前言

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。

虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁。


可靠性

首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件:


  • 互斥性。在任意时刻,只有一个客户端能持有锁。
     
  • 不会发生死锁。即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁。
     
  • 具有容错性。只要大部分的Redis节点正常运行,客户端就可以加锁和解锁。
     
  • 解铃还须系铃人。加锁和解锁必须是同一个客户端,客户端自己不能把别人加的锁给解了。


代码实现

组件依赖

首先我们要通过Maven引入Jedis开源组件,在pom.xml文件加入下面的代码:

<dependency>

    <groupId>redis.clientsgroupId>

    <artifactId>jedisartifactId>

    <version>2.9.0version>

>

加锁代码

正确姿势

Talk is cheap, show me the code。先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

public class RedisTool {


    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";

    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";

    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";


    /**

     * 尝试获取分布式锁

     * @param jedis Redis客户端

     * @param lockKey 锁

     * @param requestId 请求标识

     * @param expireTime 超期时间

     * @return 是否获取成功

     */

    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {


        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);


        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {

            return true;

        }

        return false;


    }


}

可以看到,我们加锁就一行代码:

jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)

这个set()方法一共有五个形参:

第一个为key,我们使用key来当锁,因为key是唯一的。

第二个为value,我们传的是requestId,很多童鞋可能不明白,有key作为锁不就够了吗,为什么还要用到value?

原因就是我们在上面讲到可靠性时,分布式锁要满足第四个条件解铃还须系铃人,通过给value赋值为requestId,我们就知道这把锁是哪个请求加的了,在解锁的时候就可以有依据。

requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。

第三个为nxxx,这个参数我们填的是NX,意思是SET IF NOT EXIST,即当key不存在时,我们进行set操作;若key已经存在,则不做任何操作;

第四个为expx,这个参数我们传的是PX,意思是我们要给这个key加一个过期的设置,具体时间由第五个参数决定。

第五个为time,与第四个参数相呼应,代表key的过期时间。

总的来说,执行上面的set()方法就只会导致两种结果:


  1. 当前没有锁(key不存在),那么就进行加锁操作,并对锁设置个有效期,同时value表示加锁的客户端。
     
  2. 已有锁存在,不做任何操作。

心细的童鞋就会发现了,我们的加锁代码满足我们可靠性里描述的三个条件。

首先,set()加入了NX参数,可以保证如果已有key存在,则函数不会调用成功,也就是只有一个客户端能持有锁,满足互斥性。

其次,由于我们对锁设置了过期时间,即使锁的持有者后续发生崩溃而没有解锁,锁也会因为到了过期时间而自动解锁(即key被删除),不会发生死锁。

最后,因为我们将value赋值为requestId,代表加锁的客户端请求标识,那么在客户端在解锁的时候就可以进行校验是否是同一个客户端。

由于我们只考虑Redis单机部署的场景,所以容错性我们暂不考虑。

错误示例1

比较常见的错误示例就是使用jedis.setnx()和jedis.expire()组合实现加锁

代码如下:

public static void wrongGetLock1(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {


    Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);

    if (result == 1) {

        // 若在这里程序突然崩溃,则无法设置过期时间,将发生死锁

        jedis.expire(lockKey, expireTime);

    }


}

setnx()方法作用就是SET IF NOT EXIST,expire()方法就是给锁加一个过期时间。

乍一看好像和前面的set()方法结果一样,然而由于这是两条Redis命令,不具有原子性,如果程序在执行完setnx()之后突然崩溃,导致锁没有设置过期时间。那么将会发生死锁。

网上之所以有人这样实现,是因为低版本的jedis并不支持多参数的set()方法。

错误示例2

这一种错误示例就比较难以发现问题,而且实现也比较复杂。实现思路:使用jedis.setnx()命令实现加锁,其中key是锁,value是锁的过期时间。

执行过程:


  1. 通过setnx()方法尝试加锁,如果当前锁不存在,返回加锁成功。
     
  2. 如果锁已经存在则获取锁的过期时间,和当前时间比较,如果锁已经过期,则设置新的过期时间,返回加锁成功。

代码如下:

public static boolean wrongGetLock2(Jedis jedis, String lockKey, int expireTime) {


    long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime;

    String expiresStr = String.valueOf(expires);


    // 如果当前锁不存在,返回加锁成功

    if (jedis.setnx(lockKey, expiresStr) == 1) {

        return true;

    }


    // 如果锁存在,获取锁的过期时间

    String currentValueStr = jedis.get(lockKey);

    if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {

        // 锁已过期,获取上一个锁的过期时间,并设置现在锁的过期时间

        String oldValueStr = jedis.getSet(lockKey, expiresStr);

        if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {

            // 考虑多线程并发的情况,只有一个线程的设置值和当前值相同,它才有权利加锁

            return true;

        }

    }


    // 其他情况,一律返回加锁失败

    return false;


}

那么这段代码问题在哪里?

1. 由于是客户端自己生成过期时间,所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。

2. 当锁过期的时候,如果多个客户端同时执行jedis.getSet()方法,那么虽然最终只有一个客户端可以加锁,但这个客户端的锁过期时间可能被其他客户端覆盖。

3. 锁不具备拥有者标识,即任何客户端都可以解锁。

解锁代码

正确姿势

还是先展示代码,再带大家慢慢解释为什么这样实现:

public class RedisTool {


    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;


    /**

     * 释放分布式锁

     * @param jedis Redis客户端

     * @param lockKey 锁

     * @param requestId 请求标识

     * @return 是否释放成功

     */

    public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {


        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));


        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {

            return true;

        }

        return false;


    }


}

可以看到,我们解锁只需要两行代码就搞定了!

第一行代码,我们写了一个简单的Lua脚本代码,上一次见到这个编程语言还是在《黑客与画家》里,没想到这次居然用上了。

第二行代码,我们将Lua代码传到jedis.eval()方法里,并使参数KEYS[1]赋值为lockKey,ARGV[1]赋值为requestId。eval()方法是将Lua代码交给Redis服务端执行。

那么这段Lua代码的功能是什么呢?

其实很简单,首先获取锁对应的value值,检查是否与requestId相等,如果相等则删除锁(解锁)。

那么为什么要使用Lua语言来实现呢?

因为要确保上述操作是原子性的。关于非原子性会带来什么问题,可以阅读【解锁代码-错误示例2】

那么为什么执行eval()方法可以确保原子性,源于Redis的特性,下面是官网对eval命令的部分解释:

简单来说,就是在eval命令执行Lua代码的时候,Lua代码将被当成一个命令去执行,并且直到eval命令执行完成,Redis才会执行其他命令。

错误示例1

最常见的解锁代码就是直接使用jedis.del()方法删除锁,这种不先判断锁的拥有者而直接解锁的方式,会导致任何客户端都可以随时进行解锁,即使这把锁不是它的。

public static void wrongReleaseLock1(Jedis jedis, String lockKey) {

    jedis.del(lockKey);

}

错误示例2

这种解锁代码乍一看也是没问题,甚至我之前也差点这样实现,与正确姿势差不多,唯一区别的是分成两条命令去执行

代码如下:

public static void wrongReleaseLock2(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {


    // 判断加锁与解锁是不是同一个客户端

    if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {

        // 若在此时,这把锁突然不是这个客户端的,则会误解锁

        jedis.del(lockKey);

    }


}

如代码注释,问题在于如果调用jedis.del()方法的时候,这把锁已经不属于当前客户端的时候会解除他人加的锁。

那么是否真的有这种场景?

答案是肯定的,比如客户端A加锁,一段时间之后客户端A解锁,在执行jedis.del()之前,锁突然过期了,此时客户端B尝试加锁成功,然后客户端A再执行del()方法,则将客户端B的锁给解除了。


总结

本文主要介绍了如何使用Java代码正确实现Redis分布式锁,对于加锁和解锁也分别给出了两个比较经典的错误示例。

其实想要通过Redis实现分布式锁并不难,只要保证能满足可靠性里的四个条件。

互联网虽然给我们带来了方便,只要有问题就可以google,然而网上的答案一定是对的吗?其实不然,所以我们更应该时刻保持着质疑精神,多想多验证。

如果你的项目中Redis是多机部署的,那么可以尝试使用Redisson实现分布式锁,这是Redis官方提供的Java组件,链接在参考阅读章节已经给出。


参考阅读


https://redis.io/topics/distlock
https://redis.io/commands/eval
https://github.com/redisson/redisson




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