Redisson实现Redis分布式锁（使用redis做分布式锁）

Redis几种架构

Redis发展到现在，几种常见的部署架构有：

1. 单机模式；
2. 主从模式；
3. 哨兵模式；
4. 集群模式；

我们首先基于这些架构讲解Redisson普通分布式锁实现，需要注意的是，只有充分了解普通分布式锁是如何实现的，才能更好的了解Redlock分布式锁的实现，因为Redlock分布式锁的实现完全基于普通分布式锁。

普通分布式锁

Redis普通分布式锁原理这个大家基本上都了解，本文不打算再过多的介绍，上一篇文章《Redlock：Redis分布式锁最牛逼的实现》也讲的很细，并且也说到了几个重要的注意点。如果你对Redis普通的分布式锁还有一些疑问，可以再回顾一下这篇文章。

接下来直接show you the code，毕竟 talk is cheap。

• redisson版本

本次测试选择redisson 2.14.1版本。

单机模式

源码如下：

// 构造redisson实现分布式锁必要的Config

Config config = new Config();

config.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379").setPassword("a123456").setDatabase(0);

// 构造RedissonClient

RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);

// 设置锁定资源名称

RLock disLock = redissonClient.getLock("DISLOCK");

boolean isLock;

try {

//尝试获取分布式锁

isLock = disLock.tryLock(500, 15000, TimeUnit.MILLISECONDS);

if (isLock) {

//TODO if get lock success, do something;

Thread.sleep(15000);

}

} catch (Exception e) {

} finally {

// 无论如何, 最后都要解锁

disLock.unlock();

}

通过代码可知，经过Redisson的封装，实现Redis分布式锁非常方便，我们再看一下Redis中的value是啥，和前文分析一样，hash结构，key就是资源名称，field就是UUID+threadId，value就是重入值，在分布式锁时，这个值为1（Redisson还可以实现重入锁，那么这个值就取决于重入次数了）：

172.29.1.180:5379> hgetall DISLOCK

1) "01a6d806-d282-4715-9bec-f51b9aa98110:1"

2) "1"

哨兵模式

即sentinel模式，实现代码和单机模式几乎一样，唯一的不同就是Config的构造：

Config config = new Config();

config.useSentinelServers().addSentinelAddress(

"redis://172.29.3.245:26378","redis://172.29.3.245:26379", "redis://172.29.3.245:26380")

.setMasterName("mymaster")

.setPassword("a123456").setDatabase(0);

集群模式

集群模式构造Config如下：

Config config = new Config();

config.useClusterServers().addNodeAddress(

"redis://172.29.3.245:6375","redis://172.29.3.245:6376", "redis://172.29.3.245:6377",

"redis://172.29.3.245:6378","redis://172.29.3.245:6379", "redis://172.29.3.245:6380")

.setPassword("a123456").setScanInterval(5000);

总结

普通分布式实现非常简单，无论是那种架构，向Redis通过EVAL命令执行LUA脚本即可。

Redlock分布式锁

那么Redlock分布式锁如何实现呢？以单机模式Redis架构为例，直接看实现代码：

Config config1 = new Config();

config1.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5378")

.setPassword("a123456").setDatabase(0);

RedissonClient redissonClient1 = Redisson.create(config1);

Config config2 = new Config();

config2.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5379")

.setPassword("a123456").setDatabase(0);

RedissonClient redissonClient2 = Redisson.create(config2);

Config config3 = new Config();

config3.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.1.180:5380")

.setPassword("a123456").setDatabase(0);

RedissonClient redissonClient3 = Redisson.create(config3);

String resourceName = "REDLOCK";

RLock lock1 = redissonClient1.getLock(resourceName);

RLock lock2 = redissonClient2.getLock(resourceName);

RLock lock3 = redissonClient3.getLock(resourceName);

RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);

boolean isLock;

try {

isLock = redLock.tryLock(500, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS);

System.out.println("isLock = "+isLock);

if (isLock) {

//TODO if get lock success, do something;

Thread.sleep(30000);

}

} catch (Exception e) {

} finally {

// 无论如何, 最后都要解锁

System.out.println("");

redLock.unlock();

}

最核心的变化就是RedissonRedLock redLock = new RedissonRedLock(lock1, lock2, lock3);，因为我这里是以三个节点为例。

那么如果是哨兵模式呢？需要搭建3个，或者5个sentinel模式集群（具体多少个，取决于你）。

那么如果是集群模式呢？需要搭建3个，或者5个cluster模式集群（具体多少个，取决于你）。

实现原理

既然核心变化是使用了RedissonRedLock，那么我们看一下它的源码有什么不同。这个类是RedissonMultiLock的子类，所以调用tryLock方法时，事实上调用了RedissonMultiLock的tryLock方法，精简源码如下：

public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

// 实现要点之允许加锁失败节点限制（N-(N/2+1)）

int failedLocksLimit = failedLocksLimit();

List<RLock> acquiredLocks = new ArrayList<RLock>(locks.size());

// 实现要点之遍历所有节点通过EVAL命令执行lua加锁

for (ListIterator<RLock> iterator = locks.listIterator(); iterator.hasNext();) {

RLock lock = iterator.next();

boolean lockAcquired;

try {

// 对节点尝试加锁

lockAcquired = lock.tryLock(awaitTime, newLeaseTime, TimeUnit.MILLISECONDS);

} catch (RedisConnectionClosedException|RedisResponseTimeoutException e) {

// 如果抛出这类异常，为了防止加锁成功，但是响应失败，需要解锁

unlockInner(Arrays.asList(lock));

lockAcquired = false;

} catch (Exception e) {

// 抛出异常表示获取锁失败

lockAcquired = false;

}

if (lockAcquired) {

// 成功获取锁集合

acquiredLocks.add(lock);

} else {

// 如果达到了允许加锁失败节点限制，那么break，即此次Redlock加锁失败

if (locks.size() - acquiredLocks.size() == failedLocksLimit()) {

break;

}

}

}

return true;

}

很明显，这段源码就是上一篇文章《Redlock：Redis分布式锁最牛逼的实现》提到的Redlock算法的完全实现。

以sentinel模式架构为例，如下图所示，有sentinel-1，sentinel-2，sentinel-3总计3个sentinel模式集群，如果要获取分布式锁，那么需要向这3个sentinel集群通过EVAL命令执行LUA脚本，需要3/2+1=2，即至少2个sentinel集群响应成功，才算成功的以Redlock算法获取到分布式锁：

Redlock分布式锁

问题合集

image.png

根据上面实现原理的分析，这位同学应该是对Redlock算法实现有一点点误解，假设我们用5个节点实现Redlock算法的分布式锁。那么要么是5个redis单实例，要么是5个sentinel集群，要么是5个cluster集群。而不是一个有5个主节点的cluster集群，然后向每个节点通过EVAL命令执行LUA脚本尝试获取分布式锁，如上图所示。

• 失效时间如何设置

这个问题的场景是，假设设置失效时间10秒，如果由于某些原因导致10秒还没执行完任务，这时候锁自动失效，导致其他线程也会拿到分布式锁。

这确实是Redis分布式最大的问题，不管是普通分布式锁，还是Redlock算法分布式锁，都没有解决这个问题。也有一些文章提出了对失效时间续租，即延长失效时间，很明显这又提升了分布式锁的复杂度。另外就笔者了解，没有现成的框架有实现，如果有哪位知道，可以告诉我，万分感谢。

• redis分布式锁的高可用

关于Redis分布式锁的安全性问题，在分布式系统专家Martin Kleppmann和Redis的作者antirez之间已经发生过一场争论。有兴趣的同学，搜索"基于Redis的分布式锁到底安全吗"就能得到你想要的答案，需要注意的是，有上下两篇（这应该就是传说中的神仙打架吧，哈）。

• zookeeper or redis

没有绝对的好坏，只有更适合自己的业务。就性能而言，redis很明显优于zookeeper；就分布式锁实现的健壮性而言，zookeeper很明显优于redis。如何选择，取决于你的业务！