Redis分布式锁的使用和实现原理详解
模拟一个电商里面下单减库存的场景。
1.首先在redis里加入商品库存数量。
2.新建一个Spring Boot项目，在pom里面引入相关的依赖。
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>
3.接下来，在application.yml配置redis属性和指定应用的端口号：
server: port: 8090 spring: redis: host: 192.168.0.60 port: 6379
4.新建一个Controller类，扣减库存第一版代码：
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Objects;
@RestController
public class StockController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StockController.class);
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
// 从redis中获取库存数量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 减库存
int restStock = stock - 1;
// 剩余库存再重新设置到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣减成功，剩余库存：{}", restStock);
} else {
logger.info("库存不足，扣减失败。");
}
return "success";
}
}
上面第一版的代码存在什么问题：超卖。假如多个线程同时调用获取库存数量的代码，那么每个线程拿到的都是100，判断库存都大于0，都可以执行减库存的操作。假如两个线程都做减库存更新缓存，那么缓存的库存变成99，但实际上，应该是减掉2个库存。
那么很多人的第一个想法是加synchronized同步代码块，因为获取数量和减库存不是原子性操作，有多个线程来执行代码的时候，只允许一个线程执行代码块里的代码。那么改完的第二版的代码如下：
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
synchronized (this) {
// 从redis中获取库存数量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 减库存
int restStock = stock - 1;
// 剩余库存再重新设置到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣减成功，剩余库存：{}", restStock);
} else {
logger.info("库存不足，扣减失败。");
}
}
return "success";
}
但使用synchronize存在的问题，就是只能保证单机环境运行时没有问题的。但现在的软件公司里，基本上都是集群架构，是多实例，前面使用Nginx做负载均衡，大概架构如下：
Nginx分发请求，把请求发送到不同的Tomcat容器，而synchronize只能保证一个应用是没有问题的。
那么代码改进第三版，就是引入redis分布式锁，具体代码如下：
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
try {
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1");
if (!result) {
return "errorCode";
}
// 从redis中获取库存数量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 减库存
int restStock = stock - 1;
// 剩余库存再重新设置到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣减成功，剩余库存：{}", restStock);
} else {
logger.info("库存不足，扣减失败。");
}
} finally {
stringRedisTemplate.delete(lockKey)
}
return "success";
}
如果有一个线程拿到锁，那么其他的线程就会等待。一定要记得在finally里面把使用完的锁要删除掉。否则一旦抛出异常，只有一个线程会一直持有锁，其他线程没有机会获取。
但如果在执行if (stock > 0) {代码块里的代码，因为宕机或重启没有执行完，也会一直持有锁，所以，这里需要把锁加一个超时时间：
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1"); stringRedisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);
但如果上面两行代码在中间执行出问题了，设置超时时间的代码还没执行，也会出现锁不能释放的问题。好在有对应的方法：就是把上面两行代码设置成一个原子操作：
// 这里默认设置超时时间为10秒 boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
到此为止，如果并发量不是很大的话，基本上是没有问题的。
但是，如果请求的并发量很大，就会出现新的问题：有种比较特殊的情况，第一个线程执行了15秒，但是执行到10秒钟的时候，锁已经失效释放了，那么在高并发场景下，第二个线程发现锁已经失效，那么它就可以拿到这把锁进行加锁，
假设第二个线程执行需要8秒，它执行到5秒钟后，此时第一个线程已经执行完了，执行完那一刻，进行了删除key的操作，但是此时的锁是第二个线程加的，这样第一个线程把第二个线程加的锁删掉了。
那意味着第三个线程又可以拿到锁，第三个线程执行了3秒钟，此时第二个线程执行完毕，那么第二个线程把第三个线程的锁又删除了。导致锁失效。
那么解决的思路就是，我自己加的锁，不要被别人删掉。那么可以为每个进来的请求生成一个唯一的id，作为分布式锁的值，然后在释放时，判断一下当前线程的id，是不是和缓存里的id是否相等。
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
String id = UUID.randomUUID().toString();
try {
// 这里默认设置超时时间为30秒
boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, id, 30, TimeUnit.SECONDS);
if (!result) {
return "errorCode";
}
// 从redis中获取库存数量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 减库存
int restStock = stock - 1;
// 剩余库存再重新设置到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣减成功，剩余库存：{}", restStock);
} else {
logger.info("库存不足，扣减失败。");
}
} finally {
if (id.contentEquals(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey)))) {
stringRedisTemplate.delete(lockKey);
}
}
return "success";
}
到此为止，一个比较完善的锁就实现了，可以应付大部分场景。
当然，上面的代码还有一个问题，就是一个线程执行时间超过了过期时间，后面的代码还没有执行完，锁就已经删除了，还是会有些bug存在。解决的方法是给锁续命的操作。
在当前主线程获取到锁以后，可以fork出一个线程，执行Timer定时器操作，假如默认超时时间为30秒，那么定时器每隔10秒去看下这把锁还是否存在，存在就说明这个锁里的逻辑还没有执行完，那么就可以把当前主线程的超时时间重新设置为30秒；如果不存在，就直接结束掉。
但是上面的逻辑，在高并发场景下，实现比较完善还是比较困难的。好在现在已经有比较成熟的框架，那就是Redisson。官方地址https://redisson.org。
下面用Redisson来实现分布式锁。
首先引入依赖包：
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependency>
配置类：
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Bean
public Redisson redisson() {
// 单机模式
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.0.60:6379").setDatabase(0);
return (Redisson) Redisson.create(config);
}
}
接下来用redisson重写上面的减库存操作：
@Resource
private Redisson redisson;
@RequestMapping("/reduceStock")
public String reduceStock() {
String lockKey = "stockKey";
RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
try {
// 加锁，锁续命
redissonLock.lock();
// 从redis中获取库存数量
int stock = Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount")));
if (stock > 0) {
// 减库存
int restStock = stock - 1;
// 剩余库存再重新设置到redis中
stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", String.valueOf(restStock));
logger.info("扣减成功，剩余库存：{}", restStock);
} else {
logger.info("库存不足，扣减失败。");
}
} finally {
redissonLock.unlock();
}
return "success";
}
其实就是三个步骤：获取锁，加锁，释放锁。
先简单看下Redisson的实现原理：
这里先说一下Redis很多操作使用Lua脚本来实现原子性操作，关于Lua语法，可以去网上找下相关教程。
使用Lua脚本的好处有：
1.减少网络开销，多个命令可以使用一次请求完成；
2.实现了原子性操作，Redis会把Lua脚本作为一个整体去执行；
3.实现事务，Redis自带的事务功能有限，而Lua脚本实现了事务的常规操作，而且还支持回滚。
但是Lua实际上不会使用很多，如果Lua脚本执行时间过长，因为Redis是单线程，因此会导致堵塞。
最后，说下Redisson分布式锁的代码实现，
找到上面的redissonLock.lock()；
lock方法点进去，一直点到RedissonLock类里面的lockInterruptibly方法：
@Override
public void lockInterruptibly(long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
// 获取线程id
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
return;
}
RFuture<RedissonLockEntry> future = subscribe(threadId);
commandExecutor.syncSubscription(future);
try {
while (true) {
ttl = tryAcquire(leaseTime, unit, threadId);
// lock acquired
if (ttl == null) {
break;
}
// waiting for message
if (ttl >= 0) {
getEntry(threadId).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
getEntry(threadId).getLatch().acquire();
}
}
} finally {
unsubscribe(future, threadId);
}
// get(lockAsync(leaseTime, unit));
}
重点看下tryAcquire方法，把线程id作为一个参数传递进来，在这个方法里面，找到tryLockInnerAsync方法点进去，
<T> RFuture<T> tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand<T> command) {
internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,
"if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then " +
"redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return nil; " +
"end; " +
"return redis.call('pttl', KEYS[1]);",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
这里就是一堆Lua脚本，先看第一个if命令，先去判断 KEYS[1]（就是对应的锁key的名字），如果不存在，在hashmap里，设置一个属性为线程id，值为1，再把map的过期时间设置为internalLockLeaseTime，这个值默认是30秒，
上面的操作对应的命令是：
hset keyname id:thread 1 pexpire keyname 30
然后返回nil，相当于null，那程序return了。
另外，Redisson还支持重入锁，那第二个if就是执行重入锁的操作，会判断锁是否存在，并且传入的线程id是否是当前线程的id，若果是，支持重复加锁进行自增操作；
如果是其他线程调用lock方法，上面两个if判断不会走，会返回锁剩余过期时间。
接着返回到tryAcquireAsync方法里面往下看：
实际上是加了一个监听器，在监听器里面有个很重要的方法scheduleExpirationRenewal，一看这个名字就能大概猜出是什么功能，
里面有个定时任务的轮询，
private void scheduleExpirationRenewal(final long threadId) {
if (expirationRenewalMap.containsKey(getEntryName())) {
return;
}
Timeout task = commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
// 判断传递进来的线程id是否是我们之前主线程设置的id，如果是，则增加续命，增加30秒。
RFuture<Boolean> future = commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return 0;",
Collections.<Object>singletonList(getName()), internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
future.addListener(new FutureListener<Boolean>() {
@Override
public void operationComplete(Future<Boolean> future) throws Exception {
expirationRenewalMap.remove(getEntryName());
if (!future.isSuccess()) {
log.error("Can't update lock " + getName() + " expiration", future.cause());
return;
}
if (future.getNow()) {
// reschedule itself
scheduleExpirationRenewal(threadId);
}
}
});
}
}, internalLockLeaseTime / 3, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (expirationRenewalMap.putIfAbsent(getEntryName(), task) != null) {
task.cancel();
}
}
接着推迟10秒钟（internalLockLeaseTime / 3），再执行续命操作逻辑。
到最后，再回到lockInterruptibly方法，如果ttl 为null，说明加锁成功了，就返回null，那如果其他线程的话，就会返回剩余过期时间，那么就会进入到while死循环里，一直尝试加锁，调用tryAcquire方法，在琐失效以后，再会尝试获取加锁。
到此为止，分析完毕。
总结
