这篇文章主要介绍“如何理解分布式系统下基于Redis的分布式锁”，在日常操作中，相信很多人在如何理解分布式系统下基于Redis的分布式锁问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何理解分布式系统下基于Redis的分布式锁”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

新接手的项目，偶尔会出现账不平的问题。之前的技术老大临走时给的解释是：排查了，没找到原因，之后太忙就没再解决，可能是框架的原因……

既然项目交付到手中，这样的问题是必须要解决的。梳理了所有账务处理逻辑，最终找到了原因：数据库并发操作热点账户导致。就这这个问题，来聊一聊分布式系统下基于Redis的分布式锁。顺便也分解一下问题形成原因及解决方案。

系统并发量并不高，存在热点账户，但也不至于那么严重。问题的根源在于系统架构设计，人为的制造了并发。场景是这样的：商户批量导入一批数据，系统会进行前置处理，并对账户余额进行增减。

此时，另外一个定时任务，也会对账户进行扫描更新。而且对同一账户的操作分布到各个系统当中，热点账户也就出现了。

针对此问题的解决方案，从架构层面可以考虑将账务系统进行抽离，集中在一个系统中进行处理，所有的数据库事务及执行顺序由账务系统来统筹处理。从技术方面来讲，则可以通过锁机制来对热点账户进行加锁。

本篇文章就针对热点账户基于分布式锁的实现方式进行详细的讲解。

在Java的多线程环境下，通常有几类锁可以使用：

JVM内存模型级别的锁，常用的有：synchronized、Lock等；

数据库锁，比如乐观锁，悲观锁等；

分布式锁；

JVM内存级别的锁，可以保证单体服务下线程的安全性，比如多个线程访问/修改一个全局变量。但当系统进行集群部署时，JVM级别的本地锁就无能为力了。

像上述案例中，热点账户就属于分布式系统中的共享资源，我们通常会采用数据库锁或分布式锁来进行解决。

数据库锁，又分为乐观锁和悲观锁。

悲观锁是基于数据库（Mysql的InnoDB）提供的排他锁来实现的。在进行事务操作时，通过select ... for update语句，MySQL会对查询结果集中每行数据都添加排他锁，其他线程对该记录的更新与删除操作都会阻塞。从而达到共享资源的顺序执行（修改）；

乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测。如果冲突则返回给用户异常信息，让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高程序的吞吐量。在乐观锁实现时通常会基于记录状态或添加version版本来进行实现。

项目中使用了悲观锁，但悲观锁却失效了。这也是使用悲观锁时，常见的误区，下面来分析一下。

正常使用悲观锁的流程：

通过select ... for update锁定记录；

计算新余额，修改金额并存储；

执行完成释放锁；

经常犯错的处理流程：

查询账户余额，计算新余额；

通过select ... for update锁定记录；

修改金额并存储；

执行完成释放锁；

错误的流程中，比如A和B服务查询到的余额都是100，A扣减50，B扣减40，然后A锁定记录，更新数据库为50；A释放锁之后，B锁定记录，更新数据库为60。显然，后者把前者的更新给覆盖掉了。解决的方案就是扩大锁的范围，将锁提前到计算新余额之前。

通常悲观锁对数据库的压力是非常大的，在实践中通常会根据场景使用乐观锁或分布式锁等方式来实现。

下面进入正题，讲讲基于Redis的分布式锁实现。

这里以Spring Boot、Redis、Lua脚本为例来演示分布式锁的实现。为了简化处理，示例中Redis既承担了分布式锁的功能，也承担了数据库的功能。

集群环境下，对同一个账户的金额进行操作，基本步骤：

从数据库读取用户金额；

程序修改金额；

再将最新金额存储到数据库；

下面从最初不加锁，不同步处理，逐步推演出最终的分布式锁。

准备一个不加锁处理的基础业务环境。

首先在Spring Boot项目中引入相关依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>

账户对应实体类UserAccount：

publicclassUserAccount{//用户IDprivateStringuserId;//账户内金额privateintamount;//添加账户金额publicvoidaddAmount(intamount){this.amount=this.amount+amount;}//省略构造方法和getter/setter}

创建一个线程实现类AccountOperationThread：

publicclassAccountOperationThreadimplementsRunnable{privatefinalstaticLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(AccountOperationThread.class);privatestaticfinalLongRELEASE_SUCCESS=1L;privateStringuserId;privateRedisTemplate<Object,Object>redisTemplate;publicAccountOperationThread(StringuserId,RedisTemplate<Object,Object>redisTemplate){this.userId=userId;this.redisTemplate=redisTemplate;}@Overridepublicvoidrun(){noLock();}/***不加锁*/privatevoidnoLock(){try{Randomrandom=newRandom();//模拟线程进行业务处理TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(100)+1);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}//模拟数据库中获取用户账号UserAccountuserAccount=(UserAccount)redisTemplate.opsForValue().get(userId);//金额+1userAccount.addAmount(1);logger.info(Thread.currentThread().getName()+":userid:"+userId+"amount:"+userAccount.getAmount());//模拟存回数据库redisTemplate.opsForValue().set(userId,userAccount);}}

其中RedisTemplate的实例化交给了Spring Boot：

@ConfigurationpublicclassRedisConfig{@BeanpublicRedisTemplate<Object,Object>redisTemplate(RedisConnectionFactoryredisConnectionFactory){RedisTemplate<Object,Object>redisTemplate=newRedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);Jackson2JsonRedisSerializer<Object>jackson2JsonRedisSerializer=newJackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);ObjectMapperobjectMapper=newObjectMapper();objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL,JsonAutoDetect.Visibility.ANY);objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);//设置value的序列化规则和key的序列化规则redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setKeySerializer(newStringRedisSerializer());redisTemplate.afterPropertiesSet();returnredisTemplate;}}

最后，再准备一个TestController来进行触发多线程的运行：

@RestControllerpublicclassTestController{privatefinalstaticLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(TestController.class);privatestaticExecutorServiceexecutorService=Executors.newFixedThreadPool(10);@AutowiredprivateRedisTemplate<Object,Object>redisTemplate;@GetMapping("/test")publicStringtest()throwsInterruptedException{//初始化用户user_001到Redis，账户金额为0redisTemplate.opsForValue().set("user_001",newUserAccount("user_001",0));//开启10个线程进行同步测试，每个线程为账户增加1元for(inti=0;i<10;i++){logger.info("创建线程i="+i);executorService.execute(newAccountOperationThread("user_001",redisTemplate));}//主线程休眠1秒等待线程跑完TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);//查询Redis中的user_001账户UserAccountuserAccount=(UserAccount)redisTemplate.opsForValue().get("user_001");logger.info("userid:"+userAccount.getUserId()+"amount:"+userAccount.getAmount());return"success";}}

执行上述程序，正常来说10个线程，每个线程加1，结果应该是10。但多执行几次，会发现，结果变化很大，基本上都要比10小。

[pool-1-thread-5]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-5:userid:user_001amount:1[pool-1-thread-4]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-4:userid:user_001amount:1[pool-1-thread-3]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-3:userid:user_001amount:1[pool-1-thread-1]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-1:userid:user_001amount:1[pool-1-thread-1]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-1:userid:user_001amount:2[pool-1-thread-2]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-2:userid:user_001amount:2[pool-1-thread-5]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-5:userid:user_001amount:2[pool-1-thread-4]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-4:userid:user_001amount:3[pool-1-thread-1]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-1:userid:user_001amount:4[pool-1-thread-3]c.s.redis.thread.AccountOperationThread:pool-1-thread-3:userid:user_001amount:5[nio-8080-exec-1]c.s.redis.controller.TestController:userid:user_001amount:5

以上述日志为例，前四个线程都将值改为1，也就是后面三个线程都将前面的修改进行了覆盖，导致最终结果不是10，只有5。这显然是有问题的。

针对上面的情况，在同一个JVM当中，我们可以通过线程加锁来完成。但在分布式环境下，JVM级别的锁是没办法实现的，这里可以采用Redis同步锁实现。

基本思路：第一个线程进入时，在Redis中进记录，当后续线程过来请求时，判断Redis是否存在该记录，如果存在则说明处于锁定状态，进行等待或返回。如果不存在，则进行后续业务处理。

/***1.抢占资源时判断是否被锁。*2.如未锁则抢占成功且加锁，否则等待锁释放。*3.业务完成后释放锁,让给其它线程。*<p>*该方案并未解决同步问题，原因：线程获得锁和加锁的过程，并非原子性操作，可能会导致线程A获得锁，还未加锁时，线程B也获得了锁。*/privatevoidredisLock(){Randomrandom=newRandom();try{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(1000)+1);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}while(true){Objectlock=redisTemplate.opsForValue().get(userId+":syn");if(lock==null){//获得锁->加锁->跳出循环logger.info(Thread.currentThread().getName()+":获得锁");redisTemplate.opsForValue().set(userId+":syn","lock");break;}try{//等待500毫秒重试获得锁TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}}try{//模拟数据库中获取用户账号UserAccountuserAccount=(UserAccount)redisTemplate.opsForValue().get(userId);if(userAccount!=null){//设置金额userAccount.addAmount(1);logger.info(Thread.currentThread().getName()+":userid:"+userId+"amount:"+userAccount.getAmount());//模拟存回数据库redisTemplate.opsForValue().set(userId,userAccount);}}finally{//释放锁redisTemplate.delete(userId+":syn");logger.info(Thread.currentThread().getName()+":释放锁");}}

在while代码块中，先判断对应用户ID是否在Redis中存在，如果不存在，则进行set加锁，如果存在，则跳出循环继续等待。

上述代码，看起来实现了加锁的功能，但当执行程序时，会发现与未加锁一样，依旧存在并发问题。原因是：获取锁和加锁的操作并不是原子的。比如两个线程发现lock都是null，都进行了加锁，此时并发问题依旧存在。

针对上述问题，可将获取锁和加锁的过程原子化处理。基于spring-boot-data-redis提供的原子化API可以实现：

//该方法使用了redis的指令：SETNXkeyvalue//1.key不存在，设置成功返回value，setIfAbsent返回true；//2.key存在，则设置失败返回null，setIfAbsent返回false；//3.原子性操作；BooleansetIfAbsent(Kvar1,Vvar2);

上述方法的原子化操作是对Redis的setnx命令的封装，在Redis中setnx的使用如下实例：

redis>SETNXmykey"Hello"(integer)1redis>SETNXmykey"World"(integer)0redis>GETmykey"Hello"

第一次，设置mykey时，并不存在，则返回1，表示设置成功；第二次设置mykey时，已经存在，则返回0，表示设置失败。再次查询mykey对应的值，会发现依旧是第一次设置的值。也就是说redis的setnx保证了唯一的key只能被一个服务设置成功。

理解了上述API及底层原理，来看看线程中的实现方法代码如下：

/***1.原子操作加锁*2.竞争线程循环重试获得锁*3.业务完成释放锁*/privatevoidatomicityRedisLock(){//Springdataredis支持的原子性操作while(!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId+":syn","lock")){try{//等待100毫秒重试获得锁TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}}logger.info(Thread.currentThread().getName()+":获得锁");try{//模拟数据库中获取用户账号UserAccountuserAccount=(UserAccount)redisTemplate.opsForValue().get(userId);if(userAccount!=null){//设置金额userAccount.addAmount(1);logger.info(Thread.currentThread().getName()+":userid:"+userId+"amount:"+userAccount.getAmount());//模拟存回数据库redisTemplate.opsForValue().set(userId,userAccount);}}finally{//释放锁redisTemplate.delete(userId+":syn");logger.info(Thread.currentThread().getName()+":释放锁");}}

再次执行代码，会发现结果正确了，也就是说可以成功的对分布式线程进行了加锁。

虽然上述代码执行结果没问题，但如果应用异常宕机，没来得及执行finally中释放锁的方法，那么其他线程则永远无法获得这个锁。

此时可采用setIfAbsent的重载方法：

BooleansetIfAbsent(Kvar1,Vvar2,longvar3,TimeUnitvar5);

基于该方法，可以设置锁的过期时间。这样即便获得锁的线程宕机，在Redis中数据过期之后，其他线程可正常获得该锁。

示例代码如下：

privatevoidatomicityAndExRedisLock(){try{//Springdataredis支持的原子性操作,并设置5秒过期时间while(!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId+":syn",System.currentTimeMillis()+5000,5000,TimeUnit.MILLISECONDS)){//等待100毫秒重试获得锁logger.info(Thread.currentThread().getName()+":尝试循环获取锁");TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);}logger.info(Thread.currentThread().getName()+":获得锁--------");//应用在这里宕机，进程退出，无法执行finally;Thread.currentThread().interrupt();//业务逻辑...}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}finally{//释放锁if(!Thread.currentThread().isInterrupted()){redisTemplate.delete(userId+":syn");logger.info(Thread.currentThread().getName()+":释放锁");}}}业务超时及守护线程

上面添加了Redis所的超时时间，看似解决了问题，但又引入了新的问题。

比如，正常情况下线程A在5秒内可正常处理完业务，但偶发会出现超过5秒的情况。如果将超时时间设置为5秒，线程A获得了锁，但业务逻辑处理需要6秒。此时，线程A还在正常业务逻辑，线程B已经获得了锁。当线程A处理完时，有可能将线程B的锁给释放掉。

在上述场景中有两个问题点：

第一，线程A和线程B可能会同时在执行，存在并发问题。

第二，线程A可能会把线程B的锁给释放掉，导致一系列的恶性循环。

当然，可以通过在Redis中设置value值来判断锁是属于线程A还是线程B。但仔细分析会发现，这个问题的本质是因为线程A执行业务逻辑耗时超出了锁超时的时间。

那么就有两个解决方案了：

第一，将超时时间设置的足够长，确保业务代码能够在锁释放之前执行完成；

第二，为锁添加守护线程，为将要过期释放但未释放的锁增加时间；

第一种方式需要全行大多数情况下业务逻辑的耗时，进行超时时间的设定。

第二种方式，可通过如下守护线程的方式来动态增加锁超时时间。

publicclassDaemonThreadimplementsRunnable{privatefinalstaticLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(DaemonThread.class);//是否需要守护主线程关闭则结束守护线程privatevolatilebooleandaemon=true;//守护锁privateStringlockKey;privateRedisTemplate<Object,Object>redisTemplate;publicDaemonThread(StringlockKey,RedisTemplate<Object,Object>redisTemplate){this.lockKey=lockKey;this.redisTemplate=redisTemplate;}@Overridepublicvoidrun(){try{while(daemon){longtime=redisTemplate.getExpire(lockKey,TimeUnit.MILLISECONDS);//剩余有效期小于1秒则续命if(time<1000){logger.info("守护进程:"+Thread.currentThread().getName()+"延长锁时间5000毫秒");redisTemplate.expire(lockKey,5000,TimeUnit.MILLISECONDS);}TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);}logger.info("守护进程:"+Thread.currentThread().getName()+"关闭");}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}}//主线程主动调用结束publicvoidstop(){daemon=false;}}

上述线程每隔300毫秒获取一下Redis中锁的超时时间，如果小于1秒，则延长5秒。当主线程调用关闭时，守护线程也随之关闭。

主线程中相关代码实现：

privatevoiddeamonRedisLock(){//守护线程DaemonThreaddaemonThread=null;//Springdataredis支持的原子性操作,并设置5秒过期时间Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();Stringvalue=Thread.currentThread().getId()+":"+uuid;try{while(!redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userId+":syn",value,5000,TimeUnit.MILLISECONDS)){//等待100毫秒重试获得锁logger.info(Thread.currentThread().getName()+":尝试循环获取锁");TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);}logger.info(Thread.currentThread().getName()+":获得锁----");//开启守护线程daemonThread=newDaemonThread(userId+":syn",redisTemplate);Threadthread=newThread(daemonThread);thread.start();//业务逻辑执行10秒...TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}finally{//释放锁这里也需要原子操作,今后通过Redis+Lua讲Stringresult=(String)redisTemplate.opsForValue().get(userId+":syn");if(value.equals(result)){redisTemplate.delete(userId+":syn");logger.info(Thread.currentThread().getName()+":释放锁-----");}//关闭守护线程if(daemonThread!=null){daemonThread.stop();}}}

其中在获得锁之后，开启守护线程，在finally中将守护线程关闭。

在上述逻辑中，我们是基于spring-boot-data-redis提供的原子化操作来保证锁判断和执行的原子化的。在非Spring Boot项目中，则可以基于Lua脚本来实现。

首先定义加锁和解锁的Lua脚本及对应的DefaultRedisScript对象，在RedisConfig配置类中添加如下实例化代码：

@ConfigurationpublicclassRedisConfig{//lockscriptprivatestaticfinalStringLOCK_SCRIPT="ifredis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1])==1"+"thenredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])"+"return1"+"elsereturn0end";privatestaticfinalStringUNLOCK_SCRIPT="ifredis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]thenreturnredis.call"+"('del',KEYS[1])elsereturn0end";//...省略部分代码@BeanpublicDefaultRedisScript<Boolean>lockRedisScript(){DefaultRedisScript<Boolean>defaultRedisScript=newDefaultRedisScript<>();defaultRedisScript.setResultType(Boolean.class);defaultRedisScript.setScriptText(LOCK_SCRIPT);returndefaultRedisScript;}@BeanpublicDefaultRedisScript<Long>unlockRedisScript(){DefaultRedisScript<Long>defaultRedisScript=newDefaultRedisScript<>();defaultRedisScript.setResultType(Long.class);defaultRedisScript.setScriptText(UNLOCK_SCRIPT);returndefaultRedisScript;}}

再通过在AccountOperationThread类中新建构造方法，将上述两个对象传入类中（省略此部分演示）。然后，就可以基于RedisTemplate来调用了，改造之后的代码实现如下：

privatevoiddeamonRedisLockWithLua(){//守护线程DaemonThreaddaemonThread=null;//Springdataredis支持的原子性操作,并设置5秒过期时间Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();Stringvalue=Thread.currentThread().getId()+":"+uuid;try{while(!redisTemplate.execute(lockRedisScript,Collections.singletonList(userId+":syn"),value,5)){//等待1000毫秒重试获得锁logger.info(Thread.currentThread().getName()+":尝试循环获取锁");TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);}logger.info(Thread.currentThread().getName()+":获得锁----");//开启守护线程daemonThread=newDaemonThread(userId+":syn",redisTemplate);Threadthread=newThread(daemonThread);thread.start();//业务逻辑执行10秒...TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);}catch(InterruptedExceptione){logger.error("异常",e);}finally{//使用Lua脚本：先判断是否是自己设置的锁，再执行删除//key存在,当前值=期望值时,删除key;key存在,当前值!=期望值时,返回0;Longresult=redisTemplate.execute(unlockRedisScript,Collections.singletonList(userId+":syn"),value);logger.info("redis解锁:{}",RELEASE_SUCCESS.equals(result));if(RELEASE_SUCCESS.equals(result)){if(daemonThread!=null){//关闭守护线程daemonThread.stop();logger.info(Thread.currentThread().getName()+":释放锁---");}}}}

其中while循环中加锁和finally中的释放锁都是基于Lua脚本来实现了。

除了上述实例，在使用Redis分布式锁时，还可以考虑以下情况及方案。

当线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持一个线程多次加锁，那么这个锁就是可重入的。如果一个不可重入锁被再次加锁，由于该锁已经被持有，再次加锁会失败。Redis可通过对锁进行重入计数，加锁时加 1，解锁时减 1，当计数归 0时释放锁。

可重入锁虽然高效但会增加代码的复杂性，这里就不举例说明了。

有的业务场景，发现被锁则直接返回。但有的场景下，客户端需要等待锁释放然后去抢锁。上述示例就属于后者。针对等待锁释放也有两种方案：

客户端轮训：当未获得锁时，等待一段时间再重新获取，直到成功。上述示例就是基于这种方式实现的。这种方式的缺点也很明显，比较耗费服务器资源，当并发量大时会影响服务器的效率。

使用Redis的订阅发布功能：当获取锁失败时，订阅锁释放消息，获取锁成功后释放时，发送释放消息。

在Redis包含主从同步的集群部署方式中，如果主节点挂掉，从节点提升为主节点。如果客户端A在主节点加锁成功，指令还未同步到从节点，此时主节点挂掉，从节点升为主节点，新的主节点中没有锁的数据。这种情况下，客户端B就可能加锁成功，从而出现并发的场景。

当集群发生脑裂时，Redis master节点跟slave 节点和 sentinel 集群处于不同的网络分区。sentinel集群无法感知到master的存在，会将 slave 节点提升为 master 节点，此时就会存在两个不同的 master 节点。从而也会导致并发问题的出现。Redis Cluster集群部署方式同理。

到此，关于“如何理解分布式系统下基于Redis的分布式锁”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！