Redis 分布式锁

分布式锁

​ 分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题, 比如一个操作要修改用户的状态，修改状态需要先读出用户的状态，在内存里进行修 改，改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了，就会出现并发问题，因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。(Wiki 解释:所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch 线程切换。)

本质

​ 分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面使用 setnx(set if not exists) 指令占位，当别的进程也要来占位时，发现已经被他人捷足先登，就只好放弃或者稍后再试。

> setnx lock true
OK
... critial section ...
> del lock
(Integer) 1 

​ 但是有个问题，如果逻辑执行到中间出现异常了，可能会导致 del 指令没有被调用，这样 就会陷入死锁，锁永远得不到释放。

​ 于是我们在拿到锁之后，再给锁加上一个过期时间，比如 5s，这样即使中间出现异常也 可以保证 5 秒之后锁会自动释放。

> setnx lock true
OK
> expire lock 5
... critial section ...
> del lock
(Integer) 1 

​ 但是以上逻辑还有问题。如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了，可能是因 为机器掉电或者是被人为杀掉的，就会导致 expire 得不到执行，也会造成死锁。

​ 为了治理这个乱象，Redis 2.8 版本中作者加入了 set 指令的扩展参数，使得 setnx 和 expire 指令可以一起执行，彻底解决了分布式锁的乱象。从此以后所有的第三方分布式锁 library 可以休息了。

> set lock true ex 5 nx 
OK 
... do something critical ...
 > del lock

​ 上面这个指令就是 setnx 和 expire 组合在一起的原子指令，它就是分布式锁的奥义所在。

超时问题

​ Redis 的分布式锁不能解决超时问题，如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长，以至 于超出了锁的超时限制，就会出现问题。因为这时候锁过期了，第二个线程重新持有了这把锁， 但是紧接着第一个线程执行完了业务逻辑，就把锁给释放了，第三个线程就会在第二个线程逻 辑执行完之间拿到了锁。

​ 为了避免这个问题，Redis 分布式锁不要用于较长时间的任务。如果真的偶尔出现了，数 据出现的小波错乱可能需要人工介入解决。

可重入性

​ 可重入性是指线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持同一个线程的多次加锁，那么这个锁就是可重入的。比如 Java 语言里有个 ReentrantLock 就是可重入锁。Redis 分布式锁如果要支持可重入，需要对客户端的 set 方法进行包装，使用线程的 Threadlocal 变量存储当前持有锁的计数。