本篇文章給大家?guī)砹岁P于Redis中的相關知識，其中主要介紹了分布式鎖的相關問題，我們通常說的線程調(diào)用加鎖和釋放鎖的操作，實際上，一個線程調(diào)用加鎖操作，其實就是檢查鎖變量值是否為0，希望對大家有幫助。

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單機上的鎖和分布式鎖的聯(lián)系與區(qū)別

我們先來看下單機上的鎖。

對于在單機上運行的多線程程序來說，鎖本身可以用一個變量表示。

• 變量值為 0 時，表示沒有線程獲取鎖；
• 變量值為 1 時，表示已經(jīng)有線程獲取到鎖了。

我們通常說的線程調(diào)用加鎖和釋放鎖的操作，實際上，一個線程調(diào)用加鎖操作，其實就是檢查鎖變量值是否為 0。如果是 0，就把鎖的變量值設置為 1，表示獲取到鎖，如果不是 0，就返回錯誤信息，表示加鎖失敗，已經(jīng)有別的線程獲取到鎖了。而一個線程調(diào)用釋放鎖操作，其實就是將鎖變量的值置為 0，以便其它線程可以來獲取鎖。
我用一段代碼來展示下加鎖和釋放鎖的操作，其中，lock 為鎖變量。

acquire_lock(){   if lock == 0      lock = 1      return 1   else      return 0 }  release_lock(){   lock = 0   return 1 }

和單機上的鎖類似，分布式鎖同樣可以用一個變量來實現(xiàn)?？蛻舳思渔i和釋放鎖的操作邏輯，也和單機上的加鎖和釋放鎖操作邏輯一致：加鎖時同樣需要判斷鎖變量的值，根據(jù)鎖變量值來判斷能否加鎖成功；釋放鎖時需要把鎖變量值設置為 0，表明客戶端不再持有鎖。
但是，和線程在單機上操作鎖不同的是，在分布式場景下，鎖變量需要由一個共享存儲系統(tǒng)來維護，只有這樣，多個客戶端才可以通過訪問共享存儲系統(tǒng)來訪問鎖變量。相應的，加鎖和釋放鎖的操作就變成了讀取、判斷和設置共享存儲系統(tǒng)中的鎖變量值。

這樣一來，我們就可以得出實現(xiàn)分布式鎖的兩個要求。

要求一：分布式鎖的加鎖和釋放鎖的過程，涉及多個操作。所以，在實現(xiàn)分布式鎖時，我們需要保證這些鎖操作的原子性；
要求二：共享存儲系統(tǒng)保存了鎖變量，如果共享存儲系統(tǒng)發(fā)生故障或宕機，那么客戶端也就無法進行鎖操作了。在實現(xiàn)分布式鎖時，我們需要考慮保證共享存儲系統(tǒng)的可靠性，進而保證鎖的可靠性。

好了，知道了具體的要求，接下來，我們就來學習下 Redis 是怎么實現(xiàn)分布式鎖的。

其實，我們既可以基于單個 Redis 節(jié)點來實現(xiàn)，也可以使用多個 Redis 節(jié)點實現(xiàn)。在這兩種情況下，鎖的可靠性是不一樣的。我們先來看基于單個 Redis 節(jié)點的實現(xiàn)方法。

基于單個 Redis 節(jié)點實現(xiàn)分布式鎖
作為分布式鎖實現(xiàn)過程中的共享存儲系統(tǒng)，Redis 可以使用鍵值對來保存鎖變量，再接收和處理不同客戶端發(fā)送的加鎖和釋放鎖的操作請求。那么，鍵值對的鍵和值具體是怎么定的呢？
我們要賦予鎖變量一個變量名，把這個變量名作為鍵值對的鍵，而鎖變量的值，則是鍵值對的值，這樣一來，Redis 就能保存鎖變量了，客戶端也就可以通過 Redis 的命令操作來實現(xiàn)鎖操作。
為了幫助你理解，我畫了一張圖片，它展示 Redis 使用鍵值對保存鎖變量，以及兩個客戶端同時請求加鎖的操作過程。

可以看到，Redis 可以使用一個鍵值對 lock_key:0 來保存鎖變量，其中，鍵是 lock_key，也是鎖變量的名稱，鎖變量的初始值是 0。

我們再來分析下加鎖操作。

在圖中，客戶端 A 和 C 同時請求加鎖。因為 Redis 使用單線程處理請求，所以，即使客戶端 A 和 C 同時把加鎖請求發(fā)給了 Redis，Redis 也會串行處理它們的請求。

我們假設 Redis 先處理客戶端 A 的請求，讀取 lock_key 的值，發(fā)現(xiàn) lock_key 為 0，所以，Redis 就把 lock_key 的 value 置為 1，表示已經(jīng)加鎖了。緊接著，Redis 處理客戶端 C 的請求，此時，Redis 會發(fā)現(xiàn) lock_key 的值已經(jīng)為 1 了，所以就返回加鎖失敗的信息。

剛剛說的是加鎖的操作，那釋放鎖該怎么操作呢？其實，釋放鎖就是直接把鎖變量值設置為 0。

我還是借助一張圖片來解釋一下。這張圖片展示了客戶端 A 請求釋放鎖的過程。當客戶端 A 持有鎖時，鎖變量 lock_key 的值為 1?？蛻舳?A 執(zhí)行釋放鎖操作后，Redis 將 lock_key 的值置為 0，表明已經(jīng)沒有客戶端持有鎖了。

因為加鎖包含了三個操作（讀取鎖變量、判斷鎖變量值以及把鎖變量值設置為 1），而這三個操作在執(zhí)行時需要保證原子性。那怎么保證原子性呢？

要想保證操作的原子性，有兩種通用的方法，分別是使用 Redis 的單命令操作和使用 Lua 腳本。那么，在分布式加鎖場景下，該怎么應用這兩個方法呢？

我們先來看下，Redis 可以用哪些單命令操作實現(xiàn)加鎖操作。

首先是 SETNX 命令，它用于設置鍵值對的值。具體來說，就是這個命令在執(zhí)行時會判斷鍵值對是否存在，如果不存在，就設置鍵值對的值，如果存在，就不做任何設置。

舉個例子，如果執(zhí)行下面的命令時，key 不存在，那么 key 會被創(chuàng)建，并且值會被設置為 value；如果 key 已經(jīng)存在，SETNX 不做任何賦值操作。

SETNX key value

對于釋放鎖操作來說，我們可以在執(zhí)行完業(yè)務邏輯后，使用 DEL 命令刪除鎖變量。不過，你不用擔心鎖變量被刪除后，其他客戶端無法請求加鎖了。因為 SETNX 命令在執(zhí)行時，如果要設置的鍵值對（也就是鎖變量）不存在，SETNX 命令會先創(chuàng)建鍵值對，然后設置它的值。所以，釋放鎖之后，再有客戶端請求加鎖時，SETNX 命令會創(chuàng)建保存鎖變量的鍵值對，并設置鎖變量的值，完成加鎖。
總結來說，我們就可以用 SETNX 和 DEL 命令組合來實現(xiàn)加鎖和釋放鎖操作。下面的偽代碼示例顯示了鎖操作的過程，你可以看下。

// 加鎖 SETNX lock_key 1 // 業(yè)務邏輯 DO THINGS // 釋放鎖 DEL lock_key

不過，使用 SETNX 和 DEL 命令組合實現(xiàn)分布鎖，存在兩個潛在的風險。

第一個風險是，假如某個客戶端在執(zhí)行了 SETNX 命令、加鎖之后，緊接著卻在操作共享數(shù)據(jù)時發(fā)生了異常，結果一直沒有執(zhí)行最后的 DEL 命令釋放鎖。因此，鎖就一直被這個客戶端持有，其它客戶端無法拿到鎖，也無法訪問共享數(shù)據(jù)和執(zhí)行后續(xù)操作，這會給業(yè)務應用帶來影響。
針對這個問題，一個有效的解決方法是，給鎖變量設置一個過期時間。這樣一來，即使持有鎖的客戶端發(fā)生了異常，無法主動地釋放鎖，Redis 也會根據(jù)鎖變量的過期時間，在鎖變量過期后，把它刪除。其它客戶端在鎖變量過期后，就可以重新請求加鎖，這就不會出現(xiàn)無法加鎖的問題了。

我們再來看第二個風險。如果客戶端 A 執(zhí)行了 SETNX 命令加鎖后，假設客戶端 B 執(zhí)行了 DEL 命令釋放鎖，此時，客戶端 A 的鎖就被誤釋放了。如果客戶端 C 正好也在申請加鎖，就可以成功獲得鎖，進而開始操作共享數(shù)據(jù)。這樣一來，客戶端 A 和 C 同時在對共享數(shù)據(jù)進行操作，數(shù)據(jù)就會被修改錯誤，這也是業(yè)務層不能接受的。
為了應對這個問題，我們需要能區(qū)分來自不同客戶端的鎖操作，具體咋做呢？其實，我們可以在鎖變量的值上想想辦法。
在使用 SETNX 命令進行加鎖的方法中，我們通過把鎖變量值設置為 1 或 0，表示是否加鎖成功。1 和 0 只有兩種狀態(tài)，無法表示究竟是哪個客戶端進行的鎖操作。所以，我們在加鎖操作時，可以讓每個客戶端給鎖變量設置一個唯一值，這里的唯一值就可以用來標識當前操作的客戶端。在釋放鎖操作時，客戶端需要判斷，當前鎖變量的值是否和自己的唯一標識相等，只有在相等的情況下，才能釋放鎖。這樣一來，就不會出現(xiàn)誤釋放鎖的問題了。

知道了解決方案，那么，在 Redis 中，具體是怎么實現(xiàn)的呢？我們再來了解下。
在查看具體的代碼前，我要先帶你學習下 Redis 的 SET 命令。

我們剛剛在說 SETNX 命令的時候提到，對于不存在的鍵值對，它會先創(chuàng)建再設置值（也就是“不存在即設置”），為了能達到和 SETNX 命令一樣的效果，Redis 給 SET 命令提供了類似的選項 NX，用來實現(xiàn)“不存在即設置”。如果使用了 NX 選項，SET 命令只有在鍵值對不存在時，才會進行設置，否則不做賦值操作。此外，SET 命令在執(zhí)行時還可以帶上 EX 或 PX 選項，用來設置鍵值對的過期時間。

舉個例子，執(zhí)行下面的命令時，只有 key 不存在時，SET 才會創(chuàng)建 key，并對 key 進行賦值。另外，key 的存活時間由 seconds 或者 milliseconds 選項值來決定。

SET key value [EX seconds | PX milliseconds]  [NX]

有了 SET 命令的 NX 和 EX/PX 選項后，我們就可以用下面的命令來實現(xiàn)加鎖操作了。
// 加鎖, unique_value作為客戶端唯一性的標識

SET lock_key unique_value NX PX 10000

其中，unique_value 是客戶端的唯一標識，可以用一個隨機生成的字符串來表示，PX 10000 則表示 lock_key 會在 10s 后過期，以免客戶端在這期間發(fā)生異常而無法釋放鎖。

因為在加鎖操作中，每個客戶端都使用了一個唯一標識，所以在釋放鎖操作時，我們需要判斷鎖變量的值，是否等于執(zhí)行釋放鎖操作的客戶端的唯一標識，如下所示：
//釋放鎖 比較unique_value是否相等，避免誤釋放

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

這是使用 Lua 腳本（unlock.script）實現(xiàn)的釋放鎖操作的偽代碼，其中，KEYS[1]表示 lock_key，ARGV[1]是當前客戶端的唯一標識，這兩個值都是我們在執(zhí)行 Lua 腳本時作為參數(shù)傳入的。

最后，我們執(zhí)行下面的命令，就可以完成鎖釋放操作了。

redis-cli  --eval  unlock.script lock_key , unique_value

你可能也注意到了，在釋放鎖操作中，我們使用了 Lua 腳本，這是因為，釋放鎖操作的邏輯也包含了讀取鎖變量、判斷值、刪除鎖變量的多個操作，而 Redis 在執(zhí)行 Lua 腳本時，可以以原子性的方式執(zhí)行，從而保證了鎖釋放操作的原子性。

好了，到這里，你了解了如何使用 SET 命令和 Lua 腳本在 Redis 單節(jié)點上實現(xiàn)分布式鎖。但是，我們現(xiàn)在只用了一個 Redis 實例來保存鎖變量，如果這個 Redis 實例發(fā)生故障宕機了，那么鎖變量就沒有了。此時，客戶端也無法進行鎖操作了，這就會影響到業(yè)務的正常執(zhí)行。所以，我們在實現(xiàn)分布式鎖時，還需要保證鎖的可靠性。那怎么提高呢？這就要提到基于多個 Redis 節(jié)點實現(xiàn)分布式鎖的方式了。

基于多個 Redis 節(jié)點實現(xiàn)高可靠的分布式鎖
當我們要實現(xiàn)高可靠的分布式鎖時，就不能只依賴單個的命令操作了，我們需要按照一定的步驟和規(guī)則進行加解鎖操作，否則，就可能會出現(xiàn)鎖無法工作的情況。“一定的步驟和規(guī)則”是指啥呢？其實就是分布式鎖的算法。

為了避免 Redis 實例故障而導致的鎖無法工作的問題，Redis 的開發(fā)者 Antirez 提出了分布式鎖算法 Redlock。

Redlock 算法的基本思路，是讓客戶端和多個獨立的 Redis 實例依次請求加鎖，如果客戶端能夠和半數(shù)以上的實例成功地完成加鎖操作，那么我們就認為，客戶端成功地獲得分布式鎖了，否則加鎖失敗。這樣一來，即使有單個 Redis 實例發(fā)生故障，因為鎖變量在其它實例上也有保存，所以，客戶端仍然可以正常地進行鎖操作，鎖變量并不會丟失。

我們來具體看下 Redlock 算法的執(zhí)行步驟。Redlock 算法的實現(xiàn)需要有 N 個獨立的 Redis 實例。接下來，我們可以分成 3 步來完成加鎖操作。

第一步是，客戶端獲取當前時間。
第二步是，客戶端按順序依次向 N 個 Redis 實例執(zhí)行加鎖操作。

這里的加鎖操作和在單實例上執(zhí)行的加鎖操作一樣，使用 SET 命令，帶上 NX，EX/PX 選項，以及帶上客戶端的唯一標識。當然，如果某個 Redis 實例發(fā)生故障了，為了保證在這種情況下，Redlock 算法能夠繼續(xù)運行，我們需要給加鎖操作設置一個超時時間。

如果客戶端在和一個 Redis 實例請求加鎖時，一直到超時都沒有成功，那么此時，客戶端會和下一個 Redis 實例繼續(xù)請求加鎖。加鎖操作的超時時間需要遠遠地小于鎖的有效時間，一般也就是設置為幾十毫秒。

第三步是，一旦客戶端完成了和所有 Redis 實例的加鎖操作，客戶端就要計算整個加鎖過程的總耗時。

客戶端只有在滿足下面的這兩個條件時，才能認為是加鎖成功。

• 條件一：客戶端從超過半數(shù)（大于等于 N/2+1）的 Redis 實例上成功獲取到了鎖；
• 條件二：客戶端獲取鎖的總耗時沒有超過鎖的有效時間。

在滿足了這兩個條件后，我們需要重新計算這把鎖的有效時間，計算的結果是鎖的最初有效時間減去客戶端為獲取鎖的總耗時。如果鎖的有效時間已經(jīng)來不及完成共享數(shù)據(jù)的操作了，我們可以釋放鎖，以免出現(xiàn)還沒完成數(shù)據(jù)操作，鎖就過期了的情況。

當然，如果客戶端在和所有實例執(zhí)行完加鎖操作后，沒能同時滿足這兩個條件，那么，客戶端向所有 Redis 節(jié)點發(fā)起釋放鎖的操作。

在 Redlock 算法中，釋放鎖的操作和在單實例上釋放鎖的操作一樣，只要執(zhí)行釋放鎖的 Lua 腳本就可以了。這樣一來，只要 N 個 Redis 實例中的半數(shù)以上實例能正常工作，就能保證分布式鎖的正常工作了。

所以，在實際的業(yè)務應用中，如果你想要提升分布式鎖的可靠性，就可以通過 Redlock 算法來實現(xiàn)。

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