redis 分布式锁的 5个坑，真是又大又深
最近项目上线的频率颇高，连着几天加班熬夜，身体有点吃不消精神也有些萎靡，无奈业务方催的紧，工期就在眼前只能硬着头皮上了。脑子浑浑噩噩的时候，写的就不能叫代码，可以直接叫做Bug。我就熬夜写了一个bug被骂惨了。
由于是做商城业务，要频繁的对商品库存进行扣减，应用是集群部署，为避免并发造成库存超买超卖等问题，采用 redis 分布式锁加以控制。本以为给扣库存的代码加上锁lock.tryLock就万事大吉了
1 /**
2 * @author xiaofu
3 * @description 扣减库存
4 * @date 2020/4/21 12:10
5 */
6 public String stockLock() {
7 RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");
8 try {
9 /**
10 * 获取锁
11 */
12 if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) {
13 /**
14 * 查询库存数
15 */
16 Integer stock = Integer.valueOf(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stockCount"));
17 /**
18 * 扣减库存
19 */
20 if (stock > 0) {
21 stock = stock - 1;
22 stringRedisTemplate.opsForValue().set("stockCount", stock.toString());
23 LOGGER.info("库存扣减成功，剩余库存数量：{}", stock);
24 } else {
25 LOGGER.info("库存不足~");
26 }
27 } else {
28 LOGGER.info("未获取到锁业务结束..");
29 }
30 } catch (Exception e) {
31 LOGGER.info("处理异常", e);
32 } finally {
33 lock.unlock();
34 }
35 return "ok";
36 }
结果业务代码执行完以后我忘了释放锁lock.unlock()，导致redis线程池被打满，redis服务大面积故障，造成库存数据扣减混乱，被领导一顿臭骂，这个月绩效~ 哎·~。
随着 使用redis 锁的时间越长，我发现 redis 锁的坑远比想象中要多。就算在面试题当中redis分布式锁的出镜率也比较高，比如：“用锁遇到过哪些问题？” ，“又是如何解决的？” 基本都是一套连招问出来的。
今天就分享一下我用redis 分布式锁的踩坑日记，以及一些解决方案，和大家一起共勉。
这种情况是一种低级错误，就是我上边犯的错，由于当前线程 获取到redis 锁，处理完业务后未及时释放锁，导致其它线程会一直尝试获取锁阻塞，例如：用Jedis客户端会报如下的错误信息
1redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool
redis线程池已经没有空闲线程来处理客户端命令。
解决的方法也很简单，只要我们细心一点，拿到锁的线程处理完业务及时释放锁，如果是重入锁未拿到锁后，线程可以释放当前连接并且sleep一段时间。
1 public void lock() {
2 while (true) {
3 boolean flag = this.getLock(key);
4 if (flag) {
5 TODO .........
6 } else {
7 // 释放当前redis连接
8 redis.close();
9 // 休眠1000毫秒
10 sleep(1000);
11 }
12 }
13 }我们知道Redis实现锁的原理在于 SETNX命令。当 key不存在时将 key的值设为 value ，返回值为 1；若给定的 key已经存在，则 SETNX不做任何动作，返回值为 0 。
1SETNX key value
我们来设想一下这个场景：A、B两个线程来尝试给key myLock加锁，A线程先拿到锁（假如锁3秒后过期），B线程就在等待尝试获取锁，到这一点毛病没有。
那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。
但是，此时A线程执行完业务逻辑之后，还是会去释放锁（删除key），这就导致B线程的锁被A线程给释放了。
为避免上边的情况，一般我们在每个线程加锁时要带上自己独有的value值来标识，只释放指定value的key，否则就会出现释放锁混乱的场景。
emm~ 聊redis锁咋还扯到数据库事务上来了？别着急往下看，看下边这段代码：
1 @Transaction
2 public void lock() {
3
4 while (true) {
5 boolean flag = this.getLock(key);
6 if (flag) {
7 insert();
8 }
9 }
10 }
给这个方法添加一个@Transaction注解开启事务，如代码中抛出异常进行回滚，要知道数据库事务可是有超时时间限制的，并不会无条件的一直等一个耗时的数据库操作。
比如：我们解析一个大文件，再将数据存入到数据库，如果执行时间太长，就会导致事务超时自动回滚。
一旦你的key长时间获取不到锁，获取锁等待的时间远超过数据库事务超时时间，程序就会报异常。
一般为解决这种问题，我们就需要将数据库事务改为手动提交、回滚事务。
1 @Autowired
2 DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
3
4 @Transaction
5 public void lock() {
6 //手动开启事务
7 TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
8 try {
9 while (true) {
10 boolean flag = this.getLock(key);
11 if (flag) {
12 insert();
13 //手动提交事务
14 dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
15 }
16 }
17 } catch (Exception e) {
18 //手动回滚事务
19 dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
20 }
21 }这种情况和我们上边提到的第二种比较类似，但解决思路上略有不同。
同样是redis分布式锁过期，而业务逻辑没执行完的场景，不过，这里换一种思路想问题，把redis锁的过期时间再弄长点不就解决了吗？
那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。
要是redis锁的过期时间能够自动续期就好了。
为了解决这个问题我们使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。
redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。
1 RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");
redisson在加锁成功后，会注册一个定时任务监听这个锁，每隔10秒就去查看这个锁，如果还持有锁，就对过期时间进行续期。默认过期时间30秒。这个机制也被叫做：“看门狗”，这名字。。。
举例子：假如加锁的时间是30秒，过10秒检查一次，一旦加锁的业务没有执行完，就会进行一次续期，把锁的过期时间再次重置成30秒。
通过分析下边redisson的源码实现可以发现，不管是加锁、解锁、续约都是客户端把一些复杂的业务逻辑，通过封装在Lua脚本中发送给redis，保证这段复杂业务逻辑执行的原子性。
1@Slf4j
2@Service
3public class RedisDistributionLockPlus {
4
5 /**
6 * 加锁超时时间，单位毫秒， 即：加锁时间内执行完操作，如果未完成会有并发现象
7 */
8 private static final long DEFAULT_LOCK_TIMEOUT = 30;
9
10 private static final long TIME_SECONDS_FIVE = 5 ;
11
12 /**
13 * 每个key的过期时间 {@link LockContent}
14 */
15 private Map lockContentMap = new ConcurrentHashMap<>(512);
16
17 /**
18 * redis执行成功的返回
19 */
20 private static final Long EXEC_SUCCESS = 1L;
21
22 /**
23 * 获取锁lua脚本， k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：超时时间
24 */
25 private static final String LOCK_SCRIPT = "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then ARGV[2] = math.floor(redis.call('get', KEYS[2]) + 10) end " +
26 "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then " +
27 "local t = redis.call('set', KEYS[1], ARGV[1], 'EX', ARGV[2]) " +
28 "for k, v in pairs(t) do " +
29 "if v == 'OK' then return tonumber(ARGV[2]) end " +
30 "end " +
31 "return 0 end";
32
33 /**
34 * 释放锁lua脚本, k1：获锁key, k2：续约耗时key, arg1:requestId，arg2：业务耗时 arg3: 业务开始设置的timeout
35 */
36 private static final String UNLOCK_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
37 "local ctime = tonumber(ARGV[2]) " +
38 "local biz_timeout = tonumber(ARGV[3]) " +
39 "if ctime > 0 then " +
40 "if redis.call('exists', KEYS[2]) == 1 then " +
41 "local avg_time = redis.call('get', KEYS[2]) " +
42 "avg_time = (tonumber(avg_time) * 8 + ctime * 2)/10 " +
43 "if avg_time >= biz_timeout - 5 then redis.call('set', KEYS[2], avg_time, 'EX', 24*60*60) " +
44 "else redis.call('del', KEYS[2]) end " +
45 "elseif ctime > biz_timeout -5 then redis.call('set', KEYS[2], ARGV[2], 'EX', 24*60*60) end " +
46 "end " +
47 "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
48 "else return 0 end";
49 /**
50 * 续约lua脚本
51 */
52 private static final String RENEW_SCRIPT = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end";
53
54
55 private final StringRedisTemplate redisTemplate;
56
57 public RedisDistributionLockPlus(StringRedisTemplate redisTemplate) {
58 this.redisTemplate = redisTemplate;
59 ScheduleTask task = new ScheduleTask(this, lockContentMap);
60 // 启动定时任务
61 ScheduleExecutor.schedule(task, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
62 }
63
64 /**
65 * 加锁
66 * 取到锁加锁，取不到锁一直等待知道获得锁
67 *
68 * @param lockKey
69 * @param requestId 全局唯一
70 * @param expire 锁过期时间, 单位秒
71 * @return
72 */
73 public boolean lock(String lockKey, String requestId, long expire) {
74 log.info("开始执行加锁, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
75 for (; ; ) {
76 // 判断是否已经有线程持有锁，减少redis的压力
77 LockContent lockContentOld = lockContentMap.get(lockKey);
78 boolean unLocked = null == lockContentOld;
79 // 如果没有被锁，就获取锁
80 if (unLocked) {
81 long startTime = System.currentTimeMillis();
82 // 计算超时时间
83 long bizExpire = expire == 0L ? DEFAULT_LOCK_TIMEOUT : expire;
84 String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";
85
86 RedisScript script = RedisScript.of(LOCK_SCRIPT, Long.class);
87 List keys = new ArrayList<>();
88 keys.add(lockKey);
89 keys.add(lockKeyRenew);
90 Long lockExpire = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(bizExpire));
91 if (null != lockExpire && lockExpire > 0) {
92 // 将锁放入map
93 LockContent lockContent = new LockContent();
94 lockContent.setStartTime(startTime);
95 lockContent.setLockExpire(lockExpire);
96 lockContent.setExpireTime(startTime + lockExpire * 1000);
97 lockContent.setRequestId(requestId);
98 lockContent.setThread(Thread.currentThread());
99 lockContent.setBizExpire(bizExpire);
100 lockContent.setLockCount(1);
101 lockContentMap.put(lockKey, lockContent);
102 log.info("加锁成功, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId);
103 return true;
104 }
105 }
106 // 重复获取锁，在线程池中由于线程复用，线程相等并不能确定是该线程的锁
107 if (Thread.currentThread() == lockContentOld.getThread()
108 && requestId.equals(lockContentOld.getRequestId())){
109 // 计数 +1
110 lockContentOld.setLockCount(lockContentOld.getLockCount()+1);
111 return true;
112 }
113
114 // 如果被锁或获取锁失败，则等待100毫秒
115 try {
116 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
117 } catch (InterruptedException e) {
118 // 这里用lombok 有问题
119 log.error("获取redis 锁失败, lockKey ={}, requestId={}", lockKey, requestId, e);
120 return false;
121 }
122 }
123 }
124
125
126 /**
127 * 解锁
128 *
129 * @param lockKey
130 * @param lockValue
131 */
132 public boolean unlock(String lockKey, String lockValue) {
133 String lockKeyRenew = lockKey + "_renew";
134 LockContent lockContent = lockContentMap.get(lockKey);
135
136 long consumeTime;
137 if (null == lockContent) {
138 consumeTime = 0L;
139 } else if (lockValue.equals(lockContent.getRequestId())) {
140 int lockCount = lockContent.getLockCount();
141 // 每次释放锁， 计数 -1，减到0时删除redis上的key
142 if (--lockCount > 0) {
143 lockContent.setLockCount(lockCount);
144 return false;
145 }
146 consumeTime = (System.currentTimeMillis() - lockContent.getStartTime()) / 1000;
147 } else {
148 log.info("释放锁失败，不是自己的锁。");
149 return false;
150 }
151
152 // 删除已完成key，先删除本地缓存，减少redis压力, 分布式锁，只有一个，所以这里不加锁
153 lockContentMap.remove(lockKey);
154
155 RedisScript script = RedisScript.of(UNLOCK_SCRIPT, Long.class);
156 List keys = new ArrayList<>();
157 keys.add(lockKey);
158 keys.add(lockKeyRenew);
159
160 Long result = redisTemplate.execute(script, keys, lockValue, Long.toString(consumeTime),
161 Long.toString(lockContent.getBizExpire()));
162 return EXEC_SUCCESS.equals(result);
163
164 }
165
166 /**
167 * 续约
168 *
169 * @param lockKey
170 * @param lockContent
171 * @return true:续约成功，false:续约失败（1、续约期间执行完成，锁被释放 2、不是自己的锁，3、续约期间锁过期了（未解决））
172 */
173 public boolean renew(String lockKey, LockContent lockContent) {
174
175 // 检测执行业务线程的状态
176 Thread.State state = lockContent.getThread().getState();
177 if (Thread.State.TERMINATED == state) {
178 log.info("执行业务的线程已终止,不再续约 lockKey ={}, lockContent={}", lockKey, lockContent);
179 return false;
180 }
181
182 String requestId = lockContent.getRequestId();
183 long timeOut = (lockContent.getExpireTime() - lockContent.getStartTime()) / 1000;
184
185 RedisScript script = RedisScript.of(RENEW_SCRIPT, Long.class);
186 List keys = new ArrayList<>();
187 keys.add(lockKey);
188
189 Long result = redisTemplate.execute(script, keys, requestId, Long.toString(timeOut));
190 log.info("续约结果，True成功，False失败 lockKey ={}, result={}", lockKey, EXEC_SUCCESS.equals(result));
191 return EXEC_SUCCESS.equals(result);
192 }
193
194
195 static class ScheduleExecutor {
196
197 public static void schedule(ScheduleTask task, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {
198 long delay = unit.toMillis(initialDelay);
199 long period_ = unit.toMillis(period);
200 // 定时执行
201 new Timer("Lock-Renew-Task").schedule(task, delay, period_);
202 }
203 }
204
205 static class ScheduleTask extends TimerTask {
206
207 private final RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock;
208 private final Map lockContentMap;
209
210 public ScheduleTask(RedisDistributionLockPlus redisDistributionLock, Map lockContentMap) {
211 this.redisDistributionLock = redisDistributionLock;
212 this.lockContentMap = lockContentMap;
213 }
214
215 @Override
216 public void run() {
217 if (lockContentMap.isEmpty()) {
218 return;
219 }
220 Set> entries = lockContentMap.entrySet();
221 for (Map.Entry entry : entries) {
222 String lockKey = entry.getKey();
223 LockContent lockContent = entry.getValue();
224 long expireTime = lockContent.getExpireTime();
225 // 减少线程池中任务数量
226 if ((expireTime - System.currentTimeMillis())/ 1000 < TIME_SECONDS_FIVE) {
227 //线程池异步续约
228 ThreadPool.submit(() -> {
229 boolean renew = redisDistributionLock.renew(lockKey, lockContent);
230 if (renew) {
231 long expireTimeNew = lockContent.getStartTime() + (expireTime - lockContent.getStartTime()) * 2 - TIME_SECONDS_FIVE * 1000;
232 lockContent.setExpireTime(expireTimeNew);
233 } else {
234 // 续约失败，说明已经执行完 OR redis 出现问题
235 lockContentMap.remove(lockKey);
236 }
237 });
238 }
239 }
240 }
241 }
242} redis高可用最常见的方案就是主从复制（master-slave），这种模式也给redis分布式锁挖了一坑。
redis cluster集群环境下，假如现在A客户端想要加锁，它会根据路由规则选择一台master节点写入key mylock，在加锁成功后，master节点会把key异步复制给对应的slave节点。
如果此时redis master节点宕机，为保证集群可用性，会进行主备切换，slave变为了redis master。B客户端在新的master节点上加锁成功，而A客户端也以为自己还是成功加了锁的。
此时就会导致同一时间内多个客户端对一个分布式锁完成了加锁，导致各种脏数据的产生。
至于解决办法嘛，目前看还没有什么根治的方法，只能尽量保证机器的稳定性，减少发生此事件的概率。
总结
上面就是我在使用Redis 分布式锁时遇到的一些坑，有点小感慨，经常用一个方法填上这个坑，没多久就发现另一个坑又出来了，其实根本没有什么十全十美的解决方案，哪有什么银弹，只不过是在权衡利弊后，选一个在接受范围内的折中方案而已。
如有不严谨、错误之处还望温柔指正，共同进步！
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