Redis分布式锁故障，我忍不住想爆粗...-技术圈

文章来源：https://c1n.cn/OZvGN

背景
问题分析
解决方案
总结

背景

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企微报警群里连续发出生产环境报错警告，报错核心信息如下：

redis setNX error java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
  at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
  at java.lang.Long.parseLong(Long.java:589)
  at java.lang.Long.parseLong(Long.java:631)
......

经异常信息定位，发现是项目中自定义的 Redis 分布式锁报错，并且该异常是在最近需求上线后突然出现，并且伴随该异常出现的，还有需求涉及的业务数据出现部分错乱的问题。

问题分析

老规矩，先贴涉及代码：

//切面
public class RedisLockAspect{
  public void around(ProceedingJoinPoint pjp) {
    String key = "...";
    try {
      //阻塞，直到获取锁为止
      while (!JedisUtil.lock(key, timeOut)) {
        Thread.sleep(10);
      }
      //执行业务逻辑
      pjp.proceed();
    }finally {
      JedisUtil.unLock(key);
    }
  }
}

以上为自定义 Redis 分布式锁的切面，不看细节，只看整体逻辑，问题不大。

那再看实际加锁方法：

public class JedisUtil{
  public static boolean lock(String key, long timeOut){
        long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
        long newExpireTime = currentTimeMillis + timeOut;
        RedisConnection connection = null;
        try {
            connection = getRedisTemplate().getConnectionFactory().getConnection();
            Boolean setNxResult = connection.setNX(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), String.valueOf(newExpireTime).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
          //位置1
            if(setNxResult){
                expire(key,timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS);
                return true;
            }
          //位置2
            Object objVal = getRedisTemplate().opsForValue().get(key);
            String currentValue  = String.valueOf(objVal);
          //位置3，异常位置为if判断中Long.parseLong(currentValue)，currentValue为null的字符串
            if (currentValue != null && Long.parseLong(currentValue) < currentTimeMillis)  {
                String oldExpireTime = (String) getAndSet(key, String.valueOf(newExpireTime));
                if (oldExpireTime != null && oldExpireTime.equals(currentValue)) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

  public static void unLock(String key){
    getRedisTemplate().delete(key);
  }
}

有经验的大佬看到这段代码，估计会忍不住爆粗，但咱先不管，先看错误位置。

异常信息可以看出，currentValue 的值为字符串“null”，即 String.valueOf(objVal) 中的 objVal 对象为 null，也就是在 Redis 中，key 对应的 value 不存在。

此时思考一下，key 对应的 value 不存在，无非以下两种情况：

key 被主动删除
key 过期了

继续跟着代码往上走，发现前面执行了 setNx 命令，并且返回 setNxResult 表示是否成功。

正常来说，当 setNxResult 为 false 的时候，加锁失败，此时代码时不应该往下走的，但在本段代码中，却继续往下走！

问了下相关同事，说是为了做可重入锁......（弱弱吐槽下，可重入锁也不是这样干的啊...）

其实分析到这，已经可以知道是什么原因导致的异常故障了，即上面说的，key 被主动删除、key 过期导致。

下面假设有两个线程，对同一个 key 加锁，分别对应以上两种情况：

①key 被主动删除的情况，发生于分布式锁加锁逻辑执行完后，调用 unlock 方法，见以上 RedisLockAspect 类中 finally 部分，如下图：

②key 过期的情况，主要在线程加锁并设置过期时间后，执行业务代码耗费的时间超过设置的锁过期时间，并且在锁过期前，未对锁进行续期：

解决方案

从上面的代码看来，这已经不是简单的 Long.parseLong("null") 问题了，这是整个 Redis 分布式锁实现的问题。

并且该分布式锁在整个项目中大量使用，可想而知其实问题非常严重，如果只是解决 Long.parseLong("null") 的问题，无疑就是隔靴挠痒，没有任何意义的。

一般情况下，自定义 Redis 分布式锁容易出现以下几大问题：

setNx 锁释放问题
setNx Expire 原子性问题
锁过期问题
多线程释放锁问题
可重入问题
大量失败时自旋锁问题
主从架构下锁数据同步问题

结合以上故障代码，可以发现项目中的 Redis 分布式锁实现几乎未对 Redis 分布式锁问题进行考虑。

以下为主要问题以及对应解决方案：

setNx 和 expire 原子操作：使用 Lua 脚本，在一次 Lua 脚本命令中，执行 setNx 与 expire 命令，保证原子性。
锁过期问题：为防止锁自动过期，可在锁过期前，定时对锁过期时间进行续期。
可重入问题：可重入设计粒度需到线程级别，可在锁上加上线程唯一 id。
锁自旋问题：参考 JDK 中 AQS 设计，实现获取锁时最大等待时长。

对于项目中的问题以及每个问题的解决方案实现，baidu 一下就有大量参考，此处不再介绍。

目前比较成熟的综合解决方案为使用 Redisson 客户端，以下为简单伪代码 demo：

public class RedisLockAspect{
  @Autowired
  private Redisson redisson;

  public void around(ProceedingJoinPoint pjp) {
    String key = "...";
    Long waitTime = 3000L;
    //获取锁
    RLock lock = redisson.getLock(key);
    boolean lockSuccess = false;
    try {
      //加锁设置超时时间，防止无限自旋。默认启用看门狗功能（自动对锁进行续期）
      lockSuccess = lock.tryLock(waitTime);
      //执行业务逻辑
      pjp.proceed();
    }finally {
      //解锁，防止释放其他线程锁
      if (lock.isLocked() && lock.isHeldByCurrentThread() && lockSuccess){
          lock.unlock();
      }
    }
  }
}

使用 Redisson 可以快速解决目前项目中 Redis 分布式锁存在的问题。除此之外，对于 Redis 主从架构下数据同步导致的锁问题，对应的解决方案 RedLock，也提供了相应的实现。

更多使用文档详见官方文档：

https://github.com/liulongbiao/redisson-doc-cn

总结

对于分布式锁来说，可实现方案其实远远不止 Redis 这个实现途径，比如基于 Zookeeper、基于 Etcd 等方案。

但其实对于目的来说，都是殊途同归，重点在于，如何安全、正确的使用这些方案，保证业务正常。

对于研发团队来说，针对类似的问题，需要对技术小伙伴进行培训，不断提升技术，更需要重视 codereview 工作，及时识别风险，避免发生故障造成严重损失（本次故障造成脏数据修复耗时一个多星期）。

敬畏技术，忠于业务。

完

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