说一道常见面试题：

使用Redis分布式锁的详细方案是什么？

一个很简单的答案就是去使用 Redission 客户端。Redission 中的锁方案就是 Redis 分布式锁的比较完美的详细方案。

那么，Redission 中的锁方案为什么会比较完美呢？

正好，我用 Redis 做分布式锁经验十分丰富，在实际工作中，也探索过许多种使用 Redis 做分布式锁的方案，经过了无数血泪教训。

所以，在谈及 Redission 锁为什么比较完美之前，先给大家看看我曾经使用 Redis 做分布式锁遇到过的问题。

我曾经用 Redis 做分布式锁想去解决一个用户抢优惠券的问题。这个业务需求是这样的：当用户领完一张优惠券后，优惠券的数量必须相应减一，如果优惠券抢光了，就不允许用户再抢了。

在实现时，先从数据库中先读出优惠券的数量进行判断，当优惠券大于 0，就进行允许领取优惠券，然后，再将优惠券数量减一后，写回数据库。

当时由于请求数量比较多，所以，我们使用了三台服务器去做分流。

这时候会出现一个问题：

如果其中一台服务器上的 A 应用获取到了优惠券的数量之后，由于处理相关业务逻辑，未及时更新数据库的优惠券数量；在 A 应用处理业务逻辑的时候，另一台服务器上的 B 应用更新了优惠券数量。那么，等 A 应用去更新数据库中优惠券数量时，就会把 B 应用更新的优惠券数量覆盖掉。

看到这里，可能有人比较奇怪，为什么这里不直接使用 SQL：

update 优惠券表 set 优惠券数量 = 优惠券数量 - 1 where 优惠券id = xxx

原因是这样做，在没有分布式锁协调下，优惠券数量可能直接会出现负数。因为当优惠券数量为 1 的时候，如果两个用户通过两台服务器同时发起抢优惠券的请求，都满足优惠券大于 0 的条件，然后都执行这条 SQL 语句，结果优惠券数量直接变成 -1 了。

还有人说可以用乐观锁，比如使用如下 SQL:

update 优惠券表 set 优惠券数量 = 优惠券数量 - 1 where 优惠券id = xxx and version = xx

这种方式就在一定几率下，很可能出现数据一直更新不上，导致长时间重试的情况。

所以，经过综合考虑，我们就采用了 Redis 分布式锁，通过互斥的方式，以防止多个客户端去同时更新优惠券数量的方案。

当时，我们首先想到的就是使用 Redis 的 setnx 命令，setnx 命令其实就是 set if not exists 的简写。

当 key 设置值成功后，则返回 1，否则就返回 0。所以，这里 setnx 设置成功可以表示成获取到锁，如果失败，则说明已经有锁，可以被视作获取锁失败。

setnx lock true

如果想要释放锁，执行 del 指令，把 key 删除即可。

del lock

利用这个特性，我们就可以让系统在执行优惠券逻辑之前，先去 Redis 中执行 setnx 指令。再根据指令执行结果，去判断是否获取到锁。如果获取到了，就继续执行业务，执行完再使用 del 指令去释放锁。如果没有获取到，就等待一定时间，重新再去获取锁。

乍一看，这一切没什么问题，使用 setnx 指令确实起到了想要的互斥效果。

但是，这是建立在所有运行环境都是正常的情况下的。一旦运行环境出现了异常，问题就出现了。

想一下，持有锁的应用突然崩溃了，或者所在的服务器宕机了，会出现什么情况？

这会造成死锁——持有锁的应用无法释放锁，其他应用根本也没有机会再去获取锁了。这会造成巨大的线上事故，我们要改进方案，解决这个问题。

怎么解决呢？咱们可以看到，造成死锁的根源是，一旦持有锁的应用出现问题，就不会去释放锁。从这个方向思考，可以在 Redis 上给 key 一个过期时间。

这样的话，即使出现问题，key 也会在一段时间后释放，是不是就解决了这个问题呢？实际上，大家也确实是这么做的。

不过，由于 setnx 这个指令本身无法设置超时时间，所以一般会采用两种办法来做这件事：

1、采用 lua 脚本，在使用 setnx 指令之后，再使用 expire 命令去给 key 设置过期时间。

if redis.call("SETNX", "lock", "true") == 1 then
  local expireResult = redis.call("expire", "lock", "10")
  if expireResult == 1 then
      return "success"
  else
      return "expire failed"
  end
else
  return