面试必问：如何实现 Redis 分布式锁

摘要：今天我们来聊聊分布式锁这块知识，具体的来看看 Redis 分布式锁的实现原理。

Redis 分布式锁的实现原理

一、写在前面

现在面试，一般都会聊聊分布式系统这块的东西。通常面试官都会从服务框架（Spring Cloud、Dubbo）聊起，一路聊到分布式事务、分布式锁、ZooKeeper 等知识。

所以咱们这篇文章就来聊聊分布式锁这块知识，具体的来看看 Redis 分布式锁的实现原理。

说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的，比如 Redis 分布式锁，一般就是用 Redisson 框架就好了，非常的简便易用。

大家如果有兴趣，可以去看看 Redisson 的官网，看看如何在项目中引入 Redisson 的依赖，然后基于 Redis 实现分布式锁的加锁与释放锁。

下面给大家看一段简单的使用代码片段，先直观的感受一下：

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怎么样，上面那段代码，是不是感觉简单的不行！

此外，人家还支持 redis 单实例、redis 哨兵、redis cluster、redis master-slave 等各种部署架构，都可以给你完美实现。

二、Redisson 实现 Redis 分布式锁的底层原理

好的，接下来就通过一张手绘图，给大家说说 Redisson 这个开源框架对 Redis 分布式锁的实现原理。

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（1）加锁机制

咱们来看上面那张图，现在某个客户端要加锁。如果该客户端面对的是一个 redis cluster 集群，他首先会根据 hash 节点选择一台机器。

这里注意，仅仅只是选择一台机器！这点很关键！

紧接着，就会发送一段 lua 脚本到 redis 上，那段 lua 脚本如下所示：

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为啥要用 lua 脚本呢？

因为一大坨复杂的业务逻辑，可以通过封装在 lua 脚本中发送给 redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。

那么，这段 lua 脚本是什么意思呢？

KEYS[1]代表的是你加锁的那个 key，比如说：

RLock lock = redisson.getLock("myLock");

这里你自己设置了加锁的那个锁 key 就是“myLock”。

ARGV[1]代表的就是锁 key 的默认生存时间，默认 30 秒。

ARGV[2]代表的是加锁的客户端的 ID，类似于下面这样：

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1

给大家解释一下，第一段 if 判断语句，就是用“exists myLock”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。

如何加锁呢？很简单，用下面的命令：

hset myLock

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1 1

通过这个命令设置一个 hash 数据结构，这行命令执行后，会出现一个类似下面的数据结构：

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上述就代表“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”这个客户端对“myLock”这个锁 key 完成了加锁。

接着会执行“pexpire myLock 30000”命令，设置 myLock 这个锁 key 的生存时间是 30 秒。

好了，到此为止，ok，加锁完成了。

（2）锁互斥机制

那么在这个时候，如果客户端 2 来尝试加锁，执行了同样的一段 lua 脚本，会咋样呢？

很简单，第一个 if 判断会执行“exists myLock”，发现 myLock 这个锁 key 已经存在了。

接着第二个 if 判断，判断一下，myLock 锁 key 的 hash 数据结构中，是否包含客户端 2 的 ID，但是明显不是的，因为那里包含的是客户端 1 的 ID。

所以，客户端 2 会获取到 pttl myLock 返回的一个数字，这个数字代表了 myLock 这个锁 key 的剩余生存时间。比如还剩 15000 毫秒的生存时间。

此时客户端 2 会进入一个 while 循环，不停的尝试加锁。

（3）watch dog 自动延期机制

客户端 1 加锁的锁 key 默认生存时间才 30 秒，如果超过了 30 秒，客户端 1 还想一直持有这把锁，怎么办呢？

简单！只要客户端 1 一旦加锁成功，就会启动一个 watch dog 看门狗，他是一个后台线程，会每隔 10 秒检查一下，如果客户端 1 还持有锁 key，那么就会不断的延长锁 key 的生存时间。

（4）可重入加锁机制

那如果客户端 1 都已经持有了这把锁了，结果可重入的加锁会怎么样呢？

比如下面这种代码：

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这时我们来分析一下上面那段 lua 脚本。

第一个 if 判断肯定不成立，“exists myLock”会显示锁 key 已经存在了。

第二个 if 判断会成立，因为 myLock 的 hash 数据结构中包含的那个 ID，就是客户端 1 的那个 ID，也就是“8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1”

此时就会执行可重入加锁的逻辑，他会用：

incrby myLock

8743c9c0-0795-4907-87fd-6c71a6b4586:1 1

通过这个命令，对客户端 1 的加锁次数，累加 1。

此时 myLock 数据结构变为下面这样：

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大家看到了吧，那个 myLock 的 hash 数据结构中的那个客户端 ID，就对应着加锁的次数

（5）释放锁机制

如果执行 lock.unlock()，就可以释放分布式锁，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 myLock 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 myLock”命令，从 redis 里删除这个 key。

然后呢，另外的客户端 2 就可以尝试完成加锁了。

这就是所谓的分布式锁的开源 Redisson 框架的实现机制。

一般我们在生产系统中，可以用 Redisson 框架提供的这个类库来基于 redis 进行分布式锁的加锁与释放锁。

（6）上述 Redis 分布式锁的缺点

其实上面那种方案最大的问题，就是如果你对某个 redis master 实例，写入了 myLock 这种锁 key 的 value，此时会异步复制给对应的 master slave 实例。

但是这个过程中一旦发生 redis master 宕机，主备切换，redis slave 变为了 redis master。

接着就会导致，客户端 2 来尝试加锁的时候，在新的 redis master 上完成了加锁，而客户端 1 也以为自己成功加了锁。

此时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。

本文分享自华为云社区《redis 分布式锁实现原理学习》，原文作者：minjie 。

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