大厂面试问题详解:如何用Redis实现分布式锁？
一个简单的答案是使用Redission客户端。Redis中的锁定方案是Redis分布式锁定的详细方案。
那么，为什么Redission中的锁方案是完美的呢？
正好我有丰富的使用Redis做分布式锁的经验。在实际工作中，我也探索过很多用Redis做分布式锁的方案，血泪教训无数。
所以，在说Redission锁为什么完美之前，我先给大家展示一下我用Redis做分布式锁时遇到的问题。
我曾经用Redis做分布式锁，解决一个用户抢优惠券的问题。这个业务需求是这样的:用户收到一张优惠券，优惠券的数量必须减一。如果优惠券被抢，则不允许用户再次抢。
实现的时候，先从数据库中读取优惠券的数量来判断。当优惠券大于0时，允许领取优惠券。然后，优惠券的数量减少一个，并写回数据库。
当时由于请求量大，我们用了三台服务器做分流。
这时就会出现一个问题:
如果其中一个服务器上的应用A获得了优惠券数量，由于处理相关的业务逻辑，它没有及时更新数据库中的优惠券数量；当应用程序A处理业务逻辑时，另一台服务器上的应用程序B更新优惠券的数量。然后，当应用程序A更新数据库中的优惠券数量时，它将覆盖应用程序B更新的优惠券数量..
看到这里，有些人可能想知道为什么这里不直接使用SQL:
原因是没有分布式锁的协调，优惠券数量可能直接为负数。因为目前优惠券数量为1时，如果两个用户同时通过两个服务器请求抢优惠券，都满足优惠券大于0的每一个条件，然后都执行这个SQL语句，优惠券数量直接变成-1。
还有人说可以使用乐观锁定，比如使用下面的SQL:
这样，在一定概率下，很可能数据不会一直更新，导致重试时间长。
所以综合考虑，我们采用Redis分布式锁，防止多个客户端通过互斥的方式同时更新优惠券数量。
当时我们首先想到的是用Redis的setnx命令，其实就是set if not exists的简称。
当密钥设置值成功时，返回1，否则返回0。所以这里设置setnx成功可以表示为获取锁，如果失败则表示已经有锁，可以视为获取锁失败。
如果要释放锁，执行task del指令并删除键。
利用这个特性，我们可以让系统在执行优惠券逻辑之前先执行Redis中的setnx指令。然后根据指令的执行结果，判断是否获得锁。如果获得，则继续执行该业务，执行后使用del指令释放锁。如果你没有得到它，等待一定的时间，并再次得到锁。
乍一看，这一切都没有错，setnx指令的使用也确实达到了预期的互斥效果。
但是，这是建立在所有运行环境都正常的基础上的。一旦运行环境异常，问题就产生了。
想想看，如果持有锁的应用突然崩溃，或者所在的服务器宕机，会发生什么？
这会造成死锁——持有锁的应用程序无法释放锁，其他应用程序根本没有机会获得锁。这会造成巨大的在线事故，我们应该改进方案来解决这个问题。
怎么解决？我们可以看到死锁的根本原因是一旦持有锁的应用程序出现问题，它就不会释放锁。从这个方向考虑，可以在Redis上给key一个到期时间。
在这种情况下，即使有问题，一段时间后也会释放密钥。这能解决问题吗？事实上，每个人都有。
但是，因为setnx指令本身不能设置超时，所以通常有两种方法可以做到这一点:
1.采用lua脚本。使用setnx指令后，expire命令用于设置密钥的过期时间。
2.直接使用set(key，value，NX，EX，timeout)指令，同时设置锁和超时。
以上两种方法都可以。
释放锁脚本有两种方法，直接调用Redis的del指令即可。
到目前为止，我们的锁不仅起到了互斥的效果，而且不会因为某些持有锁的系统出现问题而导致死锁。这样完美吗？
假设有这样一种情况，持有锁的应用程序超过了我们设置的超时怎么办？会有两种情况:
第一种情况很正常。因为毕竟你有加班，钥匙正常清零也是顺理成章的。
但最可怕的是第二种情况，set键依然存在。这是什么意思？说明现有密钥是由另一个应用程序设置的。
这时如果持有锁的应用超时调用del指令删除锁，就会误删除别人设置的锁，直接导致系统业务出现问题。
因此，为了解决这个问题，我们需要继续对Redis脚本进行修改...毁了它，累了...
首先，我们应该让应用程序设置一个惟一的值，只有应用程序在获得锁时才知道这个值。
通过这个唯一的值，系统可以在释放锁时识别锁是否是自己设置的。如果是自己设置的，解锁，也就是删除钥匙；；如果不是，什么都不做。
脚本如下:
或者
这里ARGV[1]是一个可以传入的参数变量，可以传入一个唯一的值。例如，一个只有你知道的UUID值，或者一个只有你通过雪球算法持有的唯一ID。
释放锁的脚本更改为:
如你所见，从业务的角度来看，无论如何，我们的分布式锁都能满足真正的业务需求。可以互斥，不死锁，不误删别人的锁，只有自己的锁，才可以释放。
一切都是那么美好！！！
不幸的是，还有一个隐患我们没有排除。这个隐患就是Redis本身。
要知道，lua脚本都是用在Redis的情况下。一旦Redis本身出现问题，我们的分布式锁无法使用，分布式锁无法使用，将对业务的正常运行造成重大影响，这是我们无法接受的。
因此，我们需要使Redis高度可用。一般来说，主从式集群用于解决Redis的高可用性问题。
但是，搞主从集群会引入新的问题。主要问题是Redis的主从数据同步延迟。这种延迟会产生一个边界条件:当主服务器上的Redis被锁定，但是锁定数据还没有同步到从服务器时，主服务器就关闭了。随后，从机被提升为主机。此时，没有主机之前设置的锁数据-锁丢失...遗失...遗失...
至此，终于可以引入Redission(开源Redis客户端)了。让我们看看它是如何实现Redis分布式锁的。
在Redission中实现分布式锁的思路很简单。无论是主从集群还是Redis集群，都会逐个执行为集群中的每个Redis设置Redis锁的脚本，即集群中的每个Redis都会包含设置锁的数据。
下面通过一个例子来介绍一下。
假设Redis集群中有五台机器，根据评估，将锁的超时设置为10秒比较合适。
步骤1，我们先来计算集群的总等待时间。集群的总等待时间是5秒(锁的超时时间是10秒/2)。
第二步，用5秒除以5台机器的数量，结果是1秒。这1秒是连接每个Redis的可接受等待时间。
第三步，依次连接五个Redis，执行lua脚本设置锁，然后做出判断:
对了，在很多业务逻辑中，锁的超时其实是不需要的。
例如，在凌晨成批处理的任务可能需要分布式锁，以确保任务不会重复执行。目前，还不清楚这项任务需要多长时间。如果在这里设置了分布式锁的超时，就没有多大意义了。但是，如果没有设置超时，就会导致死锁。
所以解决这个问题的一般方法是，每个带锁的客户端启动一个后台线程，通过执行特定的lua脚本，不断刷新Redis中的key超时，这样在任务完成之前就不会清除key。
脚本如下:
其中，ARGV[1]是一个可以传入的参数变量，表示持有锁的系统的唯一值，即只有持有锁的客户端才能刷新密钥的超时值。
至此，一个完整的分布式锁完成了。将实施方案总结如下:
这种分布式锁满足以下四个条件:
当然，在Redission中的脚本中，为了保证可以重新进入锁，对lua脚本进行了一定程度的修改，现在下面贴出完整的lua脚本。
获取锁的Lua脚本:
对应刷新锁定超时的脚本:
释放锁的相应脚本:
到目前为止，使用Redis作为分布式锁的详细方案已经写好了。
我不仅写了一步一步的坎坷经历，还列了各种问题的细节和解决方法。希望大家看完都能有所收获。
最后提醒一下，用Redis集群做分布式锁是有争议的，需要根据实际情况做出更好的选择和权衡。
原创blogs.com/siyuanwai/p/16011836.html