怎么用 Redis 分布式锁才能确保万无一失？，15 个经典面试问题及答案

1）使用 SETNX 指令

最简单的加锁方式就是直接使用 Redis 的 SETNX 指令，该指令只在 key 不存在的情况下，将 key 的值设置为 value，若 key 已经存在，则 SETNX 命令不做任何动作。key 是锁的唯一标识，可以按照业务需要锁定的资源来命名。

比如在某商城的秒杀活动中对某一商品加锁，那么 key 可以设置为 lock_resource_id ，value 可以设置为任意值，在资源使用完成后，使用 DEL 删除该 key 对锁进行释放，整个过程如下：

很显然，这种获取锁的方式很简单，但也存在一个问题，就是我们上面提到的分布式锁三个核心要素之一的锁超时问题，即如果获得锁的进程在业务逻辑处理过程中出现了异常，可能会导致 DEL 指令一直无法执行，导致锁无法释放，该资源将会永远被锁住。

所以，在使用 SETNX 拿到锁以后，必须给 key 设置一个过期时间，以保证即使没有被显式释放，在获取锁达到一定时间后也要自动释放，防止资源被长时间独占。由于 SETNX 不支持设置过期时间，所以需要额外的 EXPIRE 指令，整个过程如下：

这样实现的分布式锁仍然存在一个严重的问题，由于 SETNX 和 EXPIRE 这两个操作是非原子性的， 如果进程在执行 SETNX 和 EXPIRE 之间发生异常，SETNX 执行成功，但 EXPIRE 没有执行，导致这把锁变得“长生不老”，这种情况就可能出现前文提到的锁超时问题，其他进程无法正常获取锁。

2）使用 SET 扩展指令

为了解决 SETNX 和 EXPIRE 两个操作非原子性的问题，可以使用 Redis 的 SET 指令的扩展参数，使得 SETNX 和 EXPIRE 这两个操作可以原子执行，整个过程如下：

在这个 SET 指令中：

• NX 表示只有当 lock_resource_id 对应的 key 值不存在的时候才能 SET 成功。保证了只有第一个请求的客户端才能获得锁，而其它客户端在锁被释放之前都无法获得锁。

• EX 10 表示这个锁 10 秒钟后会自动过期，业务可以根据实际情况设置这个时间的大小。

但是这种方式仍然不能彻底解决分布式锁超时问题：

• 锁被提前释放。假如线程 A 在加锁和释放锁之间的逻辑执行的时间过长（或者线程 A 执行过程中被堵塞），以至于超出了锁的过期时间后进行了释放，但线程 A 在临界区的逻辑还没有执行完，那么这时候线程 B 就可以提前重新获取这把锁，导致临界区代码不能严格的串行执行。

• 锁被误删。假如以上情形中的线程 A 执行完后，它并不知道此时的锁持有者是线程 B，线程 A 会继续执行 DEL 指令来释放锁，如果线程 B 在临界区的逻辑还没有执行完，线程 A 实际上释放了线程 B 的锁。

为了避免以上情况，建议不要在执行时间过长的场景中使用 Redis 分布式锁，同时一个比较安全的做法是在执行 DEL 释放锁之前对锁进行判断，验证当前锁的持有者是否是自己。

具体实现就是在加锁时将

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value 设置为一个唯一的随机数（或者线程 ID ），释放锁时先判断随机数是否一致，然后再执行释放操作，确保不会错误地释放其它线程持有的锁，除非是锁过期了被服务器自动释放，整个过程如下：

但判断 value 和删除 key 是两个独立的操作，并不是原子性的，所以这个地方需要使用 Lua 脚本进行处理，因为 Lua 脚本可以保证连续多个指令的原子性执行。

基于 Redis 单节点的分布式锁基本完成了，但是这并不是一个完美的方案，只是相对完全一点，因为它并没有完全解决当前线程执行超时锁被提前释放后，其它线程乘虚而入的问题。

3）使用 Redisson 的分布式锁

怎么能解决锁被提前释放这个问题呢？

可以利用锁的可重入特性，让获得锁的线程开启一个定时器的守护线程，每 expireTime/3 执行一次，去检查该线程的锁是否存在，如果存在则对锁的过期时间重新设置为 expireTime，即利用守护线程对锁进行“续命”，防止锁由于过期提前释放。

当然业务要实现这个守护进程的逻辑还是比较复杂的，可能还会出现一些未知的问题。

目前互联网公司在生产环境用的比较广泛的开源框架 Redisson 很好地解决了这个问题，非常的简便易用，且支持 Redis 单实例、Redis M-S、Redis Sentinel、Redis Cluster 等多种部署架构。

感兴趣的朋友可以查阅下官方文档或者源码：

https://github.com/redisson/redisson/wiki

其实现原理如图所示（图中以 Redis 集群为例）：

2、基于 Redis 多机实现的分布式锁 Redlock

以上几种基于 Redis 单机实现的分布式锁其实都存在一个问题，就是加锁时只作用在一个 Redis 节点上，即使 Redis 通过 Sentinel 保证了高可用，但由于 Redis 的复制是异步的，Master 节点获取到锁后在未完成数据同步的情况下发生故障转移，此时其他客户端上的线程依然可以获取到锁，因此会丧失锁的安全性。

整个过程如下：

• 客户端 A 从 Master 节点获取锁。

• Master 节点出现故障，主从复制过程中，锁对应的 key 没有同步到 Slave 节点。

• Slave 升 级为 Master 节点，但此时的 Master 中没有锁数据。

• 客户端 B 请求新的 Master 节点，并获取到了对应同一个资源的锁。

• 出现多个客户端同时持有同一个资源的锁，不满足锁的互斥性。

正因为如此，在 Redis 的分布式环境中，Redis 的作者 antirez 提供了 RedLock 的算法来实现一个分布式锁，该算法大概是这样的：

假设有 N（N>=5）个 Redis 节点，这些节点完全互相独立，不存在主从复制或者其他集群协调机制，确保在这 N 个节点上使用与在 Redis 单实例下相同的方法获取和释放锁。

获取锁的过程，客户端应执行如下操作：

• 获取当前 Unix 时间，以毫秒为单位。

• 按顺序依次尝试从 5 个实例使用相同的 key 和具有唯一性的 value（例如 UUID）获取锁。当向 Redis 请求获取锁时，客户端应该设置一个网络连接和响应超时时间，这个超时时间应该小于锁的失效时间。例如锁自动失效时间为 10 秒，则超时时间应该在 5-50 毫秒之间。这样可以避免服务器端 Redis 已经挂掉的情况下，客户端还在一直等待响应结果。如果服务器端没有在规定时间内响应，客户端应该尽快尝试去另外一个 Redis 实例请求获取锁。

• 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤 1 记录的时间）就得到获取锁使用的时间。当且仅当从大多数（N/2+1，这里是 3 个节点）的 Redis 节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失效时间时，锁才算获取成功。

• 如果取到了锁，key 的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤 3 计算的结果）。

• 如果因为某些原因，获取锁失败（没有在至少 N/2+1 个 Redis 实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的 Redis 实例上进行解锁（使用 Redis Lua 脚本）。

释放锁的过程相对比较简单：客户端向所有 Redis 节点发起释放锁的操作，包括加锁失败的节点，也需要执行释放锁的操作，antirez 在算法描述中特别强调这一点，这是为什么呢？

原因是可能存在某个节点加锁成功后返回客户端的响应包丢失了，这种情况在异步通信模型中是有可能发生的：客户端向服务器通信是正常的，但反方向却是有问题的。虽然对客户端而言，由于响应超时导致加锁失败，但是对 Redis 节点而言，SET 指令执行成功，意味着加锁成功。因此，释放锁的时候，客户端也应该对当时获取锁失败的那些 Redis 节点同样发起请求。

除此之外，为了避免 Redis 节点发生崩溃重启后造成锁丢失，从而影响锁的安全性，antirez 还提出了延时重启的概念，即一个节点崩溃后不要立即重启，而是等待一段时间后再进行重启，这段时间应该大于锁的有效时间。