在我们正式开始解析Redis分布式锁之前，我们先来了解一下Redis分布式锁诞生的背景。在多线程的环境下，为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问，Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证，这实际上是本地锁的方式。但是现在公司都是流行分布式架构，在分布式环境下，我们可以使用分布式锁来解决这个问题。

Redis分布式锁是控制分布式系统之间互斥访问共享资源的一种方式，比如说在一个分布式系统中，多台机器上部署了多个服务，当客户端一个用户发起一个数据插入请求时，如果没有分布式锁机制保证，那么那多台机器上的多个服务可能进行并发插入操作，导致数据重复插入，对于某些不允许有多余数据的业务来说，这就会造成问题。而分布式锁机制就是为了解决类似这类问题，保证多个服务之间互斥的访问共享资源，如果一个服务抢占了分布式锁，其他服务没获取到锁，就不进行后续操作。

分布式锁一般有如下的特点：

• 互斥性： 同一时刻只能有一个线程持有锁
• 可重入性： 同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁
• 锁超时：和J.U.C中的锁一样支持锁超时，防止死锁
• 高性能和高可用： 加锁和解锁需要高效，同时也需要保证高可用，防止分布式锁失效
• 具备阻塞和非阻塞性：能够及时从阻塞状态中被唤醒

基于我们掌握的Redis分布式锁的特点，那么我们是如何来实现Redis分布式锁的呢？当前环境下，我们一般采用以下3种方法：

1.使用Lua脚本（包含setnx和expire两条指令）

代码如下

public boolean tryLock_with_lua(String key, String UniqueId, int seconds) {
    String lua_scripts = "if redis.call('setnx',KEYS[1],ARGV[1]) == 1 then" +
            "redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
    List<String> keys = new ArrayList<>();
    List<String> values = new ArrayList<>();
    keys.add(key);
    values.add(UniqueId);
    values.add(String.valueOf(seconds));
    Object result = jedis.eval(lua_scripts, keys, values);
    //判断是否成功
    return result.equals(1L);
}

2.Redlock算法 与 Redisson 实现

Redis作者 antirez基于分布式环境下提出了一种更高级的分布式锁的实现Redlock，原理如下：

假设有5个独立的Redis节点（注意这里的节点可以是5个Redis单master实例，也可以是5个Redis Cluster集群，但并不是有5个主节点的cluster集群）：

• 获取当前Unix时间，以毫秒为单位
• 依次尝试从5个实例，使用相同的key和具有唯一性的value(例如UUID)获取锁
• 客户端使用当前时间减去开始获取锁时间（步骤1记录的时间）就得到获取锁使用的时间，当且仅当从大多数(N/2+1，这里是3个节点)的Redis节点都取到锁，并且使用的时间小于锁失败时间时，锁才算获取成功。
• 如果取到了锁，key的真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用的时间（步骤3计算的结果）
• 如果某些原因，获取锁失败（没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间），客户端应该在所有的Redis实例上进行解锁。

3.使用 set key value [EX seconds][PX milliseconds][NX|XX] 命令

释放锁时需要验证value值，也就是说我们在获取锁的时候需要设置一个value，不能直接用del key这种粗暴的方式，因为直接del key任何客户端都可以进行解锁了，所以解锁时，我们需要判断锁是否是自己的，基于value值来判断，代码如下：

public boolean releaseLock_with_lua(String key,String value) {
    String luaScript = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
            "return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
    return jedis.eval(luaScript, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value)).equals(1L);
}

这里使用Lua脚本的方式，尽量保证原子性。

使用 set key value [EX seconds][PX milliseconds][NX|XX] 命令 看上去很OK，实际上在Redis集群的时候也会出现问题，比如说A客户端在Redis的master节点上拿到了锁，但是这个加锁的key还没有同步到slave节点，master故障，发生故障转移，一个slave节点升级为master节点，B客户端也可以获取同个key的锁，但客户端A也已经拿到锁了，这就导致多个客户端都拿到锁。所以针对Redis集群这种情况，还有其他的选择方案。

其实，Redis分布式锁重点在于互斥性，在任意一个时刻，只有一个客户端获取了锁。在实际的生产环境中，分布式锁的实现可能会更复杂，而我本文主要针对的是单机环境下的基于Redis的分布式锁实现，至于Redis集群环境并没有过多涉及，我们想要深入了解可以观看本站的Redis视频课程，我们拥有十多年教学经验的优秀讲师在视频中为大家一一解惑。