怎么用Redis實現分布式鎖

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單機上的鎖和分布式鎖的聯系與區別

我們先來看下單機上的鎖。

對于在單機上運行的多線程程序來說，鎖本身可以用一個變量表示。

• 變量值為 0 時，表示沒有線程獲取鎖；

• 變量值為 1 時，表示已經有線程獲取到鎖了。

我們通常說的線程調用加鎖和釋放鎖的操作，實際上，一個線程調用加鎖操作，其實就是檢查鎖變量值是否為 0。如果是 0，就把鎖的變量值設置為 1，表示獲取到鎖，如果不是 0，就返回錯誤信息，表示加鎖失敗，已經有別的線程獲取到鎖了。而一個線程調用釋放鎖操作，其實就是將鎖變量的值置為 0，以便其它線程可以來獲取鎖。
我用一段代碼來展示下加鎖和釋放鎖的操作，其中，lock 為鎖變量。

acquire_lock(){
  if lock == 0
     lock = 1
     return 1
  else
     return 0
} 
release_lock(){
  lock = 0
  return 1
}

和單機上的鎖類似，分布式鎖同樣可以用一個變量來實現。客戶端加鎖和釋放鎖的操作邏輯，也和單機上的加鎖和釋放鎖操作邏輯一致：加鎖時同樣需要判斷鎖變量的值，根據鎖變量值來判斷能否加鎖成功；釋放鎖時需要把鎖變量值設置為 0，表明客戶端不再持有鎖。
但是，和線程在單機上操作鎖不同的是，在分布式場景下，鎖變量需要由一個共享存儲系統來維護，只有這樣，多個客戶端才可以通過訪問共享存儲系統來訪問鎖變量。相應的，加鎖和釋放鎖的操作就變成了讀取、判斷和設置共享存儲系統中的鎖變量值。

這樣一來，我們就可以得出實現分布式鎖的兩個要求。

要求一：分布式鎖的加鎖和釋放鎖的過程，涉及多個操作。所以，在實現分布式鎖時，我們需要保證這些鎖操作的原子性；
要求二：共享存儲系統保存了鎖變量，如果共享存儲系統發生故障或宕機，那么客戶端也就無法進行鎖操作了。在實現分布式鎖時，我們需要考慮保證共享存儲系統的可靠性，進而保證鎖的可靠性。

好了，知道了具體的要求，接下來，我們就來學習下 Redis 是怎么實現分布式鎖的。

其實，我們既可以基于單個 Redis 節點來實現，也可以使用多個 Redis 節點實現。在這兩種情況下，鎖的可靠性是不一樣的。我們先來看基于單個 Redis 節點的實現方法。

基于單個 Redis 節點實現分布式鎖
作為分布式鎖實現過程中的共享存儲系統，Redis 可以使用鍵值對來保存鎖變量，再接收和處理不同客戶端發送的加鎖和釋放鎖的操作請求。那么，鍵值對的鍵和值具體是怎么定的呢？
我們要賦予鎖變量一個變量名，把這個變量名作為鍵值對的鍵，而鎖變量的值，則是鍵值對的值，這樣一來，Redis 就能保存鎖變量了，客戶端也就可以通過 Redis 的命令操作來實現鎖操作。
為了幫助你理解，我畫了一張圖片，它展示 Redis 使用鍵值對保存鎖變量，以及兩個客戶端同時請求加鎖的操作過程。

可以看到，Redis 可以使用一個鍵值對 lock_key:0 來保存鎖變量，其中，鍵是 lock_key，也是鎖變量的名稱，鎖變量的初始值是 0。

我們再來分析下加鎖操作。

在圖中，客戶端 A 和 C 同時請求加鎖。因為 Redis 使用單線程處理請求，所以，即使客戶端 A 和 C 同時把加鎖請求發給了 Redis，Redis 也會串行處理它們的請求。

我們假設 Redis 先處理客戶端 A 的請求，讀取 lock_key 的值，發現 lock_key 為 0，所以，Redis 就把 lock_key 的 value 置為 1，表示已經加鎖了。緊接著，Redis 處理客戶端 C 的請求，此時，Redis 會發現 lock_key 的值已經為 1 了，所以就返回加鎖失敗的信息。

剛剛說的是加鎖的操作，那釋放鎖該怎么操作呢？其實，釋放鎖就是直接把鎖變量值設置為 0。

我還是借助一張圖片來解釋一下。這張圖片展示了客戶端 A 請求釋放鎖的過程。當客戶端 A 持有鎖時，鎖變量 lock_key 的值為 1。客戶端 A 執行釋放鎖操作后，Redis 將 lock_key 的值置為 0，表明已經沒有客戶端持有鎖了。

因為加鎖包含了三個操作（讀取鎖變量、判斷鎖變量值以及把鎖變量值設置為 1），而這三個操作在執行時需要保證原子性。那怎么保證原子性呢？

要想保證操作的原子性，有兩種通用的方法，分別是使用 Redis 的單命令操作和使用 Lua 腳本。那么，在分布式加鎖場景下，該怎么應用這兩個方法呢？

我們先來看下，Redis 可以用哪些單命令操作實現加鎖操作。

首先是 SETNX 命令，它用于設置鍵值對的值。具體來說，就是這個命令在執行時會判斷鍵值對是否存在，如果不存在，就設置鍵值對的值，如果存在，就不做任何設置。

舉個例子，如果執行下面的命令時，key 不存在，那么 key 會被創建，并且值會被設置為 value；如果 key 已經存在，SETNX 不做任何賦值操作。

SETNX key value

對于釋放鎖操作來說，我們可以在執行完業務邏輯后，使用 DEL 命令刪除鎖變量。不過，你不用擔心鎖變量被刪除后，其他客戶端無法請求加鎖了。因為 SETNX 命令在執行時，如果要設置的鍵值對（也就是鎖變量）不存在，SETNX 命令會先創建鍵值對，然后設置它的值。所以，釋放鎖之后，再有客戶端請求加鎖時，SETNX 命令會創建保存鎖變量的鍵值對，并設置鎖變量的值，完成加鎖。
總結來說，我們就可以用 SETNX 和 DEL 命令組合來實現加鎖和釋放鎖操作。下面的偽代碼示例顯示了鎖操作的過程，你可以看下。

// 加鎖
SETNX lock_key 1
// 業務邏輯
DO THINGS
// 釋放鎖
DEL lock_key

不過，使用 SETNX 和 DEL 命令組合實現分布鎖，存在兩個潛在的風險。

第一個風險是，假如某個客戶端在執行了 SETNX 命令、加鎖之后，緊接著卻在操作共享數據時發生了異常，結果一直沒有執行最后的 DEL 命令釋放鎖。因此，鎖就一直被這個客戶端持有，其它客戶端無法拿到鎖，也無法訪問共享數據和執行后續操作，這會給業務應用帶來影響。
針對這個問題，一個有效的解決方法是，給鎖變量設置一個過期時間。這樣一來，即使持有鎖的客戶端發生了異常，無法主動地釋放鎖，Redis 也會根據鎖變量的過期時間，在鎖變量過期后，把它刪除。其它客戶端在鎖變量過期后，就可以重新請求加鎖，這就不會出現無法加鎖的問題了。

我們再來看第二個風險。如果客戶端 A 執行了 SETNX 命令加鎖后，假設客戶端 B 執行了 DEL 命令釋放鎖，此時，客戶端 A 的鎖就被誤釋放了。如果客戶端 C 正好也在申請加鎖，就可以成功獲得鎖，進而開始操作共享數據。這樣一來，客戶端 A 和 C 同時在對共享數據進行操作，數據就會被修改錯誤，這也是業務層不能接受的。
為了應對這個問題，我們需要能區分來自不同客戶端的鎖操作，具體咋做呢？其實，我們可以在鎖變量的值上想想辦法。
在使用 SETNX 命令進行加鎖的方法中，我們通過把鎖變量值設置為 1 或 0，表示是否加鎖成功。1 和 0 只有兩種狀態，無法表示究竟是哪個客戶端進行的鎖操作。所以，我們在加鎖操作時，可以讓每個客戶端給鎖變量設置一個唯一值，這里的唯一值就可以用來標識當前操作的客戶端。在釋放鎖操作時，客戶端需要判斷，當前鎖變量的值是否和自己的唯一標識相等，只有在相等的情況下，才能釋放鎖。這樣一來，就不會出現誤釋放鎖的問題了。

知道了解決方案，那么，在 Redis 中，具體是怎么實現的呢？我們再來了解下。
在查看具體的代碼前，我要先帶你學習下 Redis 的 SET 命令。

我們剛剛在說 SETNX 命令的時候提到，對于不存在的鍵值對，它會先創建再設置值（也就是“不存在即設置”），為了能達到和 SETNX 命令一樣的效果，Redis 給 SET 命令提供了類似的選項 NX，用來實現“不存在即設置”。如果使用了 NX 選項，SET 命令只有在鍵值對不存在時，才會進行設置，否則不做賦值操作。此外，SET 命令在執行時還可以帶上 EX 或 PX 選項，用來設置鍵值對的過期時間。

舉個例子，執行下面的命令時，只有 key 不存在時，SET 才會創建 key，并對 key 進行賦值。另外，key 的存活時間由 seconds 或者 milliseconds 選項值來決定。

SET key value [EX seconds | PX milliseconds]  [NX]

有了 SET 命令的 NX 和 EX/PX 選項后，我們就可以用下面的命令來實現加鎖操作了。
// 加鎖, unique_value作為客戶端唯一性的標識

SET lock_key unique_value NX PX 10000

其中，unique_value 是客戶端的唯一標識，可以用一個隨機生成的字符串來表示，PX 10000 則表示 lock_key 會在 10s 后過期，以免客戶端在這期間發生異常而無法釋放鎖。

因為在加鎖操作中，每個客戶端都使用了一個唯一標識，所以在釋放鎖操作時，我們需要判斷鎖變量的值，是否等于執行釋放鎖操作的客戶端的唯一標識，如下所示：
//釋放鎖 比較unique_value是否相等，避免誤釋放

if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

這是使用 Lua 腳本（unlock.script）實現的釋放鎖操作的偽代碼，其中，KEYS[1]表示 lock_key，ARGV[1]是當前客戶端的唯一標識，這兩個值都是我們在執行 Lua 腳本時作為參數傳入的。

最后，我們執行下面的命令，就可以完成鎖釋放操作了。

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value

你可能也注意到了，在釋放鎖操作中，我們使用了 Lua 腳本，這是因為，釋放鎖操作的邏輯也包含了讀取鎖變量、判斷值、刪除鎖變量的多個操作，而 Redis 在執行 Lua 腳本時，可以以原子性的方式執行，從而保證了鎖釋放操作的原子性。

好了，到這里，你了解了如何使用 SET 命令和 Lua 腳本在 Redis 單節點上實現分布式鎖。但是，我們現在只用了一個 Redis 實例來保存鎖變量，如果這個 Redis 實例發生故障宕機了，那么鎖變量就沒有了。此時，客戶端也無法進行鎖操作了，這就會影響到業務的正常執行。所以，我們在實現分布式鎖時，還需要保證鎖的可靠性。那怎么提高呢？這就要提到基于多個 Redis 節點實現分布式鎖的方式了。

基于多個 Redis 節點實現高可靠的分布式鎖
當我們要實現高可靠的分布式鎖時，就不能只依賴單個的命令操作了，我們需要按照一定的步驟和規則進行加解鎖操作，否則，就可能會出現鎖無法工作的情況。“一定的步驟和規則”是指啥呢？其實就是分布式鎖的算法。

為了避免 Redis 實例故障而導致的鎖無法工作的問題，Redis 的開發者 Antirez 提出了分布式鎖算法 Redlock。

Redlock 算法的基本思路，是讓客戶端和多個獨立的 Redis 實例依次請求加鎖，如果客戶端能夠和半數以上的實例成功地完成加鎖操作，那么我們就認為，客戶端成功地獲得分布式鎖了，否則加鎖失敗。這樣一來，即使有單個 Redis 實例發生故障，因為鎖變量在其它實例上也有保存，所以，客戶端仍然可以正常地進行鎖操作，鎖變量并不會丟失。

我們來具體看下 Redlock 算法的執行步驟。Redlock 算法的實現需要有 N 個獨立的 Redis 實例。接下來，我們可以分成 3 步來完成加鎖操作。

第一步是，客戶端獲取當前時間。
第二步是，客戶端按順序依次向 N 個 Redis 實例執行加鎖操作。

這里的加鎖操作和在單實例上執行的加鎖操作一樣，使用 SET 命令，帶上 NX，EX/PX 選項，以及帶上客戶端的唯一標識。當然，如果某個 Redis 實例發生故障了，為了保證在這種情況下，Redlock 算法能夠繼續運行，我們需要給加鎖操作設置一個超時時間。

如果客戶端在和一個 Redis 實例請求加鎖時，一直到超時都沒有成功，那么此時，客戶端會和下一個 Redis 實例繼續請求加鎖。加鎖操作的超時時間需要遠遠地小于鎖的有效時間，一般也就是設置為幾十毫秒。

第三步是，一旦客戶端完成了和所有 Redis 實例的加鎖操作，客戶端就要計算整個加鎖過程的總耗時。

客戶端只有在滿足下面的這兩個條件時，才能認為是加鎖成功。

• 條件一：客戶端從超過半數（大于等于 N/2+1）的 Redis 實例上成功獲取到了鎖；

• 條件二：客戶端獲取鎖的總耗時沒有超過鎖的有效時間。

在滿足了這兩個條件后，我們需要重新計算這把鎖的有效時間，計算的結果是鎖的最初有效時間減去客戶端為獲取鎖的總耗時。如果鎖的有效時間已經來不及完成共享數據的操作了，我們可以釋放鎖，以免出現還沒完成數據操作，鎖就過期了的情況。

當然，如果客戶端在和所有實例執行完加鎖操作后，沒能同時滿足這兩個條件，那么，客戶端向所有 Redis 節點發起釋放鎖的操作。

在 Redlock 算法中，釋放鎖的操作和在單實例上釋放鎖的操作一樣，只要執行釋放鎖的 Lua 腳本就可以了。這樣一來，只要 N 個 Redis 實例中的半數以上實例能正常工作，就能保證分布式鎖的正常工作了。

所以，在實際的業務應用中，如果你想要提升分布式鎖的可靠性，就可以通過 Redlock 算法來實現。

讀到這里，這篇“怎么用Redis實現分布式鎖”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。