分布式鎖常見的三種實現(xiàn)方式：

• 數(shù)據(jù)庫樂觀鎖；
• 基于Redis的分布式鎖；
• 基于ZooKeeper的分布式鎖。

Redis的分布式鎖

Redis要實現(xiàn)分布式鎖，以下條件應(yīng)該得到滿足

• 互斥性：在任意時刻，只有一個客戶端能持有鎖。
• 不能死鎖：客戶端在持有鎖的期間崩潰而沒有主動解鎖，也能保證后續(xù)其他客戶端能加鎖。
• 容錯性：只要大部分的Redis節(jié)點正常運行，客戶端就可以加鎖和解鎖。

實現(xiàn)

可以直接通過 set key value px milliseconds nx 命令實現(xiàn)加鎖， 通過Lua腳本實現(xiàn)解鎖。

//獲取鎖（unique_value可以是UUID等） SET resource_name unique_value NX PX 30000//釋放鎖（lua腳本中，一定要比較value，防止誤解鎖） if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del",KEYS[1]) elsereturn 0 end

代碼解釋

• set 命令要用 set key value px milliseconds nx，替代 setnx + expire 需要分兩次執(zhí)行命令的方式，保證了原子性
• value 要具有唯一性，可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成，用來標識這把鎖是屬于哪個請求加的，在解鎖的時候就可以有依據(jù)；
• 釋放鎖時要驗證 value 值，防止誤解鎖；
• 通過 Lua 腳本來避免 Check And Set 模型的并發(fā)問題，因為在釋放鎖的時候因為涉及到多個Redis操作 （利用了eval命令執(zhí)行Lua腳本的原子性）；

加鎖代碼分析

首先，set()加入了NX參數(shù)，可以保證如果已有key存在，則函數(shù)不會調(diào)用成功，也就是只有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由于我們對鎖設(shè)置了過期時間，即使鎖的持有者后續(xù)發(fā)生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因為到了過期時間而自動解鎖（即key被刪除），不會發(fā)生死鎖。最后，因為我們將value賦值為requestId，用來標識這把鎖是屬于哪個請求加的，那么在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。

解鎖代碼分析

將Lua代碼傳到j(luò)edis.eval()方法里，并使參數(shù)KEYS[1]賦值為lockKey，ARGV[1]賦值為requestId。在執(zhí)行的時候，首先會獲取鎖對應(yīng)的value值，檢查是否與requestId相等，如果相等則解鎖（刪除key）。

存在的風險

如果存儲鎖對應(yīng)key的那個節(jié)點掛了的話，就可能存在丟失鎖的風險，導(dǎo)致出現(xiàn)多個客戶端持有鎖的情況，這樣就不能實現(xiàn)資源的獨享了。

• 客戶端A從master獲取到鎖
• 在master將鎖同步到slave之前，master宕掉了（Redis的主從同步通常是異步的）。
  主從切換，slave節(jié)點被晉級為master節(jié)點
• 客戶端B取得了同一個資源被客戶端A已經(jīng)獲取到的另外一個鎖。導(dǎo)致存在同一時刻存不止一個線程獲取到鎖的情況。

redlock算法出現(xiàn)

這個場景是假設(shè)有一個 redis cluster，有 5 個 redis master 實例。然后執(zhí)行如下步驟獲取一把鎖：

獲取當前時間戳，單位是毫秒；

跟上面類似，輪流嘗試在每個 master 節(jié)點上創(chuàng)建鎖，過期時間較短，一般就幾十毫秒；

嘗試在大多數(shù)節(jié)點上建立一個鎖，比如 5 個節(jié)點就要求是 3 個節(jié)點 n / 2 + 1；

客戶端計算建立好鎖的時間，如果建立鎖的時間小于超時時間，就算建立成功了；

要是鎖建立失敗了，那么就依次之前建立過的鎖刪除；

只要別人建立了一把分布式鎖，你就得不斷輪詢?nèi)L試獲取鎖。

Redis 官方給出了以上兩種基于 Redis 實現(xiàn)分布式鎖的方法，詳細說明可以查看：

https://redis.io/topics/distlock 。

Redisson實現(xiàn)

Redisson是一個在Redis的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的Java駐內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格（In-Memory Data Grid）。它不僅提供了一系列的分布式的Java常用對象，還實現(xiàn)了可重入鎖（Reentrant Lock）、公平鎖（Fair Lock）、聯(lián)鎖（MultiLock）、 紅鎖（RedLock）、 讀寫鎖（ReadWriteLock）等，還提供了許多分布式服務(wù)。

Redisson提供了使用Redis的最簡單和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促進使用者對Redis的關(guān)注分離（Separation of Concern），從而讓使用者能夠?qū)⒕Ω械胤旁谔幚順I(yè)務(wù)邏輯上。

Redisson 分布式重入鎖用法

Redisson 支持單點模式、主從模式、哨兵模式、集群模式，這里以單點模式為例：

// 1.構(gòu)造redisson實現(xiàn)分布式鎖必要的Config Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:5379").setPassword("123456").setDatabase(0); // 2.構(gòu)造RedissonClient RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config); // 3.獲取鎖對象實例（無法保證是按線程的順序獲取到） RLock rLock = redissonClient.getLock(lockKey); try {/*** 4.嘗試獲取鎖* waitTimeout 嘗試獲取鎖的最大等待時間，超過這個值，則認為獲取鎖失敗* leaseTime 鎖的持有時間,超過這個時間鎖會自動失效（值應(yīng)設(shè)置為大于業(yè)務(wù)處理的時間，確保在鎖有效期內(nèi)業(yè)務(wù)能處理完）*/boolean res = rLock.tryLock((long)waitTimeout, (long)leaseTime, TimeUnit.SECONDS);if (res) {//成功獲得鎖，在這里處理業(yè)務(wù)} } catch (Exception e) {throw new RuntimeException("aquire lock fail"); }finally{//無論如何, 最后都要解鎖rLock.unlock(); }

加鎖流程圖

解鎖流程圖

我們可以看到，RedissonLock是可重入的，并且考慮了失敗重試，可以設(shè)置鎖的最大等待時間， 在實現(xiàn)上也做了一些優(yōu)化，減少了無效的鎖申請，提升了資源的利用率。

需要特別注意的是，RedissonLock 同樣沒有解決 節(jié)點掛掉的時候，存在丟失鎖的風險的問題。而現(xiàn)實情況是有一些場景無法容忍的，所以 Redisson 提供了實現(xiàn)了redlock算法的 RedissonRedLock，RedissonRedLock 真正解決了單點失敗的問題，代價是需要額外的為 RedissonRedLock 搭建Redis環(huán)境。

所以，如果業(yè)務(wù)場景可以容忍這種小概率的錯誤，則推薦使用 RedissonLock， 如果無法容忍，則推薦使用 RedissonRedLock。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【面试题】Redis中是如何实现分布式锁的的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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