兩種基于 Redis 實現分布式鎖的方法，詳細說明可以查看：
https://redis.io/topics/distlock 。
Redisson實現
Redisson是一個在Redis的基礎上實現的Java駐內存數據網格（In-Memory Data Grid）。它不僅提供了一系列的分布式的Java常用對象，還實現了可重入鎖（Reentrant Lock）、公平鎖（Fair Lock、聯鎖（MultiLock）、 紅鎖（RedLock）、 讀寫鎖（ReadWriteLock）等，還提供了許多分布式服務。
Redisson提供了使用Redis的最簡單和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關注分離（Separation of Concern），從而讓使用者能夠將精力更集中地放在處理業務邏輯上。
Redisson 分布式重入鎖用法
Redisson 支持單點模式、主從模式、哨兵模式、集群模式，這里以單點模式為例：
- // 1.構造redisson實現分布式鎖必要的Config
- Config config = new Config();
- config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:5379").setPassword("123456").setDatabase(0);
- // 2.構造RedissonClient
- RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
- // 3.獲取鎖對象實例（無法保證是按線程的順序獲取到）
- RLock rLock = redissonClient.getLock(lockKey);
- try {
- /**
- * 4.嘗試獲取鎖
- * waitTimeout 嘗試獲取鎖的最大等待時間，超過這個值，則認為獲取鎖失敗
- * leaseTime 鎖的持有時間,超過這個時間鎖會自動失效（值應設置為大于業務處理的時間，確保在鎖有效期內業務能處理完）
- */
- boolean res = rLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
- if (res) {
- //成功獲得鎖，在這里處理業務
- }
- } catch (Exception e) {
- throw new RuntimeException("aquire lock fail");
- }finally{
- //無論如何, 最后都要解鎖
- rLock.unlock();
- }
加鎖流程圖
解鎖流程圖
我們可以看到，RedissonLock是可重入的，并且考慮了失敗重試，可以設置鎖的最大等待時間， 在實現上也做了一些優化，減少了無效的鎖申請，提升了資源的利用率。
需要特別注意的是，RedissonLock 同樣沒有解決 節點掛掉的時候，存在丟失鎖的風險的問題。而現實情況是有一些場景無法容忍的，所以 Redisson 提供了實現了redlock算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解決了單點失敗的問題，代價是需要額外的為 RedissonRedLock 搭建Redis環境。
所以，如果業務場景可以容忍這種小概率的錯誤，則推薦使用 RedissonLock， 如果無法容忍，則推薦使用 RedissonRedLock。
