redis分布式锁

背景
在很多互联网产品应用中，有些场景需要加锁处理，比如：秒杀，全局递增ID，楼层生成等等。大部分的解决方案是基于DB实现的，Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便实现分布式锁机制。

Redis命令介绍
使用Redis实现分布式锁，有两个重要函数需要介绍

SETNX命令（SET if Not eXists）
语法：
SETNX key value
功能：
当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value ，并返回1；若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作，并返回0。

GETSET命令
语法：
GETSET key value
功能：
将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值 (old value)，当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误，当key不存在时，返回nil。

GET命令
语法：
GET key
功能：
返回 key 所关联的字符串值，如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。

DEL命令
语法：
DEL key [KEY …]
功能：
删除给定的一个或多个 key ,不存在的 key 会被忽略。

兵贵精，不在多。分布式锁，我们就依靠这四个命令。但在具体实现，还有很多细节，需要仔细斟酌，因为在分布式并发多进程中，任何一点出现差错，都会导致死锁，hold住所有进程。

加锁实现

SETNX 可以直接加锁操作，比如说对某个关键词foo加锁，客户端可以尝试
SETNX foo.lock <current unix time>

如果返回1，表示客户端已经获取锁，可以往下操作，操作完成后，通过
DEL foo.lock

命令来释放锁。
如果返回0，说明foo已经被其他客户端上锁，如果锁是非堵塞的，可以选择返回调用。如果是堵塞调用调用，就需要进入以下个重试循环，直至成功获得锁或者重试超时。理想是美好的，现实是残酷的。仅仅使用SETNX加锁带有竞争条件的，在某些特定的情况会造成死锁错误。

处理死锁

在上面的处理方式中，如果获取锁的客户端端执行时间过长，进程被kill掉，或者因为其他异常崩溃，导致无法释放锁，就会造成死锁。所以，需要对加锁要做时效性检测。因此，我们在加锁时，把当前时间戳作为value存入此锁中，通过当前时间戳和Redis中的时间戳进行对比，如果超过一定差值，认为锁已经时效，防止锁无限期的锁下去，但是，在大并发情况，如果同时检测锁失效，并简单粗暴的删除死锁，再通过SETNX上锁，可能会导致竞争条件的产生，即多个客户端同时获取锁。

C1获取锁，并崩溃。C2和C3调用SETNX上锁返回0后，使用GET获得foo.lock的时间戳，通过比对时间戳，发现锁超时。
C2 向foo.lock发送DEL命令。
C2 向foo.lock发送SETNX获取锁。
C3 向foo.lock发送DEL命令，此时C3发送DEL时，其实DEL掉的是C2的锁。
C3 向foo.lock发送SETNX获取锁。

此时C2和C3都获取了锁，产生竞争条件，如果在更高并发的情况，可能会有更多客户端获取锁。所以，DEL锁的操作，不能直接使用在锁超时的情况下，幸好我们有GETSET方法，假设我们现在有另外一个客户端C4，使用GETSET方式代替SETNX，DEL可以避免这种情况产生。

时间戳的问题

我们看到foo.lock的value值为时间戳，所以要在多客户端情况下，保证锁有效，一定要同步各服务器的时间，如果各服务器间，时间有差异。时间不一致的客户端，在判断锁超时，就会出现偏差，从而产生竞争条件。
锁的超时与否，严格依赖时间戳，时间戳本身也是有精度限制，假如我们的时间精度为秒，从加锁到执行操作再到解锁，一般操作肯定都能在一秒内完成。这样的话，我们上面的CASE，就很容易出现。所以，最好把时间精度提升到毫秒级。这样的话，可以保证毫秒级别的锁是安全的。

分布式锁的问题

1：必要的超时机制：获取锁的客户端一旦崩溃，一定要有过期机制，否则其他客户端都降无法获取锁，造成死锁问题。
2：分布式锁，多客户端的时间戳不能保证严格意义的一致性，所以在某些特定因素下，有可能存在锁串的情况。要适度的机制，可以承受小概率的事件产生。
3：只对关键处理节点加锁，良好的习惯是，把相关的资源准备好，比如连接数据库后，调用加锁机制获取锁，直接进行操作，然后释放，尽量减少持有锁的时间。
4：在持有锁期间要不要CHECK锁，如果需要严格依赖锁的状态，最好在关键步骤中做锁的CHECK检查机制，但是根据我们的测试发现，在大并发时，每一次CHECK锁操作，都要消耗掉几个毫秒，而我们的整个持锁处理逻辑才不到10毫秒，玩客没有选择做锁的检查。
5：sleep学问，为了减少对Redis的压力，获取锁尝试时，循环之间一定要做sleep操作。但是sleep时间是多少是门学问。需要根据自己的Redis的QPS，加上持锁处理时间等进行合理计算。

redis分布式锁简单实例：

import java.util.Random;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
 * Redis分布式锁对象
 */
public class RedisLock {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisLock.class);
public static RedisService redisService;
    // lock flag stored in redis
    private static final String LOCKED = "TRUE";
    private static final String PREFIX = "xmall:lock:";
    // lock expire time(s)
    public static final int EXPIRE = 300;
    // timeout(ms)
    private long timeout = 30000;
    // private Jedis jedis;
    private String key;
    // state flag
    private boolean locked = false;
    private long startTime;

public RedisLock(String key) {
        this.key = PREFIX + key;
    }

public RedisLock(String key, long timeout) {
        this.key = PREFIX + key;
        this.timeout = timeout;
    }

    private void lock(long timeout) {
    this.startTime = System.currentTimeMillis();
        long nano = System.nanoTime();
        timeout *= 1000000;
        final Random r = new Random();
        try {
            while ((System.nanoTime() - nano) < timeout) {
                if (redisService.setnx(key, LOCKED, EXPIRE) > 0) {
                    locked = true;
                    logger.debug("add RedisLock[" + key + "].");
                    break;
                }
                Thread.sleep(5, r.nextInt(500));
            }
            if(!locked){
            logger.info("wait redis[" + key + "] lock timeout.");
            }
        } catch (Exception e) {
        logger.error("throws Exception", e);
        unlock();
        }
    }

    public void unlock() {
        if (locked) {
        redisService.del(key);
            logger.debug("release RedisLock[" + key + "].");
        }
        logger.info("the RedisLock["+this.key+"] has continued {}ms", System.currentTimeMillis()-this.startTime);
    }

    public void lock() {
        lock(timeout);
    }
}

在事务开启时调用lock()方法加锁，事务结束后调用unlock()方法解锁