分布式锁的实现(redis)

1、单机锁

考虑在并发场景并且存在竞态的状况下，我们就要实现同步机制了，最简单的同步机制就是加锁。

加锁可以帮我们锁住资源，如内存中的变量，或者锁住临界区(线程中的一段代码)，使得同一个时刻只有一个线程能访问某一个区域。

如果是单实例(单进程部署)，那么单机锁就可以满足我们的要求了，如synchronized，ReentrantLock。

因为在一个进程中的不同线程可以共享这个锁。

2、分布式锁

但是如果场景来到了分布式系统呢？

分布式系统部署在不同的机器上，或者只是简单的多进程部署。这样各个进程之间无法共享同一个锁。

这时候我们要加分布式锁。

分布式锁大概就是这么一个东西：通过共享的存储缓存一个状态值，用状态值的变化标识锁的占用和释放。

可以通过mysql，redis，zk等实现分布式锁，这里我们实现一个redis的。如果你用java其实使用zk会很简单。

3、为什么redis能用来实现分布式锁？

1）Redis是单进程单线程模式

redis实现为单进程单线程模式，这样多个客户端并不存在竞态关系。

2）原子性原语

redis提供了可以实现原子操作的原语如setnx、getset等。

setnx

1）SETNX key value

将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。

若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作。

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。

可用版本：
>= 1.0.0
时间复杂度：
O(1)
返回值：
设置成功，返回 1 。
设置失败，返回 0 。

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getset

GETSET key value

将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)。

当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误。

可用版本：
>= 1.0.0
时间复杂度：
O(1)
返回值：
返回给定 key 的旧值。
当 key 没有旧值时，也即是， key 不存在时，返回 nil 。

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4、实现

package com.xiaoju.dqa.fusor.utils;

import com.xiaoju.dqa.fusor.client.RedisClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Component
public class DistributeLockUtil {

    // 锁超时时间, 防止死锁
    private static final long LOCK_TIMEOUT = 60;

    @Autowired
    private RedisClient redisClient;

    private boolean locked = false;

    public boolean lock(String key) {
        String expireTime = String.valueOf(System.currentTimeMillis() + LOCK_TIMEOUT * 1000);
        /*
        *   setnx 返回1
        *   说明: 1)key不存在, 2)成功写入锁, 并更新锁的生存时间
        *   也就是get锁
        * */
        if (redisClient.setnx(key, expireTime) == 1) {
            locked = true;
            return true;
        }
        /*
        *  没有get锁, 下面进入判断锁超时逻辑
        * */
        String currentExpireTime = redisClient.get(key);
        /*
        *   锁生存时间已经过了, 说明锁已经超时
        * */
        if (Long.parseLong(currentExpireTime) < System.currentTimeMillis()) {
            String oldValueStr = redisClient.getSet(key, expireTime);
            /*
            *   判断锁生存时间和你改的写那个时间是否相等
            *   相当于你竞争了一个更新锁
            * */
            if (oldValueStr.equals(currentExpireTime)) {
                locked = true;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    public void release(String key) {
        if (locked) {
            redisClient.del(key);
            locked = false;
        }
    }

}

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5、死锁

为了解决死锁，这里设置了锁的超时时间。

    private static final long LOCK_TIMEOUT = 60;

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并通过setnx时更新锁生存时间来维护锁超时的判定。

String expireTime = String.valueOf(System.currentTimeMillis() + LOCK_TIMEOUT * 1000);
...
if (redisClient.setnx(key, expireTime) == 1) {
...
}
...
String oldValueStr = redisClient.getSet(key, expireTime);
...

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为什么要使用这种方式，而不是expire呢？

因为setnx和expire不能作为一个原子性的操作存在，设想如果setnx之后，在执行expire之前出现了异常，那么锁将没有超时时间。也就是死锁。

6、解决锁超时引入的竞态

设想三个客户端，C0,C1,C2

如果C0持有锁并且崩溃，锁没有释放。

C1和C2同时发现了锁超时。

然后都通过getset去拿到了旧值，在对比了旧值和之前值之后，如果相等，那么说明“我”成功修改了旧值，那么我就拿到了锁。

7、时钟同步

我们看到foo.lock的value值为时间戳，所以要在多客户端情况下，保证锁有效，一定要同步各服务器的时间，如果各服务器间，时间有差异。时间不一致的客户端，在判断锁超时，就会出现偏差，从而产生竞争条件。锁的超时与否，严格依赖时间戳，时间戳本身也是有精度限制，假如我们的时间精度为秒，从加锁到执行操作再到解锁，一般操作肯定都能在一秒内完成。这样的话，我们上面的CASE，就很容易出现。所以，最好把时间精度提升到毫秒级。这样的话，可以保证毫秒级别的锁是安全的。

8、一些处理不了的情况

设想三个客户端，C0,C1,C2

如果C0持有锁很长，锁已经超时。这时候有C1,C2判断锁超时了，然后通过超时竞争，C1拿到了锁。

这时C0醒了过来，删除了C1的锁。

这时，C1认为自己独占了锁，其他的进程也进入了竞争锁的情况

对于这种情况，这里是没有提供解决办法的。

思路是：你降级你的锁，比如给你的锁加上uuid，对不同的业务或者不同的session加上对应粒度的锁。

分布式锁的实现(redis)

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