Redis实现分布式锁

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和单机上的锁类似，分布式锁同样可以用一个变量来实现。客户端加锁和释放锁的操作逻辑，也和单机上的加锁和释放锁操作逻辑一致：加锁时同样需要判断锁变量的值，根据锁变量值来判断能否加锁成功；释放锁时需要把锁变量值设置为 0，表明客户端不再持有锁。

在分布式场景下，锁变量需要由一个共享存储系统来维护，只有这样，多个客户端才可以通过访问共享存储系统来访问锁变量。相应的，加锁和释放锁的操作就变成了读取、判断和设置共享存储系统中的锁变量值。

分布式锁的两个要求

  • 要求一：分布式锁的加锁和释放锁的过程，涉及多个操作。所以，在实现分布式锁时，我们需要保证这些锁操作的原子性；

  • 要求二：共享存储系统保存了锁变量，如果共享存储系统发生故障或宕机，那么客户端也就无法进行锁操作了。在实现分布式锁时，我们需要考虑保证共享存储系统的可靠性，进而保证锁的可靠性。

我们既可以基于单个 Redis 节点来实现，也可以使用多个 Redis 节点实现。在这两种情况下，锁的可靠性是不一样的。

基于单个 Redis 节点实现分布式锁

加锁包含了三个操作（读取锁变量、判断锁变量值以及把锁变量值设置为 1），而这三个操作在执行时需要保证原子性。那怎么保证原子性呢？

SETNX 命令

它用于设置键值对的值。具体来说，就是这个命令在执行时会判断键值对是否存在，如果不存在，就设置键值对的值，如果存在，就不做任何设置

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SETNX key value

我们就可以用 SETNX 和 DEL 命令组合来实现加锁和释放锁操作

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// 加锁
SETNX lock_key 1
// 业务逻辑
DO THINGS
// 释放锁
DEL lock_key

不过，使用 SETNX 和 DEL 命令组合实现分布锁，存在两个潜在的风险。

第一个风险是，加锁之后的操作发生异常，无法执行 DEL 命令释放锁，因此别的客户端也无法拿到锁，无法执行后续操作。针对这个问题，可以给锁变量加一个过期时间。

第二个风险是，客户端A执行了 SETNX 命令加锁后，客户端B执行了DEL命令释放锁，此时，客户端A的锁就被误释放了。针对这个问题，我们需要能区分来自不同客户端的锁操作。在使用 SETNX 命令进行加锁的方法中，我们通过把锁变量值设置为 1 或 0，表示是否加锁成功。1 和 0 只有两种状态，无法表示究竟是哪个客户端进行的锁操作。所以，我们在加锁操作时，可以让每个客户端给锁变量设置一个唯一值，这里的唯一值就可以用来标识当前操作的客户端。在释放锁操作时，客户端需要判断，当前锁变量的值是否和自己的唯一标识相等，只有在相等的情况下，才能释放锁。这样一来，就不会出现误释放锁的问题了。

基于多个 Redis 节点实现高可靠的分布式锁

当我们要实现高可靠的分布式锁时，就不能依赖单个的命令操作了，我们需要安装一定的步骤和规则进行加解锁操作。否则，就可能会出现锁无法工作的情况。“一定的步骤和规则”是指啥呢？其实就是分布式锁的算法。

为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis 的开发者 Antirez 提出了分布式锁算法 Redlock。

Redlock 算法的基本思路，是让客户端和多个独立的 Redis 实例一次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功完成加锁操作，那么我们就认为，客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。这样一来，即使有单个 Redis 实例发生故障，因为锁变量在其它实例上也有保存，所以，客户端仍然可以正常地进行锁操作，锁变量并不会丢失。

Redlock 算法的实现需要有 N 个独立的 Redis 实例。以下是加锁步骤：

  1. 客户端获取当前时间；

  2. 客户端按顺序依次向 N 个 Redis 实例执行加锁操作；

    这里的加锁操作和在单实例上执行的加锁操作一样，使用 SET 命令，带上 NX，EX/PX 选项，以及带上客户端的唯一标识。当然，如果某个 Redis 实例发生故障了，为了保证在这种情况下，Redlock 算法能够继续运行，我们需要给加锁操作设置一个超时时间。

    如果客户端在和一个 Redis 实例请求加锁时，一直到超时都没有成功，那么此时，客户端会和下一个 Redis 实例继续请求加锁。加锁操作的超时时间需要远远地小于锁的有效时间，一般也就是设置为几十毫秒。

  3. 一旦客户端完成了和所有 Redis 实例的加锁操作，客户端就要计算整个加锁过程的总耗时。

客户端只有在满足下面的这两个条件时，才能认为是加锁成功。

  • 条件一：客户端从超过半数（大于等于 N/2+1）的 Redis 实例上成功获取到了锁；

  • 条件二：客户端获取锁的总耗时没有超过锁的有效时间。

在满足了这两个条件后，我们需要重新计算这把锁的有效时间，计算的结果是锁的最初有效时间减去客户端为获取锁的总耗时。如果锁的有效时间已经来不及完成共享数据的操作了，我们可以释放锁，以免出现还没完成数据操作，锁就过期了的情况。

如果客户端在和所有实例执行完加锁操作后，没能同时满足这两个条件，那么，客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作。

在 Redlock 算法中，释放锁的操作和在单实例上释放锁的操作一样，只要执行释放锁的 Lua 脚本就可以了。这样一来，只要 N 个 Redis 实例中的半数以上实例能正常工作，就能保证分布式锁的正常工作了。

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