redis|聊聊redis分布式锁的8大坑
前言 在分布式系统中，由于redis分布式锁相对于更简单和高效，成为了分布式锁的首先，被用到了很多业务场景当中。
尤其是分布式配置中心：apollo、nocos等的出现，让zookeeper的地位越来越低了。zookeeper分布式锁复杂度更高，想把它使用好并不容易。
所以我们还是好好使用redis分布式锁吧。
不是说用了redis分布式锁，就可以高枕无忧了，如果没有用好，也会引来一些意想不到的麻烦。
今天我们重点聊聊redis分布式锁的一些坑，给有需要的朋友一个参考。
文章图片
最近无意间获得一份BAT大厂大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，越来越觉得算法没有想象中那么难了。
BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软
1 非原子操作 使用redis的分布式锁，我们首先想到的可能是setNx命令。
if (jedis.setnx(lockKey, val) == 1) {jedis.expire(lockKey, timeout);
}
容易，三下五除二，就可以把代码写好。
这段代码确实可以加锁成功，但你有没有发现什么问题？
加锁操作和后面的设置超时时间是分开的，并非原子操作。假如加锁成功，但是设置超时时间失败了，该lockKey就变成永不失效。假如在高并发场景中，有大量的lockKey加锁成功了，但不会失效，有可能直接导致redis内存空间不足。
那么，有没有保证原子性的加锁命令呢？
答案是：有，请看下面。
2 忘了释放锁 上面说到使用
setNx命令加锁操作和设置超时时间是分开的，并非原子操作。而在redis中还有
set命令，该命令可以指定多个参数。String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {return true;
}
return false;
其中：
lockKey：锁的标识requestId：请求idNX：只在键不存在时，才对键进行设置操作。PX：设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。expireTime：过期时间
set命令是原子操作，加锁和设置超时时间，一个命令就能轻松搞定。nice
使用
set命令加锁，表面上看起来没有问题。但如果仔细想想，加锁之后，每次都要达到了超时时间才释放锁，会不会有点不合理？加锁后，如果不及时释放锁，会有很多问题。分布式锁更合理的用法是：
- 手动加锁
- 业务操作
- 手动释放锁
- 如果手动释放锁失败了，则达到超时时间，redis会自动释放锁。
文章图片
那么问题来了，如何释放锁呢？
try{String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
if ("OK".equals(result)) {return true;
}
return false;
} finally {unlock(lockKey);
}
需要捕获业务代码的异常，然后在
finally中释放锁。换句话说就是：无论代码执行成功或失败了，都需要释放锁。此时，有些朋友可能会问：假如刚好在释放锁的时候，系统被重启了，或者网络断线了，或者机房断点了，不也会导致释放锁失败？
这是一个好问题，因为这种小概率问题确实存在。
但还记得前面我们给锁设置过超时时间吗？即使出现异常情况造成释放锁失败，但到了我们设定的超时时间，锁还是会被redis自动释放。
但只在finally中释放锁，就够了吗？
3 释放了别人的锁 做人要厚道，先回答上面的问题：只在finally中释放锁，当然是不够的，因为释放锁的姿势，还是不对。
哪里不对？
答：在多线程场景中，可能会出现释放了别人的锁的情况。
有些朋友可能会反驳：假设在多线程场景中，线程A获取到了锁，如果线程A没有释放锁，线程B是获取不到锁的，何来释放了别人锁之说？
答：假如线程A和线程B，都使用lockKey加锁。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lockKey锁。此时，线程B就能给lockKey加锁成功了，接下来执行它的业务操作。恰好这个时候，线程A执行完了业务功能，释放了锁lockKey。这不就出问题了，线程B的锁，被线程A释放了。
我想这个时候，线程B肯定哭晕在厕所里，并且嘴里还振振有词。
那么，如何解决这个问题呢？
不知道你们注意到没？在使用
set命令加锁时，除了使用lockKey锁标识，还多设置了一个参数：requestId，为什么要需要记录requestId呢？【redis|聊聊redis分布式锁的8大坑】答：requestId是在释放锁的时候用的。
if (jedis.get(lockKey).equals(requestId)) {jedis.del(lockKey);
return true;
}
return false;
在释放锁的时候，先获取到该锁的值（之前设置值就是requestId），然后判断跟之前设置的值是否相同，如果相同才允许删除锁，返回成功。如果不同，则直接返回失败。
换句话说就是：自己只能释放自己加的锁，不允许释放别人加的锁。这里为什么要用requestId，用userId不行吗？
答：如果用userId的话，对于请求来说并不唯一，多个不同的请求，可能使用同一个userId。而requestId是全局唯一的，不存在加锁和释放锁乱掉的情况。
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。
4 大量失败请求 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，如果不做如何控制，这样直接并发的创建，第二个线程会失败。
有同学会说：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;
答：只是加redis分布式锁是不够的，因为第二个请求如果加锁失败了，接下来，是返回失败呢？还是返回成功呢？
文章图片
显然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。
5 锁重入问题 我们都知道redis分布式锁是互斥的。如果我们对某个key加锁了，如果该key对应的锁还没失效，再用相同key去加锁，大概率会失败。
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。
需要注意的是菜单不是一成不变的，在后台系统中运营同学可以动态添加、修改和删除菜单。为了保证在并发的情况下，每次都可能获取最新的数据，这里可以加redis分布式锁。
加redis分布式锁的思路是对的。但接下来问题来了，在递归方法中递归遍历多次，每次都是加的同一把锁。递归第一层当然是可以加锁成功的，但递归第二层、第三层…第N层，不就会加锁失败了？
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，还没释放说，就直接进入第二层递归。因为requestId作为key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，可以参数一下。
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。
- 然后判断判断如果锁名和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，锁重入一次就加1。
- 如果锁名存在，但值不是requestId，则返回过期时间。
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，则时间返回。
- 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，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。6 锁竞争问题 如果有大量写入的场景，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。直接使用普通的redis分布式锁，性能会不会不太好？
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。
6.1 读写锁
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。
但在绝大多数实际业务场景中，一般是读数据的频率远远大于写数据。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();
}
将读锁和写锁分开，最大的好处是提升读操作的性能，因为读和读之间是共享的，不存在互斥性。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。
在秒杀的过程中，先把用户id获取hash值，然后除以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。
文章图片
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。现在多个线程同时竞争100把锁，等待的线程变少了，从而系统吞吐量也就提升了。
需要注意的地方是：将锁分段虽说可以提升系统的性能，但它也会让系统的复杂度提升不少。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。7 锁超时问题 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。
通常我们加锁的目的是：为了防止访问临界资源时，出现数据异常的情况。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。
文章图片
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。
文章图片
此时，代码2相当于裸奔的状态，无法保证互斥性。假如它里面访问了临界资源，并且其他线程也访问了该资源，可能就会出现数据异常的情况。（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。如果业务代码到了这个总的过期时间，还没有执行完，就不再自动续期了。
自动续期的功能是获取锁之后开启一个定时任务，每隔10秒判断一下锁是否存在，如果存在，则刷新过期时间。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。8 主从复制的问题 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。比如：做了主从，或者使用了哨兵模式，基于redis的分布式锁的功能，就会出现问题。
具体是什么问题？
假设redis现在用的主从模式，1个master节点，3个slave节点。master节点负责写数据，slave节点负责读数据。
文章图片
本来是和谐共处，相安无事的。redis加锁操作，都在master上进行，加锁成功后，再异步同步给所有的slave。
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。
文章图片
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，如果解决这个问题呢？
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3套。
- 每套环境都有一个redisson node节点。
- 多个redisson node节点组成了RedissonRedLock。
- 环境包含：单机、主从、哨兵和集群模式，可以是一种或者多种混合。
文章图片
RedissonRedLock加锁过程如下：
- 循环向所有的redisson node节点加锁，假设节点数为N，例子中N等于5。
- 如果在N个节点当中，有N/2 + 1个节点加锁成功了，那么整个RedissonRedLock加锁是成功的。
- 如果在N个节点当中，小于N/2 + 1个节点加锁成功，那么整个RedissonRedLock加锁是失败的。
- 如果中途发现各个节点加锁的总耗时，大于等于设置的最大等待时间，则直接返回失败。
但也引出了一些新问题，比如：
- 需要额外搭建多套环境，申请更多的资源，需要评估一下，经费是否充足。
- 如果有N个redisson node节点，需要加锁N次，最少也需要加锁N/2+1次，才知道redlock加锁是否成功。显然，增加了额外的时间成本，有点得不偿失。
最近无意间获得一份BAT大厂大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，越来越觉得算法没有想象中那么难了。
BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软
在分布式环境中，CAP是绕不过去的。
CAP指的是在一个分布式系统中：
- 一致性（Consistency）
- 可用性（Availability）
- 分区容错性（Partition tolerance）
这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据一致性。那么请使用CP类型的分布式锁，比如：zookeeper，它是基于磁盘的，性能可能没那么好，但数据一般不会丢。
如果你的实际业务场景，更需要的是保证数据高可用性。那么请使用AP类型的分布式锁，比如：redis，它是基于内存的，性能比较好，但有丢失数据的风险。
其实，在我们绝大多数分布式业务场景中，使用redis分布式锁就够了，真的别太较真。因为数据不一致问题，可以通过最终一致性方案解决。但如果系统不可用了，对用户来说是暴击。
推荐阅读
- 深入浅出谈一下有关分布式消息技术（Kafka）
- 想聊聊SA，聊聊手帐，也想和你们分享自己
- springboot使用redis缓存
- (1)redis集群原理及搭建与使用(1)
- KubeDL HostNetwork（加速分布式训练通信效率）
- springboot结合redis实现搜索栏热搜功能及文字过滤
- Redis——发布订阅/消息队列
- redis|redis 常见问题一
- 世外小学惨案后，和孩子聊聊世界的“复杂”
- 实操Redission|实操Redission 分布式服务