Redis 分布式锁介绍

使用 Redis 做分布式锁的思路大概是这样的：在 redis 中设置一个值表示加了锁，然后释放锁的时候就把这个 key 删除。
具体代码如下：

// 获取锁
// NX是指如果key不存在就成功，key存在返回false，PX可以指定过期时间
SET anyLock unique_value NX PX 30000


// 释放锁：通过执行一段lua脚本
// 释放锁涉及到两条指令，这两条指令不是原子性的
// 需要用到redis的lua脚本支持特性，redis执行lua脚本是原子性的
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end

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# 这种方式有几大要点：

一定要用 SET key value NX PX milliseconds 命令
如果不用，先设置了值，再设置过期时间，这个不是原子性操作，有可能在设置过期时间之前宕机，会造成死锁 (key 永久存在)
value 要具有唯一性
这个是为了在解锁的时候，需要验证 value 是和加锁的一致才删除 key。
这是避免了一种情况：假设 A 获取了锁，过期时间 30s，此时 35s 之后，锁已经自动释放了，A 去释放锁，但是此时可能 B 获取了锁。A 客户端就不能删除 B 的锁了。

# 除了要考虑客户端要怎么实现分布式锁之外，还需要考虑 redis 的部署问题，redis 有 3 种部署方式：

单机模式
master-slave + sentinel 选举模式
redis cluster 模式

使用 redis 做分布式锁的缺点在于：如果采用单机部署模式，会存在单点问题，只要 redis 故障了。加锁就不行了。

采用 master-slave 模式，加锁的时候只对一个节点加锁，即便通过 sentinel 做了高可用，但是如果 master 节点故障了，发生主从切换，此时就会有可能出现锁丢失的问题。

基于以上的考虑，其实 redis 的作者也考虑到这个问题，他提出了一个 RedLock 的算法，这个算法的意思大概是这样的：
假设 redis 的部署模式是 redis cluster，总共有 5 个 master 节点，通过以下步骤获取一把锁：

获取当前时间戳，单位是毫秒
轮流尝试在每个 master 节点上创建锁，过期时间设置较短，一般就几十毫秒
尝试在大多数节点上建立一个锁，比如 5 个节点就要求是 3 个节点（n / 2 +1）
客户端计算建立好锁的时间，如果建立锁的时间小于超时时间，就算建立成功了
要是锁建立失败了，那么就依次删除这个锁
只要别人建立了一把分布式锁，你就得不断轮询去尝试获取锁

但是这样的这种算法还是颇具争议的，可能还会存在不少的问题，无法保证加锁的过程一定正确。

# 另一种方式：Redisson

此外，实现 Redis 的分布式锁，除了自己基于 redis client 原生 api 来实现之外，还可以使用开源框架：Redission

Redisson 是一个企业级的开源 Redis Client，也提供了分布式锁的支持。我也非常推荐大家使用，为什么呢？

回想一下上面说的，如果自己写代码来通过 redis 设置一个值，是通过下面这个命令设置的。

SET anyLock unique_value NX PX 30000

这里设置的超时时间是 30s，假如我超过 30s 都还没有完成业务逻辑的情况下，key 会过期，其他线程有可能会获取到锁。

这样一来的话，第一个线程还没执行完业务逻辑，第二个线程进来了也会出现线程安全问题。所以我们还需要额外的去维护这个过期时间，太麻烦了～

我们来看看 redisson 是怎么实现的？先感受一下使用 redission 的爽：

Config config = new Config();
config.useClusterServers()
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7001")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7002")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.101:7003")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7001")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7002")
.addNodeAddress("redis://192.168.31.102:7003");

RedissonClient redisson = Redisson.create(config);


RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
lock.lock();
lock.unlock();

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就是这么简单，我们只需要通过它的 api 中的 lock 和 unlock 即可完成分布式锁，他帮我们考虑了很多细节：

redisson 所有指令都通过 lua 脚本执行，redis 支持 lua 脚本原子性执行
redisson 设置一个 key 的默认过期时间为 30s, 如果某个客户端持有一个锁超过了 30s 怎么办？
redisson 中有一个 watchdog 的概念，翻译过来就是看门狗，它会在你获取锁之后，每隔 10 秒帮你把 key 的超时时间设为 30s
这样的话，就算一直持有锁也不会出现 key 过期了，其他线程获取到锁的问题了。
redisson 的 “看门狗” 逻辑保证了没有死锁发生。
如果机器宕机了，看门狗也就没了。此时就不会延长 key 的过期时间，到了 30s 之后就会自动过期了，其他线程可以获取到锁)

# 对于 redis 的分布式锁而言，它有以下缺点：

它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。
另外来说的话，redis 的设计定位决定了它的数据并不是强一致性的 (redis 一直性问题看这里 (opens new window))，在某些极端情况下，可能会出现问题。锁的模型不够健壮
即便使用 redlock 算法来实现，在某些复杂场景下，也无法保证其实现 100% 没有问题，关于 redlock 的讨论可以看 How to do distributed locking
redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。

但是另一方面使用 redis 实现分布式锁在很多企业中非常常见，而且大部分情况下都不会遇到所谓的 “极端复杂场景”

所以使用 redis 作为分布式锁也不失为一种好的方案，最重要的一点是 redis 的性能很高，可以支撑高并发的获取、释放锁操作。

spring boot 整合 redisson 的两种方式：
自己配置方式：https://www.cnblogs.com/yangzhilong/p/7605807.html
spring boot starter 方式：https://blog.csdn.net/a1058926697/article/details/116670391

上次更新: 6/11/2025, 4:10:30 PM

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