redis分佈式鎖的8大坑總結梳理

前言

在分佈式系統中，由於redis分佈式鎖相對於更簡單和高效，成為瞭分佈式鎖的首先，被我們用到瞭很多實際業務場景當中。

但不是說用瞭redis分佈式鎖，就可以高枕無憂瞭，如果沒有用好或者用對，也會引來一些意想不到的問題。

今天我們就一起聊聊redis分佈式鎖的一些坑，給有需要的朋友一個參考。

1 非原子操作

使用redis的分佈式鎖，我們首先想到的可能是setNx命令。

if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {
   jedis.expire(lockKey, timeout);
}

容易，三下五除二，我們就可以把代碼寫好。

這段代碼確實可以加鎖成功，但你有沒有發現什麼問題？

加鎖操作和後面的設置超時時間是分開的，並非原子操作。

假如加鎖成功，但是設置超時時間失敗瞭，該lockKey就變成永不失效。假如在高並發場景中，有大量的lockKey加鎖成功瞭，但不會失效，有可能直接導致redis內存空間不足。

那麼，有沒有保證原子性的加鎖命令呢？

答案是：有，請看下面。

2 忘瞭釋放鎖

上面說到使用setNx命令加鎖操作和設置超時時間是分開的，並非原子操作。

而在redis中還有set命令，該命令可以指定多個參數。

String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {
    return true;
}
return false;

其中：

• lockKey：鎖的標識
• requestId：請求id
• NX：隻在鍵不存在時，才對鍵進行設置操作。
• PX：設置鍵的過期時間為 millisecond 毫秒。
• expireTime：過期時間

set命令是原子操作，加鎖和設置超時時間，一個命令就能輕松搞定。

使用set命令加鎖，表面上看起來沒有問題。但如果仔細想想，加鎖之後，每次都要達到瞭超時時間才釋放鎖，會不會有點不合理？加鎖後，如果不及時釋放鎖，會有很多問題。

分佈式鎖更合理的用法是：

• 手動加鎖
• 業務操作
• 手動釋放鎖
• 如果手動釋放鎖失敗瞭，則達到超時時間，redis會自動釋放鎖。

大致流程圖如下：

那麼問題來瞭，如何釋放鎖呢？

偽代碼如下：

try{
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
      return true;
  }
  return false;
} finally {
    unlock(lockKey);
}  

需要捕獲業務代碼的異常，然後在finally中釋放鎖。換句話說就是：無論代碼執行成功或失敗瞭，都需要釋放鎖。

此時，有些朋友可能會問：假如剛好在釋放鎖的時候，系統被重啟瞭，或者網絡斷線瞭，或者機房斷點瞭，不也會導致釋放鎖失敗？

這是一個好問題，因為這種小概率問題確實存在。

但還記得前面我們給鎖設置過超時時間嗎？即使出現異常情況造成釋放鎖失敗，但到瞭我們設定的超時時間，鎖還是會被redis自動釋放。

但隻在finally中釋放鎖，就夠瞭嗎？

3 釋放瞭別人的鎖

做人要厚道，先回答上面的問題：隻在finally中釋放鎖，當然是不夠的，因為釋放鎖的姿勢，還是不對。

哪裡不對？

答：在多線程場景中，可能會出現釋放瞭別人的鎖的情況。

有些朋友可能會反駁：假設在多線程場景中，線程A獲取到瞭鎖，但如果線程A沒有釋放鎖，此時，線程B是獲取不到鎖的，何來釋放瞭別人鎖之說？

答：假如線程A和線程B，都使用lockKey加鎖。線程A加鎖成功瞭，但是由於業務功能耗時時間很長，超過瞭設置的超時時間。這時候，redis會自動釋放lockKey鎖。此時，線程B就能給lockKey加鎖成功瞭，接下來執行它的業務操作。恰好這個時候，線程A執行完瞭業務功能，接下來，在finally方法中釋放瞭鎖lockKey。這不就出問題瞭，線程B的鎖，被線程A釋放瞭。

我想這個時候，線程B肯定哭暈在廁所裡，並且嘴裡還振振有詞。

那麼，如何解決這個問題呢？

不知道你們註意到沒？在使用set命令加鎖時，除瞭使用lockKey鎖標識，還多設置瞭一個參數：requestId，為什麼要需要記錄requestId呢？

答：requestId是在釋放鎖的時候用的。

偽代碼如下：

if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
    jedis.del(lockKey);
    return true;
}
return false;

在釋放鎖的時候，先獲取到該鎖的值（之前設置值就是requestId），然後判斷跟之前設置的值是否相同，如果相同才允許刪除鎖，返回成功。如果不同，則直接返回失敗。

換句話說就是：自己隻能釋放自己加的鎖，不允許釋放別人加的鎖。

這裡為什麼要用requestId，用userId不行嗎？

答：如果用userId的話，對於請求來說並不唯一，多個不同的請求，可能使用同一個userId。而requestId是全局唯一的，不存在加鎖和釋放鎖亂掉的情況。

此外，使用lua腳本，也能解決釋放瞭別人的鎖的問題：

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

lua腳本能保證查詢鎖是否存在和刪除鎖是原子操作，用它來釋放鎖效果更好一些。

說到lua腳本，其實加鎖操作也建議使用lua腳本：

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)
   redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
   redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return nil; 
end; 
return redis.call('pttl', KEYS[1]);

這是redisson框架的加鎖代碼，寫的不錯，大傢可以借鑒一下。

有趣，下面還有哪些好玩的東西？

4 大量失敗請求

上面的加鎖方法看起來好像沒有問題，但如果你仔細想想，如果有1萬的請求同時去競爭那把鎖，可能隻有一個請求是成功的，其餘的9999個請求都會失敗。

在秒殺場景下，會有什麼問題？

答：每1萬個請求，有1個成功。再1萬個請求，有1個成功。如此下去，直到庫存不足。這就變成均勻分佈的秒殺瞭，跟我們想象中的不一樣。

如何解決這個問題呢？

此外，還有一種場景：

比如，有兩個線程同時上傳文件到sftp，上傳文件前先要創建目錄。假設兩個線程需要創建的目錄名都是當天的日期，比如：20210920，如果不做任何控制，直接並發的創建目錄，第二個線程必然會失敗。

這時候有些朋友可能會說：這還不容易，加一個redis分佈式鎖就能解決問題瞭，此外再判斷一下，如果目錄已經存在就不創建，隻有目錄不存在才需要創建。

偽代碼如下：

try {
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
    if(!exists(path)) {
       mkdir(path);
    }
    return true;
  }
} finally{
    unlock(lockKey,requestId);
}  
return false;

一切看似美好，但經不起仔細推敲。

來自靈魂的一問：第二個請求如果加鎖失敗瞭，接下來，是返回失敗，還是返回成功呢？

主要流程圖如下：

顯然第二個請求，肯定是不能返回失敗的，如果返回失敗瞭，這個問題還是沒有被解決。如果文件還沒有上傳成功，直接返回成功會有更大的問題。頭疼，到底該如何解決呢？

答：使用自旋鎖。

try {
  Long start = System.currentTimeMillis();
  while(true) {
     String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
     if ("OK".equals(result)) {
        if(!exists(path)) {
           mkdir(path);
        }
        return true;
     }

     long time = System.currentTimeMillis() - start;
      if (time>=timeout) {
          return false;
      }
      try {
          Thread.sleep(50);
      } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
      }
  }
} finally{
    unlock(lockKey,requestId);
}  
return false;

在規定的時間，比如500毫秒內，自旋不斷嘗試加鎖（說白瞭，就是在死循環中，不斷嘗試加鎖），如果成功則直接返回。如果失敗，則休眠50毫秒，再發起新一輪的嘗試。如果到瞭超時時間，還未加鎖成功，則直接返回失敗。

好吧，學到一招瞭，還有嗎？

5 鎖重入問題

我們都知道redis分佈式鎖是互斥的。假如我們對某個key加鎖瞭，如果該key對應的鎖還沒失效，再用相同key去加鎖，大概率會失敗。

沒錯，大部分場景是沒問題的。

為什麼說是大部分場景呢？

因為還有這樣的場景：

假設在某個請求中，需要獲取一顆滿足條件的菜單樹或者分類樹。我們以菜單為例，這就需要在接口中從根節點開始，遞歸遍歷出所有滿足條件的子節點，然後組裝成一顆菜單樹。

需要註意的是菜單不是一成不變的，在後臺系統中運營同學可以動態添加、修改和刪除菜單。為瞭保證在並發的情況下，每次都可能獲取最新的數據，這裡可以加redis分佈式鎖。

加redis分佈式鎖的思路是對的。但接下來問題來瞭，在遞歸方法中遞歸遍歷多次，每次都是加的同一把鎖。遞歸第一層當然是可以加鎖成功的，但遞歸第二層、第三層…第N層，不就會加鎖失敗瞭？

遞歸方法中加鎖的偽代碼如下：

private int expireTime = 1000;
public void fun(int level,String lockKey,String requestId){
  try{
     String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
     if ("OK".equals(result)) {
        if(level<=10){
           this.fun(++level,lockKey,requestId);
        } else {
           return;
        }
     }
     return;
  } finally {
     unlock(lockKey,requestId);
  }
}

如果你直接這麼用，看起來好像沒有問題。但最終執行程序之後發現，等待你的結果隻有一個：出現異常。

因為從根節點開始，第一層遞歸加鎖成功，還沒釋放鎖，就直接進入第二層遞歸。因為鎖名為lockKey，並且值為requestId的鎖已經存在，所以第二層遞歸大概率會加鎖失敗，然後返回到第一層。第一層接下來正常釋放鎖，然後整個遞歸方法直接返回瞭。

這下子，大傢知道出現什麼問題瞭吧？

沒錯，遞歸方法其實隻執行瞭第一層遞歸就返回瞭，其他層遞歸由於加鎖失敗，根本沒法執行。

那麼這個問題該如何解決呢？

答：使用可重入鎖。

我們以redisson框架為例，它的內部實現瞭可重入鎖的功能。

古時候有句話說得好：為人不識陳近南，便稱英雄也枉然。

我說：分佈式鎖不識redisson，便稱好鎖也枉然。哈哈哈，隻是自娛自樂一下。

由此可見，redisson在redis分佈式鎖中的江湖地位很高。

偽代碼如下：

private int expireTime = 1000;
public void run(String lockKey) {
  RLock lock = redisson.getLock(lockKey);
  this.fun(lock,1);
}
public void fun(RLock lock,int level){
  try{
      lock.lock(5, TimeUnit.SECONDS);
      if(level<=10){
         this.fun(lock,++level);
      } else {
         return;
      }
  } finally {
     lock.unlock();
  }
}

上面的代碼也許並不完美，這裡隻是給瞭一個大致的思路，如果大傢有這方面需求的話，以上代碼僅供參考。

接下來，聊聊redisson可重入鎖的實現原理。

加鎖主要是通過以下腳本實現的：

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]);

其中：

• KEYS[1]：鎖名
• ARGV[1]：過期時間
• ARGV[2]：uuid + ":" + threadId，可認為是requestId
• 先判斷如果鎖名不存在，則加鎖。
• 接下來，判斷如果鎖名和requestId值都存在，則使用hincrby命令給該鎖名和requestId值計數，每次都加1。註意一下，這裡就是重入鎖的關鍵，鎖重入一次值就加1。
• 如果鎖名存在，但值不是requestId，則返回過期時間。

釋放鎖主要是通過以下腳本實現的：

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) 
then 
  return nil
end
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1);
if (counter > 0) 
then 
    redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); 
    return 0; 
 else 
   redis.call('del', KEYS[1]); 
   redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); 
   return 1; 
end; 
return nil

• 先判斷如果鎖名和requestId值不存在，則直接返回。
• 如果鎖名和requestId值存在，則重入鎖減1。
• 如果減1後，重入鎖的value值還大於0，說明還有引用，則重試設置過期時間。
• 如果減1後，重入鎖的value值還等於0，則可以刪除鎖，然後發消息通知等待線程搶鎖。

再次強調一下，如果你們系統可以容忍數據暫時不一致，有些場景不加鎖也行，我在這裡隻是舉個例子，本節內容並不適用於所有場景。

6 鎖競爭問題

如果有大量需要寫入數據的業務場景，使用普通的redis分佈式鎖是沒有問題的。

但如果有些業務場景，寫入的操作比較少，反而有大量讀取的操作。這樣直接使用普通的redis分佈式鎖，會不會有點浪費性能？

我們都知道，鎖的粒度越粗，多個線程搶鎖時競爭就越激烈，造成多個線程鎖等待的時間也就越長，性能也就越差。

所以，提升redis分佈式鎖性能的第一步，就是要把鎖的粒度變細。

6.1 讀寫鎖

眾所周知，加鎖的目的是為瞭保證，在並發環境中讀寫數據的安全性，即不會出現數據錯誤或者不一致的情況。

但在絕大多數實際業務場景中，一般是讀數據的頻率遠遠大於寫數據。而線程間的並發讀操作是並不涉及並發安全問題，我們沒有必要給讀操作加互斥鎖，隻要保證讀寫、寫寫並發操作上鎖是互斥的就行，這樣可以提升系統的性能。

我們以redisson框架為例，它內部已經實現瞭讀寫鎖的功能。

讀鎖的偽代碼如下：

RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.readLock();
try {
    rLock.lock();
    //業務操作
} catch (Exception e) {
    log.error(e);
} finally {
    rLock.unlock();
}

寫鎖的偽代碼如下：

RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
try {
    rLock.lock();
    //業務操作
} catch (InterruptedException e) {
   log.error(e);
} finally {
    rLock.unlock();
}

將讀鎖和寫鎖分開，最大的好處是提升讀操作的性能，因為讀和讀之間是共享的，不存在互斥性。而我們的實際業務場景中，絕大多數數據操作都是讀操作。所以，如果提升瞭讀操作的性能，也就會提升整個鎖的性能。

下面總結一個讀寫鎖的特點：

• 讀與讀是共享的，不互斥
• 讀與寫互斥
• 寫與寫互斥

6.2 鎖分段

此外，為瞭減小鎖的粒度，比較常見的做法是將大鎖：分段。

在java中ConcurrentHashMap，就是將數據分為16段，每一段都有單獨的鎖，並且處於不同鎖段的數據互不幹擾，以此來提升鎖的性能。

放在實際業務場景中，我們可以這樣做：

比如在秒殺扣庫存的場景中，現在的庫存中有2000個商品，用戶可以秒殺。為瞭防止出現超賣的情況，通常情況下，可以對庫存加鎖。如果有1W的用戶競爭同一把鎖，顯然系統吞吐量會非常低。

為瞭提升系統性能，我們可以將庫存分段，比如：分為100段，這樣每段就有20個商品可以參與秒殺。

在秒殺的過程中，先把用戶id獲取hash值，然後除以100取模。模為1的用戶訪問第1段庫存，模為2的用戶訪問第2段庫存，模為3的用戶訪問第3段庫存，後面以此類推，到最後模為100的用戶訪問第100段庫存。

如此一來，在多線程環境中，可以大大的減少鎖的沖突。以前多個線程隻能同時競爭1把鎖，尤其在秒殺的場景中，競爭太激烈瞭，簡直可以用慘絕人寰來形容，其後果是導致絕大數線程在鎖等待。現在多個線程同時競爭100把鎖，等待的線程變少瞭，從而系統吞吐量也就提升瞭。

需要註意的地方是：將鎖分段雖說可以提升系統的性能，但它也會讓系統的復雜度提升不少。因為它需要引入額外的路由算法，跨段統計等功能。我們在實際業務場景中，需要綜合考慮，不是說一定要將鎖分段。

7 鎖超時問題

我在前面提到過，如果線程A加鎖成功瞭，但是由於業務功能耗時時間很長，超過瞭設置的超時時間，這時候redis會自動釋放線程A加的鎖。

有些朋友可能會說：到瞭超時時間，鎖被釋放瞭就釋放瞭唄，對功能又沒啥影響。

答：錯，錯，錯。對功能其實有影響。

通常我們加鎖的目的是：為瞭防止訪問臨界資源時，出現數據異常的情況。比如：線程A在修改數據C的值，線程B也在修改數據C的值，如果不做控制，在並發情況下，數據C的值會出問題。

為瞭保證某個方法，或者段代碼的互斥性，即如果線程A執行瞭某段代碼，是不允許其他線程在某一時刻同時執行的，我們可以用synchronized關鍵字加鎖。

但這種鎖有很大的局限性，隻能保證單個節點的互斥性。如果需要在多個節點中保持互斥性，就需要用redis分佈式鎖。

做瞭這麼多鋪墊，現在回到正題。

假設線程A加redis分佈式鎖的代碼，包含代碼1和代碼2兩段代碼。

由於該線程要執行的業務操作非常耗時，程序在執行完代碼1的時，已經到瞭設置的超時時間，redis自動釋放瞭鎖。而代碼2還沒來得及執行。

此時，代碼2相當於裸奔的狀態，無法保證互斥性。假如它裡面訪問瞭臨界資源，並且其他線程也訪問瞭該資源，可能就會出現數據異常的情況。（PS：我說的訪問臨界資源，不單單指讀取，還包含寫入）

那麼，如何解決這個問題呢？

答：如果達到瞭超時時間，但業務代碼還沒執行完，需要給鎖自動續期。

我們可以使用TimerTask類，來實現自動續期的功能：

Timer timer = new Timer(); 
timer.schedule(new TimerTask() {
    @Override
    public void run(Timeout timeout) throws Exception {
      //自動續期邏輯
    }
}, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);

獲取鎖之後，自動開啟一個定時任務，每隔10秒鐘，自動刷新一次過期時間。這種機制在redisson框架中，有個比較霸氣的名字：watch dog，即傳說中的看門狗。

當然自動續期功能，我們還是優先推薦使用lua腳本實現，比如：

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 
   redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  return 1; 
end;
return 0;

需要註意的地方是：在實現自動續期功能時，還需要設置一個總的過期時間，可以跟redisson保持一致，設置成30秒。如果業務代碼到瞭這個總的過期時間，還沒有執行完，就不再自動續期瞭。

自動續期的功能是獲取鎖之後開啟一個定時任務，每隔10秒判斷一下鎖是否存在，如果存在，則刷新過期時間。如果續期3次，也就是30秒之後，業務方法還是沒有執行完，就不再續期瞭。

8 主從復制的問題

上面花瞭這麼多篇幅介紹的內容，對單個redis實例是沒有問題的。

but，如果redis存在多個實例。比如：做瞭主從，或者使用瞭哨兵模式，基於redis的分佈式鎖的功能，就會出現問題。

具體是什麼問題？

假設redis現在用的主從模式，1個master節點，3個slave節點。master節點負責寫數據，slave節點負責讀數據。

本來是和諧共處，相安無事的。redis加鎖操作，都在master上進行，加鎖成功後，再異步同步給所有的slave。

突然有一天，master節點由於某些不可逆的原因，掛掉瞭。

這樣需要找一個slave升級為新的master節點，假如slave1被選舉出來瞭。

如果有個鎖A比較悲催，剛加鎖成功master就掛瞭，還沒來得及同步到slave1。

這樣會導致新master節點中的鎖A丟失瞭。後面，如果有新的線程，使用鎖A加鎖，依然可以成功，分佈式鎖失效瞭。

那麼，如何解決這個問題呢？

答：redisson框架為瞭解決這個問題，提供瞭一個專門的類：RedissonRedLock，使用瞭Redlock算法。

RedissonRedLock解決問題的思路如下：

• 需要搭建幾套相互獨立的redis環境，假如我們在這裡搭建瞭5套。
• 每套環境都有一個redisson node節點。
• 多個redisson node節點組成瞭RedissonRedLock。
• 環境包含：單機、主從、哨兵和集群模式，可以是一種或者多種混合。

在這裡我們以主從為例，架構圖如下：

RedissonRedLock加鎖過程如下：

• 獲取所有的redisson node節點信息，循環向所有的redisson node節點加鎖，假設節點數為N，例子中N等於5。
• 如果在N個節點當中，有N/2 + 1個節點加鎖成功瞭，那麼整個RedissonRedLock加鎖是成功的。
• 如果在N個節點當中，小於N/2 + 1個節點加鎖成功，那麼整個RedissonRedLock加鎖是失敗的。
• 如果中途發現各個節點加鎖的總耗時，大於等於設置的最大等待時間，則直接返回失敗。

從上面可以看出，使用Redlock算法，確實能解決多實例場景中，假如master節點掛瞭，導致分佈式鎖失效的問題。

但也引出瞭一些新問題，比如：

• 需要額外搭建多套環境，申請更多的資源，需要評估一下成本和性價比。
• 如果有N個redisson node節點，需要加鎖N次，最少也需要加鎖N/2+1次，才知道redlock加鎖是否成功。顯然，增加瞭額外的時間成本，有點得不償失。

由此可見，在實際業務場景，尤其是高並發業務中，RedissonRedLock其實使用的並不多。

在分佈式環境中，CAP是繞不過去的。

CAP指的是在一個分佈式系統中：

• 一致性（Consistency）
• 可用性（Availability）
• 分區容錯性（Partition tolerance）

這三個要素最多隻能同時實現兩點，不可能三者兼顧。

如果你的實際業務場景，更需要的是保證數據一致性。那麼請使用CP類型的分佈式鎖，比如：zookeeper，它是基於磁盤的，性能可能沒那麼好，但數據一般不會丟。

如果你的實際業務場景，更需要的是保證數據高可用性。那麼請使用AP類型的分佈式鎖，比如：redis，它是基於內存的，性能比較好，但有丟失數據的風險。

其實，在我們絕大多數分佈式業務場景中，使用redis分佈式鎖就夠瞭，真的別太較真。因為數據不一致問題，可以通過最終一致性方案解決。但如果系統不可用瞭，對用戶來說是暴擊一萬點傷害。

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