一篇文章深入理解分布式锁

分布式应用经常会遇见并发问题，如果并发问题处理不好，会产生数据的异常问题，这是一个程序的致命问题，所以对于并发问题，必须的设计一个好的方法来处理它，分布式锁就是解决并发问题的一个比较常用的手段。



一、并发问题的引入

假设这里有一个分布式应用，它拥有多个客户端，每个客户端都会对存储在Redis中的数据进行计算并修改，计算的前提是获取到最新的数据，然后进行计算，最后写回Redis。在一个不存在并发的程序中，程序可以直接读取Redis中的数据进行计算并写回结果，也不会产生什么问题，因为计算的过程是一个串行的过程，但是如果在一个并发环境中，多个客户端完全存在并行读取，并行写入的情景，那么就可能会产生并发问题，导致最终计算的数据产生偏差。





上图就展示了两个客户端同时读取Redis中的数据并计算后写回Redis的场景，因为没有加锁控制，那么最终Redis中存储的结果必然会与单线程读写两次计算的结果产生差异，这种差异往往是无法容忍的差异。如果有某种手段加以控制，保证在同一时间段内只能有一个线程（客户端）来操作Redis中的数据，那么这个并发问题就会得到解决。分布式锁就是用来解决这类问题的，保证了同一时间内线程操作的原子性。所谓的原子性，就是在同一时间内，某个共享变量只能由一个线程来操作，并且从线程读取该变量开始直到结束，不会发生线程调度或者共享变量被其他线程改变。

二、分布式锁的基本实现原理

实现分布式锁所使用到的中间件有很多，比如Redis、Zookeeper、数据库乐观锁等。本文讲解的分布式锁是基于Redis来实现的，揭开分布式锁的面纱，其本质就是线程（客户端）在Redis中占“坑位”。当一个线程占据了Redis中指定key，也就是为该key加锁，那么其他线程只能等待该线程释放锁后才可以继续争夺。

Redis提供了强大易懂指令来操作数据，为了读者理解分布式锁的基本实现原理，这里采用循序渐进的方式来介绍。在Redis中，“占坑”一般使用setnx指令来执行，该指令的意思是set if not exist，也就是说只允许一个客户端占坑，当key被其他客户端占用了的话，那么其他客户端必须等待key被删除后才可以继续占。





把上图翻译到redis中就是执行了两条命令，分别是：

127.0.0.1:6379> setnx lock redisLock
(integer) 1
// do something....
127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1

细心的读者就会发现一个问题，使用这种方式实现的分布式锁，有可能会发生死锁的情况，客户端在调用加锁方法后，向Redis中存储了key为lock的锁，此时其他客户端将无法再次存储key为lock的锁。虽然达到了占锁的目的，但是如果客户端在加锁后，还没到达解锁的步骤就发生了异常，那么解锁的操作将无法执行，此时Redis中将会一直存储着key为lock的锁，这样就陷入了死锁，锁永远得不到释放。

读者可能会提出，给锁加上一个过期时间，这样的好处就是客户端在解锁之前发生了异常，也不会影响锁的释放，在过期时间结束之后，锁就会自动释放。比如：

127.0.0.1:6379> setnx lock redisLock
(integer) 1
127.0.0.1:6379> expire lock 10
// do something....
127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1

上面的逻辑看似是不会发生死锁，其实不然，如果在setnx和expire命令之间，客户端发生了异常，可以是物理异常，比如断电，或者人为代码异常，那么设置过期时间的指令就不会执行，最后还是会发生死锁。这种情况发生的死锁，其根本原因是setnx和expire是两条指令，不具有原子性，客户端在执行完第一条指令后，不能保证第二条指令一定能正常执行。也许有人会想到Redis事务机制，但是事务机制是为了保证多条命令要么同时成功，要么同时失败，而这里的expire指令是依赖setnx指令的执行结果的，如果setnx指令没有成功抢到锁，那么expire指令不应该去执行。

为了解决这个问题，在Redis的2.8版本及更新版本，为set命令加入了扩展参数，使得set命令的扩展参数融合了setnx和expire两条指令，使得两者成为一条原子指令，解决了上面的所有问题。具体指令如下所示：

127.0.0.1:6379> set lock redisLock ex 10 nx
(integer) 1
// do something....
127.0.0.1:6379> del lock
(integer) 1

即使客户端在加锁后发生了异常，也不担心发生死锁，因为到了过期时间，占据的锁会自动释放，这就大大提高了分布式锁的安全性。其实这么实现还是有问题的，假设客户端获取到分布式锁以后，执行中间操作的时间较长，超过了过期时间，那么也会自动释放锁，那么其他客户端还是会“乘虚而入”，直接抢夺到分布式锁。那么这个分布式锁就需要被设计成为可重入性的，也就是指客户端持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持同一个客户端的多次加锁请求，那么这个锁就是可重入性的。在Java中，ReentrantLock就是一个可重入锁，那么在设计分布式锁的时候可以参考ReentrantLock的设计思想。

接下来，我们一起来研究一下比较常用的基于Redis的分布式锁框架Redisson的基本原理，最后我们一起实现一个简易的分布式锁。

三、Redisson基于Redis分布式锁的底层原理

Redisson提供的分布式锁的解决方案，其设计分布式锁的基本原理值得我们学习。Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还实现了可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock）、联锁（MultiLock）、 红锁（RedLock）、 读写锁（ReadWriteLock）等，还提供了许多分布式服务。Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。Redisson的优秀特性很多，不是一篇文章能描述清楚的，本小节将着重分析RedissonLock的基本原理，它基于Redis Master/Slave模式基本原理图如下所示：





上面这幅图简易地描述了客户端获取锁以及释放锁的基本过程，现在我将基本的过程描述出来，后续将进入到RedissonLock的源码里进行分析，本文分析的Redisson的版本是3.12.3。

3.1 加锁机制

某个客户端需要加锁，那么它需要到Redis集群中去占坑，它通过Hash算法选择出一个节点的一台机器，然后将执行获取锁的Lua脚本发送到该Redis服务上进行执行，具体的Lua脚本基本如下所示：





使用Lua脚本的好处不言而喻，因为某些逻辑不方便在客户端来实现，因为客户端存在诸多不稳定因素，比如客户端成功设置了key到Redis中，但是发生了异常，后续的设置过期时间和解锁都不会在继续，Lua脚本的存在解决了这个问题，将多个原子操作写到Lua脚本中，封装成一个原子操作，从而保证了这段复杂业务逻辑执行的原子性。

Redisson分布式锁采用的Redis数据结构是hash，现在来解释一下这段Lua脚本的基本参数：



• 首先判断存储的key是否存在，这里的KEYS[1]就是RLock lock = redisson.getLock("redisLock");中的redisLock，如果不存在，则进入到设置key的逻辑中。

• ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，一般是代表客户端的UUID和线程ID组成的字符串，类似于b8402e6b-4802-4f70-858e-8b5998d68449:1，这样做的好处是在解锁的时候即区分了客户端，也区分了线程。

• ARGV[1]代表的就是锁key的默认有效时间，默认30秒。



给大家解释一下基本流程，第一段if判断语句，就是用exists redisLock命令判断一下，如果你要加锁的那个锁key不存在的话，你就进行加锁。加锁其实就是利用Redis的hash结构设置值，键为客户端ID（包含线程ID），值就是整型数值，默认值为1，后续该客户端有多次加锁请求 ，那么将自增，自增的幅度为1，理解为可重入锁。紧接着就设置key为redisLock的hash结构数据的过期时间，默认为30秒。第一个if全部完成的话，那么就返回nil。如果key已经存在，且客户端ID（包含线程ID）都相等，那么说明是同一客户端重复获取锁，那么就直接将键（客户端ID）对应的值+1，并延长锁的有效时间，完成之后，返回nil。如果key被其他客户端占据，那么就返回key的剩余有效时间。然后根据其他的相关判断，是否需要while循环来尝试加锁。

3.2 watch dog自动延期机制

watch dog我们可以翻译为看门狗，Redisson引入的看门狗机制，是一个自动延期key有效期的机制，客户端加锁后的有效期是30秒，加锁成功后会立马启用一个看门狗线程，它是一个后台线程，会每隔10秒来检测一下，如果客户端还持有锁，那么将自动延长锁的有效时间。

3.3 释放锁机制

客户端如果执行了lock.unlock()，就会向Redis发送释放分布式锁的指令，此时的业务逻辑也是非常简单的。其实说白了，就是每次都对redisLock数据结构中的那个加锁次数减1。如果发现加锁次数是0了，说明这个客户端已经不再持有锁了，此时就会用：del redisLock命令，从redis里删除这个key。后续其他客户端就可以正常获取到锁了，这就是开源框架Redisson提供的RedissonLock的基本原理。

3.4 Redis分布式锁的缺点

其实上面那种方案也是存在问题的，假设客户端1对某个Redis Master写入了redisLock锁，此时Redis Master会异步将对应的数据复制给Redis Slave实例，但是存在在复制过程中Master宕机的可能性，那么一旦发生Master实例的宕机，那么异步复制必然失败，那么此时主备切换，原先的Slave实例变成了Master实例，但是此时新的Master实例却没有同步到锁信息，这就给其他客户端提供了上锁的机会，一旦上锁成功，就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁。这时系统在业务语义上一定会出现问题，导致各种脏数据的产生。所以这个就是Redis Cluster，或者是Redis master/slave架构的主从异步复制导致的Redis分布式锁的最大缺陷：在Redis Master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁。



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