Redis（十七）分布式锁

面试题

基于Redis的什么用法?

1. 数据共享，分布式Session
2. 分布式锁
3. 全局ID
4. 计算器、点赞
5. 位统计
6. 购物车
7. 轻量级消息队列
8. 抽奖
9. 回来的题目
10. 点赞、签到、打卡
11. 差集交集并集，用户关注、可能认识的人，推荐模型
12. 热点新闻、热搜排行榜

• Redis 做分布式锁的时候有需要注意的问题?
• 你们公司自己实现的分布式锁是否用的setnx命令实现?

不可以

• 这个是最合适的吗?你如何考虑分布式锁的可重入问题?
• 如果是 Redis 是单点部署的，会带来什么问题?那你准备怎么解决单点问题呢?
• Redis集群模式下，比如主从模式，CAP方面有没有什么问题呢?

CAP：

C：一致性：在分布式系统中的任意一个节点都会查询到相同的信息（拿到的都是最新的）
A：可用性：服务一直可用，而且是正常响应时间，好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。（只要我访问你就给我返回，如果要满足分布式（P），机器之间网络断掉的话，直接和C冲突）
P：分区容错性：当分布式系统中一部分节点崩溃的时候，当前系统仍旧能够正常对外提供服务（多台机器，分布式，不满足P就是单机么）

Redis集群：是AP，Redis单机是C，一致性
区别Zookeeper集群：是CP，全部节点收到后返回ack

• 那你简单的介绍-下 Redlock吧?你简历上写redisson，你谈谈
• Redis分布式锁如何续期?看门狗知道吗?

分布式锁

JUC中AQS锁的规范落地参考+可重入锁考虑+Lua脚本+Redis命令实现分布式锁

锁的种类

1. 单机版同一个M虚拟机内，synchronized或者Lock接口
2. 分布式多个不同M虚拟机，单机的线程锁机制不再起作用，资源类在不同的服务器之间共享了。

分布式锁需要具备的条件和刚需

1. 独占性：OnlyOne，任何时刻只能有且仅有一个线程持有
2. 高可用：若redis集群环境下，不能因为某一个节点挂了而出现获取锁和释放锁失败的情况；高并发请求下，依旧高性能
3. 防死锁：杜绝死锁，必须有超时控制机制或者撤销操作，有个兜底终止跳出方案
4. 不乱抢：防止张冠李戴，不能私下unlock别人的锁，只能自己加锁自己释放，自己约的锁含着泪也要自己解
5. 重入性：同一个节点的同一个线程如果获得锁之后，它也可以再次获取这个锁。

分布式锁

案例

nginx分布式微服务部署，单机锁问题

分布式部署后，单机锁还是出现超卖现象，需要分布式锁

分布式锁注意事项

1. 重试：递归重试，容易导致stackoverflowerror
2. 宕机-防止死锁：部署了微服务的Java程序机器挂了，代码层面根本没有走到finally这块
3. 防止误删key：stringRedisTemplate.delete(key);只能自己删除自己的锁，不可以删除别人的，需要添加判断
4. Lua保证原子性：存在问题就是最后的判断+del不是一行原子命令操作，需要用lua脚本进行修改
5. 可重入锁+设计模式：不满足可重入性

lock/unlock+lua脚本自研版的redis分布式锁搞定

lua脚本

https://redis.io/docs/reference/patterns/distributed-locks/

使用示例

可重入锁

可重入锁（递归锁）：可以再次进入的同步锁
进入：进入同步域（即同步代码块/方法或显式锁定的代码）
一句话：一个线程中的多个流程可以获取同一把锁，持有这把同步锁可以再次进入

可重入锁种类

1. 隐式锁(即synchronized关键字使用的锁)默认是可重入锁

//同步块
public class ReEntryLockDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        final Object objectLockA = new Object();

        new Thread(() -> {
            synchronized (objectLockA)
            {
                System.out.println("-----外层调用");
                synchronized (objectLockA)
                {
                    System.out.println("-----中层调用");
                    synchronized (objectLockA)
                    {
                        System.out.println("-----内层调用");
                    }
                }
            }
        },"a").start();
    }
}

2. Synchronized的重入的实现机理

//同步方法
public class ReEntryLockDemo
{
    public synchronized void m1()
    {
        System.out.println("-----m1");
        m2();
    }
    public synchronized void m2()
    {
        System.out.println("-----m2");
        m3();
    }
    public synchronized void m3()
    {
        System.out.println("-----m3");
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        ReEntryLockDemo reEntryLockDemo = new ReEntryLockDemo();

        reEntryLockDemo.m1();
    }
}

3. 显式锁(即Lock)也有ReentrantLock这样的可重入锁。

//显式锁
public class ReEntryLockDemo
{
    static Lock lock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args)
    {
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try
            {
                System.out.println("----外层调用lock");
                lock.lock();
                try
                {
                    System.out.println("----内层调用lock");
                }finally {
                    // 这里故意注释，实现加锁次数和释放次数不一样
                    // 由于加锁次数和释放次数不一样，第二个线程始终无法获取到锁，导致一直在等待。
                    lock.unlock(); // 正常情况，加锁几次就要解锁几次
                }
            }finally {
                lock.unlock();
            }
        },"a").start();

        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try
            {
                System.out.println("b thread----外层调用lock");
            }finally {
                lock.unlock();
            }
        },"b").start();

    }
}

切记，一般而言，你lock了几次就要unlock几次

public class ReEntryLockDemo
{
	Lock lock = new ReentrantLock();
    public void entry()
    {
        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try
            {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"外层调用lock");
                lock.lock();
                try
                {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"内层调用lock");
                }finally {
                	//这里不解锁，已经加了两次锁
                    //lock.unlock();
                }
            }finally {
                lock.unlock();
            }
        },"t1").start();

        //暂停毫秒
        try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

        new Thread(() -> {
            lock.lock();
            try
            {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"外层调用lock");
            }finally {
                lock.unlock();
            }

        },"t2").start();
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        ReEntryLockDemo demo = new ReEntryLockDemo();
        demo.entry();
        //在一个Synchronized修饰的方法或代码块的内部调用本类的其他Synchronized修饰的方法或代码块时，是永远可以得到锁的
    }
}

可重入锁hset实现，对比setnx（重要）

可重入锁模拟redis
hset redis锁名字(zzyyRedisLock) 某个请求线程的UUID+ThreadID 加锁的次数

setnx：只能解决有无的问题，但是不完美
hset：不但解决有无，还解决可重入问题

分布式锁需要具备的条件和刚需

1. 独占性
2. 高可用
3. 防死锁
4. 不乱抢

lua脚本

|-先判断redis分布式锁这个key是否存在EXISTS key
	|-key不存在：返回零说明不存在，hset新建当前线程属于自己的锁BY UUID:ThreadlD 
	|-key存在：返回壹说明已经有锁，需进一步判断是不是当前线程自己的：HEXISTS key uuid:ThreadlD
		|-返回0说明不是自己的
		|-返回非0说明是自己的：自增1表示重入

1. 显示参数版本

if redis.call('exists','key') == 0 or redis.call('hexists','key','uuid:threadid') == 1 then
  redis.call('hincrby','key','uuid:threadid',1)
  redis.call('expire','key',30)
  return 1
else
  return 0
end

2. 参数替换版本

if redis.call('exists',KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then 
  redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1) 
  redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) 
  return 1 
else
  return 0
end

工厂模式分布式锁

封装锁，使用工厂模式

@Component
public class RedisDistributedLock implements Lock
{
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private String lockName;//KEYS[1]
    private String uuidValue;//ARGV[1]
    private long   expireTime;//ARGV[2]

	//注意这里
    public RedisDistributedLock(StringRedisTemplate stringRedisTemplate, String lockName, String uuid)
    {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.lockName = lockName;
        this.uuidValue = uuid+":"+Thread.currentThread().getId();
        this.expireTime = 30L;
    }

    @Override
    public void lock()
    {
        tryLock();
    }
    @Override
    public boolean tryLock()
    {
        try {tryLock(-1L,TimeUnit.SECONDS);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
        return false;
    }

    @Override
    public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException
    {
        if(time == -1L)
        {
            String script =
                    "if redis.call('exists',KEYS[1]) == 0 or redis.call('hexists',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then    " +
                            "redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[1],1)    " +
                            "redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])    " +
                            "return 1  " +
                    "else   " +
                            "return 0 " +
                    "end";
            System.out.println("lockName:"+lockName+"\t"+"uuidValue:"+uuidValue);

            while(!stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script,Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue,String.valueOf(expireTime)))
            {
                //暂停60毫秒
                try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(60); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
            }
            //新建一个后台扫描程序，来坚持key目前的ttl，是否到我们规定的1/2 1/3来实现续期
            renewExpire();
            return true;
        }
        return false;
    }

    @Override
    public void unlock()
    {
        System.out.println("unlock(): lockName:"+lockName+"\t"+"uuidValue:"+uuidValue);
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 0 then    " +
                        "return nil  " +
                "elseif redis.call('HINCRBY',KEYS[1],ARGV[1],-1) == 0 then    " +
                        "return redis.call('del',KEYS[1])  " +
                "else    " +
                        "return 0 " +
                "end";
        // nil = false 1 = true 0 = false
        Long flag = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime));

        if(null == flag)
        {
            throw new RuntimeException("this lock doesn't exists，o(╥﹏╥)o");
        }
    }

    private void renewExpire()
    {
        String script =
                "if redis.call('HEXISTS',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then     " +
                        "return redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) " +
                "else     " +
                        "return 0 " +
                "end";

        new Timer().schedule(new TimerTask()
        {
            @Override
            public void run()
            {
                if (stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Boolean.class), Arrays.asList(lockName), uuidValue, String.valueOf(expireTime)))
                {
                    renewExpire();
                }
            }
        },(this.expireTime * 1000)/3);
    }

    //暂时用不到
    @Override
    public void lockInterruptibly() throws InterruptedException
    {

    }
    @Override
    public Condition newCondition()
    {
        return null;
    }
}

分布式锁工厂

@Component
public class DistributedLockFactory
{
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    private String lockName;
    private String uuid;

    public DistributedLockFactory()
    {
        //uuid会变化，所以在类创建的时候就uuid放入内部，否则影响可重入性
        this.uuid = IdUtil.simpleUUID();
    }

    public Lock getDistributedLock(String lockType)
    {
        if(lockType == null) {
            return null;
        }

        if(lockType.equalsIgnoreCase("REDIS")){
            this.lockName = "zzyyRedisLock";
            return new RedisDistributedLock(stringRedisTemplate,lockName,uuid);
        }else if(lockType.equalsIgnoreCase("ZOOKEEPER")){
            this.lockName = "zzyyZookeeperLockNode";
            //TODO zookeeper版本的分布式锁
            return null;
        }else if(lockType.equalsIgnoreCase("MYSQL")){
            //TODO MYSQL版本的分布式锁
            return null;
        }

        return null;
    }
}

使用工厂锁

public String sale7()
    {
        String retMessage = "";

        Lock redisLock = distributedLockFactory.getDistributedLock("redis");
        redisLock.lock();
        try
        {
            //1 查询库存信息
            String result = stringRedisTemplate.opsForValue().get("inventory001");
            //2 判断库存是否足够
            Integer inventoryNumber = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
            //3 扣减库存，每次减少一个
            if(inventoryNumber > 0)
            {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("inventory001",String.valueOf(--inventoryNumber));
                retMessage = "成功卖出一个商品,库存剩余:"+inventoryNumber;
                System.out.println(retMessage+"\t"+"服务端口号"+port);
                testReEntry();
            }else{
                retMessage = "商品卖完了,o(╥﹏╥)o";
            }
        }finally {
            redisLock.unlock();
        }
        return retMessage+"\t"+"服务端口号"+port;
    }

自动续期

CAP再提起

CAP即：
1、Consistency（一致性）：对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败。换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。
2、Availability（可用性）：任何客户端的请求都能得到响应数据，不会出现响应错误。换句话说，可用性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户的另一种承诺：我一定会给您返回数据，不会给你返回错误，但不保证数据最新，强调的是不出错。
3、Partition tolerance（分区容忍性）：由于分布式系统通过网络进行通信，网络是不可靠的。当任意数量的消息丢失或延迟到达时，系统仍会继续提供服务，不会挂掉。换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。

Redis集群是AP
Zookeeper集群是CP
Eureka集群是AP
Nacos集群是AP

总结

nginx微服务单机锁出现问题：只能锁本服务

引入分布式锁

1. 只加了锁，没有释放锁，出异常的话，可能无法释放锁，必须要在代码层面fnallv释放锁
2. 宕机了，部署了微服务代码层面根本没有走到fnally这块，没办法保证解锁，这个key没有被删除，需要有lockKey的过期时间设定
3. redis的分布式锁key，增加过期时间此外，还必须要setnx+过期时间必须同一行
   1. 必须规定只能自己删除自己的锁，不能把别人的锁删除了unlock变为Lua脚本保证
   2. 锁重入，hset替代setnx+lock变为Lua脚本保证
   3. 自动续期