Redis实现分布式锁需要注意什么？【注意事项总结】-Redis-PHP中文网

Redis实现分布式锁需要注意什么？下面本篇文章就来给大家总结分享一些使用Redis作为分布式锁的注意点，希望对大家有所帮助！

Redis实现分布式锁需要注意什么？【注意事项总结】

Redis实现分布式锁

最近看分布式锁的过程中看到一篇不错的文章，特地的加工一番自己的理解：

Redis分布式锁实现的三个核心要素：

1.加锁

最简单的方法是使用setnx命令。key是锁的唯一标识，按业务来决定命名，value为当前线程的线程ID。【相关推荐：Redis视频教程】

比如想要给一种商品的秒杀活动加锁，可以给key命名为 “lock_sale_ID” 。而value设置成什么呢？我们可以姑且设置成1。加锁的伪代码如下：

setnx（key，1）当一个线程执行setnx返回1，说明key原本不存在，该线程成功得到了锁，当其他线程执行setnx返回0，说明key已经存在，该线程抢锁失败。

2.解锁

有加锁就得有解锁。当得到锁的线程执行完任务，需要释放锁，以便其他线程可以进入。释放锁的最简单方式是执行del指令，伪代码如下：

del（key）释放锁之后，其他线程就可以继续执行setnx命令来获得锁。

3.锁超时

锁超时是什么意思呢？如果一个得到锁的线程在执行任务的过程中挂掉，来不及显式地释放锁，这块资源将会永远被锁住，别的线程再也别想进来。

所以，setnx的key必须设置一个超时时间，以保证即使没有被显式释放，这把锁也要在一定时间后自动释放。setnx不支持超时参数，所以需要额外的指令，伪代码如下：

expire（key， 30）综合起来，我们分布式锁实现的第一版伪代码如下：

if（setnx（key，1） == 1）{
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()　　{　　}　　finally {
       del（key）
    }

}

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因为上面的伪代码中，存在着三个致命问题：

1. setnx和expire的非原子性

设想一个极端场景，当某线程执行setnx，成功得到了锁：

setnx刚执行成功，还未来得及执行expire指令，节点1 Duang的一声挂掉了。

if（setnx（key，1） == 1）{　　//此处挂掉了.....
    expire（key，30）
    try {
        do something ......
    }catch()
　　{
　　}
　　finally {
       del（key）
    }
 
}

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这样一来，这把锁就没有设置过期时间，变得“长生不老”，别的线程再也无法获得锁了。

怎么解决呢？setnx指令本身是不支持传入超时时间的，Redis 2.6.12以上版本为set指令增加了可选参数，伪代码如下：set（key，1，30，NX）,这样就可以取代setnx指令。

2. 超时后使用del 导致误删其他线程的锁

又是一个极端场景，假如某线程成功得到了锁，并且设置的超时时间是30秒。

如果某些原因导致线程A执行的很慢很慢，过了30秒都没执行完，这时候锁过期自动释放，线程B得到了锁。

随后，线程A执行完了任务，线程A接着执行del指令来释放锁。但这时候线程B还没执行完，线程A实际上删除的是线程B加的锁。

怎么避免这种情况呢？可以在del释放锁之前做一个判断，验证当前的锁是不是自己加的锁。

至于具体的实现，可以在加锁的时候把当前的线程ID当做value，并在删除之前验证key对应的value是不是自己线程的ID。

加锁：
String threadId = Thread.currentThread().getId()
set（key，threadId ，30，NX）
doSomething.....
 
解锁：
if（threadId .equals(redisClient.get(key))）{
    del(key)
}

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但是，这样做又隐含了一个新的问题，if判断和释放锁是两个独立操作，不是原子性。

我们都是追求极致的程序员，所以这一块要用Lua脚本来实现：

String luaScript = 'if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end';

redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));

这样一来，验证和删除过程就是原子操作了。

3. 出现并发的可能性

还是刚才第二点所描述的场景，虽然我们避免了线程A误删掉key的情况，但是同一时间有A，B两个线程在访问代码块，仍然是不完美的。

怎么办呢？我们可以让获得锁的线程开启一个守护线程，用来给快要过期的锁“续航”。

当过去了29秒，线程A还没执行完，这时候守护线程会执行expire指令，为这把锁“续命”20秒。守护线程从第29秒开始执行，每20秒执行一次。

当线程A执行完任务，会显式关掉守护线程。

另一种情况，如果节点1 忽然断电，由于线程A和守护线程在同一个进程，守护线程也会停下。这把锁到了超时的时候，没人给它续命，也就自动释放了。

memcache实现分布式锁

首页top 10, 由数据库加载到memcache缓存n分钟
微博中名人的content cache, 一旦不存在会大量请求不能命中并加载数据库
需要执行多个IO操作生成的数据存在cache中, 比如查询db多次
问题
在大并发的场合，当cache失效时，大量并发同时取不到cache，会同一瞬间去访问db并回设cache，可能会给系统带来潜在的超负荷风险。我们曾经在线上系统出现过类似故障。

解决方法

if (memcache.get(key) == null) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
 
sleep(50);
retry()；
}
}

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在load db之前先add一个mutex key, mutex key add成功之后再去做加载db, 如果add失败则sleep之后重试读取原cache数据。为了防止死锁，mutex key也需要设置过期时间。伪代码如下