序言
setnx、Redisson、RedLock 都可以实现分布式锁，从易到难得排序为：setnx < Redisson < RedLock。一般情况下，直接使用 Redisson 就可以啦，有很多逻辑框架的作者都已经考虑到了。
方案一：setnx
1.1、简单实现
下面的锁实现可以用在测试或者简单场景，但是它存在以下问题，使其不适合用在正式环境。
锁可能被误删： 在解锁操作中，如果一个线程的锁已经因为超时而被自动释放，然后又被其他线程获取到，这时原线程再来解锁就会误删其他线程的锁。**临界区代码不安全：**线程 A 还没有执行完临界区代码，锁就过期释放掉了。线程 B 此时又能获取到锁，进入临界区代码，导致了临界区代码非串行执行，带来了线程不安全的问题。
public class RedisLock {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
/**
* 加锁
*/
private boolean tryLock(String key) {
Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
/**
* 解锁
*/
private void unlock(String key) {
redisTemplate.delete(key);
}
}
1.2、使用 lua 脚本加锁、解锁
lua 脚本是原子的，不管写多少 lua 脚本代码，redis 都是通过一条命令去执行的。
下述代码使用了 lua 脚本进行加锁/解锁，保证了加锁和解锁的时候都是原子性的，是一种相对较好的 Redis 分布式锁的实现方式。
它支持获得锁的线程才能释放锁，如果线程 1 因为锁过期而丢掉了锁，然后线程 2 拿到了锁。此时线程 1 的业务代码执行完以后，也无法释放掉线程 2 的锁，解决了误删除的问题。
public class RedisLock {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public boolean tryLock(String lockKey, String lockValue, long expireTimeInSeconds) {
try {
//加锁成功返回 true，加锁失败返回 fasle。效果等同于 redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent
String luaScript = "if redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'NX', 'EX', ARGV[2]) then return 1 else return 0 end";
RedisScript
Long result = redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue, String.valueOf(expireTimeInSeconds));
return result != null && result == 1;
} catch (Exception e) {
// Handle exceptions
return false;
}
}
public void unlock(String lockKey, String lockValue) {
try {
//拿到锁的线程才可以释放锁，lockValue 可以设置为 uuid。
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
RedisScript
redisTemplate.execute(redisScript, Collections.singletonList(lockKey), lockValue);
} catch (Exception e) {
// Handle exceptions
}
}
}
方案二：Redisson
Redisson 是一个基于 Java 的客服端，通过 Redisson 我们可以快速安全的实现分布式锁。Redisson 框架具有可重入锁的支持、分布式锁的实现、锁的自动续期、红锁支持等多种特点，给我们开发过程中带来了极大的便利。
@Component
public class RedisLock {
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
/**
* lock(), 拿不到lock就不罢休，不然线程就一直block
*/
public RLock lock(String lockKey) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
lock.lock();
return lock;
}
/**
* leaseTime为加锁时间，单位为秒
*/
public RLock lock(String lockKey, long leaseTime) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
lock.lock(leaseTime, TimeUnit.SECONDS);
return null;
}
/**
* timeout为加锁时间，时间单位由unit确定
*/
public RLock lock(String lockKey, TimeUnit unit, long timeout) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
lock.lock(timeout, unit);
return lock;
}
/**
* @param lockKey 锁 key
* @param unit 单位
* @param waitTime 等待时间
* @param leaseTime 锁有效时间
* @return 加锁成功? true:成功 false: 失败
*/
public boolean tryLock(String lockKey, TimeUnit unit, long waitTime, long leaseTime) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
try {
return lock.tryLock(waitTime, leaseTime, unit);
} catch (InterruptedException e) {
return false;
}
}
/**
* unlock
*/
public void unlock(String lockKey) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
/**
* unlock
* @param lock 锁
*/
public void unlock(RLock lock) {
lock.unlock();
}
}
方案三：RedLock
RedLock 又叫做红锁，是 Redis 官方提出的一种分布式锁的算法，红锁的提出是为了解决集群部署中 Redis 锁相关的问题。
比如当线程 A 请求锁成功了，这时候从节点还没有复制锁。此时主节点挂掉了，从节点成为了主节点。线程 B 请求加锁，在原来的从节点(现在是主节点)上加锁成功。这时候就会出现线程安全问题。
下图是红锁的简易思路。红锁认为 (N / 2) + 1 个节点加锁成功后，那么就认为获取到了锁，通过这种算法减少线程安全问题。简单流程为:
顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间判断是否跳过该节点(N / 2) + 1 个节点加锁成功并且小于锁的有效期认定加锁成功
@Service
public class MyService {
private final RedissonClient redissonClient;
@Autowired
public MyService(RedissonClient redissonClient) {
this.redissonClient = redissonClient;
}
public void doSomething() {
RLock lock1 = redissonClient.getLock("lock1");
RLock lock2 = redissonClient.getLock("lock2");
RLock lock3 = redissonClient.getLock("lock3");
RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);
redLock.lock();
try {
// 业务逻辑
} finally {
redLock.unlock();
}
}
}
总结
自己玩或者测试的时候使用方案一的简单实现。单机版 Redis 使用方案二。Redis 集群使用方案三。
最后
我是 xiucai，一位后端开发工程师。
如果你对我感兴趣，请移步我的个人博客，进一步了解。
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