這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
加鎖部分
解鎖部分
主要原理是使用了 redis 的 setnx 去插入一組 key-value，其中 key 要上鎖的標(biāo)識（在項(xiàng)目中是鎖死用戶 userId），如果上鎖失敗則返回 false。但是根據(jù)二段鎖的思路，仔細(xì)思考會存在這么一個有趣的現(xiàn)象：
假設(shè)微服務(wù) A 的某個請求對 userId = 7 的用戶上鎖，則微服務(wù) A 的這個請求可以讀取這個用戶的信息，且可以修改其內(nèi)容 ；其他模塊只能讀取這個用戶的信息，無法修改其內(nèi)容。
假設(shè)微服務(wù) A 的當(dāng)前請求對 userId = 7 的用戶解鎖，則所有模塊可以讀取這個用戶的信息，且可以修改其內(nèi)容
如此一來：
若微服務(wù)模塊 A 接收到另一個需要修改 userId = 7 的用戶 的請求時，假設(shè)這個用戶還在被鎖狀態(tài)下，這次請求可以修改它嗎？（可以，解個鎖就行）
若微服務(wù)模塊 B 接收到另一個需要修改 userId = 7 的用戶 的請求時，假設(shè)這個用戶還在被鎖狀態(tài)下，這次請求可以修改它嗎？（可以，解個鎖就行）
若微服務(wù)模塊 A 執(zhí)行上鎖的請求中途意外崩掉，其他用戶還能修改信息嗎？ （可以，解個鎖就行）
很明顯，這三點(diǎn)并不是我們所希望的。那么如何實(shí)現(xiàn)分布式鎖才是最佳實(shí)踐吶？
一個好的分布式鎖需要實(shí)現(xiàn)什么
由某個模塊的某次請求上鎖，并且只有由這個模塊的這次請求解鎖（互斥，只能有一個微服務(wù)的某次請求持有鎖）
若上鎖模塊的上鎖請求超時執(zhí)行，則應(yīng)自動解鎖，并還原其所做修改（容錯，就算 一個持有鎖的微服務(wù)宕機(jī)也不影響最終其他模塊的上鎖 ）
我們應(yīng)該怎么做
綜上所述，我們小組的分布式鎖在實(shí)現(xiàn)模塊互斥的情況下，忽略的一個重要問題便是“請求互斥”。我們只需要在加鎖時，key-value 的值保存為當(dāng)前請求的 requestId ，解鎖時加多一次判斷，是否為同一請求即可。
那么這么修改之后，我們可以高枕無憂了嗎?
是的，夠用了。因?yàn)槲覀冮_發(fā)環(huán)境 Redis 是統(tǒng)一用一臺服務(wù)器上的單例，采用上述方式實(shí)現(xiàn)的分布式鎖并沒有什么問題，但在準(zhǔn)備部署到生產(chǎn)環(huán)境下時，突然意識到一個問題：如果實(shí)現(xiàn)主從讀寫分離，redis 多機(jī)主從同步數(shù)據(jù)時，采用的是異步復(fù)制，也便是一個“寫”操作到我們的 reids 主庫之后，便馬上返回成功（并不會等到同步到從庫后再返回，如果這種是同步完成后再返回便是同步復(fù)制），這將會造成一個問題：
假設(shè)我們的模塊 A中 id=1 的請求上鎖成功后，沒同步到從庫前主庫被我們玩壞了（宕機(jī)），則 redis 哨兵將會從從庫中選擇出一臺新的主庫，此時若模塊 A 中 id=2 的請求重新請求加鎖，將會是成功的。
技不如人，我們只能借助搜索引擎劃水了（大霧），發(fā)現(xiàn)這種情況還真的有通用的解決方案：redlock。
怎么實(shí)現(xiàn) Redlock 分布式安全鎖
首先 redlock 是 redis 官方文檔推薦的實(shí)現(xiàn)方式，本身并沒有用到主從層面的架構(gòu)，采用的是多態(tài)主庫，依次去取鎖的方式。假設(shè)這里有 5 臺主庫，整體流程大致如下：
加鎖
應(yīng)用層請求加鎖
依次向 5 臺 redis 服務(wù)器發(fā)送請求
若有超過半數(shù)的服務(wù)器返回加鎖成功，則完成加鎖，如果沒有則自動執(zhí)行解鎖，并等待一段隨機(jī)時間后重試。（客觀原因加鎖失?。壕W(wǎng)絡(luò)情況不好、服務(wù)器未響應(yīng)等問題， 等待一段隨機(jī)時間后重試可以避開“蜂擁而進(jìn)”的情況造成服務(wù)器資源占用瞬時猛增 ）
如有其中任意一臺服務(wù)器已經(jīng)持有該鎖，則加鎖失敗， 等待一段隨機(jī)時間后重試。 （主觀原因加鎖失敗：已經(jīng)被被別人鎖上了）
解鎖
直接向 5 臺服務(wù)器發(fā)起請求即可，無論這臺服務(wù)器上是不是已經(jīng)有鎖。
整體思路很簡單，但是實(shí)現(xiàn)起來仍有許多值得注意的地方。在向這 5 臺服務(wù)器發(fā)送加鎖請求時，由于會帶上一個過期時間以保證上文所提到的“自動解鎖(容錯性) ”，考慮到延時等原因，這 5 臺機(jī)自動解鎖的時間不完全相同，因此存在一個加
鎖時間差的問題，一般而言是這么解決的：
在加鎖之前，必須在應(yīng)用層（或者把分布式鎖單獨(dú)封裝成一個全局通用的微服務(wù)亦可）2. 記錄請求加鎖的時間戳 T1
完成最后一臺 redis 主庫加鎖后，記錄時間戳 T2
則加鎖所需時間為 T1 – T2
假設(shè)資源自動解鎖的時間為 10 秒后，則資源真正可利用的時間為 10 – T1 + T2。若
可利用時間不符合預(yù)期，或者為負(fù)數(shù)，你懂的，重新來一遍吧。
如果你對鎖的過期時間有著更加嚴(yán)格的把控，可以把 T1 到第一臺服務(wù)器加鎖成功的時間單獨(dú)記錄，再在最后的可用時間上加上這段時間即可得到一個更加準(zhǔn)確的值
現(xiàn)在考慮另一個問題，如果恰好某次請求的鎖保存在了三臺服務(wù)器上，其中這三臺都宕機(jī)了（怎么這么倒霉.. TAT），那此時另一個請求又來請求加鎖，豈不又回到最初我們小組所面臨的問題了？很遺憾的說，是的，在這種問題上官方文檔給出的答案是：啟用AOF持久化功能情況會得到好轉(zhuǎn) ?
關(guān)于性能方面的處理， 一般而言不止要求低延時，同時要求高吞吐量，我們可以按照官方文檔的說法， 采用多路傳輸同時對 5 臺 redis 主庫進(jìn)行通信以降低整體耗時，或者把 socket 設(shè)置成非阻塞模式 （這樣的好處是發(fā)送命令時并不等待返回，因此可以一次性發(fā)送全部命令再進(jìn)行等待整體運(yùn)行結(jié)果，雖然本人認(rèn)為通常情況下如果本身網(wǎng)絡(luò)延遲極低的情況下作用不大，等待服務(wù)器處理的時間占比會更加大）
關(guān)于如何使用Redis實(shí)現(xiàn)分布式鎖就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
重慶分公司
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