背景
在很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應用中，有些場景需要加鎖處理，比如：秒殺，全局遞增ID，樓層生成等等。大部分的解決方案是基于DB實現(xiàn)的，Redis為單進程單線程模式，采用隊列模式將并發(fā)訪問變成串行訪問，且多客戶端對Redis的連接并不存在競爭關(guān)系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便實現(xiàn)分布式鎖機制。

Redis命令介紹
使用Redis實現(xiàn)分布式鎖，有兩個重要函數(shù)需要介紹

SETNX命令（SET if Not eXists）
語法：
SETNX key value
功能：
當且僅當 key 不存在，將 key 的值設(shè)為 value ，并返回1；若給定的 key 已經(jīng)存在，則 SETNX 不做任何動作，并返回0。

GETSET命令
語法：
GETSET key value
功能：
將給定 key 的值設(shè)為 value ，并返回 key 的舊值 (old value)，當 key 存在但不是字符串類型時，返回一個錯誤，當key不存在時，返回nil。

GET命令
語法：
GET key
功能：
返回 key 所關(guān)聯(lián)的字符串值，如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。

DEL命令
語法：
DEL key [KEY …]
功能：
刪除給定的一個或多個 key ,不存在的 key 會被忽略。

兵貴精，不在多。分布式鎖，我們就依靠這四個命令。但在具體實現(xiàn)，還有很多細節(jié)，需要仔細斟酌，因為在分布式并發(fā)多進程中，任何一點出現(xiàn)差錯，都會導致死鎖，hold住所有進程。

加鎖實現(xiàn)

SETNX 可以直接加鎖操作，比如說對某個關(guān)鍵詞foo加鎖，客戶端可以嘗試
SETNX foo.lock <current unix time>

如果返回1，表示客戶端已經(jīng)獲取鎖，可以往下操作，操作完成后，通過
DEL foo.lock

命令來釋放鎖。
如果返回0，說明foo已經(jīng)被其他客戶端上鎖，如果鎖是非堵塞的，可以選擇返回調(diào)用。如果是堵塞調(diào)用調(diào)用，就需要進入以下個重試循環(huán)，直至成功獲得鎖或者重試超時。理想是美好的，現(xiàn)實是殘酷的。僅僅使用SETNX加鎖帶有競爭條件的，在某些特定的情況會造成死鎖錯誤。

處理死鎖

在上面的處理方式中，如果獲取鎖的客戶端端執(zhí)行時間過長，進程被kill掉，或者因為其他異常崩潰，導致無法釋放鎖，就會造成死鎖。所以，需要對加鎖要做時效性檢測。因此，我們在加鎖時，把當前時間戳作為value存入此鎖中，通過當前時間戳和Redis中的時間戳進行對比，如果超過一定差值，認為鎖已經(jīng)時效，防止鎖無限期的鎖下去，但是，在大并發(fā)情況，如果同時檢測鎖失效，并簡單粗暴的刪除死鎖，再通過SETNX上鎖，可能會導致競爭條件的產(chǎn)生，即多個客戶端同時獲取鎖。

C1獲取鎖，并崩潰。C2和C3調(diào)用SETNX上鎖返回0后，獲得foo.lock的時間戳，通過比對時間戳，發(fā)現(xiàn)鎖超時。
C2 向foo.lock發(fā)送DEL命令。
C2 向foo.lock發(fā)送SETNX獲取鎖。
C3 向foo.lock發(fā)送DEL命令，此時C3發(fā)送DEL時，其實DEL掉的是C2的鎖。
C3 向foo.lock發(fā)送SETNX獲取鎖。

此時C2和C3都獲取了鎖，產(chǎn)生競爭條件，如果在更高并發(fā)的情況，可能會有更多客戶端獲取鎖。所以，DEL鎖的操作，不能直接使用在鎖超時的情況下，幸好我們有GETSET方法，假設(shè)我們現(xiàn)在有另外一個客戶端C4，看看如何使用GETSET方式，避免這種情況產(chǎn)生。

C1獲取鎖，并崩潰。C2和C3調(diào)用SETNX上鎖返回0后，調(diào)用GET命令獲得foo.lock的時間戳T1，通過比對時間戳，發(fā)現(xiàn)鎖超時。
C4 向foo.lock發(fā)送GESET命令，
GETSET foo.lock <current unix time>
并得到foo.lock中老的時間戳T2

如果T1=T2，說明C4獲得時間戳。
如果T1!=T2，說明C4之前有另外一個客戶端C5通過調(diào)用GETSET方式獲取了時間戳，C4未獲得鎖。只能sleep下，進入下次循環(huán)中。

現(xiàn)在唯一的問題是，C4設(shè)置foo.lock的新時間戳，是否會對鎖產(chǎn)生影響。其實我們可以看到C4和C5執(zhí)行的時間差值極小，并且寫入foo.lock中的都是有效時間錯，所以對鎖并沒有影響。
為了讓這個鎖更加強壯，獲取鎖的客戶端，應該在調(diào)用關(guān)鍵業(yè)務時，再次調(diào)用GET方法獲取T1，和寫入的T0時間戳進行對比，以免鎖因其他情況被執(zhí)行DEL意外解開而不知。以上步驟和情況，很容易從其他參考資料中看到。客戶端處理和失敗的情況非常復雜，不僅僅是崩潰這么簡單，還可能是客戶端因為某些操作被阻塞了相當長時間，緊接著 DEL 命令被嘗試執(zhí)行(但這時鎖卻在另外的客戶端手上)。也可能因為處理不當，導致死鎖。還有可能因為sleep設(shè)置不合理，導致Redis在大并發(fā)下被壓垮。最為常見的問題還有

GET返回nil時應該走那種邏輯？

第一種走超時邏輯
C1客戶端獲取鎖，并且處理完后，DEL掉鎖，在DEL鎖之前。C2通過SETNX向foo.lock設(shè)置時間戳T0 發(fā)現(xiàn)有客戶端獲取鎖，進入GET操作。
C2 向foo.lock發(fā)送GET命令，獲取返回值T1(nil)。
C2 通過T0>T1+expire對比，進入GETSET流程。
C2 調(diào)用GETSET向foo.lock發(fā)送T0時間戳，返回foo.lock的原值T2
C2 如果T2=T1相等，獲得鎖，如果T2!=T1，未獲得鎖。

第二種情況走循環(huán)走setnx邏輯
C1客戶端獲取鎖，并且處理完后，DEL掉鎖，在DEL鎖之前。C2通過SETNX向foo.lock設(shè)置時間戳T0 發(fā)現(xiàn)有客戶端獲取鎖，進入GET操作。
C2 向foo.lock發(fā)送GET命令，獲取返回值T1(nil)。
C2 循環(huán)，進入下一次SETNX邏輯

兩種邏輯貌似都是OK，但是從邏輯處理上來說，第一種情況存在問題。當GET返回nil表示，鎖是被刪除的，而不是超時，應該走SETNX邏輯加鎖。走第一種情況的問題是，正常的加鎖邏輯應該走SETNX，而現(xiàn)在當鎖被解除后，走的是GETST，如果判斷條件不當，就會引起死鎖，很悲催，我在做的時候就碰到了，具體怎么碰到的看下面的問題

GETSET返回nil時應該怎么處理？

C1和C2客戶端調(diào)用GET接口，C1返回T1，此時C3網(wǎng)絡情況更好，快速進入獲取鎖，并執(zhí)行DEL刪除鎖，C2返回T2(nil)，C1和C2都進入超時處理邏輯。
C1 向foo.lock發(fā)送GETSET命令，獲取返回值T11(nil)。
C1 比對C1和C11發(fā)現(xiàn)兩者不同，處理邏輯認為未獲取鎖。
C2 向foo.lock發(fā)送GETSET命令，獲取返回值T22(C1寫入的時間戳)。
C2 比對C2和C22發(fā)現(xiàn)兩者不同，處理邏輯認為未獲取鎖。

此時C1和C2都認為未獲取鎖，其實C1是已經(jīng)獲取鎖了，但是他的處理邏輯沒有考慮GETSET返回nil的情況，只是單純的用GET和GETSET值就行對比，至于為什么會出現(xiàn)這種情況？一種是多客戶端時，每個客戶端連接Redis的后，發(fā)出的命令并不是連續(xù)的，導致從單客戶端看到的好像連續(xù)的命令，到Redis server后，這兩條命令之間可能已經(jīng)插入大量的其他客戶端發(fā)出的命令，比如DEL,SETNX等。第二種情況，多客戶端之間時間不同步，或者不是嚴格意義的同步。

時間戳的問題

我們看到foo.lock的value值為時間戳，所以要在多客戶端情況下，保證鎖有效，一定要同步各服務器的時間，如果各服務器間，時間有差異。時間不一致的客戶端，在判斷鎖超時，就會出現(xiàn)偏差，從而產(chǎn)生競爭條件。
鎖的超時與否，嚴格依賴時間戳，時間戳本身也是有精度限制，假如我們的時間精度為秒，從加鎖到執(zhí)行操作再到解鎖，一般操作肯定都能在一秒內(nèi)完成。這樣的話，我們上面的CASE，就很容易出現(xiàn)。所以，最好把時間精度提升到毫秒級。這樣的話，可以保證毫秒級別的鎖是安全的。

分布式鎖的問題

1：必要的超時機制：獲取鎖的客戶端一旦崩潰，一定要有過期機制，否則其他客戶端都降無法獲取鎖，造成死鎖問題。
2：分布式鎖，多客戶端的時間戳不能保證嚴格意義的一致性，所以在某些特定因素下，有可能存在鎖串的情況。要適度的機制，可以承受小概率的事件產(chǎn)生。
3：只對關(guān)鍵處理節(jié)點加鎖，良好的習慣是，把相關(guān)的資源準備好，比如連接數(shù)據(jù)庫后，調(diào)用加鎖機制獲取鎖，直接進行操作，然后釋放，盡量減少持有鎖的時間。
4：在持有鎖期間要不要CHECK鎖，如果需要嚴格依賴鎖的狀態(tài)，最好在關(guān)鍵步驟中做鎖的CHECK檢查機制，但是根據(jù)我們的測試發(fā)現(xiàn)，在大并發(fā)時，每一次CHECK鎖操作，都要消耗掉幾個毫秒，而我們的整個持鎖處理邏輯才不到10毫秒，玩客沒有選擇做鎖的檢查。
5：sleep學問，為了減少對Redis的壓力，獲取鎖嘗試時，循環(huán)之間一定要做sleep操作。但是sleep時間是多少是門學問。需要根據(jù)自己的Redis的QPS，加上持鎖處理時間等進行合理計算。
6：至于為什么不使用Redis的muti，expire，watch等機制，可以查一參考資料，找下原因。

7：想要深入系統(tǒng)了解分布式技術(shù)的話，我在這里給大家推薦一個架構(gòu)方面的交流學習群：650385180，里面會分享一些資深架構(gòu)師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高并發(fā)、高性能、分布式、微服務架構(gòu)的原理，JVM性能優(yōu)化這些成為架構(gòu)師必備的知識體系。還能領(lǐng)取免費的學習資源，相信對于已經(jīng)工作和遇到技術(shù)瓶頸的碼友，在這個群里會有你需要的內(nèi)容。

鎖測試數(shù)據(jù)

未使用sleep
第一種，鎖重試時未做sleep。單次請求，加鎖，執(zhí)行，解鎖時間?

可以看到加鎖和解鎖時間都很快，當我們使用

ab -n1000 -c100 'http://sandbox6.wanke.etao.com/test/test_sequence.php?tbpm=t'
AB 并發(fā)100累計1000次請求，對這個方法進行壓測時。?

我們會發(fā)現(xiàn)，獲取鎖的時間變成，同時持有鎖后，執(zhí)行時間也變成，而delete鎖的時間，將近10ms時間，為什么會這樣？
1：持有鎖后，我們的執(zhí)行邏輯中包含了再次調(diào)用Redis操作，在大并發(fā)情況下，Redis執(zhí)行明顯變慢。
2：鎖的刪除時間變長，從之前的0.2ms，變成9.8ms，性能下降近50倍。
在這種情況下，我們壓測的QPS為49，最終發(fā)現(xiàn)QPS和壓測總量有關(guān)，當我們并發(fā)100總共100次請求時，QPS得到110多。當我們使用sleep時

使用Sleep時

單次執(zhí)行請求時

我們看到，和不使用sleep機制時，性能相當。當時用相同的壓測條件進行壓縮時?

獲取鎖的時間明顯變長，而鎖的釋放時間明顯變短，僅是不采用sleep機制的一半。當然執(zhí)行時間變成就是因為，我們在執(zhí)行過程中，重新創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接，導致時間變長的。同時我們可以對比下Redis的命令執(zhí)行壓力情況?

上圖中細高部分是為未采用sleep機制的時的壓測圖，矮胖部分為采用sleep機制的壓測圖，通上圖看到壓力減少50%左右，當然，sleep這種方式還有個缺點QPS下降明顯，在我們的壓測條件下，僅為35，并且有部分請求出現(xiàn)超時情況。不過綜合各種情況后，我們還是決定采用sleep機制，主要是為了防止在大并發(fā)情況下把Redis壓垮，很不行，我們之前碰到過，所以肯定會采用sleep機制。

文章轉(zhuǎn)載自CSDN：https://blog.csdn.net/ugg/article/details/41894947

參考資料

http://www.worlduc.com/FileSystem/18/2518/590664/9f63555e6079482f831c8ab1dcb8c19c.pdf
http://redis.io/commands/setnx
http://www.blogjava.net/caojianhua/archive/2013/01/28/394847.html

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9307827.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于Redis实现分布式锁实战的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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