一、前言
在上一篇文章中，已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势，但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上，如果通过sentinel保证高可用，如果master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况：
- 客户端1在Redis的master节点上拿到了锁
- Master宕机了，存储锁的key还没有来得及同步到Slave上
- master故障，发生故障转移，slave节点升级为master节点
- 客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁
于是，客户端1和客户端2同时持有了同一个资源的锁。锁的安全性被打破了。针对这个问题。Redis作者antirez提出了RedLock算法来解决这个问题
二、RedLock算法的实现思路
antirez提出的redlock算法实现思路大概是这样的。
客户端按照下面的步骤来获取锁：
- 获取当前时间的毫秒数T1。
- 按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取锁的操作和上一篇中基于单Redis节点获取锁的过程相同。包括唯一UUID作为Value以及锁的过期时间(expireTime)。为了保证在某个在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还需要一个超时时间。它应该远小于锁的过期时间。客户端向某个Redis节点获取锁失败后，应立即尝试下一个Redis节点。这里失败包括Redis节点不可用或者该Redis节点上的锁已经被其他客户端持有。
- 计算整个获取锁过程的总耗时。即当前时间减去第一步记录的时间。计算公司为T2=now()- T1。如果客户端从大多数Redis节点(>N/2 +1)成功获取到锁。并且获取锁总共消耗的时间小于锁的过期时间（即T2<expireTime）。则认为客户端获取锁成功，否则，认为获取锁失败
- 如果获取锁成功，需要重新计算锁的过期时间。它等于最初锁的有效时间减去第三步计算出来获取锁消耗的时间，即expireTime - T2
- 如果最终获取锁失败，那么客户端立即向所有Redis系欸但发起释放锁的操作。（和上一篇释放锁的逻辑一样）
虽然说RedLock算法可以解决单点Redis分布式锁的安全性问题，但如果集群中有节点发生崩溃重启，还是会锁的安全性有影响的。具体出现问题的场景如下：
假设一共有5个Redis节点：A, B, C, D, E。设想发生了如下的事件序列：
- 客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）
- 节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了
- 节点C重启后，客户端2锁住了C, D, E，获取锁成功
这样，客户端1和客户端2同时获得了锁（针对同一资源）。针对这样场景，解决方式也很简单，也就是让Redis崩溃后延迟重启，并且这个延迟时间大于锁的过期时间就好。这样等节点重启后，所有节点上的锁都已经失效了。也不存在以上出现2个客户端获取同一个资源的情况了。
相比之下，RedLock安全性和稳定性都比前一篇文章中介绍的实现要好很多，但要说完全没有问题不是。例如，如果客户端获取锁成功后，如果访问共享资源操作执行时间过长，导致锁过期了，后续客户端获取锁成功了，这样在同一个时刻又出现了2个客户端获得了锁的情况。所以针对分布式锁的应用的时候需要多测试。服务器台数越多，出现不可预期的情况也越多。如果客户端获取锁之后，在上面第三步发生了GC得情况导致GC完成后，锁失效了，这样同时也使得同一时间有2个客户端获得了锁。如果系统对共享资源有非常严格要求得情况下，还是建议需要做数据库锁得得方案来补充。如飞机票或火车票座位得情况。对于一些抢购获取，针对偶尔出现超卖，后续可以人为沟通置换得方式采用分布式锁得方式没什么问题。因为可以绝大部分保证分布式锁的安全性。
三、分布式场景下基于Redis实现分布式锁的正确姿势
目前redisson包已经有对redlock算法封装，接下来就具体看看使用redisson包来实现分布式锁的正确姿势。
具体实现代码如下代码所示：
public interface DistributedLock {
/**
* 获取锁
* @author zhi.li
* @return 锁标识
*/
String acquire();
/**
* 释放锁
* @author zhi.li
* @param indentifier
* @return
*/
boolean release(String indentifier);
}
public class RedisDistributedRedLock implements DistributedLock {
/**
* redis 客户端
*/
private RedissonClient redissonClient;
/**
* 分布式锁的键值
*/
private String lockKey;
private RLock redLock;
/**
* 锁的有效时间 10s
*/
int expireTime = 10 * 1000;
/**
* 获取锁的超时时间
*/
int acquireTimeout = 500;
public RedisDistributedRedLock(RedissonClient redissonClient, String lockKey) {
this.redissonClient = redissonClient;
this.lockKey = lockKey;
}
@Override
public String acquire() {
redLock = redissonClient.getLock(lockKey);
boolean isLock;
try{
isLock = redLock.tryLock(acquireTimeout, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
if(isLock){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + lockKey + "获得了锁");
return null;
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
return null;
}
@Override
public boolean release(String indentifier) {
if(null != redLock){
redLock.unlock();
return true;
}
return false;
}
}
由于RedLock是针对主从和集群场景准备。上面代码采用哨兵模式。所以要让上面代码运行起来，需要先本地搭建Redis哨兵模式。本人的环境是Windows,具体Windows 哨兵环境搭建参考文章：redis sentinel部署(Windows下实现)。
具体测试代码如下所示：
public class RedisDistributedRedLockTest {
static int n = 5;
public static void secskill() {
if(n <= 0) {
System.out.println("抢购完成");
return;
}
System.out.println(--n);
}
public static void main(String[] args) {
Config config = new Config();
//支持单机，主从，哨兵，集群等模式
//此为哨兵模式
config.useSentinelServers()
.setMasterName("mymaster")
.addSentinelAddress("127.0.0.1:26369","127.0.0.1:26379","127.0.0.1:26389")
.setDatabase(0);
Runnable runnable = () -> {
RedisDistributedRedLock redisDistributedRedLock = null;
RedissonClient redissonClient = null;
try {
redissonClient = Redisson.create(config);
redisDistributedRedLock = new RedisDistributedRedLock(redissonClient, "stock_lock");
redisDistributedRedLock.acquire();
secskill();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "正在运行");
} finally {
if (redisDistributedRedLock != null) {
redisDistributedRedLock.release(null);
}
redissonClient.shutdown();
}
};
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread t = new Thread(runnable);
t.start();
}
}
具体的运行结果，如下图所示：
四、总结
到此，基于Redis实现分布式锁的就告一段落了，由于分布式锁的实现方式主要有：数据库锁的方式、基于Redis实现和基于Zookeeper实现。接下来的一篇文章将介绍基于Zookeeper分布式锁的正确姿势。