这篇文章给大家分享的是有关如何使用Redis实现一个安全可靠的分布式锁的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
并发场景下多个进程或线程共享资源的读写，需要保证对资源的访问互斥。在单机系统中，我们可以使用Java并发包中的API、synchronized关键字等方式来解决；但是在分布式系统下，这些方式不再适用，我们需要自己实现分布式锁。
常见的分布式锁的实现方案有：基于数据库、基于Redis、基于Zookeeper等。作为Redis专题的一部分，本文将基于Redis聊一聊分布式锁的实现方案。
分布式锁与JVM内置的锁有着共同的目的：让应用程序以预期的顺序访问或操作共享的资源，防止多个线程同时对同一资源操作，导致系统运行紊乱、不可控。常常用于商品库存扣减、优惠券扣减等场景。
理论上来讲，为了保证锁的安全性和有效性，分布式锁至少需要满足以下条件：
互斥性：在同一时间内，仅有一个线程能够获得锁；
无死锁：线程获取锁后，必须保证能够释放，即使线程获取锁后应用程序宕机，也能在限定时间内释放；
加锁和解锁必须是同一个线程；
在实现方式上，分布式锁大体分为三个步骤：
a-获取资源的操作权；
b-对资源执行操作；
c-释放资源的操作权；
无论是Java内置的锁，还是分布式锁，也无论使用哪种分布式实现方案，都是围绕a、c两个步骤展开。Redis对于实现分布式锁天然友好，原因如下：
命令处理阶段Redis使用单线程处理，同一个key同时只有一个线程能够处理，没有多线程竞态问题。
SET key value NX PX milliseconds命令在不存在key的情况下添加具有过期时间的key，为安全加锁提供支持。
Lua脚本和DEL命令为安全解锁提供可靠支撑。
Maven依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<version>${your-spring-boot-version}</version>
</dependency>配置文件
在application.properties增加以下内容，单机版Redis实例。
spring.redis.database=0 spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379
RedisConfig
@Configuration
public class RedisConfig {
// 自己定义了一个 RedisTemplate
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory)
throws UnknownHostException {
// 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String,
Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}RedisLock
@Service
public class RedisLock {
@Resource
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 加锁，最多等待maxWait毫秒
*
* @param lockKey 锁定key
* @param lockValue 锁定value
* @param timeout 锁定时长（毫秒）
* @param maxWait 加锁等待时间（毫秒）
* @return true-成功，false-失败
*/
public boolean tryAcquire(String lockKey, String lockValue, int timeout, long maxWait) {
long start = System.currentTimeMillis();
while (true) {
// 尝试加锁
Boolean ret = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (!ObjectUtils.isEmpty(ret) && ret) {
return true;
}
// 计算已经等待的时间
long now = System.currentTimeMillis();
if (now - start > maxWait) {
return false;
}
try {
Thread.sleep(200);
} catch (Exception ex) {
return false;
}
}
}
/**
* 释放锁
*
* @param lockKey 锁定key
* @param lockValue 锁定value
* @return true-成功，false-失败
*/
public boolean releaseLock(String lockKey, String lockValue) {
// lua脚本
String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(script, Long.class);
Long result = redisTemplate.opsForValue().getOperations().execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
return result != null && result > 0L;
}
}测试用例
@SpringBootTest
class RedisDistLockDemoApplicationTests {
@Resource
private RedisLock redisLock;
@Test
public void testLock() {
redisLock.tryAcquire("abcd", "abcd", 5 * 60 * 1000, 5 * 1000);
redisLock.releaseLock("abcd", "abcd");
}
}可能很多同学（也包括我）在日常工作中都是使用上面的实现方式，看似是稳妥的：
使用set命令NX、PX选项进行加锁，保证了加锁互斥，避免了死锁；
使用lua脚本解锁，防止解除其他线程的锁；
加锁、解锁命令都是原子操作；
其实以上实现的稳妥有个前提条件：单机版Redis、开启AOF持久化方式并设置appendfsync=always。
但是在哨兵模式和集群模式下可能存在问题，为什么呢？
哨兵模式和集群模式基于主从架构，主从之间通过命令传播实现数据同步，而命令传播是异步的。
所以就存在主节点数据写入成功，在还未通知从节点情况下，主节点就宕机的可能。
当从节点通过故障转移提升为新的主节点后，其他线程就有机会重新加锁成功，导致不满足分布式锁的互斥条件。
集群模式下，若集群所有节点稳定运行，不出现故障转移的情况下，安全性是有保障的。但是，没有什么系统能够保证100%稳定，基于Redis的分布式锁必须考虑容错。
由于主从同步基于异步复制原理，所以哨兵模式和集群模式天生无法满足此条件。为此，Redis作者专门提出了一种解决方案——RedLock（Redis Distribute Lock）。
根据官方文档的说明，把RedLock的设计思路进行介绍。
先说环境要求，需要N（N>=3）个独立部署的Redis实例，相互之间不需要主从复制、故障转移等技术。
为了获取锁，客户端将按照以下流程进行操作：
获取当前时间（毫秒）作为开始时间start；
使用相同的key和随机value，按顺序向所有N个节点发起获取锁的请求。当向每个实例设置锁时，客户端会使用一个过期时间（小于锁的自动释放时间）。比如锁的自动释放时间是10秒，这个超时时间应该是5-50毫秒。这是为了防止客户端在一个已经宕机的实例浪费太多时间：如果Redis实例宕机，客户端尽快处理下一个实例。
客户端计算加锁消耗的时间cost（cost=start-now）。只有客户端在半数以上实例加锁成功，并且整个耗时小于整个有效时间（ttl），才能认为当前客户端加锁成功。
如果客户端加锁成功，那么整个锁的真正有效时间应该是：validTime=ttl-cost。
如果客户端加锁失败（可能是获取锁成功实例数未过半，也可能是耗时超过ttl），那么客户端应该向所有实例尝试解锁（即使刚刚客户端认为加锁失败）。
RedLock的设计思路延续了Redis内部多种场景的投票方案，通过多个实例分别加锁解决竞态问题，虽然加锁消耗了时间，但是消除了主从机制下的安全问题。
官方推荐Java实现为Redisson，它具备可重入特性，按照RedLock进行实现，支持独立实例模式、集群模式、主从模式、哨兵模式等；API比较简单，上手容易。示例如下（直接通过测试用例）：
@Test
public void testRedLock() throws InterruptedException {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
final RedissonClient client = Redisson.create(config);
// 获取锁实例
final RLock lock = client.getLock("test-lock");
// 加锁
lock.lock(60 * 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
try {
// 假装做些什么事情
Thread.sleep(50 * 1000);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
//解锁
lock.unlock();
}
}Redisson封装的非常好，我们可以像使用Java内置的锁一样去使用，代码简洁的不能再少了。关于Redisson源码的分析，网上有很多文章大家可以找找看。
分布式锁是我们研发过程中常用的的一种解决并发问题的方式，Redis是只是一种实现方式。
关键的是要弄清楚加锁、解锁背后的原理，以及实现分布式锁需要解决的核心问题，同时考虑我们所采用的中间件有什么特性可以支撑。了解这些后，实现起来就不是什么问题了。
感谢各位的阅读！关于“如何使用Redis实现一个安全可靠的分布式锁”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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