引言
最近项目上线的频率颇高，连着几天加班熬夜，身体有点吃不消精神也有些萎靡，无奈业务方催的紧，工期就在眼前只能硬着头皮上了。脑子浑浑噩噩的时候，写的就不能叫代码，可以直接叫做Bug。我就熬夜写了一个bug被骂惨了。
由于是做商城业务，要频繁的对商品库存进行扣减，应用是集群部署，为避免并发造成库存超买超卖等问题，采用 redis 分布式锁加以控制。本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了
1 /** 2 * @author xiaofu 3 * @description 扣减库存 4 * @date 2020/4/21 12:10 5 */ 6 public String stockLock() { 7 RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock"); 8 try { 9 /**10 * 获取锁11 */12 if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {13 /**14 * 查询库存数15 */16 Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount"));17 /**18 * 扣减库存19 */20 if (stock > 0) {21 stock = stock - 1;22 stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", stock.toString());23 LOGGER.info("库存扣减成功，剩余库存数量：{}", stock);24 } else {25 LOGGER.info("库存不足~");26 }27 } else {28 LOGGER.info("未获取到锁业务结束..");29 }30 } catch (Exception e) {31 LOGGER.info("处理异常", e);32 } finally {33 lock.unlock();34 }35 return "ok";36 }结果业务代码执行完以后我忘了释放锁lock.unlock()，导致redis线程池被打满，redis服务大面积故障，造成库存数据扣减混乱，被领导一顿臭骂，这个月绩效~ 哎·~。
随着 使用redis 锁的时间越长，我发现 redis 锁的坑远比想象中要多。就算在面试题当中redis分布式锁的出镜率也比较高，比如：“用锁遇到过哪些问题？” ，“又是如何解决的？” 基本都是一套连招问出来的。
今天就分享一下我用redis 分布式锁的踩坑日记，以及一些解决方案，和大家一起共勉。
一、锁未被释放
这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息
1redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the poolredis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。
解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。
1 public void lock() { 2 while (true) { 3 boolean flag = this.getLock(key); 4 if (flag) { 5 TODO ......... 6 } else { 7 // 释放当前redis连接 8 redis.close(); 9 // 休眠1000毫秒10 sleep(1000);11 }12 }13 }二、B的锁被A给释放了
我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。
1SETNX key value我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁(假如锁3秒后过期)，B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放(删除key)，B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。
但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁(删除key)，这就导致B线程的锁被A线程给释放了。
为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。
三、数据库事务超时
emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：
1 @Transaction 2 public void lock() { 3 4 while (true) { 5 boolean flag = this.getLock(key); 6 if (flag) { 7 insert(); 8 } 9 }10 }给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。
比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。
一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。
一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。
1 @Autowired 2 DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager; 3 4 @Transaction 5 public void lock() { 6 //手动开启事务 7 TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition); 8 try { 9 while (true) {10 boolean flag = this.getLock(key);11 if (flag) {12 insert();13 //手动提交事务14 dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);15 }16 }17 } catch (Exception e) {18 //手动回滚事务19 dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);20 }21 }四、锁过期了，业务还没执行完
这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。
同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。
要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。
为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
1 RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。
举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。
通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
1@Slf4j 2@Service 3public class RedisDistributionLockPlus { 4 5 /** 6 * 加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象 7 */ 8 private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30; 9 10 private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ; 11 12 /** 13 * 每个key的过期时间 {@link LockContent} 14 */ 15 private Map lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512); 16 17 /** 18 * redis执行成功的返回 19 */ 20 private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L; 21 22 /** 23 * 获取锁lua脚本， k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：超时时间 24 */ 25 private static final String LOCK_SCRIPT = "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call('get', KEYS[2]) + 10) end " + 26 "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " + 27 "local t = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]) " + 28 "for k, v in pairs(t) do " + 29 "if v == 'OK' then return tonumber(ARGV[2]) end " + 30 "end " + 31 "return 0 end"; 32 33 /** 34 * 释放锁lua脚本, k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout 35 */ 36 private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " + 37 "local ctime = tonumber(ARGV[2]) " + 38 "local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) " + 39 "if ctime > 0 then " + 40 "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then " + 41 "local avg_time = redis.call('get', KEYS[2]) " + 42 "avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 " + 43 "if avg_time >= biz_timeout - 5 then redis.call('set', KEYS[2], avg_time, 'EX', 24*60*60) " + 44 "else redis.call('del', KEYS[2]) end " + 45 "elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2], 'EX', 24*60*60) end " + 46 "end " + 47 "return redis.call('del', KEYS[1]) " + 48 "else return 0 end"; 49 /** 50 * 续约lua脚本 51 */ 52 private static final String RENEW_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end"; 53 54 55 private final StringRedisTemplate redisTemplate; 56 57 public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) { 58 this.redisTemplate = redisTemplate; 59 ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap); 60 // 启动定时任务 61 ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS); 62 } 63 64 /** 65 * 加锁 66 * 取到锁加锁，取不到锁一直等待知道获得锁 67 * 68 * @param lockKey 69 * @param requestId 全局唯一 70 * @param expire 锁过期时间, 单位秒 71 * @return 72 */ 73 public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) { 74 log.info("开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId); 75 for (; ; ) { 76 // 判断是否已经有线程持有锁，减少redis的压力 77 LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey); 78 boolean unLocked = null == lockContentOld; 79 // 如果没有被锁，就获取锁 80 if (unLocked) { 81 long startTime = System.currentTimeMillis(); 82 // 计算超时时间 83 long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire; 84 String lockKeyRenew = lockKey + "_renew"; 85 86 RedisScript script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class); 87 List keys = new ArrayList<>(); 88 keys.add(lockKey); 89 keys.add(lockKeyRenew); 90 Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire)); 91 if (null != lockExpire && lockExpire > 0) { 92 // 将锁放入map 93 LockContent lockContent = new LockContent(); 94 lockContent.setStartTime(startTime); 95 lockContent.setLockExpire(lockExpire); 96 lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000); 97 lockContent.setRequestId(requestId); 98 lockContent.setThread(Thread.currentThread()); 99 lockContent.setBizExpire(bizExpire);100 lockContent.setLockCount(1);101 lockContentMap.put(lockKey, lockContent);102 log.info("加锁成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);103 return true;104 }105 }106 // 重复获取锁，在线程池中由于线程复用，线程相等并不能确定是该线程的锁107 if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()108 && requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){109 // 计数 +1110 lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);111 return true;112 }113114 // 如果被锁或获取锁失败，则等待100毫秒115 try {116 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);117 } catch (InterruptedException e) {118 // 这里用lombok 有问题119 log.error("获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e);120 return false;121 }122 }123 }124125126 /**127 * 解锁128 *129 * @param lockKey130 * @param lockValue131 */132 public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) {133 String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";134 LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey);135136 long consumeTime;137 if (null == lockContent) {138 consumeTime = 0L;139 } else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) {140 int lockCount = lockContent.getLockCount();141 // 每次释放锁， 计数 -1，减到0时删除redis上的key142 if (--lockCount > 0) {143 lockContent.setLockCount(lockCount);144 return false;145 }146 consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000;147 } else {148 log.info("释放锁失败，不是自己的锁。");149 return false;150 }151152 // 删除已完成key，先删除本地缓存，减少redis压力, 分布式锁，只有一个，所以这里不加锁153 lockContentMap.remove(lockKey);154155 RedisScript script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);156 List keys = new ArrayList<>();157 keys.add(lockKey);158 keys.add(lockKeyRenew);159160 Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime),161 Long.toString(lockContent.getBizExpire()));162 return EXEC_SUCCESS.equals(result);163164 }165166 /**167 * 续约168 *169 * @param lockKey170 * @param lockContent171 * @return true:续约成功，false:续约失败(1、续约期间执行完成，锁被释放 2、不是自己的锁，3、续约期间锁过期了(未解决))172 */173 public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {174175 // 检测执行业务线程的状态176 Thread.State state = lockContent.getThread().getState();177 if (Thread.State.TERMINATED == state) {178 log.info("执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}", lockKey, lockContent);179 return false;180 }181182 String requestId = lockContent.getRequestId();183 long timeOut = (lockContent.getExpireTime() - lockContent.getStartTime()) / 1000;184185 RedisScript script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);186 List keys = new ArrayList<>();187 keys.add(lockKey);188189 Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut));190 log.info("续约结果，True成功，False失败 lockKey ={}, result={}", lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result));191 return EXEC_SUCCESS.equals(result);192 }193194195 static class ScheduleExecutor {196197 public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {198 long delay = unit.toMillis(initialDelay);199 long period_ = unit.toMillis(period);200 // 定时执行201 new Timer("Lock-Renew-Task").schedule(task, delay, period_);202 }203 }204205 static class ScheduleTask extends TimerTask {206207 private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock;208 private final Map lockContentMap;209210 public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map lockContentMap) {211 this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;212 this.lockContentMap = lockContentMap;213 }214215 @Override216 public void run() {217 if (lockContentMap.isEmpty()) {218 return;219 }220 Set> entries = lockContentMap.entrySet();221 for (Map.Entry entry : entries) {222 String lockKey = entry.getKey();223 LockContent lockContent = entry.getValue();224 long expireTime = lockContent.getExpireTime();225 // 减少线程池中任务数量226 if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 {229 boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent);230 if (renew) {231 long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime - lockContent.getStartTime()) * 2 - TIME_SECONDS_FIVE * 1000;232 lockContent.setExpireTime(expireTimeNew);233 } else {234 // 续约失败，说明已经执行完 OR redis 出现问题235 lockContentMap.remove(lockKey);236 }237 });238 }239 }240 }241 }242}五、redis主从复制的坑
redis高可用最常见的方案就是主从复制(master-slave)，这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。
redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。
如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。
此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。
至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。
总结
上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。
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