如何实现一个比较完美的分布式锁？

在分布式系统中，存在一个让人很头痛的问题：锁。

单机器时，控制并发相对简单，使用Java提供的synchronized关键字或者显式锁ReentrantLock。
但是在分布式系统中，JVM级别的锁已经不能满足系统的需求，需要实现分布式锁，可以借助Redis或Zookeeper实现，本篇博客记录一下用Redis实现一个比较完美的分布式锁。

通过一个“商品秒杀抢购”案例来实现。

商品抢购案例

购买商品的逻辑：先查库存，库存大于0时，才可以购买，购买成功后库存减1，没有库存则返回“商品售罄”。

在实现分布式锁之前，先来看一下，只使用synchronized关键字会出现什么问题？

商品抢购的简单业务逻辑

使用Nginx做负载均衡，服务搭建两套。

对抢购服务进行并发测试，这里使用Jmeter，20个并发，压测3秒钟。

并发测试结果

8001服务

8002服务

如上图所示，10个库存，但是抢购成功了11次，库存最后为-1，很显然程序存在问题。

分布式锁实现

一个分布式锁需要满足的条件：

• 互斥性
  在任意时刻，只有一个客户端可以获得锁。

• 防死锁
  即使获得锁的客户端在没有释放锁之前崩溃宕机，后续客户端仍然可以竞争到锁。

• 防止误解锁
  释放锁的客户端一定是加锁的客户端，不能错误的释放其他客户端加的锁。

1.0版本

RedisLock

@Component
public class RedisLock {
	@Autowired
	private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

	public void lock(String key){
		ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();
		while (!forValue.setIfAbsent(key, key)) {
			//竞争锁失败，暂时让出CPU资源
			Thread.yield();
		}
		//竞争锁成功
	}

	//释放锁
	public void unlock(String key) {
		redisTemplate.delete(key);
	}
}

业务代码加锁修改

@GetMapping("buy")
public R buy(){
	//竞争锁
	redisLock.lock(LOCK_KEY);
	Integer count;
	try {
		count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(GOODS_COUNT_KEY);
		if (count <= 0) {
			System.err.println("商品售罄.");
			return R.error("商品售罄.");
		}
		count = redisTemplate.opsForValue().decrement(GOODS_COUNT_KEY).intValue();
		System.err.println("秒杀成功,库存:" + count);
	}finally {
		//释放锁
		redisLock.unlock(LOCK_KEY);
	}
	return R.success(count);
}

一个最简单的分布式锁就实现了，存在很多问题，但是效果已经符合预期。

再次并发测试，结果如图：


经过多次并发测试，结果均正确，分布式锁确实生效了，尽管它存在很多问题。

1.0版本的问题

锁极度不安全，当任意客户端获得锁后，在释放锁之前该服务一旦崩溃宕机，锁将永远都不会释放。
这意味着：其他服务都将竞争不到锁，竞争不到锁的线程在不断自旋，与此同时还会不断有新的请求接入，最终导致服务宕机，Redis宕机。

2.0版本

锁超时，防止锁永远不释放

@Component
public class RedisLock {
	@Autowired
	private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

	public void lock(String key){
		ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();
		//锁超时10s 10s后未释放锁，其他线程可以竞争
		while (!forValue.setIfAbsent(key, key, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
			//竞争锁失败，暂时让出CPU资源
			Thread.yield();
		}
		//竞争锁成功
	}

	//释放锁
	public void unlock(String key) {
		redisTemplate.delete(key);
	}
}

给LockKey加一个过期时间，这样哪怕获得锁的服务突然宕机，锁也会在指定时间内失效，其他服务就可以正常竞争锁了。

2.0版本的问题

锁面临永久失效。
假设过期时间10S，服务A可能在10S内还没执行完业务逻辑，锁超时后服务B获得了锁，这时服务A执行完了业务逻辑，错误的释放了由服务B加的锁，后面依次类推，导致锁失效。

3.0版本

只能释放自己加的锁，解决锁失效

@Component
public class RedisLock {
	@Autowired
	private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
	private ConcurrentMap<String, String> keyMap = new ConcurrentHashMap<>(16);

	//加锁成功的同时，会得到一个锁签名，根据keySign来释放锁
	public String lock(String key){
		ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();
		String keySign = UUID.randomUUID().toString(true);
		//锁超时10s 10s后未释放锁，其他线程可以竞争
		while (!forValue.setIfAbsent(key, keySign, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
			//竞争锁失败，暂时让出CPU资源
			Thread.yield();
		}
		//竞争锁成功
		keyMap.put(key, keySign);
		return keySign;
	}

	//释放锁
	public void unlock(String key, String keySign) {
		String s = keyMap.get(key);
		if (!keySign.equals(s)) {
			//不是我加的锁，不能释放
			return;
		}
		//是我加的锁，可以释放
		redisTemplate.delete(key);
	}
}

业务代码稍作修改，根据锁签名来释放锁，防止误释放

@GetMapping("buy")
public R buy(){
	//竞争锁，获得锁签名
	String lockSign = redisLock.lock(LOCK_KEY);
	Integer count;
	try {
		count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(GOODS_COUNT_KEY);
		if (count <= 0) {
			System.err.println("商品售罄.");
			return R.error("商品售罄.");
		}
		count = redisTemplate.opsForValue().decrement(GOODS_COUNT_KEY).intValue();
		System.err.println("秒杀成功,库存:" + count);
	}finally {
		//根据锁签名来释放锁，防止误释放
		redisLock.unlock(LOCK_KEY, lockSign);
	}
	return R.success(count);
}

3.0版本的问题

3.0版本其实已经比较完美了，但还有一些瑕疵。
锁超时-时间不好确定，太长的话，某台服务宕机后，其他服务需要等待很久才能获得锁，太短的话，可能大部分服务还没有执行完业务逻辑，锁还来不及释放就过期了，产生并发安全问题。

4.0版本

守护线程续命，避免锁来不及释放而失效。

@Component
public class RedisLock {
	@Autowired
	private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
	private ConcurrentMap<String, String> keyMap = new ConcurrentHashMap<>(16);
	private ConcurrentMap<String, ContinueThread> threadMap = new ConcurrentHashMap<>(16);

	//加锁成功的同时，会得到一个锁签名，根据keySign来释放锁
	public String lock(String key){
		ValueOperations<String, Object> forValue = redisTemplate.opsForValue();
		String keySign = UUID.randomUUID().toString(true);
		//锁超时10s 10s后未释放锁，其他线程可以竞争
		while (!forValue.setIfAbsent(key, keySign, 10, TimeUnit.SECONDS)) {
			//竞争锁失败，暂时让出CPU资源
			Thread.yield();
		}
		//竞争锁成功
		keyMap.put(key, keySign);

		//守护线程续命
		ContinueThread continueThread = new ContinueThread(key, keySign);
		continueThread.setDaemon(true);
		threadMap.put(key, continueThread);
		continueThread.start();
		return keySign;
	}

	//释放锁
	public void unlock(String key, String keySign) {
		String s = keyMap.get(key);
		if (!keySign.equals(s)) {
			//不是我加的锁，不能释放
			return;
		}
		//是我加的锁，可以释放
		redisTemplate.delete(key);
		//续命线程停止
		ContinueThread thread = threadMap.get(key);
		if (thread != null) {
			thread.stopThread();
		}
	}

	//续命线程内部类
	private class ContinueThread extends Thread {
		private boolean stop = false;
		private String key;
		private String keySign;

		public ContinueThread(String key,String keySign) {
			super("Thread-"+UUID.randomUUID().toString(true));
			this.key = key;
			this.keySign = keySign;
		}

		public void stopThread(){
			this.stop = true;
		}

		@Override
		public void run() {
			while (!stop) {
				System.err.println(!isInterrupted());
				try {
					//3s续一次命
					Thread.sleep(10000/3);
				} catch (InterruptedException e) {}
				System.err.println("续命...");
				redisTemplate.opsForValue().set(key, keySign, 10, TimeUnit.SECONDS);
			}
		}
	}
}

如果服务没有宕机，只是业务代码执行耗费的时间比较长，那么守护线程会每3s续一次命，保证锁不会失效。
如果服务宕机了，那么10S后锁失效，其他服务可以竞争到锁，解决了3.0版本存在的问题。

总结

基于Redis实现简单的分布式锁很简单，但是要写出稳定、安全、健壮性强的锁就需要考虑很多因素了，例如：服务宕机、锁失效等。

除了自己实现外，也有一些优秀的开源框架提供了分布式锁实现，例如：Redisson，官网：https://redisson.org/。