使用redis的分散式鎖定，我們首先想到的可能是setNx指令。
if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {
jedis.expire(lockKey, timeout);
}容易，三下五除二，我們就可以把程式碼寫好。
這段程式碼確實可以加鎖成功，但你有沒有發現什麼問題？
加上鎖定運算和後面的設定逾時時間是分開的，並非原子運算。
如果鎖定成功，但無法設定逾時時間，則lockKey將永遠有效。假如在高並發場景中，有大量的lockKey加鎖成功了，但不會失效，有可能直接導致redis記憶體空間不足。
那麼，有沒有保證原子性的加鎖指令呢？
答案是：有，請看下面。
上面說到使用setNx指令加鎖操作和設定逾時時間是分開的，並非原子操作。
而在redis中還有set指令，該指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：鎖定的識別
requestId：請求id
NX：只有在鍵不存在時，才對鍵進行設定操作。
PX：設定鍵的過期時間為 millisecond 毫秒。
expireTime：過期時間
#set指令是原子操作，加上鎖定和設定超時時間，一個指令就能輕鬆搞定。
使用set指令加鎖，表面上看起來沒有問題。但如果仔細想想，加鎖之後，每次都要達到了超時時間才釋放鎖，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。
分散式鎖定更合理的用法是：
#手動加鎖
大致流程圖如下：
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);
}finally中釋放鎖定。換句話說就是：無論程式碼執行成功或失敗了，都需要釋放鎖定。
set指令加鎖時，除了使用lockKey鎖定標識，還多設定了一個參數：requestId，為什麼要需要記錄requestId呢？
偽代碼如下：
if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {
jedis.del(lockKey);
return true;
}
return false;換句話說就是：自己只能釋放自己加的鎖，不允許釋放別人加的鎖。這裡為什麼要用requestId，用userId不行嗎？ 如果使用userId，對請求而言並不唯一，有可能不同的請求會使用相同的userId。而requestId是全域唯一的，不存在加鎖和釋放鎖亂掉的情況。
此外，使用lua脚本，也能解决释放了别人的锁的问题：
if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end
lua脚本能保证查询锁是否存在和删除锁是原子操作，用它来释放锁效果更好一些。
说到lua脚本，其实加锁操作也建议使用lua脚本：
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]);这是redisson框架的加锁代码，写的不错，大家可以借鉴一下。
有趣，下面还有哪些好玩的东西？
上面的加锁方法看起来好像没有问题，但如果你仔细想想，如果有1万的请求同时去竞争那把锁，可能只有一个请求是成功的，其余的9999个请求都会失败。
在秒杀场景下，会有什么问题？
答：每1万个请求，有1个成功。再1万个请求，有1个成功。如此下去，直到库存不足。这就变成均匀分布的秒杀了，跟我们想象中的不一样。
如何解决这个问题呢？
此外，还有一种场景：
比如，有两个线程同时上传文件到sftp，上传文件前先要创建目录。假设两个线程需要创建的目录名都是当天的日期，比如：20210920，如果不做任何控制，直接并发的创建目录，第二个线程必然会失败。
这时候有些朋友可能会说：这还不容易，加一个redis分布式锁就能解决问题了，此外再判断一下，如果目录已经存在就不创建，只有目录不存在才需要创建。
伪代码如下：
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，但经不起仔细推敲。
来自灵魂的一问：第二个请求如果加锁失败了，接下来，是返回失败，还是返回成功呢？
主要流程图如下：
显然第二个请求，肯定是不能返回失败的，如果返回失败了，这个问题还是没有被解决。如果文件还没有上传成功，直接返回成功会有更大的问题。头疼，到底该如何解决呢？
答：使用自旋锁。
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;在规定的时间，比如500毫秒内，自旋不断尝试加锁（说白了，就是在死循环中，不断尝试加锁），如果成功则直接返回。如果失败，则休眠50毫秒，再发起新一轮的尝试。如果到了超时时间，还未加锁成功，则直接返回失败。
好吧，学到一招了，还有吗？
我们都知道redis分布式锁是互斥的。如果已经对一个key进行了加锁，并且该key对应的锁尚未失效，那么如果再次使用相同的key进行加锁，很可能会失败。
没错，大部分场景是没问题的。
为什么说是大部分场景呢？
因为还有这样的场景：
假设在某个请求中，需要获取一颗满足条件的菜单树或者分类树。我们以菜单为例，这就需要在接口中从根节点开始，递归遍历出所有满足条件的子节点，然后组装成一颗菜单树。
在后台系统中运营同学可以动态地添加、修改和删除菜单，因此需要注意菜单是可变的，不能一成不变。为了确保在并发情况下每次都可以获取到最新数据，可以使用Redis分布式锁。
加redis分布式锁的思路是对的。然而，随后出现了一个问题，即递归方法中进行多次递归遍历时，每次都需要获取同一把锁。当然，在递归的第一层可以成功加锁，但在第二、第三……第N层就会失败
递归方法中加锁的伪代码如下：
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);
}
}如果你直接这么用，看起来好像没有问题。但最终执行程序之后发现，等待你的结果只有一个：出现异常。
因为从根节点开始，第一层递归加锁成功，还没释放锁，就直接进入第二层递归。因为锁名为lockKey，并且值为requestId的锁已经存在，所以第二层递归大概率会加锁失败，然后返回到第一层。第一层接下来正常释放锁，然后整个递归方法直接返回了。
这下子，大家知道出现什么问题了吧？
没错，递归方法其实只执行了第一层递归就返回了，其他层递归由于加锁失败，根本没法执行。
那么这个问题该如何解决呢？
答：使用可重入锁。
我们以redisson框架为例，它的内部实现了可重入锁的功能。
古时候有句话说得好：为人不识陈近南，便称英雄也枉然。
我说：分布式锁不识redisson，便称好锁也枉然。哈哈哈，只是自娱自乐一下。
由此可见，redisson在redis分布式锁中的江湖地位很高。
伪代码如下：
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();
}
}上面的代码也许并不完美，这里只是给了一个大致的思路，如果大家有这方面需求的话，以上代码仅供参考。
接下来，聊聊redisson可重入锁的实现原理。
加锁主要是通过以下脚本实现的：
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]：锁名
ARGV[1]：过期时间
ARGV[2]：uuid + ":" + threadId，可认为是requestId
先判断如果锁名不存在，则加锁。
接下来，判断如果锁名和requestId值都存在，则使用hincrby命令给该锁名和requestId值计数，每次都加1。注意一下，这里就是重入锁的关键，锁重入一次值就加1。
如果锁名存在，但值不是requestId，则返回过期时间。
释放锁主要是通过以下脚本实现的：
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先判断如果锁名和requestId值不存在，则直接返回。
如果锁名和requestId值存在，则重入锁减1。
如果减1后，重入锁的value值还大于0，说明还有引用，则重试设置过期时间。
如果减1后，重入锁的value值还等于0，则可以删除锁，然后发消息通知等待线程抢锁。
再次强调一下，如果你们系统可以容忍数据暂时不一致，有些场景不加锁也行，我在这里只是举个例子，本节内容并不适用于所有场景。
如果有大量需要写入数据的业务场景，使用普通的redis分布式锁是没有问题的。
但如果有些业务场景，写入的操作比较少，反而有大量读取的操作。这样直接使用普通的redis分布式锁，会不会有点浪费性能？
我们都知道，锁的粒度越粗，多个线程抢锁时竞争就越激烈，造成多个线程锁等待的时间也就越长，性能也就越差。
所以，提升redis分布式锁性能的第一步，就是要把锁的粒度变细。
众所周知，加锁的目的是为了保证，在并发环境中读写数据的安全性，即不会出现数据错误或者不一致的情况。
在大多数实际业务场景中，通常读取数据的频率远高于写入数据的频率。而线程间的并发读操作是并不涉及并发安全问题，我们没有必要给读操作加互斥锁，只要保证读写、写写并发操作上锁是互斥的就行，这样可以提升系统的性能。
我们以redisson框架为例，它内部已经实现了读写锁的功能。
读锁的伪代码如下：
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.readLock();
try {
rLock.lock();
//业务操作
} catch (Exception e) {
log.error(e);
} finally {
rLock.unlock();
}写锁的伪代码如下：
RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("readWriteLock");
RLock rLock = readWriteLock.writeLock();
try {
rLock.lock();
//业务操作
} catch (InterruptedException e) {
log.error(e);
} finally {
rLock.unlock();
}将读锁和写锁分离的主要优点在于提高读取操作的性能，因为读取操作之间是共享的，而不存在互斥关系。而我们的实际业务场景中，绝大多数数据操作都是读操作。所以，如果提升了读操作的性能，也就会提升整个锁的性能。
下面总结一个读写锁的特点：
读与读是共享的，不互斥
读与写互斥
写与写互斥
此外，为了减小锁的粒度，比较常见的做法是将大锁：分段。
在java中ConcurrentHashMap，就是将数据分为16段，每一段都有单独的锁，并且处于不同锁段的数据互不干扰，以此来提升锁的性能。
放在实际业务场景中，我们可以这样做：
比如在秒杀扣库存的场景中，现在的库存中有2000个商品，用户可以秒杀。为了防止出现超卖的情况，通常情况下，可以对库存加锁。如果有1W的用户竞争同一把锁，显然系统吞吐量会非常低。
为了提升系统性能，我们可以将库存分段，比如：分为100段，这样每段就有20个商品可以参与秒杀。
在秒杀过程中，先通过哈希函数获取用户ID的哈希值，然后对100取模。模为1的用户访问第1段库存，模为2的用户访问第2段库存，模为3的用户访问第3段库存，后面以此类推，到最后模为100的用户访问第100段库存。
如此一来，在多线程环境中，可以大大的减少锁的冲突。以前多个线程只能同时竞争1把锁，尤其在秒杀的场景中，竞争太激烈了，简直可以用惨绝人寰来形容，其后果是导致绝大数线程在锁等待。由于多个线程同时竞争100把锁，等待线程数量减少，因此系统吞吐量提高了。
分段锁虽然能提高系统性能，但也会增加系统复杂度，需要注意。因为它需要引入额外的路由算法，跨段统计等功能。我们在实际业务场景中，需要综合考虑，不是说一定要将锁分段。
我在前面提到过，如果线程A加锁成功了，但是由于业务功能耗时时间很长，超过了设置的超时时间，这时候redis会自动释放线程A加的锁。
有些朋友可能会说：到了超时时间，锁被释放了就释放了呗，对功能又没啥影响。
答：错，错，错。对功能其实有影响。
我们通常会对关键资源进行加锁，以避免在访问时产生数据异常。比如：线程A在修改数据C的值，线程B也在修改数据C的值，如果不做控制，在并发情况下，数据C的值会出问题。
为了保证某个方法，或者段代码的互斥性，即如果线程A执行了某段代码，是不允许其他线程在某一时刻同时执行的，我们可以用synchronized关键字加锁。
但这种锁有很大的局限性，只能保证单个节点的互斥性。如果需要在多个节点中保持互斥性，就需要用redis分布式锁。
做了这么多铺垫，现在回到正题。
假设线程A加redis分布式锁的代码，包含代码1和代码2两段代码。
由于该线程要执行的业务操作非常耗时，程序在执行完代码1的时，已经到了设置的超时时间，redis自动释放了锁。而代码2还没来得及执行。
此时，代码2相当于裸奔的状态，无法保证互斥性。当多个线程访问同一临界资源时，如果存在并发访问，可能会导致数据异常。（PS：我说的访问临界资源，不单单指读取，还包含写入）
那么，如何解决这个问题呢？
答：如果达到了超时时间，但业务代码还没执行完，需要给锁自动续期。
我们可以使用TimerTask类，来实现自动续期的功能：
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {
@Override
public void run(Timeout timeout) throws Exception {
//自动续期逻辑
}
}, 10000, TimeUnit.MILLISECONDS);获取锁之后，自动开启一个定时任务，每隔10秒钟，自动刷新一次过期时间。这种机制在redisson框架中，有个比较霸气的名字：watch dog，即传说中的看门狗。
当然自动续期功能，我们还是优先推荐使用lua脚本实现，比如：
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return 1; end; return 0;
需要注意的地方是：在实现自动续期功能时，还需要设置一个总的过期时间，可以跟redisson保持一致，设置成30秒。自动续期将在总的过期时间到达后停止，即使业务代码未完成执行。
实现自动续期的功能需要在获得锁之后开启一个定时任务，每隔10秒检查一次锁是否存在，如果存在则更新过期时间。如果续期3次，也就是30秒之后，业务方法还是没有执行完，就不再续期了。
上面花了这么多篇幅介绍的内容，对单个redis实例是没有问题的。
but，如果redis存在多个实例。当使用主从复制或哨兵模式，并且基于Redis分布式锁功能进行操作时，可能会遇到问题。
具体是什么问题？
假定当前Redis采用主从复制模式，具有一个主节点和三个从节点。master节点负责写数据，slave节点负责读数据。
本来是和谐共处，相安无事的。在Redis中，加锁操作是在主节点上执行的，加锁成功后，会异步将锁同步到所有从节点。
突然有一天，master节点由于某些不可逆的原因，挂掉了。
这样需要找一个slave升级为新的master节点，假如slave1被选举出来了。
如果有个锁A比较悲催，刚加锁成功master就挂了，还没来得及同步到slave1。
这样会导致新master节点中的锁A丢失了。后面，如果有新的线程，使用锁A加锁，依然可以成功，分布式锁失效了。
那么，如何解决这个问题呢？
答：redisson框架为了解决这个问题，提供了一个专门的类：RedissonRedLock，使用了Redlock算法。
RedissonRedLock解决问题的思路如下：
需要搭建几套相互独立的redis环境，假如我们在这里搭建了5套。
每套环境都有一个redisson node节点。
多個redisson node節點組成了RedissonRedLock。
環境包含：單機、主從、哨兵和叢集模式，可以是一種或多種混合。
在這裡我們以主從為例，架構圖如下：
RedissonRedLock加鎖過程如下：
取得所有的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個節點加鎖成功了，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，大於等於設定的最大等待時間，則直接傳回失敗。
從上面可以看出，使用Redlock演算法，確實能解決多實例場景中，假如master節點掛了，導致分散式鎖定失效的問題。
但也引出了一些新問題，例如：
#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，增加了額外的時間成本，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。
在分散式環境中，CAP是繞不過去的。
CAP指的是在一個分散式系統中：
一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分區容錯性（Partition tolerance）
這三個要素最多只能同時實現兩點，不可能三者兼顧。
如果你的實際業務場景，更需要的是保證資料一致性。那請使用CP類型的分散式鎖，例如：zookeeper，它是基於磁碟的，效能可能沒那麼好，但資料一般不會丟。
如果你的實際業務場景，更需要的是保證資料高可用性。建議使用基於記憶體的分散式鎖，如Redis中的AP類型鎖，雖然其效能較好，但存在一定遺失資料的風險。
以上是redis分散式鎖的坑有哪些的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
